부하 곡선

일일 부하 곡선은 하루 24시간 동안의 전력 수요 변화를 시간대별로 나타낸 그래프이다. 일반적으로 가로축은 시간, 세로축은 전력 수요량(킬로와트 또는 메가와트)으로 표시된다. 이 곡선은 전력망 운영자에게 당일의 전력 수급 계획을 수립하는 가장 기초적인 자료가 되며, 발전소의 가동 계획과 예비력 확보에 직접적으로 활용된다.

전형적인 일일 부하 곡선은 새벽 시간대에 최저점을 기록한 후, 출근 시간대를 기점으로 상승하기 시작한다. 주간 동안 상업 및 산업 활동이 활발해지면서 수요가 유지되거나 소폭 증가하다가, 저녁 시간대 가정의 조명 및 난방, 가전제품 사용이 집중되면서 하루 중 최대 수요인 최대 부하에 도달한다. 이후 심야로 갈수록 수요가 감소하는 패턴을 보인다.

이러한 곡선의 형태는 요일별로도 차이를 보인다. 일반적으로 산업 활동이 많은 평일의 부하 곡선은 주말에 비해 전체적인 수준이 높고, 주간의 피크가 뚜렷하다. 반면 토요일이나 일요일, 공휴일은 주간 부하가 상대적으로 낮고, 저녁 피크 시점이 다소 늦어지는 경향이 있다. 이러한 패턴 분석은 수요 관리와 요금제 설계의 중요한 근거가 된다.

일일 부하 곡선을 정확히 예측하는 것은 전력 시스템의 안정성과 경제성에 매우 중요하다. 예측치보다 실제 수요가 낮으면 불필요한 발전 비용이 발생하고, 반대로 실제 수요가 예측을 초과하면 정전 위험이 높아지기 때문이다. 따라서 전력사는 기상 조건, 특별 이벤트, 과거 통계 자료 등을 종합하여 수요를 예측하고, 이를 바탕으로 기저 부하 발전소와 부하 추종이 가능한 발전원을 효율적으로 운영한다.

계절별 부하 곡선은 봄, 여름, 가을, 겨울과 같은 계절 변화에 따른 전력 수요 패턴의 차이를 보여준다. 이는 기온, 일조량, 사회적 활동 등 계절적 요인이 전력 소비에 미치는 영향을 명확히 드러낸다. 특히 난방과 냉방 수요는 계절별 부하 곡선의 형태를 결정하는 가장 큰 변수로 작용한다.

여름철 부하 곡선은 주로 낮 시간대에 공조 장비, 즉 에어컨 사용이 급증하면서 뚜렷한 피크를 형성한다. 이 피크는 일반적으로 오후 가장 더운 시간대에 발생하며, 최대 부하 기록은 대부분 이 시기에 갱신된다. 반면 겨울철 부하 곡선은 아침과 저녁 시간대에 난방 수요가 집중되어 이중 피크 형태를 보이는 경우가 많다. 봄과 가을은 비교적 온화한 날씨로 인해 난방과 냉방 수요가 모두 줄어들어 부하 곡선이 평탄한 모습을 보인다.

이러한 계절별 차이는 발전 계획 및 발전소 운영에 직접적인 영향을 미친다. 여름철 높은 피크 수요를 충당하기 위해서는 피크 발전소와 같은 유연한 발전 설비가 필요하며, 겨울철에는 화력 발전이나 열병합 발전의 가동률이 높아질 수 있다. 따라서 한국전력공사와 같은 전력 회사는 각 계절의 예상 부하 곡선을 바탕으로 연간 전력 수급 계획을 세우고, 설비 점검 시기를 조정한다.

계절별 부하 곡선 분석은 수요 관리 정책과 계시별 요금제 설계의 기초 자료로도 활용된다. 여름철 오후 피크 시간대의 전력 사용을 줄이기 위한 피크컷 프로그램을 운영하거나, 해당 시간대에 더 높은 전기 요금을 부과하는 것이 대표적인 예이다. 또한 태양광 발전과 같은 신재생에너지의 보급이 확대됨에 따라, 태양광 발전량이 많은 여름철 낮 시간대의 부하 곡선 형태는 점차 변화하고 있다.

부하율은 부하 곡선의 평탄함 또는 변동성을 정량적으로 나타내는 지표이다. 이는 특정 기간 동안의 평균 전력 수요를 최대 전력 수요로 나눈 값에 100을 곱하여 백분율로 표현된다. 높은 부하율은 전력 수요가 시간에 따라 크게 변하지 않고 안정적임을 의미하며, 이는 발전 설비의 효율적인 활용과 연관된다. 반대로 낮은 부하율은 수요의 변동성이 크고, 짧은 시간 동안만 높은 부하가 발생함을 나타낸다.

부하율은 전력 계획과 경제성 분석에서 중요한 역할을 한다. 발전사업자는 부하율을 통해 설비의 이용 효율을 평가하고, 기저 발전과 중간 부하 발전, 피크 부하 발전과 같은 다양한 특성을 가진 발전원의 최적 조합을 결정하는 데 참고한다. 또한, 전력 요금 체계를 설계할 때도 기준이 되며, 부하율을 개선하기 위한 수요 반응 프로그램의 효과를 측정하는 데 활용된다.

부하율을 높이는 것은 에너지 효율 향상과 직접적으로 연결된다. 부하 평준화를 통해 낮은 부하율을 개선하면, 전체적인 발전 설비 투자 비용을 줄이고 화석 연료 소비 및 탄소 배출을 감소시킬 수 있다. 따라서 스마트 그리드와 에너지 관리 시스템(EMS)은 실시간 부하 예측과 수요 관리를 통해 부하율 최적화를 꾀한다.

부하 곡선은 발전 계획 수립과 발전소 운영의 핵심 근거 자료로 활용된다. 발전사나 전력망 운영자는 과거의 부하 곡선 데이터를 분석하여 미래의 전력 수요를 예측하고, 이에 필요한 발전 설비의 총 용량을 결정한다. 특히 연간 최대 전력 수요를 충족시키기 위한 설비 예비율을 산정하는 데 있어 부하 곡선은 필수적이다.

발전소의 운영 방식 또한 부하 곡선의 형태에 따라 세분화되어 계획된다. 기저 부하를 담당하는 원자력 발전소나 석탄 화력 발전소는 부하 곡선의 최하단을 따라 안정적으로 운전되도록 스케줄링된다. 반면, 부하 곡선이 급격히 상승하는 시간대의 수요, 즉 최대 부하나 변동 부하를 따라가기 위해서는 기동과 정지가 비교적 빠른 천연가스 복합화력 발전소나 양수 발전과 같은 부하 추종 발전원이 투입된다.

이러한 발전원별 특성에 맞춘 최적의 운영 계획은 전력 공급의 안정성을 높이고, 전체적인 발전 비용을 절감하는 데 기여한다. 따라서 부하 곡선 분석을 통한 정밀한 발전 계획 및 운영은 전력 시스템의 경제성과 신뢰성을 보장하는 기반이 된다.

부하 곡선은 전력 수요를 예측하고 관리하는 핵심 도구로, 특히 수요 관리 정책을 수립하는 데 기초 자료가 된다. 수요 관리는 전력 사용 패턴을 분석하여 피크 시간대의 수요를 줄이거나, 비피크 시간대로 전력을 분산시켜 전력망의 안정성을 높이고, 발전 비용을 절감하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 값비싼 피크 발전소의 가동을 최소화하고, 전반적인 에너지 효율을 개선할 수 있다.

수요 관리를 위한 구체적인 방법으로는 시간대별 요금 제도가 대표적이다. 이 제도는 전력 사용이 집중되는 피크 시간대에는 요금을 높이고, 한밤중이나 주말 등 수요가 낮은 시간대에는 요금을 낮춰 소비자가 자발적으로 전기 사용 시간을 조정하도록 유도한다. 또한, 전력 회사는 대규모 수요자와의 계약을 통해 피크 시간대에 일정량의 전력 사용을 줄이면 할인 혜택을 제공하는 수요 반응 프로그램을 운영하기도 한다.

보다 적극적인 기술적 접근법으로는 스마트 그리드와 에너지 관리 시스템의 도입이 있다. 스마트 미터를 통해 실시간으로 전력 사용량 데이터를 수집하고, 가정 자동화 시스템이나 산업용 설비와 연동하여 최적의 시간에 에너지를 소비하도록 자동 제어한다. 예를 들어, 에어컨이나 보일러 같은 가전제품의 가동을 지능적으로 조절하거나, 전기차 충전을 수요가 낮은 시간으로 예약하는 방식이 여기에 해당한다.

이러한 수요 관리 기법들은 궁극적으로 부하 곡선의 형태를 변화시켜 피크를 낮추고 곡선을 평탄하게 만드는 부하 평준화를 달성한다. 이는 발전 설비의 효율적 운영을 가능하게 하고, 신재생에너지와 같은 변동성이 큰 전원의 전력망 통합을 용이하게 하며, 궁극적으로 전력 시스템의 지속 가능성과 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

부하 곡선은 전력 사용 패턴을 시각적으로 보여주기 때문에, 전력 요금제 설계의 핵심적인 기초 자료로 활용된다. 전력 공급자는 부하 곡선을 분석하여 피크 시간대의 높은 수요와 심야 시간대의 낮은 수요를 구분하고, 이에 따라 차등화된 요금 체계를 마련한다. 이를 통해 최대 부하를 줄이고 부하율을 개성하여 전체적인 전력 시스템의 운영 효율성을 높이려는 목적이 있다.

가장 일반적인 적용 예는 시간대별 요금제이다. 주간 업무 시간에 발생하는 피크 수요 시간대에는 높은 요금을, 한밤중이나 주말 등 부하가 낮은 시간대에는 낮은 요금을 부과한다. 이는 소비자로 하여금 고가의 피크 시간대 전력 사용을 줄이거나 저가의 시간대로 사용을 이동하도록 유도하여, 궁극적으로 전체 부하 곡선을 평탄화하는 효과를 낳는다. 또한, 산업용 전기 요금에는 대부분 최대 수요에 따른 기본요금이 포함되어 있어, 기업의 피크 전력 관리에 직접적인 인센티브를 제공한다.

스마트 그리드와 스마트 미터의 보급은 보다 정교하고 실시간에 가까운 요금제 설계를 가능하게 한다. 실시간 요금제나 심지어 5분, 15분 단위의 변동요금제는 부하 곡선의 미세한 변화를 반영하여 요금을 결정할 수 있다. 이는 분산형 에너지 자원과 수요 반응 프로그램과 연계되어, 소비자가 전력망의 상태에 능동적으로 대응하도록 하는 고도화된 에너지 관리의 기반이 된다.

기상 조건은 부하 곡선의 형태를 결정짓는 가장 직접적이고 중요한 요인 중 하나이다. 특히 온도와 습도는 전력 수요에 즉각적인 영향을 미친다. 여름철에는 냉방 수요가 급증하여 최대 부하가 발생하는 경우가 많으며, 이는 일일 부하 곡선에서 오후 시간대에 뚜렷한 피크를 형성한다. 반면 겨울철에는 난방 수요가 증가하여 아침과 저녁 시간대에 부하가 높아지는 특징을 보인다. 일사량 또한 태양광 발전의 출력을 변화시켜 순부하 곡선의 모양을 바꾸는 요인으로 작용한다.

강수와 풍속 같은 기상 요소들도 간접적으로 영향을 준다. 비나 눈이 오는 날에는 실내 활동이 증가하여 조명 및 가전제품 사용이 늘어날 수 있다. 또한, 풍력 발전의 경우 풍속에 따라 발전량이 크게 달라지므로, 이는 전력 계통의 공급 측면에서 부하 곡선 관리에 변수로 작용한다. 이러한 기상 변수들은 전력 수요 예측 모델의 핵심 입력값으로 사용되어 보다 정확한 발전 계획 수립을 돕는다.

기상 조건의 영향은 지역에 따라 크게 달라진다. 아열대 기후 지역과 냉대 기후 지역의 부하 곡선 패턴은 명확한 차이를 보인다. 이는 에너지 관리 및 스마트 그리드 설계 시 지역별 특성을 반드시 고려해야 함을 의미한다. 따라서 전력 회사들은 장기적인 기후 변화 추세까지 분석하여 미래의 부하 패턴 변화에 대비한 발전 설비 투자 계획을 수립한다.

경제 활동은 부하 곡선의 모양과 규모를 결정하는 핵심 요인이다. 산업, 상업, 가정 등 모든 경제 주체의 전력 소비 패턴이 총 전력 수요를 구성하며, 이는 곡선의 높이와 변동성을 직접적으로 반영한다. 특히 제조업이나 건설업과 같이 에너지 집약적인 산업이 활발한 지역에서는 전반적인 부하 수준이 높고, 주간의 산업 활동으로 인해 피크 수요가 두드러진다.

경제 성장과 경기 변동은 부하 곡선의 장기적인 추세에 큰 영향을 미친다. 경기가 호황일 때는 공장의 가동률이 높아지고, 상업 시설과 사무실의 활동이 증가하여 기저 부하와 최대 부하가 모두 상승한다. 반대로 경기가 침체되면 산업 활동이 위축되고 소비가 줄어들어 부하 곡선 전체가 하방 압력을 받게 된다. 또한 산업 구조의 변화, 예를 들어 서비스 산업 비중 증가나 첨단 기술 산업의 성장은 하루 중 특정 시간대의 전력 수요 패턴을 변화시키는 요인이 된다.

사회적 습관은 부하 곡선의 형태를 결정짓는 핵심 요인 중 하나이다. 이는 특정 지역이나 국가의 일상적인 생활 패턴, 업무 시간, 휴일 문화, 여가 활동 등이 전력 소비 패턴에 직접적인 영향을 미치기 때문이다.

대표적인 예로, 대부분의 사무실과 공장이 운영되는 주중 낮 시간대에는 상업 및 공업 부하가 집중되어 부하 곡선이 급격히 상승한다. 반면, 주말이나 공휴일에는 이러한 경제 활동이 줄어들어 전체 부하 수준이 낮아진다. 또한, 저녁 시간대에는 가정으로의 귀가와 함께 조명, 난방, 냉방, 가전제품 사용이 증가하여 또 다른 소비 피크가 발생한다. 특정 국가의 점심시간이나 저녁 식사 시간, 대중적인 TV 프로그램 방영 시간도 짧은 시간 동안의 전력 사용 증가를 유발할 수 있다.

이러한 사회적 습관은 지역마다 차이를 보인다. 더운 지역에서는 낮 시간대 냉방 수요가, 추운 지역에서는 저녁 시간대 난방 수요가 두드러진다. 또한, 연중휴일 분포나 일광절약시간제(서머타임) 실시 여부도 부하 곡선의 모양을 변화시키는 요인으로 작용한다. 따라서 전력 당국은 이러한 사회문화적 패턴을 정확히 이해하고 예측하여 효율적인 전력 계통 운영과 수요 관리 정책을 수립한다.

신재생에너지의 보급은 전통적인 부하 곡선의 형태와 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 태양광 발전과 풍력 발전은 기상 조건에 의존하기 때문에 그 발전 출력이 변동적이며, 이는 전력 계통에 공급되는 전력량 자체가 일정하지 않은 변동성 공급원이 됨을 의미한다. 특히 태양광 발전은 낮 시간대에 집중적으로 발전하여 주간의 최대 수요를 줄이는 '오리털 곡선' 현상을 만들어내기도 한다.

이러한 변동성 공급원의 증가는 전력 계통 운영에 새로운 과제를 제기한다. 태양광 발전이 많은 지역에서는 일몰 후 발전 출력이 급감하는 시간대에 다른 발전원을 급격히 가동해야 하는 '램프 업' 필요성이 커지며, 이는 기존의 발전 설비 운영 패턴을 변화시킨다. 따라서 신재생에너지가 대규모로 보급된 시스템에서는 부하 곡선 관리가 단순한 수요 측 관리에서 벗어나, 공급 측의 변동성을 함께 고려한 종합적인 전력 수급 균형 관리로 진화하고 있다.

이에 대응하기 위해 전력 계통에서는 에너지 저장 장치의 도입이 활발히 검토되고 실증된다. 배터리와 같은 저장 장치는 신재생에너지의 잉여 전력을 저장했다가 발전 출력이 부족한 시간대에 방전하여 부하 곡선을 평준화하는 역할을 한다. 또한, 수요 반응 프로그램을 고도화하여 공급 변동성에 맞춰 수요를 유연하게 조절하는 것이 점차 중요해지고 있다.

피크 부하 절감은 전력망의 최대 수요 시점인 피크 시간대의 전력 소비를 줄이는 것을 목표로 한다. 이는 전력망의 안정성을 높이고, 고비용의 피크 발전소 가동을 최소화하며, 전력 공급 인프라에 대한 투자 비용을 절감하는 데 기여한다. 주요 전략으로는 수요 반응 프로그램을 통한 소비자 참여 유도, 에너지 저장 장치를 이용한 피크 시간대 전력 공급, 그리고 분산형 에너지 자원의 활용이 있다.

구체적인 방법으로는 전력 소비자가 피크 시간대에 전기 사용을 자발적으로 줄이거나 미루는 대가로 인센티브를 제공하는 수요 반응이 널리 사용된다. 또한, 태양광 발전이 활발한 낮 시간에 생산된 잉여 전력을 배터리에 저장했다가 저녁 피크 시간에 방전하여 공급하는 방식도 효과적이다. 스마트 그리드 기술은 이러한 모든 자원을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 플랫폼 역할을 한다.

피크 부하 절감의 성공은 정확한 부하 예측과 함께 소비자, 유틸리티 기업, 에너지 관리 시스템 공급자 간의 협력에 달려 있다. 이를 통해 전력 품질을 유지하면서도 전체적인 전력 시스템의 효율성과 경제성을 동시에 개선할 수 있다.

부하 평준화는 시간대별로 크게 변동하는 전력 수요를 완만하게 만들어 부하 곡선의 기울기를 완화하는 것을 목표로 하는 관리 기법이다. 이는 주로 최대 수요인 피크 부하를 줄이고, 최소 수요인 최저 부하 시간대의 전력 소비를 늘려 전체 곡선을 평탄하게 만드는 작업을 의미한다. 이를 통해 발전 설비의 가동 효율을 높이고, 값비싼 피크 발전소의 가동 시간을 줄여 전체적인 전력 공급 비용을 절감할 수 있다.

부하 평준화를 달성하기 위한 주요 수단은 수요 반응 프로그램과 시간대별 요금제이다. 예를 들어, 심야 전력 요금을 낮추어 공장의 가동 시간을 야간으로 유도하거나, 피크 타임에 대한 요금을 크게 인상하여 소비자가 전기 사용 시간을 자발적으로 조정하도록 유도한다. 또한, 에너지 저장 장치(ESS)를 활용해 피크 시간에 저장된 전력을 방전하고, 최저 부하 시간에 전력을 충전하는 방식으로도 곡선을 평준화할 수 있다.

성공적인 부하 평준화는 전력 계통의 안정성과 경제성에 직접적인 기여를 한다. 부하 변동이 줄어들면 발전기의 기동과 정지가 감소하여 설비 손상과 연료 소비를 줄일 수 있으며, 송전망과 배전망의 여유 용량을 확보하는 데도 도움이 된다. 이는 궁극적으로 전력 요금의 인상 압력을 완화하고, 탄소 배출량 감소에도 기여할 수 있는 중요한 에너지 관리 전략이다.

부하 곡선 예측 기술은 미래의 전력 수요 패턴을 정확하게 예측하여 전력 시스템의 안정적이고 경제적인 운영을 가능하게 하는 핵심 기술이다. 이는 발전 계획 수립, 발전소 운영, 수요 반응 프로그램 설계, 그리고 신재생에너지와 같은 변동성 전원의 효율적 통합에 필수적이다.

예측 기술은 예측 기간에 따라 단기, 중기, 장기 예측으로 구분된다. 단기 예측은 수시간에서 며칠 앞의 수요를 예측하며, 주로 발전소의 실시간 출력 조정과 전력 시장 운영에 활용된다. 중기 예측은 수주에서 수개월 단위로, 장기 예측은 수년에서 수십 년 단위의 전력 수요를 예측하여 발전 설비 증설이나 송전망 확장과 같은 장기적인 인프라 투자 결정의 근거가 된다.

현대의 부하 예측 기술은 과거 데이터 분석에 기반한 통계적 모델과 인공지능 기반 모델을 복합적으로 사용한다. 기계 학습 알고리즘, 특히 딥러닝 기법은 기상 조건(기온, 습도, 일사량), 경제 지표, 사회적 행사 일정 등 수많은 변수와 전력 수요 간의 복잡한 비선형 관계를 학습하여 예측 정확도를 크게 향상시켰다. 이러한 고도화된 예측은 스마트 그리드와 에너지 관리 시스템의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다.

기저 부하는 전력 시스템에서 하루 24시간, 일년 내내 거의 일정하게 유지되는 최소 수준의 전력 수요를 의미한다. 이는 가정, 상업 시설, 공장 등 사회 기반 시설이 기본적으로 유지되기 위해 항상 필요한 전력량을 반영한다. 예를 들어, 냉장고, 냉동고, 병원의 필수 장비, 연속 공정을 가진 제조업 공장, 통신 기지국, 가로등 등은 시간과 계절에 관계없이 지속적으로 전력을 소비한다. 따라서 기저 부하는 전력 수요의 가장 기본적인 바닥을 형성한다.

이러한 특성 때문에 기저 부하를 공급하는 발전소는 기저 발전이라고 불리며, 높은 가동률과 안정적인 운전이 요구된다. 원자력 발전소나 석탄 화력 발전소와 같이 시동과 정지에 많은 시간과 비용이 소요되지만, 일단 운전을 시작하면 연료 비용이 상대적으로 낮고 대량의 전력을 안정적으로 생산할 수 있는 발전 방식이 기저 부하를 담당하는 데 적합하다. 이들은 부하 곡선에서 곡선의 가장 아래쪽을 차지하는 부분을 꾸준히 채우는 역할을 한다.

기저 부하의 크기는 해당 지역의 산업 구조, 인구, 생활 수준, 기후 조건 등에 의해 결정된다. 공업 지역은 주거 지역에 비해 상대적으로 기저 부하가 크게 나타날 수 있다. 또한, 스마트 그리드와 에너지 관리 시스템의 발전으로 기저 부하를 구성하는 장비들의 에너지 효율이 점차 향상되면서, 전체적인 기저 부하 수준에도 변화가 생기고 있다. 기저 부하를 정확히 예측하고 관리하는 것은 효율적인 전력 계통 운영과 경제적인 발전 설비 투자에 있어 매우 중요한 기초가 된다.

최대 부하는 특정 기간(보통 하루, 한 달, 또는 한 해) 동안 전력 시스템에 기록된 최고 전력 수요 값을 의미한다. 이는 부하 곡선에서 가장 높은 지점에 해당하며, 단위는 킬로와트(kW)나 메가와트(MW)로 표시된다. 최대 부하는 전력 회사가 발전 설비와 송배전 설비를 계획하고 건설할 때 가장 중요한 기준이 된다. 충분한 발전 용량과 송전망을 확보하지 못하면 최대 부하 시점에 정전이나 전압 강하가 발생할 수 있기 때문이다.

최대 부하는 일반적으로 일일 부하 곡선에서 나타나는 피크 시간대에 발생한다. 이 시간대는 계절과 지역에 따라 다르지만, 주로 여름철 낮 시간의 냉방 수요 급증이나 겨울철 저녁 시간의 난방 및 조명 수요 증가와 맞물린다. 따라서 한국전력공사와 같은 전력 회사는 연중 최대 부하가 예상되는 시기를 대비해 예비율을 유지하며 발전소를 가동한다.

최대 부하를 관리하는 것은 전력 시스템의 경제성과 안정성에 직결된다. 피크 수요를 위한 설비는 짧은 시간만 사용되지만 막대한 건설 비용이 들기 때문에, 수요 반응 프로그램이나 시간대별 요금제를 통해 최대 부하 자체를 줄이거나 다른 시간대로 분산시키는 노력이 지속된다. 이는 피크발전소의 운영을 최소화하고 전체적인 전력망 운영 효율을 높이는 데 기여한다.

부하 추종은 발전소나 발전 자원이 전력 계통의 실시간 수요 변화, 즉 부하 곡선의 상승과 하강을 따라가며 출력을 조정하는 운영 방식을 말한다. 전력 수요는 하루 동안 끊임없이 변하기 때문에, 이러한 변동에 맞춰 공급을 유연하게 조절하여 수급 균형을 유지하는 것이 핵심이다. 이는 전력 시스템의 안정성과 신뢰성을 보장하는 데 필수적인 기능이다.

부하 추종은 주로 중간 부하 발전소가 담당하는 경우가 많다. 화력 발전소 중 복합화력 발전이나 일부 석탄 화력 발전소, 그리고 수력 발전이 대표적인 부하 추종 자원이다. 이들 발전원은 기동과 정지가 비교적 빠르고 출력 조정 범위가 넓어, 기저 부하를 담당하는 원자력이나 석탄 화력 발전소와, 급격한 수요 변동에 대응하는 봉급 부하 발전원 사이에서 중간적인 유연성을 제공한다.

최근에는 신재생에너지의 간헐성(태양광·풍력의 출력 변동)으로 인해 계통의 부하 추종 필요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 에너지 저장 장치(ESS), 수요 반응, 그리고 발전기의 고급 제어 기술을 활용한 보다 정교한 부하 추종이 중요해지고 있다. 효과적인 부하 추종 운영은 불필요한 예비력 확보를 줄이고 전체적인 발전 효율을 높여 전력 시스템의 경제성을 개선하는 데 기여한다.