실시간 부하패턴 기반 산업용 수용가 ESS 운영 알고리즘 = Operation Algorithm of Energy Storage System based on Real-Time Load Pattern

국문 초록 (Abstract)

최근 제7차 전력수급기본계획에서는 과거 재정지원중심의 수요관리에서 ESS, EMS, 네가와트 등 ICT기반 에너지신산업을 활용하여 시장친화적 수요관리시스템으로 전환하여 2029년까지 최대전력을 12%, 전력소비량을 14.3% 감축할 계획을 발표하였다. 이를 통해 예비력이 부족한 수급비상 상황뿐만 아니라, 상시 피크를 억제하여 발전․송배전 설비건설 등 사회적 비용감소를 얻고자 한다.
제2차 에너지기본계획에서는 대규모 송전건설 최소화 정책방향이 가시화되도록 구체적인 분산형 전원 적용기준을 제시하였으며, 분산형 전원 확대계획과 여타 에너지 정책과의 정합성 확보 및 분산형 목표 달성(‘35년 발전량의 15%)을 위한 정책방안을 강구하고 있다. 이에 따라 분산형 전원의 보급 목표를 지속적으로 증가시킬 계획이다.
ESS는 출력안정화 뿐만이 아닌 최대 전력수요의 저감 및 에너지 소비 시간을 이동할 수 있는 기능 등을 갖추고 있어 향후 전력시스템에 다양한 응용분야로 발전해나갈 수 있을 것으로 예상되며, 그 필요성이 더욱 부각되고 있다. ESS를 도입함에 있어서 매체의 기술적인 발전도 중요하지만 이를 도입하고자하는 응용분야에 맞는 알고리즘을 수립하는 것이 매우 중요하다. 전력계통에서의 일반적인 전력수요패턴의 특징은 낮 시간대에 전력소비가 많으며, 심야시간에 전력소비가 적은 형태를 가진다. 하지만 부하의 종류마다 세세하게 보면 산업용 수용가의 경우에는 제조업 특성상 전력소비가 24시간 내내 변화가 없는 패턴을 가지며, 주택용 수용가는 아침과 밤에 최대소비전력이 나타나는 패턴을 갖는다. 이와 같이 전력소비패턴이 다른 수용가마다 ESS를 도입하기 위해서는 이에 맞는 알고리즘이 필요할 것이다. 하지만 수용가의 전력소비패턴이 일정하지 않다면 과거의 부하데이터를 기반으로 하는 예측 방법이 오히려 경제적인 손실을 야기할 수 있다.
이러한 이유로 본 논문에서는 과거의 부하데이터를 이용하여 전력소비패턴이 얼마나 균일하게 나타나는지를 판단할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 대표적인 방법인 RRMSE는 미국의 PJM에서 부하의 시장 참여를 목적으로 사용하고 있으며, 국내에서는 최근에 전력거래소에서 채택하여 적용하고 있다. 전력소비패턴이 균일하지 않다는 것은 그만큼 예측이 어렵다는 것이기 때문에 이와 같은 방법을 도입하였다.
또한 위에서 산업용과 같이 전력소비패턴이 균일하지 않은 수용가에 ESS를 도입하였을 때 필요한 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 성능 비교는 전기요금을 기반으로 한 경제성 평가를 통하여 타당성을 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the "7th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" has been released by the South Korean government. The plan suggests reducing 12% of peak demand and 14.3% of electrical energy usage by changing Demand Side Management (DSM) from financial support based system to ICT-based Energy-related New Industries, such as ESS, EMS and Negawatt by 2029. It will help not only to preserve the emergency cases by losing operating reserves but to reduce construction cost by suppresses the peak loads on time.
In the “2nd Plan for large-scale energy transmission construction”, The specific application criteria on distributed resources is suggested and also the strategy for the expansion of distributed resources, matching with other energy policies and goals (15% of 35 years’ development) is provided. Accordingly, it plans to increase the supply of distributed resources constantly. Constant supply of renewable energy is a factor of instability for supplying output power in the respect of the grid.
The energy storage system has features, such as the ability to move the reduction and energy consumption of time for the maximum power demand, not only stabilizing power output, and it is expected to evolve in a variety of applications of the power plants in the future. Therefore, there is a growing need for the system. As introduced, the technical development of the energy storage medium is important, and it is also important to develop an algorithm for the application to be introduced into them. The power demand pattern on the power system has common features, like a large amount of the power consumption in the daytime, and a small amount of the power consumption late at night. However, when looking at each type of load carefully, the industrial customers have the pattern that has not changed for 24 hours by the nature of manufacturing, On the other hand, residential customers have the pattern of a the maximum power consumption that appears in the morning and at night. In this way, to introduce the energy storage into different customers, the appropriate algorithm is needed. However, if the power consumption of the customers has the irregular pattern, the prediction method based on historical data of the load may cause more economical damage.
For this reason, in this paper, we propose a technique to determine how to appear the uniform power consumption by using the history of the load data pattern. The typical method of RRMSE (Relative Route Mean Square Error) is used for the purpose of the load’s participation in the PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland) market of the United States. It has been recently adopted and applied to in the KPX (Korea Power Exchange). The power consumption pattern is not uniform and the prediction is difficult. Thus, this method is introduced.
In addition, in case of introducing the energy storage device into the power consumption pattern whose customer is not uniform, like the industrial customers, as presented above, the appropriate industrial algorithm is suggested. Comparing the performance of the algorithm has been justified by the economic evaluation based on the electricity bill.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅸ
• 영문초록 ⅺ
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 동향 5
• 1.3 논문 구성 7
• 제 2 장 수요 관리를 위한 ESS 적용 기술 8
• 2.1 ESS 개요 8
• 2.2 ESS 시장동향 9
• 2.3 ESS별 기술 분류 13
• 2.3.1 Sodium Sulfur (NaS) 배터리 14
• 2.3.2 Zinc-bromine flow 배터리 19
• 2.3.3 Lithium-Ion 배터리 22
• 2.3.4 Advanced Lead-Acid 배터리 24
• 2.4 BESS의 구성 25
• 제 3 장 전력소비패턴 분석을 통한 수요 예측 가능성 분석 27
• 3.1 전력소비형태의 판단 기준 27
• 3.1.1 상업용 부하의 RRMSE 분석 29
• 3.1.2 산업용 부하의 RRMSE 분석 31
• 3.2 업종별 전력소비패턴의 분석 요약 35
• 제 4 장 ESS 경제성 도출 가능성 분석 37
• 4.1 국내 전기요금 체계 39
• 4.2 ESS 가격절감에 따른 경제성 발생가능 용량 분석 41
• 제 5 장 산업용 수용가를 위한 실시간 부하패턴 기반의 ESS 운전 알고리즘 53
• 5.1 산업용 수용가의 수요관리를 위한 ESS 운전 알고리즘 56
• 5.2 이상적인 수요예측과 예측실패의 문제점 57
• 5.3 실시간 부하패턴 기반의 충방전 알고리즘 61
• 5.3.1 수요관리 알고리즘 63
• 5.3.2 일간 수요관리 목표값 결정 알고리즘 68
• 5.3.3 연간 수요관리 목표값 결정 알고리즘 71
• 제 6 장 제안 알고리즘 성능검증 사례연구 74
• 6.1 장시간 최대부하가 유지되는 산업용 수용가 74
• 6.1.1 예측 알고리즘 대비 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 74
• 6.1.2 TOU 기반의 알고리즘과 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 84
• 6.2 단시간 최대부하가 유지되는 산업용 수용가 90
• 6.2.1 예측 알고리즘 대비 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 90
• 6.2.2 TOU 기반의 알고리즘과 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 98
• 6.3 15분간 최대부하가 유지되는 산업용 수용가 103
• 6.3.1 예측 알고리즘 대비 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 103
• 6.3.2 TOU 기반의 알고리즘과 제안된 ESS 운영 알고리즘의 성능 비교분석 113
• 제 7 장 결론 117
• 참고문헌 120

참고문헌 (Reference)

1 박찬석, "“공학경제”", 영지문화사, 영지문화사, 2009

2 Steiner, Henry Malcolm, "“경제성공학”", 한올, 영지문화사, 2004

3 강윤영, "『제2차 에너지 기본계획』", 한국자원공학회, 산업통상자원부, 2014

4 홍종석, 이희태, 이석배, 안재민, 김진수, 김재철, 김수환, 권병기, "1MW/500kWh BESS 산업용 수용가 적용", 대한전기학회, 대한전기학회 학술대회 논문집, pp.279-281, 2013

5 홍종석(Jong-Seok Hong), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 김태형(Tae-Hyeong Kim), 김재철(Jae-Chul Kim), 채희석(Hui-Seok Chai), "산업용 수용가의 에너지저장장치 적용", 대한전기학회, 대한전기학회논문지, Vol. 64, No. 7, pp.992-998, 2015

6 홍종석(Jong-Seok Hong), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 김재철(Jae-Chul Kim), 채희석(Hui-Seok Chai), "ESS 운전방식에 따른 연간 전기요금 비교", 한국조명·전기설비학회, 한국조명 전기설비학회 학술대회논문집, pp.119, 2015

7 홍종석(Jong-Seok Hong), 채희석(Hui-Seok Choi), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 김재철(Jae-Chul Kim), "에너지저장장치 수용가별 운영사례 연구", 대한전기학회, 대한전기학회 학술대회 논문집, pp.607-608, 2015

8 홍종석(Jong-Seok Hong), 허남억(Nam-Eok Heo), 권용효(Yong-Hyo Kwon), 이명준(Myung-Jun Lee), 권병기(Byung-Ki Kwon), 인동석(Dong-Seok In), "신재생에너지 연계형 MW급 ESS 설계 및 적용", 전력전자학회, 전력전자학술대회 논문집, pp.95-96, 2014

9 홍종석(Jong-Seok Hong), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 문종필(Jong-Fil Moon), 김재철(Jae-Chul Kim), 채희석(Hui-Seok Chai), "ESS 적용에 따른 원금회수 기간 분석에 관한 연구", 대한전기학회, 대한전기학회 학술대회 논문집, pp.611-612, 2015

10 박용기, "분산전원을 고려한 BESS의 최적 운영계획 알고리즘", 건국대학교 대학원 박사학위 논문, 2014

11 온성민, "대용량 전력저장시스템의 Peak Shaving 운용 알고리즘", 서울과학기술대학교 대학원 석사학위 논문, 2013

12 김응상, 김응상, "전지전력저장시스템의 배전계통 연계에 관한 연구", 숭실대학교 대학원 박사학위 논문, 1997

13 홍종석(Jong-Seok Hong), 문종필(Jong-Pil Moon), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 김재철(Jae-Chul Kim), 채희석(Hui-Seok Chai), "산업용 수용가 에너지저장장치 독립운전 사례 연구", 한국조명·전기설비학회, 한국조명 전기설비학회 학술대회논문집, pp.29, 2015

14 김규식, 김규식, "“EES를 위한 Micro-EMS 운용알고리즘의 구현 및 실증”", 서울시립대학교 대학원 박사학위 논문, 2015

15 류기환, 류기환, "풍력발전기 출력 안정화를 위한 BESS 운영에 관한 연구", 숭실대학교 대학원 석사학위 논문, 2012

16 박용기, "『분산전원을 고려한 BESS의 최적 운영계획 알고리즘』", 건국대학교 대학원 박사학위 논문, 2014

17 온성민, "“대용량 전력저장시스템의 Peak Shaving 운용 알고리즘”", 서울과학기술대학교 대학원 석사학위 논문, 2013

18 엄주경, "UPS 기능을 갖는 ESS의 경제적 운전 알고리즘에 관한 연구", 성균관대학교 일반대학원, 성균관대학교 대학원 박사학위 논문, 2015

19 강병욱, 강병욱, "Study on Management for Energy Storage System of the Electric Railway Train", 숭실대학교 대학원 석사학위 논문, 2011

20 엄주경, "“UPS 기능을 갖는 ESS의 경제적 운전 알고리즘에 관한 연 구”", 성균관대학교 일반대학원, 성균관대학교 대학원 박사학위 논문, 2015

21 김규호, 최승길, 송경빈, 김규호, 최승길, 송경빈, "“합리적 전력수요관리를 위한 직접부하제어사업의 개선 방안”", 한국조명.전기설비학회, 대한전기학회 논문지, Vol. 21, No. 8, pp.81-86, 2007

22 홍종석, 최준호, 김재철, 손학식, "수익률을 고려한 수용가측 전지전력저장시스템의 최적용량 선정", 대한전기학회, 대한전기학회 학술대회 논문집, pp.146-148, 2001

23 조성민, "효율및수명을고려한새로운모델을이용한수용가 BESS 최적용량선정", 숭실대학교 대학원 박사학위 논문, 2012

24 홍종석(Jong-Seok Hong), 강병욱(Byoung-Wook Kang), 김재철(Jae-Chul Kim), 채희석(Hui-Seok Chai), "에너지저장장치 도입 시 비예측 알고리즘의 경제성 분석에 관한 연구", 한국조명·전기설비학회, 한국조명 전기설비학회논문지, Vol. 29, No. 5, pp.94-99, 2015

25 김욱원, 김욱원, "전력계통 보조서비스를 위한 ESS 클러스터링 및 최적운영에 관한 연구", 한양대학교 대학원 박사학위 논문, 2015

26 손학식, 손학식, "“전력수요관리를 위한 BESS의 적정용량산정과 운전 전략에 관한 연구"", 숭실대학교 대학원 박사학위 논문, 2002

27 이태호, 이태호, "“부하관리용 battery 에너지 저장장치의 최적 용량산정 및 경제성 분석”", 인하대학교 대학원 석사학위 논문, 2014

28 이준철, "“풍력발전량 예측 알고리즘 및 에너지저장장치 운전계획 알고리즘 개발”", 명지대학교 대학원, 명지대학교 대학원 석사학위 논문, 2013

29 이준철, "“풍력발전량 예측 알고리즘 및 에너지저장장치 운전계획 알 고리즘 개발”", 명지대학교 대학원, 명지대학교 대학원 석사학위 논문, 2013

30 조성민, "“효율 및 수명을 고려한 새로운 모델을 이용한 수용가 BESS 최적 용량 선정”", 숭실대학교 대학원 박사학위 논문, 2012

31 정현철, 정현철, "Smart Grid 환경에서 에너지의 효율적인 관리를 위한 광역 최적화 알고리즘과 ESS의 실증적 연구", 고려대학교 대학원 박사학위 논문, 2015