Power 2026 · Neel Somani

AI 시대의 전기 가격 결정

AI 데이터센터가 전력 수요를 끌어올리는 지금, 미국 전기 가격은 어디서 어떻게 결정되는가 — 전 헤지펀드 전력 퀀트가 쓴 시장 구조 프라이머의 요약·팩트체크·챕터 해설.

원문: Neel Somani, power2026.ai (2026) · 요약·해설: zhugehyuk · 2026-08-13

읽기 전에

이 글이 답하는 단 하나의 질문

AI 데이터센터가 전력 수요를 폭증시키는 지금, 미국의 전기 가격은 실제로 어디서 어떻게 결정되며 — 발전소를 짓든 전력을 거래하든 — 그 구조에서 돈을 벌려면 무엇을 알아야 하는가?

선행 개념

아래 여섯 개만 잡고 들어가면 막히는 곳이 없다. 모두 본문에서 다시 설명되지만, 미리 알면 읽는 속도가 두 배가 된다.

• 한계가격(marginal pricing) — 시장의 모든 판매자가 "수요의 마지막 1단위를 채우는 가장 비싼 생산자의 비용"과 같은 가격을 받는 원리. 이 글 전체의 뼈대다.
• 머릿오더(merit order) — 발전기를 한계비용이 싼 순서(재생에너지 → 원자력 → 가스/석탄 → 석유)로 줄 세운 것. 마지막에 호출되는 발전기가 가격을 정한다.
• ISO/RTO(계통운영자) — 발전소들의 공급 곡선과 예상 수요를 받아 최적화를 돌려 각 지점의 가격·발전량을 정하는 비영리 중앙기관 (PJM, CAISO, ERCOT, MISO 등).
• 노달가격(LMP) — 지점(노드)별로 다르게 계산되는 전력 가격. 송전선 용량이 꽉 차는 순간(binding constraint) 지역 간 가격이 갈라진다.
• heat rate(열소비율) — 전력 1MWh를 만드는 데 필요한 연료량(MMBtu/MWh). 낮을수록 효율적이며, 가스 발전기의 한계비용은 사실상 "heat rate × 가스 가격"이다.
• 스파크 스프레드(spark spread) — 전력 가격 − (heat rate × 천연가스 가격). 가스 발전소의 마진 그 자체이자, 발전소·데이터센터가 헤지에 쓰는 대표 상품.

권장 읽기 순서

요약만 볼 사람

• 1장(서문)으로 문제의식을 잡고, 각 장 첫머리의 "IN THIS CHAPTER" 요약 박스만 훑는다.
• 그중 2장(한계가격)과 8장(앨버타 사례)의 본문만 골라 읽으면 이 글의 핵심 논리를 절반 이상 가져간다.

완독할 사람

• 순서대로 읽는 것이 맞다 — 2장(가격 원리) → 3장(발전소 구조)이 이후 모든 장의 전제다.
• 창업자·투자자 관점이면 Part 1(2~6장)이 본론이고, Part 2는 7·8장까지만 읽어도 충분하다.
• 트레이딩에 관심 있으면 9장(생산비용 모형) → 10장(근사) → 11장(거래 유형)을 끝까지 — 9장의 최적화 설명이 가장 밀도가 높으니 여기서 속도를 늦춰라.

멘탈 모델

전기 가격 = 수요의 마지막 1MWh를 채우기 위해 켜지는 가장 비싼 발전기의 한계비용. 이 글 전체는 그 "마지막 발전기"가 누구이고(머릿오더), 어디서 가격이 갈라지며(송전 제약·노달가격), AI 수요·재생에너지·배터리가 그 순서를 어떻게 뒤흔드는지를 추적하는 이야기다.

예상 소요

• 요약만: 10~15분 (챕터 요약 박스 + 2·8장)
• 완독: 60~80분 (영문 약 11,900단어; 9장에서 시간이 가장 많이 든다)

점검 질문

1. 한계가격제에서 태양광 발전소는 큰 이익을 보는데, 그리드에서 가장 비효율적인 발전기는 이론상 이익이 0이 된다. 왜 그런가? 그리고 이 "missing money" 문제를 용량시장 방식과 에너지 단일시장(텍사스·앨버타) 방식은 각각 어떻게 푸는가?
2. 데이터센터가 들어서면 지역 전기요금이 오른다고 단정할 수 없는 이유를 두 가지 이상 대라. (힌트: 고정비 분담, 덕커브, 텍사스의 음수 가격)
3. 천연가스 발전소가 "7 heat rate 스파크 스프레드를 판다"는 것이 왜 완전한 헤지가 되는가? 전력 가격 매도만으로는 부족한 이유를 heat rate로 설명해 보라.

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이 글은 Neel Somani의 Power 2026 — Electricity Pricing in the Age of AI가 현재 판매·유통 중인 상업 저작물이라는 점을 존중해, 전문 번역 대신 원문의 챕터 구조를 그대로 보존한 해설로 재구성한 것이다. 각 챕터의 논지·핵심 수치·예시를 해설자의 언어로 다시 썼으며, 전문은 원문 사이트와 Apple Books판에서 읽을 수 있다.

1. 서문: 왜 지금 전력인가 (Preface: Motivation)

출발점은 단순한 병목 진단이다. AI 수요 폭발을 이야기할 때 다들 GPU와 메모리 공급망을 보지만, 저자는 AI 캐파 확장의 진짜 제약은 전력이라고 못 박는다. 근거는 두 개의 수치다. 미 에너지부(DOE) 보고서 기준 데이터센터는 이미 미국 전력 소비의 약 5%를 차지하고, 골드만삭스 전망대로 데이터센터 전력 수요가 2년마다 2배가 되면 이론상 2030년대 중반에는 수요가 미국 전체 발전량을 추월한다는 계산이 나온다. 그러니 데이터센터의 성립 가능성 자체가 전력 변동비에 좌우되는 경우가 많다는 것.

저자의 배경이 이 책의 신뢰 축이다. 그는 대형 헤지펀드에서 전력·가스를 담당했던 퀀트 리서처였고(자기 경력은 본인 블로그 글 Explaining to My Parents What I Do에 풀어놓았다), 최근 2년은 창업자·투자자들의 데이터센터 구축(GPU 조달, 석탄발전소 협상, 부지 발굴)을 자문해 왔다. 책의 구성도 그 이중 독자를 향한다 — 1부는 발전소가 어떻게 작동하고 데이터센터가 어떻게 개발되는지(창업자·투자자용), 2부는 미국 전력시장 가격을 어떻게 산정하는지(트레이더용). 총 11,872단어, 저자의 소셜 채널은 X·Instagram·TikTok에 있다.

2. 원자재 가격결정의 기초 (Fundamentals of Commodities Pricing)

전력을 이해하려면 먼저 전력이 속한 더 큰 범주 — 원자재(commodities) — 의 가격결정 원리부터 잡아야 한다는 것이 이 장의 설계다. 원자재는 에너지(전력·원유·천연가스)·농산물·금속의 3대 카테고리로 나뉘고, 이 자산군 전체를 관통하는 공통 성질이 있다.

주식 vs 원자재 (Equities vs. commodities)

저자는 두 가지 차이를 짚는다. 첫째, 주식에는 가격을 펀더멘털 가치로 강제 수렴시키는 장치가 없지만, 원자재 계약에는 고정된 결제일이 있다 — 그날 누군가 실물을 사고팔아야 하므로 옥수수가 너무 비싸면 안 사면 그만이고, 따라서 "Prices must collapse to reality."(가격은 현실로 붕괴해야 한다)는 원칙이 성립한다. 둘째, 기업 간 관계는 계약·공급망으로 얽혀 풀기 어렵지만 원자재들의 연결은 훨씬 직관적이다. 유정 하나를 뚫으면 원유와 천연가스(주로 메탄)가 함께 나온다. 원유는 전 세계로 쉽게 운송되는 글로벌 시장이라 해외 가격이 미국 내 가격에 직결된다(호르무즈 해협 봉쇄 우려가 왜 화제인지의 이유). 반면 천연가스는 원형 그대로는 운송이 어렵고 LNG로 냉각해야 수출할 수 있는데, 해외 가격이 미국보다 훨씬 높아 수출 가능한 만큼은 다 내보내는 구조다. 그래서 단기적으로는 해외 가스 가격이 미국 내 가격에 미치는 영향이 제한적이고, 단순화하면 미국 내 천연가스란 물리적으로 수출하지 못한 잔여 공급이라는 관점이 성립한다. 이 천연가스가 산업용(화학 제조)·주거상업용(난방)·발전용으로 소비되고, 이 책의 초점이 바로 마지막 발전용이다.

시스템 밸런스 방정식 (The system balance equation)

원자재 시장은 모든 지점에서 다음 항등식으로 "풀려야" 한다: 공급 = 수요 + 순수출 + 저장 변화량. EIA의 천연가스 월간 수급 밸런스가 이 방정식의 실물 데이터 버전이다. 여기에 두 가지 물리 제약이 붙는다 — 지점 간 이동량에는 한계가 있고(트럭·선박 수, 송전선 용량), 저장은 넣은 것보다 더 뺄 수 없으며 최대 저장량도 정해져 있다. 각 변수는 모두 가격의 함수여서, 한 지점의 가격이 오르면 그곳의 공급은 늘고 수요는 줄며 수출은 감소하고 저장분이 풀려 나온다. 시스템 전체가 균형에 도달할 때까지 모든 곳의 가격이 움직인다.

핵심 개념은 한계가격결정(marginal pricing)이다. 어느 시점이든 팔린 모든 단위는 같은 가격에 팔린다 — 경쟁시장에서는 판매자가 가격을 "고를" 수 없기 때문이다. 그렇다면 그 시장가격은 무엇이 정하나? 마지막 한 단위의 공급을 채우기 위해 아직 여력이 있는 가장 싼 생산자를 부르는데, 그 단위의 생산 비용이 한계비용(marginal cost)이고 시장가격은 정확히 그 한계비용과 같아진다. 원문의 예: 100배럴이 필요할 때 생산자 A가 99배럴을 $5에, 생산자 B가 다음으로 싼 $6에 내놓으면 한계비용은 $6이다. 마지막 단위를 공급한 생산자는 그 단위에서 이윤 $0을 남긴다. 왜 이래야 하는지의 정당화도 간단하다: 한계 생산자가 더 비싸게 팔겠다고 버티면 경쟁자가 깎아 들어오고, 이 과정은 가격이 정확히 한계비용에 닿을 때까지 반복된다. 이 우월가 청산 방식은 ISO 뉴잉글랜드의 공식 해설에도 그대로 나오는 전력시장의 근간이며, 이후 모든 장의 전제가 된다.

전력은 특별하다 (Power is special)

전력은 물리적 모선(bus)에서 주입·인출되고, 미국 전역의 도시마다 흩어진 이 모선들은 송전선으로 연결된다. 밸런스 방정식도 전력 버전으로 다시 쓰인다: 발전 = 소비 + 순수출 + 저장 변화 + 손실. 손실(losses) 항이 새로 붙는 이유는 송전의 물리학이다 — 전력을 밀어 넣을수록 송전선이 뜨거워져 일부가 손실되고, 금속이 팽창해 선이 처지며, 너무 처지면 나무에 닿아 산불이 난다. 그래서 모든 송전선에는 정격(rating), 즉 흘릴 수 있는 최대 전력이 정해져 있다.

전력을 다른 원자재와 결정적으로 가르는 점이 하나 더 있다. 원유 1000배럴을 사면 실물 인수가 가능하지만, 시장에서 전력 1MWh를 샀다고 GPU 1000개를 벽에 꽂고 1시간 소비할 수 있는 게 아니다. 전력시장에는 독립계통운영자(ISO, independent system operator)라는 중앙 비영리 기관이 있어 지역 유틸리티(부하공급사업자)의 매수 입찰과 발전소들의 매도 오퍼를 모두 받아 지점별 효율적 시장가격과 발전·조류 계획을 계산하고, 하루 종일 각 발전기에 생산량을 지시한다. ISO가 필요한 이유는 그리드 균형이다 — 전력을 많이 빼 쓰면 계통 주파수가 떨어지고, 발전기는 정확히 60Hz를 만들도록 회전하는 1억 달러 이상짜리 기계라 주파수가 어긋나면 심각한 손상을 입는다. 극단적으로 공급이 수요를 못 따라가면(대형 발전기 정지, 혹한기 수요 폭증) 발전기를 살리기 위해 그리드 일부를 잘라내는 브라운아웃·블랙아웃이 강제된다. 발전사 입장에서는 ISO가 정해주는 대로 돈을 받는 처지 같지만, 실물 발전소를 헤지하는 다양한 트레이딩 수단이 있고 대부분의 데이터센터 운영자도 예측 가능한 경제성을 위해 어떤 식으로든 헤지한다 — 이것이 2부의 예고편이다.

3. 발전소 (The Power Plant)

가격이 한계비용에서 나온다면, 그 비용 곡선은 어디서 오는가? 발전소다. 이 장의 두 명제: 전력 가격을 결정하는 것은 대개 천연가스나 석탄 발전기이고, 천연가스 발전기의 공학이 곧 그 비용 구조(기동 비용 + 유효 열소비율)를 결정한다.

EIA-860 읽는 법 (Reading the EIA-860)

발전소는 하나 이상의 발전기(유닛)로 구성되고, 각 발전기에는 최대 출력인 용량(MW 단위, 원전급은 GW)이 있다. 미국 그리드에서 1MW 이상인 거의 모든 발전소는 EIA가 매년 발간하는 EIA-860에서 찾을 수 있다 — 완벽히 정확하진 않지만 출발점으로 충분하다. 연료원별 한계비용은 대략 태양광·풍력 → 수력 → 원자력 → 천연가스 → 석탄 → 석유·디젤 순으로 올라가는데(가스와 석탄은 효율에 따라 순서가 바뀔 수 있다), 발전기를 한계비용 순으로 줄 세운 것을 머릿오더(merit order)라 부른다. 수요를 채우는 마지막 MWh를 생산하는 발전기가 한계 유닛(marginal unit)이고, 이는 흔히 천연가스 발전기다. 즉 그 가스 발전기의 한계비용이 지역 시장가격을 결정한다. 비용과 무관하게 모두 같은 가격을 받는 이 우월가 청산 경매 구조가 발전소들에게 최대한 싸게 생산할 유인을 준다.

EIA-860은 각 화력 발전기의 효율도 열소비율(heat rate)로 보고한다. 연료의 열량은 MMBtu로 재는데, 열소비율은 전력 1MWh를 만드는 데 필요한 연료 MMBtu를 뜻하는 단순 환산 계수다. 천연가스 1400MMBtu와 열소비율 7짜리 유닛(전형적 효율)이 있으면 200MWh — 예컨대 200MW로 1시간 — 를 만들 수 있다. 낮을수록 좋다.

천연가스 발전기의 작동 원리 (How natural gas generators work)

기본 메커니즘은 이렇다: 공기를 압축하고 천연가스에 불을 붙여 고압·고온의 가스 흐름을 만들고, 그 가스가 터빈을 통과하며 팽창해 터빈을 돌린다(브레이턴 사이클). 터빈은 축으로 발전기의 회전부(로터)에 연결되고, 정지부(스테이터)와의 상대 회전이 전기를 만든다. 대부분의 전기는 이런 회전으로 생산된다 — 물로 터빈을 돌리는 수력, 증기로 돌리는 원자력 모두 마찬가지고, 예외는 태양광(광전지) 정도다. 여기까지가 단순 사이클 가스터빈(SCGT)이다.

SCGT에서 빠져나가는 배기가스는 여전히 뜨거워서 전기를 더 뽑을 수 있다. 배열회수보일러(HRSG)를 얹어 물을 끓여 증기를 만들고 그 증기로 터빈을 한 번 더 돌리면(랭킨 사이클), 두 사이클을 결합한 복합 사이클 가스터빈(CCGT)이 된다. 당연히 CCGT의 유효 열소비율이 SCGT보다 낮다. 규모감으로는 SCGT가 300–400MW, CCGT가 ~600MW쯤이고, 수요가 정말 높을 때는 석유까지 때는 비효율적 별도 유닛인 피커(peaker)를 돌려 ~800MW까지 밀어 올린다. 운영자는 가능하면 CCGT부터 쓰고, 전력 가격이 충분히 높을 때만 피커를 켠다.

발전소의 기본 경제학 (Basic economics of the plant)

이 공학 구조가 비용 구조를 그대로 함의한다. 터빈은 바로 정격 회전수에 도달하지 못하므로 준비될 때까지 연료를 태워야 한다 — 이것이 기동 비용(startup cost)이고, 여기에 인건비·마모 같은 배분 비용이 더해진다. 운영자는 효율 좋은 유닛부터 투입하므로 발전소의 오퍼 커브는 우상향한다. 다음 1MWh의 생산 비용은 해당 유닛의 열소비율 × 연료 단가로 정해지고, 캘리포니아 배출권거래제(cap-and-trade)나 북동부 RGGI 같은 탄소 가격이 얹히는 지역도 있다. 발전소 오너는 이 정보 전부를 ISO에 제출하고, ISO가 생산량을 정해준다. 규모감: 지역에 따라 전형적 전력 가격은 $10–150/MWh이고, 100MW 유닛이 $60/MWh에 16시간 풀가동하면 하루 총수입이 대략 $100K 수준이다. 물론 이는 전력 가격에 달려 있는데, 데이터센터라면 이익을 잠그는 방법이 있다 — 다음 장의 주제다.

4. 발전소를 짓는다는 것 (To Build A Power Plant)

AI 수요 급증 시대에 발전소는 꽤 매력적인 자산으로 보인다. 그래서 어떻게 짓는가? 개발 과정은 스코핑 → 부지 선정 → 자금 조달 → 건설 → 운영의 다섯 단계로 나뉘고, 관통하는 원리는 하나다: 발전소는 장기 계약 현금흐름(PPA 또는 기타 헤지)으로 파이낸싱된다.

스코핑 (Scoping)

어떤 발전소를, 얼마나 크게, 무엇을 위해 짓는가부터 정한다. 연료 유형은 입지를 제약한다 — 가스 발전소면 가스 파이프라인 근처여야 하고 지선 파이프라인을 새로 깔아야 할 수도 있다. 그리드에 전력을 팔 계획이면 인터커넥션 큐(interconnection queue)라는 긴 줄을 각오해야 한다. ISO는 신규 발전기가 그리드에 미치는 영향(예: 대규모 혼잡 유발 시 송전 증설 필요)을 모델링할 시간이 필요해서 한꺼번에 접속을 허용하지 않는다. 데이터센터 전용이라면 현장에서 생산한 전력을 현장에서 소비하는 BTM(behind-the-meter) 방식으로 접속 절차를 단순화·회피할 수 있지만, GPU 랙·냉각 인프라·발전-소비 균형용 배터리를 둘 공간이 필요하다.

부지 선정 (Site selection)

발전소 유형을 먼저 정하고 부지를 고르는 것이지 그 반대가 아니다 — 부지 제약이 그만큼 세다. "내 땅에 데이터센터 되나요?"라는 질문의 답은 대개 '아니오'다. 최대 난관은 충돌(conflicts)이다. 와이오밍이라면 석유·가스, 트로나, 광산, 광업권, 기존 큐 프로젝트와의 충돌을 모두 확인해야 하고, 정부 지정 회피 구역도 있다 — 2025년 세이지 그라우스 보호계획(Greater Sage Grouse Plan)처럼 새 한 마리가 발전소보다 우선한다. 다행히 지역별 GIS 파일로 이 충돌들을 소거할 수 있고, 워싱턴주의 EFSEC(Energy Facility Site Evaluation Council) 같은 기관의 사전 검토와 지역 경험이 있는 법률 자문의 제3자 보고서로 확신을 얻은 뒤에 땅을 산다. 저자의 시각 전환이 흥미롭다: 인허가는 관료적 비용이 아니라, 당신이 가졌다고 생각하는 권리(토지·물·공기)를 실제로 가졌음을 확인해 주는 두통 예방 장치다. 버지니아의 데이터센터 판매·사용세 면제처럼 우호적인 주를 고르는 것도 변수다.

자금 조달 (Financing)

BTM 컴퓨트용 가스 발전소 하나에 $300M이 든다(GPU 비용이 전체를 지배할 수 있다는 점도 계산에 넣어야 한다). 이 9자리 부채를 누가 인수하는가? 관행상 토지는 대출이 아니라 지분 매각 대금(현금)으로 사고, 부채는 건설 과정에 쓰되 이자 부담 때문에 최대한 천천히 인출한다. 문제는 담보다 — 전력은 세계에서 가장 변동성 큰 자산이라, 다음 달에 $0이 될지 $3M이 될지 반반인 사업자에게 9자리 대출을 해줄 곳은 없다. 그래서 현금흐름을 잠가야 한다. 데이터센터라면 하이퍼스케일러·AI 랩 같은 앵커 테넌트가 MWh당 가격을 장기로 약정하는 장기 전력구매계약(PPA — 실제로는 에너지서비스계약 등 다양한 형태)이 그 역할을 한다. 데이터센터가 아니라면 열소비율 콜옵션(HRCO, heat rate call option)으로 변동 수익을 고정 수익으로 바꾼다. HRCO는 발전소의 경제성을 모사하도록 설계된 상품이다 — 발전소가 하루 $50K를 벌면 옵션 행사도 $50K를 지급하고, 발전소가 안 돌면 아무것도 지급하지 않는다. 이걸 헤지펀드에 팔면 펀드가 사실상 모든 수익을 가져가는 대신 매달(또는 매일) 고정액을 지급하고, 그 고정 현금흐름이 건설 대출의 담보가 된다. 은행은 그 돈을 주는 상대방(counterparty)의 신용을 뜯어보고, 리스크만큼 금리를 얹는다. 금리는 뉴욕 연준이 발표하는 SOFR에 대한 가산으로 표시되며, 검증된 개발사 + 하이퍼스케일러급 테넌트 조합이면 SOFR + 약 2.25%가 합리적 볼파크다.

건설 (Construction)

실제 시공은 EPC(설계·조달·시공) 계약자가 맡는다 — 콘크리트를 붓고 배관을 깔고 배선하는 사람들. 지금의 병목은 조달이다. GE Vernova·Siemens Energy·Mitsubishi Power 같은 주요 터빈 제조사는 완전 품절로 백로그가 수개월에서 수년이고, 사람들은 제트 터빈을 가스터빈으로 개조하거나 중국에서 부품을 수입하는 이색 경로까지 동원하고 있다. 데이터센터 쪽은 인터넷 유선 연결, GPU 랙 공간, 냉각·용수 프로세스가 추가로 필요하다.

운영 (Operation)

완공 후에는 직접 운영하거나 독립발전사업자(IPP)에 매각한다. 수익이 안정된 이 시점에 리파이낸싱한다 — 건설 대출 금리는 완공된 발전소가 받을 수 있는 금리보다 훨씬 가파르기 때문이다. 데이터센터라면 고정 수익을 잠갔겠지만, HRCO의 매수자이거나 도매시장에 팔 계획이라면 돈을 벌 수 있을지는 전력 가격과 ISO의 작동을 이해해야 답할 수 있다 — 2부로 이어지는 다리다.

5. 케이스 스터디: 호머시티 (Case Study: Homer City)

이론을 실물에 대입하는 장. 펜실베이니아의 호머시티 발전소(Homer City Generating Station)는 역사적으로 석탄 유닛 3기, 2GW급의 큰 발전소였다. 위치가 펜실베이니아라는 것만으로 소속 시장이 PJM(Pennsylvania-Jersey-Maryland)임을 알 수 있고, 그 지역에서 석탄은 천연가스보다 훨씬 비경제적이었다. 열소비율 ~10짜리 석탄 유닛이 6–7짜리 가스 유닛과 경쟁하는 구도 — ISO는 수요를 채우는 데 필요한 발전기만, 효율 좋은 순서로 급전하므로 이 석탄 유닛들은 점점 켜지지 않게 됐고, 약 50년 가동 끝에 2023년 폐쇄됐다.

그러나 끝이 아니었다. 지금 이 부지에서 4.4GW 천연가스 발전소로의 전면 재개발이 진행 중이다. 원전이 1GW면 크다고 하는 판에 4.4GW는 초대형이고, 건설비 약 $10B에 대형 데이터센터 캠퍼스로 전환하는 계획이다. 가스 파트너로 EQT Corporation을 확보했음은 발표됐지만 앵커 테넌트는 미공개인데, 저자는 그 침묵을 전략으로 읽는다: 파이낸싱이 진행 중이면 테넌트에게 협상 레버리지를 줄 이유가 없고, 인허가가 마무리 전이면 고객 이름이 부정적 헤드라인("구글 데이터센터, 인허가 장벽에 급제동" 같은 가상의 기사)에 엮이는 상황을 피하고 싶으며, 다 끝났더라도 고객이 직접 발표하게 두는 편이 낫다. 인허가 쪽은 핵심인 대기질 허가를 2025년 11월 펜실베이니아 환경보호부(DEP)가 승인했고 수로 허가도 확보했으며, 현재 1,000명이 현장에서 건설 중이다. 신규 가스 유닛은 열소비율 ~6으로 극히 효율적일 예정이고, 완공 후 리파이낸싱까지 가면 고수익 프로젝트의 요건을 갖춘다 — 다만 이 규모의 돈이 걸리면 모든 것이 완벽해야 하고, 아니면 대가가 비싸다.

6. 폭증하는 수요에 대응하기 (Meeting the Growing Demand)

1부의 마무리는 출발점이었던 AI 수요로 되돌아온다. 요지: 데이터센터의 영향 분석은 지역 의존적이고, AI 수요가 신규 발전을 정당화할 수 있지만 그 경제성은 계약 기간·입지·주변 인프라에 달려 있다.

정부의 대응 (Government responses)

데이터센터 입법 뉴스는 대체로 주저하거나 적대적이다. 가장 중립적인 예가 백악관의 Ratepayer Protection Pledge(구속력 없는 방향성 정렬)이고, 더 극단적으로는 신설 요금 클래스·인터커넥션 큐·FERC 규칙을 요구하는 Power for the People Act가 의회에 있다(큰 동력은 없다). 공통 의도는 데이터센터가 일반 전기요금 납부자에게 미치는 영향의 최소화인데, 문제는 그 영향의 부호 자체가 뒤엉켜 있다는 점이다. 어떤 경우엔 송배전 같은 고정비를 데이터센터 이웃과 나누게 되어 요금이 오히려 내려갔고, 저수요 시간대에 켜지는 데이터센터는 배터리처럼 주간 가격을 안정시킨다 — 재생에너지 비중이 높은 지역에서는 그 덕에 CCGT가 종일 도는 것이 경제적이 되어 저녁 가격이 모두에게 낮아진다(2부에서 해부할 현상). 텍사스처럼 풍력이 공급 과잉으로 가격을 음수로 모는 지역에서는 데이터센터의 수요 증가가 총후생을 개선하기도 한다. 반면 잘못된 입지의 데이터센터는 지역 송전을 혼잡시켜 우려하던 가격 스파이크를 일으키고, NERC는 데이터센터가 자원 적정성·용량시장 가격을 끌어올릴 수 있다고 경고했다. 가장 극단적인 제안은 모라토리엄이며, 실패 사례가 다수지만 최소 한 곳은 성공했다(7장에서 재등장).

분리된 그리드 (Separate grids)

뉴햄프셔처럼 데이터센터에 "오프그리드" 옵션을 제안한 지방정부도 있다 — 이 경우는 말 그대로 그리드에서 물리적으로 분리하는 것이라 고정비를 나누지도 않지만 수요를 직접 끌어올리지도 않는다. 다만 그 데이터센터가 가스 발전이라면 가스는 여전히 소비하므로, 모두의 가스 가격이 조금 올라 간접 영향은 남는다. 한편 독립 그리드(independent grid)·인퍼런스 우선 그리드라는 말은 물리적 분리가 아니라, 전 세계에서 시간대별로 전력이 가장 싼 곳에 GPU 클러스터를 전략 배치하고 유휴 컴퓨트로 작업을 보내는 개념이다. 수 GW를 한곳에 요구하는 학습(training)에는 안 통하지만, 이미 학습된 모델을 쓰는 인퍼런스(inference)는 그런 기가와트급 집적이 필요 없다. 컴퓨트에서 인퍼런스 비중이 커질수록 소형 가스정과 소형 발전기에 대한 관심이 되살아나는 이유다.

구매 성향 (Propensity to buy)

여러 논의에 따르면 주요 랩들은 2028년쯤의 전력·컴퓨트 수준에는 안심하고 있다 — 진짜 수요는 지금이다. 문제는 6–12개월치 수요로는 발전소 하나를 언더라이팅하기에 부족하다는 것(9자리 대출에는 수년치 현금흐름이 필요했음을 상기). AI 랩이 내는 가격의 추정치 몇 개가 단서다. SpaceX가 Reflection에 전력을 파는 딜은 양측 모두 90일 해지권이 있는 고옵션 구조인데, 저자의 냅킨 계산으로 약 ~$5000/MWh — 단 GPU가 준비된 채로 오는 전력이다. 큰돈이지만 90일 아웃 때문에 언더라이팅엔 쓰기 어렵다. 더 긴 구조는 Anthropic의 TeraWulf $19B 리스 — 2027년 하반기 시작, 400MW를 20년간, GPU 없이 건물·냉각 등 주변 인프라 포함으로 함의 매출 ~$271/MWh다. 이 가격 수준이 어떤 발전원까지 손을 뻗는 게 경제적인지를 결정한다. 석탄발전소 폐쇄 연기는 환경 비용·비싼 발전·탄소세라는 막대한 페널티를 동반하지만, 수요가 정당화하면 그리드에서 가장 비효율적인 유닛조차 돌릴 가치가 생긴다.

청하지 않은 제언 (An unsolicited recommendation)

저자의 견해는 둘이다. 첫째, 미국 안에 스타트업 속도의 개발 역량(빠른 부지 선정 + 신속한 가스 발전 건설 EPC)을 키우는 동안, 석탄·디젤 같은 비효율적이고 더러운 연료원에 대한 저항을 일시적으로 완화해야 한다. 이상적인 EPC는 단순 계약자가 아니라 자기가 짓는 발전소의 부분 소유자로 인센티브가 정렬된 형태이고, 수요의 상당 부분이 향후 몇 년에 몰려 있으므로 스타트업보다 수명이 짧은 사모펀드가 더 맞는 비히클일 수 있다. 둘째, 많은 지역에서 진짜 제약은 송전·전달이다 — 업스테이트 뉴욕의 값싼 원자력이 가격이 치솟는 맨해튼에 닿지 못하는 유명한 사례처럼, 수십억 달러짜리 송전 건설과 그 인허가를 주·연방이 신속화해야 한다. 결론: 단기 발전소 개발도, 각 행위자의 반응을 예측해 시장을 트레이딩하는 것도 수익성이 있을 것이다 — 그래서 2부다.

7. 미국의 전력시장 (Power Markets in the United States)

트레이더는 삽을 들지 않는다(대개는). 대신 주요 시장들과 각 시장의 개성을 알아야 한다. 먼저 자기가 트레이딩하는 ISO의 규칙 — ISO는 모두의 오퍼 커브와 부하공급사업자의 예상 수요를 받아 거대한 최적화를 돌려 효율적 전력 가격을 푸는데, 그 최적화가 ISO마다 조금씩 다르다. 그리드에는 수천 개의 물리적 노드가 각자 가격을 갖지만, 트레이더 대부분은 개별 모선이 아니라 지역 평균인 존(zone)을 트레이딩한다(평균 방법론은 제각각). 그리고 집 전기요금에 이 지식을 대입하려는 독자를 위한 경고: 가정이 내는 것은 도매가가 아니다. 소매가 = 도매가(발전비에 가까움) + 송배전 + 유틸리티 오버헤드이고, 그 추가 비용이 청구서의 큰 몫, 심지어 과반일 수 있다 — 그리드의 모든 소비자가 나눠 내는 고정비다.

PJM

무작위 전력 트레이더가 어느 시장에서 일하는지 눈감고 맞혀야 한다면 PJM이 가장 안전한 답이다. 원조이자 가장 유동성 높은 시장. 이름과 달리 펜실베이니아·뉴저지·메릴랜드만이 아니라 일리노이 일부, 켄터키, 미시간 등까지 걸쳐 있고, 미국 데이터센터의 수도인 버지니아가 여기 있다. PJM 남쪽의 조지아·플로리다 등에는 조직화된 도매시장이 없다 — 규제 유틸리티가 비용에 고정 마진을 얹어 받는 체제인데, 어떤 일이 있어도 고정 마진을 버는 구조라 비용 절감 유인이 없다는 것이 저자의 촌평이다.

MISO

PJM과 맞붙어 있어 두 지역 간 조류가 흐른다. MISO의 대사건은 재생에너지로의 석탄 은퇴다. 역사적으로 석탄이 MISO의 한계 유닛이었는데, 석탄이 탄소세에 짓눌린 사양 연료라는 통념과 달리 2026년 5월 EIA 보고서는 최근 몇 년간 MISO 석탄 유닛이 가스 유닛보다 수익성이 좋았다고 지적한다. 대형 풍력으로 유명하고, 인디애나·일리노이·미시간이 신규 데이터센터 입지로 인기다.

CAISO

저자의 홈그라운드. Path 15라는 대형 송전선으로 연결된 North Path 15(NP-15)와 South Path 15(SP-15)로 나뉘고, 중부에 디아블로캐니언 원전이 있는 ZP-26이 따로 있지만 이제 NP-15·SP-15 대비 활발히 거래되는 상품은 아니다. 특징: 재생에너지 전진 기지라 석탄이 아예 없어 사실상 재생(태양광·풍력)+원자력+천연가스 구도이고, 보조금이 재생 성장을 가속했으며 그중 일부는 BTM 태양광이라 그리드에 닿기 전에 가정 수요를 먼저 깎아 트레이더에게 직접 보이지 않는다. NP-15는 ISO가 아닌 태평양북서부(PNW, 수력 부국·고정수익률 체제)에서 최대한 수입한다. 그리고 6장에서 예고한 모라토리엄의 성공 사례가 여기 있다 — 캘리포니아 몬터레이파크가 주민투표로 데이터센터를 전면 금지한 최초 사례다(메인주의 주 단위 시도는 거부권 행사로 무산).

ERCOT

$9000/MWh 전력 가격의 전설, 미국 본토에서 분리된 "탈규제" 그리드, 풍력 과잉으로 음수가 되는 가격 — 텍사스를 이해하려면 미국 그리드 위상부터 봐야 한다. 미국에는 서부 인터커넥션과 동부 인터커넥션이라는 사실상 두 개의 분리된 그리드가 있고, 둘 사이 연결은 교류(AC)가 아닌 고압직류(HVDC)라 하나의 "전기 기계"로 움직이지 않는다. 그리고 세 번째 그리드가 텍사스다 — 나머지와는 ~1GW 수준의 제한된 HVDC 연결뿐인 사실상 고립계. 그 고립이 자유를 산다: 미국 대부분은 연방에너지규제위원회(FERC)의 규제를 받지만 텍사스는 자기 규칙으로 돌 수 있고, 그 차이가 가장 극적으로 드러나는 지점이 비효율적 공급의 처리 방식이다(8장 케이스 스터디의 예고). 북·서텍사스의 과잉 풍력은 가격을 음수로 몰기도 하는데, 기동·정지 비용에 생산세액공제(PTC) 같은 보조금이 겹쳐 풍력은 -$20/MWh에서도 돌아간다. 수요가 공급을 못 따라가는 역설 — 소비하는 전력 단위마다 돈을 받는, 먹으면 돈 주는 식당 같은 상황이 벌어지고, 그래서 이 지역들이 데이터센터(그리고 역사적으로 비트코인 채굴장)처럼 대량 전력 구매자에게 인기 입지가 됐다.

기타 시장 (Other Markets)

풍력의 사우스웨스트 파워풀(SPP), 업스테이트 원자력이 맨해튼 수요 싱크에 닿지 못하는 뉴욕 ISO, 겨울에 천연가스가 모자라 석유로 버티는 ISO 뉴잉글랜드. 저자는 짧은 요약으로는 이 지역들을 제대로 다룰 수 없다며, 종합 개관의 최고 자료는 각 ISO의 온라인 자료 자체라고 안내한다.

8. 케이스 스터디: 앨버타 (Case Study: Alberta)

시장 구조 결정 하나가 얼마나 큰 파장을 갖는지 보여주기 위해 하나의 ISO를 깊게 판다. 캘리포니아(재생 성장의 도전)와 텍사스(에너지 온리 정책의 공개적 실패)를 고민하다, 두 특징을 다 가진 시장을 골랐다 — 미국 밖, "Texas of Canada"로 불리는 캐나다 앨버타다. 천연가스가 넘치는 곳이라(미국의 가스 기준가가 루이지애나 Henry Hub이라면 캐나다는 AECO 가격) 당연히 가스로 발전한다.

가장 텍사스적인 부분은 비효율 공급의 처리다. 한계비용 가격결정의 논리적 귀결: 그리드에서 가장 비효율적인 공급자라면, ISO는 거의 당신을 부르지 않고, 어쩌다 불릴 때의 청산가는 마지막으로 켜져야 했던 발전기 — 즉 당신 자신 — 의 한계비용이라 이윤이 정확히 $0이다. 그러니 문 닫는 게 맞고, 당신이 닫으면 그다음 비효율 공급자도 같은 논리로 닫는다. 이대로면 공급자가 남지 않는다. 캘리포니아·PJM 등 미국 대부분의 조직화 시장은 이를 "존재에 대한 시장"으로 푼다 — 필요할 때 켜져 있어 주는 서비스에 대한 주기적 지불, 일종의 보험이다. 캘리포니아에서는 PG&E 같은 유틸리티가 발전기와 생존 비용을 협상해야 하는 자원 적정성(resource adequacy) 요건 형태고, PJM에서는 ISO가 직접 운영하는 용량시장(capacity market)이다.

텍사스와 앨버타는 이것이 비효율적이라 본다 — 아무것도 안 하는 발전기에 몇 년씩 돈을 주는 셈이니, 존재 여부도 시장이 판단하게 하자는 것. 그 답이 에너지 온리 시장(energy-only market)이다: 전력을 생산하고 받는 가격 외에는 발전기의 존재를 보조하지 않는 설계. 텍사스는 정전을 사회적 악으로 보고 미충족 수요 1단위마다 달러 가치($5000/MWh)를 매긴다 — 병원이 전력을 못 받으면 사람이 죽을 수 있으니 터무니없는 값은 아니고, 많은 모델이 수요를 비탄력으로 가정한다. 여기에 "부하 상실 확률(probability of lost load)"을 구성해 — 공급이 빠듯해질수록 확률이 오른다 — 그 확률 × 미충족 수요 단가를 모든 서빙된 MWh에 얹는다. 전력이 희소한 시간대에는 모든 발전기가 정상 가격 위에 프라이스 애더(price adder)를 받는 셈이고, 이것이 최악의 비효율 발전기까지 경제성을 보장한다. 실제 정전이 나면 확률이 천장을 치며 가격이 $5000/MWh 오퍼 캡에 접근한다.

앨버타는 텍사스식 애더는 없지만 여전히 에너지 온리다. 발전기에는 고정비와 건설 언더라이팅에 필요한 수익률이 있는데 한계비용 가격결정은 이를 제공하지 않는다 — "missing money" 문제다. 앨버타의 해법은 한계비용 초과분인 희소성 지대(scarcity rent)를 허용하되 최대 가격을 C$1000/MWh로 캡하는 것(향후 인상 예정 — 이 개편은 AESO의 재구조화 에너지 시장(REM) 문서에 정리돼 있다). 한계비용이 그보다 높으면 다른 수익원을 찾거나 문을 닫아야 한다.

여기에 캐나다다운 공격적 재생 성장이 겹친다. 재생 침투가 깊어 주간 가격이 $0 바닥까지 내려가고, CCGT를 종일 돌리는 건 비경제적이 된다. 그러나 저녁 — 사람들이 귀가해 TV·오븐·조명을 켜는 시간 — 에는 여전히 가스가 필요하다. 수요에서 재생을 뺀 순수요(net demand) 곡선은 낮에 낮고 저녁에 높은 모양이 되는데, 같은 현상이 캘리포니아에서도 벌어지고 있고 CAISO는 이를 덕 커브(duck curve)라 부른다. 그 결과 기동·정지가 싼 대신 비효율적인 SCGT를 저녁마다 쓰는 기묘한 상황이 생기고, 재생 성장이 커질수록 앨버타의 주간-저녁 가격 격차는 계속 벌어져 왔다. 전력을 팔기만 하는 발전소와 달리 사고팔 수 있는 배터리는 싼 주간 전력을 사서 저녁 수요를 받치며 앨버타의 가격 곡선을 평탄화하기 시작했다. 이 요인들의 조합이 앨버타 시장을 공격적 재구조화로 몰아갔다.

9. 프로덕션 코스트 모델 (The Production Cost Model)

ISO 계획 문서들에 등장하는 프로덕션 코스트 모델(production cost model)은 ISO가 각 발전기의 생산량을 정확히 결정하는 데 쓰는 도구다. 정확한 정식화를 공개하지 않는 ISO도 있고 설정도 제각각이지만, 정확한 정식화 자료를 온라인에서 찾을 수 있다. 이 장의 세 명제: 이 모델은 ISO 지역의 가격결정 방법론을 밀접하게 반영하고, 지점별 한계가격(LMP)을 직접 출력하며, 전일 계산되는 "데이 어헤드" 시장과 당일 5분마다 재계산되는 "리얼 타임" 시장이 있다.

이론적 토대 (Theoretical underpinnings)

모델은 총생산비를 최소화하는 발전기 조합을 고른다. 당연해 보이지만, 경제학적으로 생산비 최소화가 항상 "최선의" 시장가격을 낳는 것은 아니다 — 이 절은 왜 전력에서는 이 모델이 이론적으로 건전한지를 증명한다. 출발 가정은 전력 수요의 비탄력성이다: 누구든 전력에는 어떤 가격이든 낼 것처럼 군다(수요반응(DR) 프로그램 같은 예외는 알지만 단순화한다). 사회는 시장에서 최대한 많은 이들이 득을 보길 원하고, 그것을 후생(welfare)으로 정량화한다 — $15로 가치 평가하는 물건을 $5에 샀으면 $10의 후생, 한계비용 $4짜리를 $7에 팔았으면 $3의 후생. 효율적 시장가격은 총후생, 즉 수요·공급 곡선 사이 면적(교차점까지)을 최대화하는 가격이다.

수요 곡선이 사실상 수직선이라면, 후생 면적을 키울 유일한 손잡이는 공급 곡선을 최대한 낮추는 것 — 즉 총생산비가 가장 낮은 발전기 조합의 선택이다. 이것은 최적화 이론의 제약付 최소화 문제로 정식화된다: 총 시스템 비용을 최소화하되, 밸런스 제약(각 지점에서 공급=수요), 송전 제약(각 선의 정격 이내), 발전기 용량 제약(0MW~용량 사이), 신뢰도 제약(예비력 등 ISO가 인코딩하는 기타 제약)을 지킨다. 이런 최적화 문제는 Gurobi나 CPLEX 같은 소프트웨어로 풀리고, 출력이 각 발전기의 생산량이라 "프로덕션 코스트" 모델이다. 백미는 가격이 공짜로 딸려 나온다는 점이다: 최적화의 각 제약에는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier)가 있는데, 각 지점 밸런스 제약의 라그랑주 승수가 정확히 그 지점에 1MWh를 추가 공급하는 한계비용이다. 그것이 실제로 활발히 거래되는 가격인 지점별 한계가격(LMP, Locational Marginal Price)이다. 송전선별 조류는 발전·수요 분포에서 유도되는데, 한 지점에 1MWh를 주입하고 다른 지점에서 1MWh를 인출할 때 각 송전선 조류에 미치는 영향이 근사적으로 선형이라는 아이디어가 시프트 팩터(shift factor, 전력전달분포계수)이고, 여러 벤더에서 구매할 수 있다.

실무적 고려사항 (Practical considerations)

첫째, 그리드는 정확히 균형해야 하는데 우리는 끊임없이 스위치를 켜고 끈다. 해법이 보조서비스(ancillary services)다 — 순간 기동이 가능한 배터리 같은 발전, 그리고 빠르게 켜지는 수요도 포함된다. 몇 년 전 비트코인 채굴장으로 텍사스 그리드를 안정화하자는 논의가 있었고, 데이터센터가 다음 기회일 수 있다. 유연한 만큼 보조서비스는 웃돈을 받는다. 둘째, 발전소는 켜질지 미리 알아야 한다 — 최소한 전날, 직원 출근과 연료 조달 때문에. 그래서 가장 흔히 거래되는 데이 어헤드(DA) 시장이 존재한다: 전력이 실제 인도되기 전날에 정산되는 금융 시장으로, ISO가 제출된 오퍼와 추정 수요로 전일에 가격을 계산한다. 당일에는 5분마다 실시간 제약을 반영한 최적화를 재계산해 리얼 타임(RT) 가격이 나온다. RT 시장을 움직이는 최대 요인은 날씨다 — 날씨가 수요를 지배하고 같은 이유로 가스 등 연료 가격에도 영향을 주기 때문이다. 마지막으로 온갖 디테일이 있다: 기동했지만 발전하지 않을 때의 무부하 비용(no-load cost), 최소 가동시간, 그리고 8장의 덕 커브 현상에 기여하는 기동 비용. 가장 어려운 부분은 발전기가 켜짐/꺼짐의 이진 상태라는 점 — 이 조건이 문제를 선형계획에서 혼합정수 문제로 바꾼다. 그래서 실무에서는 누가 돌 것인가(유닛 커밋먼트)를 먼저 풀고, 각자 얼마나 생산할 것인가(경제 급전)를 나중에 푸는 식으로 쪼개기도 한다. 유닛 커밋먼트 쪽이 훨씬 어렵다.

바인딩 제약 (Binding constraints)

두 노드 예제로 가격 급등의 핵심을 보여준다. A와 B가 최대 50MW 송전선으로 연결되고, A의 한계비용은 $100/MWh, B는 $10/MWh, 수요는 A에 있다. 수요가 10MWh면 모델은 B에서 생산해 선로로 보내는 가장 싼 해를 내고 A의 가격은 $10이다. 그런데 수요가 60MWh가 되면 B가 최대로 내보내도 선로가 포화되고, 마지막 10MWh는 A의 비싼 유닛이 $100/MWh로 공급해야 한다. 송전선이 용량 한계에 닿는 순간 전력 가격이 뛴다 — 이것이 바인딩 제약(binding constraint)이고, 이론적으로 가격 상승의 핵이다. 하루치 가격을 내는 모델이 있다면 3개월 선도 스트립 가격은 일별 추정치의 평균으로 계산할 수 있고(전력은 통상 그런 스트립으로 거래된다), 데이터센터로 대량의 전력을 소비하는 대형 테크 기업은 도매시장에서 헤징으로 가격을 잠그기도 한다 — 그 헤지를 올바르게 관리하는 것 자체가 수익이 될 수 있다.

10. 전력 가격 예측의 실무 근사법 (Practical Approximations for Power Pricing)

프로덕션 코스트 모델은 부품이 너무 많다. 어떤 유닛이 돌지 이미 안다면 계산은 쉽지만, 유닛 커밋먼트까지 풀어야 하는 완전판은 조합적으로 폭발한다. 가격을 예측하려면 날씨·발전기 정지·송전선 탈락 같은 불확실성 아래 수천 개 시나리오를 평가해야 하는데, 완전 모델로는 시간이 감당이 안 된다. 가장 흔한 근사는 켜짐/꺼짐 이진 가정을 버리고 "반쯤 켜진" 발전기를 허용하는 연속 완화(continuous relaxation)다. 그 위에 얹는 상용 근사들이 이 장의 목록이다.

외생 교환 흐름 (Exogenous interchange)

CAISO의 NP-15 같은 존별 가격을 풀 때는 조류가 대략 어떻게 흐를지 이미 안다 — PNW에서 몇 GW를 수입하고, 수요가 많으면 SP-15에서도 들여온다. 순수출을 안다면 밸런스는 '공급 = 순수요 + 순저장' 수준으로 단순화된다.

예측 가능한 배터리 동학 (Predictable battery dynamics)

현실의 배터리는 낮에 조금 충전하고 간헐적 주간 피크에 팔았다가 저녁 스파이크 전에 재충전하는 등 복잡하게 움직일 수 있지만, 가격 모델링 목적으로 주간 가격이 사실상 $0에 가깝다면 그 분산을 잡는 건 바늘을 움직이지 못한다. 배터리는 낮에 충전, 저녁에 방전으로 단순화한다.

머릿오더 급전 (Merit order dispatch)

수출과 저장을 고정했다면 남은 일은 수요를 채우는 마지막 단위의 한계비용 찾기다. 수요 추정치를 만들고(예: 기온에 대한 선형회귀), 존 내 발전기를 싼 순으로 정렬(머릿오더)한 뒤 마지막으로 급전되는 유닛의 한계비용을 읽으면, 한계비용 가격결정에 의해 그것이 곧 시장가격이다.

손실 무시 또는 선형화 (Ignore or linearize losses)

손실은 송전선 조류에 대해 비선형이라 솔버에게 훨씬 어렵다. 그래서 아예 무시하거나, 고정 비율의 전력이 손실된다고 가정한다.

리스크 (Risks)

어디서 틀어지나? 명백히 조류다 — 지역에 따라 조류를 제대로 모델링하지 않고는 버틸 수 없는 곳이 있고, 조류가 전력 모델링을 어렵게 만드는 핵심이다. 배터리 디테일도 놓치고 있다. 그 외에도 실제 급전 유닛을 크게 바꿀 수 있는 기동 비용, 신뢰도 제약(수입 대신 수요 일부를 역내에서 채우라는 요건), 수요 모델링(BTM 태양광 성장, 데이터센터·비트코인 채굴 같은 신규 수요) 등 근사가 잡지 못하는 정밀한 디테일이 무수하다. 그럼에도 이 단순화 모델은 트레이더가 실제로 쓸 수 있는 것에서 그리 멀지 않다.

11. 전력 트레이딩의 유형 (Types of Power Trades)

데이터센터든 트레이더든, 시장과 상호작용하는 표준적 방법이 궁금할 것이다. 발전소와 데이터센터는 선도(forward)·스프레드·통상적 금융상품의 조합으로 자기 경제성을 잠근다. 참고로 수요가 가장 많은 시간대를 온피크(on-peak) 시간대로 정의하는데 ISO마다 조금씩 다르며, 오프피크보다 거래가 활발하다.

청산과 정산 (Clearing and settlement)

DA와 RT는 둘 다 근시일에 정산되는 스팟 시장이고 해당 ISO를 통해 거래한다. 타이밍이 처음엔 헷갈린다: 7월 2일분 DA를 거래한다면 그 시장은 7월 1일에 끝난다 — 그 시점에 모두가 주고받을 금액을 안다. DA 트레이더라면 이야기는 거기서 끝이고, 발전소가 다음 날 DA에서 잠근 만큼 정확히 생산하면 그 전력에 DA 가격을 받는다. 뉘앙스는 실제 생산·소비가 예상과 어긋난다는 것 — 7월 2일이 끝나면 실제 매매량이 확정되고, 초과분·부족분 MWh는 최종 정산 과정에서 RT 가격으로 정산된다.

헤징 (Hedging)

선도는 미래 특정일의 전력 가격을 잠그는 금융상품이다. DA 선도는 금융 정산이라, 결국의 스팟 DA 가격과 선도가의 차액을 주고받을 뿐 — 선도를 사놨어도 소비 당일에는 여전히 스팟에서 전력을 사야 한다. 그런데 왜 도움이 되나? 대량 소비자의 진짜 문제는 가격이 하루는 $75/MWh, 다른 날은 $30/MWh로 날뛴다는 것이고, 사업에는 예측 가능성이 필요하다. 향후 1년간 300MW를 연속 소비할 것을 안다면 1년 선도 스트립 300MW를 $50/MWh에 매수한다. 물리적 전력을 미리 살 방법은 없으므로 등가의 경제적 익스포저를 만드는 것이다: 매일 DA가 청산될 때마다 스팟 DA와 선도가의 차액을 주고받는다. 7월 1일 DA가 $25에 청산되면 헤지에서 $25/MWh를 잃지만, 7월 2일 소비분 전력은 스팟에서 ~$25에 사므로 합계는 $50이다. DA가 $100에 청산되면 헤지 이익이 비싸진 스팟 비용을 상쇄한다. 어느 쪽이든 결국 $50/MWh — 이것이 헤지의 산수다. 현실의 오차 요인: 보통 접속된 정확한 모선이 아니라 존 평균가로 헤지하므로 오차가 있고, DA와 RT 사이 소비량 불일치, 그리고 RT 최적화가 DA와 조금 다르다는 점(이미 커밋된 유닛을 알아 더 단순한 면도 있다)이 있다. DA-RT 가격차를 차익거래하는 가상 거래(virtual trading)라는 개념도 있지만 책은 깊이 들어가지 않는다. 반대편 예로, 가스 발전소 오너라면 전력 선도 스트립 매도로 수익을 잠그되, 이제 가스 가격 상승 리스크에 노출되므로 가스 선도 스트립을 사서 그 리스크도 줄인다.

혼잡 트레이딩 (Congestion trading)

가장 단순한 트레이드는 방향성 매매다 — NP-15 가격이 오른다고 보면 산다. 그러나 더 나은 표현 수단이 있는 경우가 많다. 송전이 흥미로운 이유를 상기하자: 송전선이 한계에 닿는 것이 지역 가격 스파이크의 흔한 원인이고, 조류는 완전한 프로덕션 코스트 모델 없이는 맞게 모델링하기 어려우며, 운영자가 조류를 직접 통제하지 않는다 — 조류는 각지의 발전에서 창발하는 값이다. 이 성질들 때문에 조류와 혼잡에 대한 견해는 사람마다 극단적으로 갈리고, 거기서 거래가 나온다. 두 가격의 차이를 베이시스(basis)라 하고, 한 지점을 사고 다른 지점을 파는 베이시스 트레이드는 — 대개 어떤 송전선이 한계에 부딪힐 것이라는 이유로 — 그 차이가 벌어진다는 베팅이다. 금융 송전권(FTR, Financial Transmission Rights)은 두 노드 간 혼잡에 페이오프가 연동되는 금융상품이다.

스프레드 (Spreads)

스프레드 — 한 상품을 사고 다른 상품을 파는 것 — 없이는 전력 트레이딩 논의가 완성되지 않는다. 가장 인기 있는 것이 스파크 스프레드(spark spread): 전력 선도 스트립을 사고 가스 선도 스트립을 파는 것 — 정확히 가스 발전소가 자신을 헤지할 때 파는 그 스프레드다. 가스 대 전력 포지션의 비율이 구체적 스프레드를 정한다: 열소비율 7짜리 발전기를 돌리는 발전소는 "7 heat-rate 스파크 스프레드"를 팔아 헤지하고, 그 달러 가치는 전력 가격 − (열소비율 × 가스 가격)이다. 같은 개념을 석탄에 적용하면 다크 스프레드(dark spread)다. 비슷한 맥락에서 트레이더들은 지역의 유효 열소비율(effective heat rate) — 현재 가스·전력 가격에서 정확히 $0의 이윤을 내는 가스 유닛의 함의 열소비율 — 을 보고 어떤 가스 발전기가 켜질지 예측한다. 마지막으로 한 시간을 사고 다른 시간을 팔거나 한 달을 사고 다른 달을 파는 시간 스프레드가 있지만, 데이터센터·발전소 운영자에게 가장 유관한 것은 스파크 스프레드라는 것이 저자의 평이다.

다음은 (What's next)

마무리는 열린 질문들이다. 새 데이터센터 건설이 가격을 올릴까 내릴까? 밀려오는 수요를 채우기 위해 덜 효율적인 발전원이 동원될까? 시장의 가장 큰 기회는 어디인가? 저자의 답은 솔직하다 — 김빠지게도, 상황에 따라 다르다(it depends). 그러나 이 책을 읽은 당신은 이제 그 질문에 스스로 답할 장비를 갖췄다는 것이 마지막 문장의 요지다. 향후 몇 년, 전력시장을 깊이 이해하는 이들에게 놀라운 기회가 있으리라는 확신과 함께.

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• 미 에너지부(DOE) 보도자료 DOE Releases New Report Evaluating Increase in Electricity Demand from Data Centers | Department of Energy
• 골드만삭스 리서치 US Data Center Power Demand Projected to Double by 2027 | Goldman Sachs
• EIA 교육 자료 Natural gas explained - U.S. Energy Information Administration (EIA)
• EIA 분석 기사 North America’s LNG export capacity could more than double by 2029 - U.S. Energy Information Administration (EIA)
• 베이커연구소 리서치 www.bakerinstitute.org/research/us-lng-exports-supply-siting-and-bottlenecks
• EIA 교육 자료 Use of natural gas - U.S. Energy Information Administration (EIA)
• EIA 통계 데이터 U.S. Natural Gas Monthly Supply and Disposition Balance
• ISO 뉴잉글랜드 공식 설명 How Resources Are Selected and Prices Are Set in the Wholesale Energy Markets
• 용어집 Glossary Term | eRoots Analytics
• NREL 기술 보고서(PDF) docs.nlr.gov/docs/fy20osti/73856.pdf
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• 업계 지식 문서 Merit Order: How ancillary services get their price
• EIA 용어집 Glossary - U.S. Energy Information Administration (EIA)
• EIA 교육 자료 How electricity is generated - U.S. Energy Information Administration (EIA)
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• 보도자료 Homer City Redevelopment Reaches 1,000 Workers on Construction Site
• 백악관 발표 Ratepayer Protection Pledge – The White House
• 연방 법안 www.congress.gov/bill/119th-congress/senate-bill/3682
• NERC 보도자료 Resource Adequacy Risks Intensify Across North America as Demand Growth Surges
• 기업 사이트 The Need for an Independent AI Grid - AMP PBC
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• EIA 분석 기사 Coal remains competitive for power generation in the central United States - U.S. Energy Information Administration (EIA)
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• EPA 제도 안내 Renewable Electricity Production Tax Credit Information | US EPA
• AESO 공식 문서 Key Features of the Restructured Energy Market » AESO
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• PJM 매뉴얼(PDF) www.pjm.com/-/media/DotCom/documents/manuals/m11.pdf
• IEEE 논문(PDF) IEEE Xplore Full-Text PDF:
• CNBC 기사 Bitcoin miners say they're fixing Texas electric grid, Ted Cruz agrees
• EIA 교육 자료 Prices and factors affecting prices - U.S. Energy Information Administration (EIA)
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• EIA 용어 해설 Spark Spread

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