우수화
(Su-Hwa Woo)
1iD
권보성
(Bo-Sung Kwon)
2iD
문찬호
(Chan-Ho Moon)
1iD
배동진
(Dong-Jin Bae)
1iD
송경빈
(Kyung-Bin Song)
†iD
-
(Master degree, Dept. of Electrical Engineering, Soongsil University, Korea)
-
(Ph.D Course, Dept. of Electrical Engineering, Soongsil University, Korea)
Copyright © The Korean Institute of Illuminating and Electrical Engineers(KIIEE)
Key words
B/C Ratio, Economic Evaluation, Interruption Cost, SAIDI
1. 서 론
배전계통에서 신뢰도는 수용가에 대한 전력공급의 지속성을 의미하며, 정전의 빈도와 정전의 지속시간으로 평가된다(1). 기본 신뢰도지수 중, 정전의 지속시간으로 신뢰도를 평가하는 SAIDI(System Average Interruption Duration Index)는
국내 전력품질을 해외 전력품질과 비교하는 대상으로 사용되며, 정전의 발생빈도로 신뢰도를 평가하는 SAIFI(System Average Interruption
Frequency Index)와 가장 많이 쓰이는 신뢰도 지수이다(2). 국내의 SAIDI는 배전자동화와 무정전 공법 등의 투자를 통하여 2017년 기준 9.08분, 2018년 기준 8.59분을 기록하였고 2020년은
2.5분을 목표로 한다(3-5).
신뢰도에 대한 기존의 연구는 신뢰도 향상을 위한 설비와 기술의 연구가 이루어졌다(6-8). 높은 신뢰도로 배전계통을 운영하기 위해서는 적절한 설비의 투자가 이루어져야한다. 하지만 신뢰도 향상을 위한 과도한 투자는 비경제적인 배전계통의
운영을 초래할 수 있다(9). 따라서 체계적인 배전계통의 운영을 위해서는 신뢰도 향상 등을 위한 투자에 대해 경제성 평가가 수반되어야한다. 전력회사의 관점에서 신뢰도 향상을
위한 투자에 대한 경제성 평가를 진행하기 위하여 편익요소인 회피된 공급지장비용을 정량화하며, 투자비용과 정량화 된 편익을 비교하여 경제성 평가를 진행한다.
편익과 비용의 비교를 통하여 전력회사 관점에서의 신뢰도 향상을 위한 경제성 평가 수립의 기초를 마련하고자 한다.
2. 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 경제성 평가
배전계통의 신뢰도 향상에 대한 전력회사 관점에서의 경제성 평가를 진행하기 위해서는 신뢰도 향상을 위한 설비의 투자비용과 투자로 인한 편익을 비교해야한다.
비용과 편익을 비교하기 이전에 배전계통의 특성을 대표하는 모델의 조건을 설정하여 분석의 기반을 마련해야한다. 설정한 모델조건을 기반으로 신뢰도 향상을
위한 편익 효과를 설정하고 이를 정량화 시켜 편익을 산출한다. 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 편익은 회피된 공급지장비용으로 정의할 수 있다.
정량화된 편익과 신뢰도 향상을 위해 투자한 비용을 비용 편익 비율(Benefit-Cost Ratio, B/C Ratio)방법을 통하여 경제성 평가
결과를 확인한다(10). 또한 미래상황 가정에 따른 불확실한 경제성 평가 결과를 반영하기 위하여 민감도 분석을 시행한다. 그림 1은 경제성 평가 순서도이다.
Fig. 1. The economic evaluation process
2.1 대표 모델 및 경제성 평가 조건 설정
경제성 평가를 진행하기 위하여 배전계통의 특성을 대표하는 가상 배전계통을 설정한다. 중/장거리 피더와 단거리 피더가 혼재되도록 가상의 배전계통을 설정한다.
중/장거리 피더는 교외 또는 농어촌 지역으로 분산전원의 용량이 14 MW로 연계 되어있으며, 단거리 피더는 도심지역으로 참고문헌(11)의 지역별 태양광 발전기의 누적보급용량 통계에 따라 교외, 농어촌 지역보다 연계되는 분산전원의 용량이 작다고 가정한다. 선로의 길이와 분산전원의 용량
조합을 고려하여 5개의 피더로 구성된다(12,13). 가상 배전계통의 신뢰도 평가를 위해 고장을 유발하는 설비를 개폐기와 선로로 선정한다(14). 신뢰도 평가를 위한 통신성공률은 95%를 가정하였고, 신뢰도 평가방법은 minimal cut-set 방법을 적용한다. 배전선로의 고장률은 0.02(f/km$\times$year),
개폐기의 고장률은 0.032(f/km$\times$year)로 계산되었다. 선로 길이에 따른 고장 유발 설비들의 고장 복구 시간은 표 1과 같다.
Table 1. The failure recovery time of equipment causing failure according to line
length
[unit: minutes]
고장 유발 설비
|
고장 복구 시간
|
장거리 선로
|
단거리 선로
|
배전선로
|
39.7
|
19.6
|
자동화개폐기
|
36.1
|
18
|
가상 배전계통의 SAIDI는 3.72분으로 계산되었으며, 설비의 투자로 SAIDI의 향상 목표는 2.07분으로 가정한다. 경제성 평가는 장기적인 편익과
비용의 효과를 고려하기 때문에 경제성 평가 기간과 할인율을 고려한다. 경제성 평가 기간은 신뢰도 개선을 위하여 투입되는 설비의 수명을 고려하여 15년으로
설정하며 할인율은 2019년 기준 물가상승률과 실질할인율을 고려하여 4.5%로 가정한다(15,16). 표 2는 가상 배전계통의 피더별 정보이다.
Table 2. The information for each feeder of the test distribution system
피더 번호
|
피더 1
|
피더 2
|
피더 3
|
피더 4
|
피더 5
|
부하 위치
|
교외
|
교외
|
도심
|
도심
|
교외
|
부하 종류
(단위:
kW)
|
주거용
(3,778)
|
주거용
(3,277)
|
주거용
(1,871)
|
주거용
(1,607)
|
주거용
(3,972)
|
상업용
(0)
|
상업용
(0)
|
상업용
(6,808)
|
상업용
(6,636)
|
상업용
(1,604)
|
산업용
(3,372)
|
산업용
(3,066)
|
산업용
(0)
|
산업용
(0)
|
산업용
(3,540)
|
태양광 발전기 (단위:
kW)
|
14,000
|
14,000
|
1,500
|
400
|
14,000
|
2.2 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 편익 설정 및 정량화
신뢰도의 향상은 수용가 당 연 평균 정전시간이 감소됨을 의미한다. 따라서 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 편익은 회피된 공급지장비용이다. 표 3은 각 피더의 SAIDI 변화이고, 그림 2는 편익을 정량화 하는 과정이다(17).
Table 3. The change of SAIDI by feeder
[unit:minutes]
|
피더1
|
피더2
|
피더3
|
피더4
|
피더5
|
총
|
향상 전
|
4.43
|
5.73
|
1.01
|
0.93
|
6.5
|
3.72
|
향상 후
|
2.06
|
2.14
|
0.86
|
0.88
|
4.3
|
2.07
|
Fig. 2. The process of quantifying benefits for improving the reliability of distribution system
부하종류별 정전비용 단가 함수($C_{i}(\triangle t)$)를 추정하기 위하여 2002년에 한국전기연구원에서 조사한 수용가 종별 정전비용에
할인율을 적용하여 현재시점 가치로 보정한다(18,19). 0분과 20분 사이의 부하종류별 정전비용 단가를 회귀분석을 통해 각 피더의 SAIDI 향상 전과 향상 후 정전비용 단가를 산출한다. 정전 지속
시간이 20분 이하인 경우의 정전비용 단가 함수(원/kW) 정의는 다음과 같다.
여기서, $i$는 부하종류, $\triangle t$는 연간 정전 지속시간 (분), $C_{i}(\triangle t)$는 부하종류 $i$의 연간
정전 지속시간 $\triangle t$에 관한 정전비용 단가함수(원/kW/분)이고 $a$, $b$, $c$, $d$, $e$는 회귀 계수이다.
식 (3)은 부하종류와 부하의 전력량 비율을 고려한 피더별 정전비용 단가함수이다.
여기서, $y(\triangle t)$는 피더의 연간 정전 지속시간 $\triangle t$에 관한 정전비용 예측 단가함수 (원/kW/분), $Q_{i}$는
피더의 전체 전력량 대비 부하종류 $i$의 전력량 비율을 의미한다.
식 (4)는 정전시간 감소에 따른 피더별 연간 편익이다.
여기서, $\triangle t_{d}$는 연간 정전시간의 감소시간(분), $Benefit_{{\triangle t}_{d}}$는 $\triangle
t_{d}$만큼 연간 정전시간 감소에 따른 편익(원), $y_{\triangle t_{1}}$은 피더의 연간 정전 지속시간이 $\triangle t_{1}$일
때 피더의 정전비용 예측 단가(원/kW), $y_{\triangle t_{2}}$은 피더의 연간 정전 지속시간이 $\triangle t_{2}$일
때 피더의 정전비용 예측 단가(원/kW), $\triangle t_{1}=\triangle t_{2}+\triangle t_{d}$, $W_{k W}$는
피더의 전체 부하용량(kW)이다.
표 4는 각 피더별 SAIDI 향상에 따른 정전비용과 연간 편익을 제시한다.
Table 4. The interruption cost before and after SAIDI improvement and annual benefit
by feeder
[unit:₩1,000,000]
피더
|
SAIDI
|
연간편익
|
향상 전
|
향상 후
|
피더 1
|
342.99
|
195.98
|
147.31
|
피더 2
|
385.06
|
182.32
|
202.73
|
피더 3
|
47.69
|
47.25
|
0.43
|
피더 4
|
46.21
|
46.07
|
0.14
|
피더 5
|
509.30
|
364.47
|
144.83
|
편익은 경제성 평가 기간 동안 일정하게 발생한다고 가정한다. 자본회수계수를 통하여 경제성 평가 기간 동안의 총 편익을 구한다(8). 표 5는 경제성 평가 기간 동안의 피더별 신뢰도 향상에 따른 총 편익을 제시한다.
Table 5. The total benefits for improving the reliability of distribution system by
feeder
[unit:₩1,000,000]
피더
|
경제성 평가 기간 동안 총 편익
|
피더 1
|
1,582.13
|
피더 2
|
2,177.29
|
피더 3
|
4.69
|
피더 4
|
1.29
|
피더 5
|
1,555.42
|
2.3 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 비용 설정 및 정량화
계통의 신뢰도를 향상시키기 위해서 전력회사는 체계적인 기술 및 설비 투자를 지속해야한다. 선행연구 결과 가상 배전계통의 SAIDI는 피더별 자동화개폐기
1대 설치를 통하여 3.72분에서 2.92분으로 감소된다(12,13). 목표 향상치인 2.07분으로 향상시키기 위하여 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더에 에너지 저장장치(Energy Storage System,
ESS)설치를 가정한다. 자동화개폐기의 비용구성은 설치비용, 유지비용, 폐기비용으로 가정한다. 표 6은 자동화개폐기의 비용 계산 가정 사항이다.
Table 6. The assumptions of automatic switch
항목
|
값
|
자동화개폐기 수명
|
15년
|
자동화개폐기 폐기비용
|
설치비용의 50% [20]
|
자동화개폐기 연간 유지비용
|
설치비용의 1%
|
식 (5)는 경제성 평가 기간 동안의 자동화개폐기 총 투자비용이다.
여기서, $N$은 경제성 평가 기간(년), $\cos T_{N,\: sw ch}$은 $N$년 동안의 자동화개폐기 총 비용, $k$는 자동화개폐기의
수명, $i$는 할인율, $N^{'}=QUOTIENT(N,\:k)$, $I NSTALL_{k\times t,\: sw ch}$는 $k\times t$시점의
자동화개폐기의 설치비용, $DISPOSAL_{k\times t,\: sw ch}$는 $k\times t$시점의 자동화개폐기의 폐기비용, $OM_{t,\:
sw ch}$는 $t$시점의 자동화개폐기의 유지비용이다. (단, $QUOTIENT(N,\:k)$는 $\dfrac{N}{k}$의 몫을 반환한다.)
표 6의 자동화개폐기의 비용 계산 가정 사항을 식 (5)에 적용하여 구한 자동화개폐기 1대의 경제성 평가 기간 동안 총 비용은 22,691천원이다.
ESS의 비용구성은 설치비용, 유지비용, 폐기비용으로 가정한다. 가상배전계통의 ESS설치는 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더에만 적용하며, ESS용량은
피더의 태양광 발전기 설비용량의 7%가 설치된다고 가정한다. 표 7은 ESS의 비용계산 가정 사항이다.
Table 7. The assumptions of ESS
항목
|
값
|
ESS 단가
|
1백만원/kWh [21]
|
ESS 수명
|
15년 [21]
|
ESS 폐기비용
|
설치비용 대비 30% [21]
|
ESS 연간 유지비용
|
설치비용 대비 2.5% [22]
|
식 (6)은 경제성 평가 기간 동안의 ESS 총 투자비용이다.
여기서, $N$은 경제성 평가 기간(년), $\cos T_{N,\: ESS}$은 $N$년 동안의 ESS 총 비용, $y$는 ESS의 수명, $i$는
할인율, $N^{'}=QUOTIENT(N,\:y)$, $I NSTALL_{y\times t,\: ESS}$는 $y\times t$시점의 ESS의 설치비용,
$DISPOSAL_{y\times t,\: ESS}$는 $y\times t$시점의 ESS 폐기비용, $OM_{t,\: ESS}$는 $t$시점의 ESS
유지비용이다. (단, $QUOTIENT(N,\:y)$는 $\dfrac{N}{y}$의 몫을 반환한다.)
표 7의 ESS의 비용계산 가정 사항을 식 (6)에 적용하여 구한 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더의 ESS 총 비용은 1,395,035천원이다. 표 8은 자동화개폐기와 ESS를 모두 고려한 피더별 신뢰도 향상을 위한 설비의 총 비용이고, 표 9는 표 5의 피더별 총 편익과 표 8의 피더별 총 비용을 적용하여 구한 비용 편익 비율 결과이다.
Table 8. The total cost of facilities for improve reliability of distribution system
by feeder
[unit:₩1,000,000]
피더 번호
|
경제성 평가 기간 동안 총 비용
|
피더 1
|
1,417.72
|
피더 2
|
1,417.72
|
피더 3
|
22.69
|
피더 4
|
22.69
|
피더 5
|
1,417.72
|
Table 9. The B/C Ratio by feeder
피더 번호
|
비용 편익 비율
|
피더 1
|
1.12
|
피더 2
|
1.54
|
피더 3
|
0.21
|
피더 4
|
0.07
|
피더 5
|
1.10
|
경제성 평가 결과, 부하가 많은 피더 3, 피더 4는 정전비용 단가가 비싼 산업부하를 포함하지 않아 자동화개폐기의 투자만 고려하여도 비용 편익 비율이
1 미만으로 경제성이 없음을 확인하였다. 산업부하를 포함한 피더 1, 피더 2, 피더 5는 신뢰도 향상에 따른 편익이 크게 나타나 ESS의 투자를
추가로 고려하여도 비용 편익 비율이 1을 초과하여 경제성이 있는 것을 알 수 있다.
3. 신뢰도 향상을 위한 전력회사 관점에서의 경제성 평가 민감도 분석
민감도 분석을 통해 미래 비용의 불확실성을 반영한다. 피더별 ESS 용량 변화, 정전비용 단가의 변화를 민감도 분석 사항으로 가정한다.
ESS에 대한 민감도 분석을 시행하기 위하여 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더에 설치되는 ESS 용량이 태양광 발전기 용량 대비 5%, 7%,
10%, 12%인 경우에 대해 경제성 평가를 수행한다. 표 10은 ESS 용량에 따른 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더별 총 비용이고, 표 11은 표 5의 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더의 총 편익을 적용하여 구한 ESS의 용량에 따른 태양광 발전기가 14 MW 설치된 피더의 비용 편익 비율이다.
Table 10. The cost of ESS according to ESS capacity
분산전원 용량 대비 ESS용량 비율
|
ESS용량(kWh)
|
ESS
총 비용(백만원)
|
5%
|
700
|
996
|
7%
|
980
|
1,395
|
10%
|
1,400
|
1,992
|
12%
|
1,680
|
2,391
|
Table 11. The B/C Ratio by feeder that included 14 MW PV according to changes in ESS
capacity
피더 번호
|
PV용량 대비 ESS용량
|
5%
|
7%
|
10%
|
12%
|
피더 1
|
1.55
|
1.12
|
0.78
|
0.66
|
피더 2
|
2.14
|
1.54
|
1.08
|
0.90
|
피더 5
|
1.53
|
1.10
|
0.77
|
0.64
|
ESS의 투자비용은 ESS의 용량에 비례하여 분산전원 용량 대비 ESS의 용량이 증가 할수록, 비용 편익 비율이 감소하는 것을 알 수 있다. ESS의
용량 변화에 따른 민감도 분석 결과, 분산전원 용량 대비 ESS의 용량이 7%인 경우 산업부하를 포함한 피더 모두 비용 편익 비율이 1을 초과하여
경제성이 있음을 확인하였지만, 분산전원 용량 대비 ESS의 용량이 10%인 경우부터 산업부하의 비율이 제일 높던 피더 2를 제외하고 비용 편익 비율이
1 미만인 것을 통해 경제성이 없음을 확인하였다.
2002년에 조사한 정전비용 단가를 현재시점으로 보정하기 위하여 할인율 4.5%를 적용하였다(15,16). 이에 따라 불확실한 정전단가의 경제성 평가 결과 영향을 분석한다. 정전비용의 단가가 2002년 단가의 +5%, +10%, +15%, +20% 인
경우의 경제성 평가를 수행한다. 표 12는 정전비용 단가에 따른 피더별 총 편익이고, 표 13은 표 8의 신뢰도 개선을 위한 총 비용을 적용하여 구한 정전비용 단가에 따른 피더별 비용 편익 비율 결과이다.
Table 12. Total benefit by feeder according to changes the unit cost of interruption
cost
[unit:₩1,000,000]
피더 번호
|
정전비용 단가의 비율 변화량
|
+5%
|
+10%
|
+15%
|
+20%
|
피더1
|
1,661.25
|
1,740.29
|
1,819 .40
|
1,898.52
|
피더2
|
2,286.17
|
2,394.93
|
2,503.82
|
2,612.71
|
피더3
|
4.92
|
5.16
|
5.39
|
5.63
|
피더4
|
1.57
|
1.64
|
1.72
|
1.79
|
피더5
|
1,633.21
|
1,710.91
|
1,788.59
|
1,866348
|
Table 13. The B/C Ratio by feeder according to changes the unit cost of interruption
cost
피더 번호
|
정전비용 단가의 비율 변화량
|
+5%
|
+10%
|
+15%
|
+20%
|
피더 1
|
1.17
|
1.23
|
1.28
|
1.34
|
피더 2
|
1.61
|
1.69
|
1.77
|
1.84
|
피더 3
|
0.22
|
0.23
|
0.23
|
0.25
|
피더 4
|
0.07
|
0.07
|
0.07
|
0.08
|
피더 5
|
1.15
|
1.21
|
1.26
|
1.32
|
편익효과로 작용하는 회피된 공급지장비용은 정전비용 단가에 종속적인 비용이다. 따라서, 정전단가가 크게 적용될수록 편익의 효과가 커져 비용 편익 비율이
커지는 것을 알 수 있으나, 여전히 산업부하를 포함하지 않는 피더 3, 피더 4 에서는 정전비용 단가의 비율 변화량이 +20%가 되어도 비용 편익
비율이 1 미만으로 경제성이 없는 것을 알 수 있다.
4. 결 론
배전계통의 신뢰도 향상을 위한 투자가 전력회사의 재무에 미치는 영향을 분석하기 위하여 경제성 평가를 수행하였다. 전력회사 관점에서 배전계통의 신뢰도
향상을 위한 편익요소는 회피된 공급지장비용, 비용요소는 신뢰도 향상을 위한 자동화개폐기, ESS의 투자비용으로 가정하였다. 미래비용의 불확실성을 반영하기
위하여 ESS의 용량 변화, 정전비용 단가 변화를 민감도 분석사항으로 결정하였다. 민감도 분석 결과, 비싼 정전비용 단가를 가진 산업부하가 밀집된
지역의 신뢰도 향상은 편익 효과가 매우 크게 나타나 비용 편익 비율이 1을 초과하여 경제성이 있음을 확인하였고, 산업부하를 포함하지 않는 지역은 편익효과가
작게 나타나 비용 편익 비율이 1 미만인 것을 통해 경제성이 없음을 확인하였다. 따라서 전력회사 관점에서 신뢰도 개선을 위한 투자는 정전비용 단가가
비싼 산업부하가 밀집된 지역부터 투자를 고려해야할 필요가 있다. 추후 전력회사 관점에서의 신뢰도 향상을 위한 추가적인 편익요소와 비용요소를 조사하여
반영하면 합리적인 경제성 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
Acknowledgements
This research was supported by Korea Electric Power Corporation (Grant number: R18XA04).
References
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Biography
She received her B.S. degree in Electrical Engineering from Soongsil University, Seoul,
Korea, in 2020.
Currently, she is pursuing M.S. degree in Electrical Engineering at Soongsil University,
Seoul, Korea.
E-mail : shiningpon@naver.com
He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Kongju National University,
Cheonan, Korea, in 2018.
Currently, he is pursuing Ph.D. degree at Soongsil University, Seoul, Korea.
E-mail : bosung1994@naver.com
He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Soongsil University, Seoul,
Korea, in 2020.
Currently, he is pursuing M.S. degree in Electrical Engineering at Soongsil University,
Seoul, Korea.
E-mail : mch9293@naver.com
He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Soongsil University, Seoul,
Korea, in 2020.
Currently, he is pursuing M.S. degree in Electrical Engineering at Soongsil University,
Seoul, Korea.
E-mail : ehdwls7191@naver.com
He received his B.S. and M.S. degrees in Electrical Engineering from Yonsei University,
Korea, in 1986 and 1988, respectively.
He received his Ph.D. degree in Electrical Engineering from Texas A&M University,
College Station, Texas in 1995.
He is currently a full Professor in Electrical Engineering at Soongsil University,
Seoul, Korea.
His research interests include load forecasting, load modeling, power system operation
and power system economics.
E-mail : kbsong@ssu.ac.kr