2.1 하이브리드 양수발전 시스템 개념

Gaildorf의 하이브리드 양수발전 시스템은 다수의 풍력 발전 타워 하부에 물탱크의 물을 수압 관로를 활용하여 하부저수지의 양수발전과 결합한 에너지 저장 시스템이다. Fig. 1은 독일의 Gaildorf Water Battery 프로젝트로 연간 발전 전력량은 최대 42GWh이며, 각 터빈의 정격 출력은 3.4MW이며, 총 16만m² 탱크에 저장된다.

Fig. 1. A schematic diagram of a hybrid pumped storage power plant system [13]

Gaildorf의 하이브리드 양수발전 시스템의 주요 사양을 정리하면 Table 1과 같다.

Fig. 2. Penstock of grildorf and upper reservoir of wind power generation [15]

Fig. 2의 (a)는 Gaildorf 프로젝트의 풍력 발전기 상부 저수지에서 하부저수지로 수압관을 설치한 것을 나타낸 것이다. 수직거리 200m로 Egeplast 파이프라인 (DN 1800 DN 1600) 규격으로 2018년 설치하였고, 양수발전의 수차는 프란시스 수차로 효율은 90% 이상과 유속 9.5m³/s이다^[16]. 다른 연구에서는 양수발전에 적용한 파이프라인은 외경 250mm이며, Vinidex PVC-M 파이프를 사용했으며, 배관 길이도 181m이다^[17].

2.2 하이브리드 양수발전 시스템의 작동 원리

풍력 발전 단지와 양수발전이 결합한 하이브리드 시스템은 전력수요가 증가할 때에는 양수발전이 가동되어 그 동력으로 활용하여 전력을 공급할 수 있다. 전력수요가 감소할 때에는 풍력 발전기의 초과하는 잉여 에너지를 이용하여 양수발전의 용수를 펌핑하여 상부저수지에 물을 저장하는 방식이다. 이때 하부저수지는 기존 농촌 저수지를 활용하여 양수발전의 물을 저장하고 높은 지대에 상부저수지를 구축하여 수압 관로를 통해 전력을 생산하는 방식이다. 독일의 Gaildorf Water Battery 프로젝트의 상부저수지는 풍력 발전의 타워 하부에 물탱크를 풍력 발전기가 설치된 공간마다 물탱크를 구축하는 분산형 방식이다.

2.3 하이브리드 시스템의 특징

하이브리드 시스템의 양수발전은 배터리보다 30년 이상 장기 수명을 가지고 있다는 장점이 있어 에너지 저장 시스템으로 우수한 성능을 가지고 있다. 또한, 하부저수지를 기존 농촌 저수지로 활용한다는 측면에서 토지 및 자원 재활용 측면에서 우수한 특성을 갖는다. 특히, 전력 계통의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다. 이러한 풍력 발전기 주변에 양수발전과 결합하여 하이브리드 방식으로 설치하면 소방 용수로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 풍력 발전기의 간헐성을 완화 및 산림 훼손을 줄일 수 있다.

2.4 하이브리드 시스템의 구성도

Fig. 3은 독일의 Gaildorf Water Battery 프로젝트의 구성도를 나타낸 것이다^[18].

Fig. 3. A configuration diagram of German Gaildorf water battery project

3.1 분산형 하이브이드 시뮬레이션 계통도

본 논문의 풍력 발전과 양수발전이 결합된 하이브리드 방식을 최적화하기 위해 NREL(National Renewable Energy Laboratory)이 개발한 Homer Pro 모형을 활용하였고, OFF 그리드(독립형)로 설계하였다. 시뮬레이션 계통도를 그림으로 나타내면 Fig. 4와 같다. 본 논문에서는 화성시 A기업의 RE100 (Renewable Electricity 100%)을 공급하기 위해 일일 부하 평균 소비 전력량을 6,000kWh 소비한다고 가정하였다. 또한 최적화 분석에서 배출가스 비용은 고려하지 않았다.

Fig. 4. A simulation system diagram of the homer pro model

3.2 양수발전 모델링

Homer Pro 모형을 활용해서 양수발전의 정격 출력은 식(1)과 같이 나타낼 수 있다.

여기서, $E$는 저장된 에너지이고 $3\times 10^{6}$으로 나누어 변환한다. 물의 밀도는 1000$kg/m^{3}$, $V_{res}$는 저수지의 부피이고, $H_{head}$는 저수지의 높이, $\eta$는 터빈의 효율성이다. 아래의 방정식을 통해 ㎥의 유량을 kW로 변환할 수 있다^[19].

3.3 풍력 발전 모델링

풍력의 속도를 식(2)와 같이 나타낼 수 있다^[19].

여기서, $U_{hub}$ 는 풍력터빈의 허브 높이에서의 풍속, $U_{anem}$은 풍속계 높이에서의 풍속, $Z_{hub}$ 는 풍력터빈의 허브 높이, $Z_{anem}$는 표면 거칠기 길이, $Z_{o}$는 풍속계 높이 ln: 자연 로그이다.

3.4 최적화 분석 모델링

NPC(Net Present Cost)는 수명 주기 비용을 평가하는 지표이며, 초기 투자 비용과 운영 및 유지보수 비용, 교체 비용을 할인한 미래 비용으로 프로젝트 전반에 걸쳐 발생하는 모든 비용을 고려한다^[20].

여기서, $C_{ann,\: tot}$ 는 연간 총 시스템 비용을 말한다. 또한, CRF는 자본 회수 계수를 나타낸다. 균등화 에너지 비용 LCOE (Levelized Cost Of Energy)는 시스템에서 1kWh의 유효 전기 에너지를 생산하는 비용이며, 연간 발전비용(＄/년)에서 총 전력 부하(kWh/년)로 나누어 식(4)로 계산할 수 있다^[20].

여기서, $C_{ann,\: tot}$ 는 연간 총 시스템 비용을 말하며, $E_{served}$는 총 전력 부하이다.

3.5 분석 입력 자료

본 장에서는 Homer Pro 모형을 활용하여 경제 변수 입력 자료를 제시하고 LCOE와 NPC를 최소화하여 최적화 분석을 수행한다.

3.6 대상 지역 선정 및 풍속 데이터

본 논문의 하부저수지는 Fig. 5에 나타낸 것처럼 경기도 화성시 기천 저수지에 구축하고 건달산 정상에 풍력 발전 단지와 상부저수지를 구축한다는 가정하에 사례 연구를 수행하였다.

Fig. 5. Area of the Case Study

풍속 데이터는 한국 에너지 기술 연구원 신재생 에너지 데이터 센터 자원 지도 시스템에서 기본적인 데이터를 얻어 Table 8에 제시하였다.

3.7 최적화 분석 설계

Table 9와 같이 할인율 4.5%와 인플레이션율 2%를 적용하여 NPC와 LCOE 비용 분석을 수행한다.

4.1 Homer 모형을 활용한 시뮬레이션 분석 결과