미국 에너지정보청(EIA)의 2024년 주별 자료에서 전력 부문이 재생에너지 연료를 유용열 생산에 사용한 양은 일부 주에 뚜렷하게 집중됐다. 51개 주·워싱턴 D.C. 관측치를 합치면 34.45 million MMBtu이며, 이 가운데 메인이 7.10, 플로리다가 6.75, 캘리포니아가 5.40을 기록했다. 세 지역의 합계는 전체의 약 55.9%다.
이 지표는 재생에너지 발전량이나 전체 에너지 소비를 뜻하지 않는다. EIA의 ‘Consumption of Fuels for Useful Thermal Output’은 전력 부문에서 유용한 열을 생산하는 데 배분된 연료 소비를 측정한다. 따라서 값이 큰 주를 곧바로 재생에너지 발전 비중이 높은 주라고 해석하면 안 된다. 이 글에서는 2024년 같은 기준으로 비교 가능한 주별 값을 이용해 규모와 집중도를 살펴본다.

목차
2024년 값은 몇 개 주에 집중됐다
전체 합계 34.45 million MMBtu 가운데 메인과 플로리다 두 주가 약 40.2%를 차지했다. 캘리포니아까지 포함하면 55.9%로 높아지고, 위스콘신까지 더하면 67.9%에 이른다. 상위 6개 주인 메인, 플로리다, 캘리포니아, 위스콘신, 미네소타, 조지아의 합계는 81.9%다. 즉, 이 지표는 전국에 고르게 분포하기보다 소수 주의 값이 전체 합계를 크게 좌우하는 구조다.
특히 메인과 플로리다는 각각 20% 안팎의 비중을 보이지만 두 주의 에너지 시스템이 같다는 뜻은 아니다. 이 표는 어떤 주에서 해당 EIA 지표의 연간 값이 컸는지를 보여줄 뿐, 연료 종류별 구성이나 시설별 운영 방식, 열 수요의 용도까지 설명하지 않는다. 원인을 비교하려면 발전소·열병합 시설 수준의 세부 자료와 연료별 데이터를 함께 봐야 한다.
상위 10개 주의 값과 비중
| 주 | 2024년 값 (million MMBtu) | 전체 대비 비중 |
|---|---|---|
| Maine | 7.10 | 20.6% |
| Florida | 6.75 | 19.6% |
| California | 5.40 | 15.7% |
| Wisconsin | 4.15 | 12.0% |
| Minnesota | 2.43 | 7.0% |
| Georgia | 2.38 | 6.9% |
| Maryland | 1.31 | 3.8% |
| South Carolina | 0.98 | 2.9% |
| New York | 0.96 | 2.8% |
| Pennsylvania | 0.76 | 2.2% |
상위 10개 주의 합계는 32.22 million MMBtu로 전체의 93.5%다. 10위 펜실베이니아 아래에서는 노스캐롤라이나 0.54, 뉴저지 0.50, 아이다호 0.41, 오하이오 0.32, 콜로라도 0.29 순으로 값이 작아진다. 미시간은 0.10 미만이며, 일리노이와 오리건도 양수이지만 전체에서 차지하는 비중은 매우 작다.
0으로 기록된 주와 자료 없음은 구분해야 한다
51개 관측치 가운데 18개 주만 0보다 큰 값을 보였고 33개 주·워싱턴 D.C. 관측치는 0.0이었다. 여기서 0은 결측값을 임의로 채운 것이 아니라 EIA가 제공한 해당 연도의 관측값이다. 따라서 “자료가 없다”와 “보고된 값이 0이다”를 같은 의미로 처리하면 분포를 잘못 읽게 된다.
전체 주를 대상으로 중앙값을 계산하면 0이 된다. 하지만 이는 전형적인 주의 활동 규모가 반드시 0이라는 뜻보다, 양수 관측치가 소수에 집중돼 있다는 통계적 특징을 보여준다. 양수인 18개 주만 따로 보면 중앙값은 약 0.86 million MMBtu다. 평균 하나만 보는 것보다 양수 주의 수, 상위 주의 비중, 0 관측치의 수를 함께 확인하는 편이 구조를 이해하는 데 유용하다.
유용한 열 생산용 연료 소비는 무엇을 의미하나
EIA의 주별 전력 자료는 열병합발전(CHP)과 같이 전기와 유용한 열을 함께 생산하는 경우, 투입 연료를 전력 생산과 유용열 생산에 배분해 집계한다. 유용열은 단순히 발전 과정에서 버려지는 열을 뜻하는 것이 아니라 실제 활용되는 열 출력에 대응한다. 따라서 이 지표는 전력 부문의 재생에너지 연료 중 유용열 생산에 배분된 부분을 보는 데 적합하다.
반대로 이 값만으로 재생에너지 발전량, 설비용량, 전력 판매량, 전체 재생에너지 소비를 판단할 수는 없다. 예를 들어 한 주의 풍력·태양광 발전이 매우 크더라도 유용열 생산에 쓰이는 연료 소비가 거의 없다면 이 지표에서는 낮게 나타날 수 있다. 이 차이를 이해하면 “재생에너지 사용이 많은 주”라는 넓은 표현과 “유용열 생산에 배분된 재생에너지 연료 소비가 많은 주”라는 이 지표의 의미를 구분할 수 있다.
메인과 플로리다의 높은 값은 전체 합계에 큰 영향을 준다
메인의 7.10 million MMBtu는 전체의 약 20.6%로 가장 컸고, 플로리다의 6.75는 약 19.6%였다. 두 주 사이의 차이는 약 0.34 million MMBtu로 크지 않다. 캘리포니아는 5.40으로 15.7%를 차지해 세 번째였으며, 위스콘신은 4.15로 12.0%였다. 상위 네 주만으로 전체의 약 67.9%가 설명된다.
그 다음 미네소타와 조지아는 각각 2.43과 2.38로 비슷한 수준이었다. 두 주를 포함한 상위 6개 주의 누적 비중은 약 81.9%다. 이후 메릴랜드부터는 개별 비중이 4% 아래로 내려간다. 이런 급격한 감소는 주별 순위 자체보다 “상위 소수 지역과 나머지 지역 사이의 규모 차이”가 이 자료의 핵심 특징임을 보여준다.
이 자료로 알 수 있는 것과 알 수 없는 것
이 비교에서 확실히 말할 수 있는 것은 2024년 EIA가 같은 지표와 같은 연도로 제공한 주별 값의 상대적 크기다. 어느 주가 상위권인지, 상위 몇 개 주가 전체에서 얼마나 큰 비중을 차지하는지, 양수 관측치가 몇 개인지는 직접 계산할 수 있다. 또한 전체 합계와 각 주의 비중도 같은 자료에서 산출할 수 있다.
하지만 값이 높은 이유를 이 표 하나로 단정할 수는 없다. 재생에너지 연료의 종류, 열병합 설비의 규모, 산업·지역난방 등 열 수요, 발전소 운영 방식, 시설별 보고 범위가 영향을 줄 수 있지만 이 데이터에는 그러한 원인 변수가 포함돼 있지 않다. 따라서 주별 차이를 설명할 때는 원인 추정보다 관측된 규모와 분포를 먼저 제시하는 것이 안전하다.
2024년 수치를 읽을 때 주의할 점
첫째, 2024년 단일 연도 비교이므로 장기 추세를 보여주지 않는다. 한 주의 값이 높은 상태가 지속됐는지, 전년보다 늘었는지 줄었는지는 다른 연도의 동일 지표를 추가로 확인해야 한다. 둘째, 단위는 EIA가 이 시계열에 제공한 million MMBtu를 그대로 사용했다. 다른 에너지 통계와 비교할 때는 단위를 먼저 맞춰야 한다.
셋째, 지표의 범위는 Electric Power 부문과 all renewables 집계에 한정된다. 주 전체 경제의 재생에너지 이용이나 가정·상업·산업 부문의 모든 열 소비를 포괄하지 않는다. 따라서 이 수치는 “미국 각 주의 재생에너지 전체 순위”가 아니라 특정 전력 부문 지표의 공간적 분포로 읽어야 한다.
자료와 계산 기준
자료 출처는 U.S. Energy Information Administration의 Electricity API v2, Electric Power Operational Data다. 기준 연도는 2024년이며, 주와 워싱턴 D.C.를 포함한 51개 관측치를 같은 지표로 비교했다. 전체 비중은 각 주의 값을 51개 관측치 합계로 나눠 계산했고, 0.0은 원자료의 관측값으로 유지했다.
이러한 기준을 사용하면 상위 주의 집중도를 과장하지 않으면서도 분포를 명확하게 볼 수 있다. 2024년에는 메인·플로리다·캘리포니아 세 곳이 절반 이상을 차지했고, 상위 10개 주가 93.5%를 차지했다. 반면 다수의 주는 0으로 기록돼, 이 지표가 전국적으로 고르게 나타나는 유형이 아니라는 점이 가장 뚜렷하다.
자주 묻는 질문
2024년 값이 가장 큰 주는 어디인가요?
메인이 7.10 million MMBtu로 가장 컸고, 플로리다 6.75, 캘리포니아 5.40 순이었다. 세 주의 합계는 전체 51개 관측치의 약 55.9%였다.
이 수치는 재생에너지 발전량을 뜻하나요?
아니다. 전력 부문에서 유용열 생산에 배분된 재생에너지 연료 소비를 나타내는 EIA 지표다. 발전량이나 설비용량과는 다른 개념이다.
0.0으로 표시된 주는 자료가 없는 것인가요?
아니다. 이 자료에서는 0.0이 실제 보고된 관측값이다. 결측값을 0으로 바꾼 것이 아니므로 자료 없음과 구분해야 한다.
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