본 장은 PJM 및 CAISO의 주파수조정예비력 가격결정메커니즘을 우리나라 전력시장에 도입할 경우 국내 석탄 및 복합화력 자원이 주파수조정예비력을
제공할 시 발생할 수
있는 보상에 대하여 알아본다. 사례연구는 총 4개의 전력저장장치와 3개의 국내 석탄자원 및 6개의 국내 복합발전자원을 고려하여 수행되며, 13개 자원을
토대로 PJM 및 CAISO 시장규칙에 따라 주파수조정예비력시장에서의 자원별 급전 우선순위, 시장 청산가격 및 보상금액 등을 산출한다.
3.1 PJM 주파주조정예비력 시장 가격결정메커니즘 사례연구
PJM 주파주조정예비력 시장 가격결정메커니즘 사례연구는 각 자원의 주파수조정예비력 공급용량 및 공급성과 입찰가격, 기회비용, 성과지수, 유효용량지수,
급전 우선순위, 시장가격 결정 및 보상금액 산정으로 구성된다.
3.1.1 자원별 주파주소정예비력 입찰금액 산정
국내 석탄 및 복합발전자원의 주파수조정예비력 입찰가는PJM의 시장규칙에 따라 실제 해당 자원의 발전기 특성을 이용하여 산정한다(14)-(16). PJM의 경우, 주파주조정예비력 시장에 참여하는 자원은 자원의 특성(속응 능력) 및 발전사업자의 선택에 따라 ReA 및 RegD로 구분되며, 본
논문에서 고려되는 화력 및 복합자원은 RegA 그리고 에너지저장장치는 RegD 자원으로 구분한다. 표 1에서 (A)는 출력감소로 인한 자원의 연료비 증가분을 나타내며, 다음의 수식으로 나타낸다.
여기에서, $HR^{rm}$은 자원 $i$가 주파수조정예비력을 제공할 수 있는 최소출력 수준에서의 열 소비율을 나타내며, $HR_{i}^{em}$는
자원의 최대출력 수준에서의 열소비율을 뜻한다. 또한 $HR_{i}^{em}$와 $EM_{i}$는 각각 예비력을 제공할 수 있는 최소출력 및 최대출력을
뜻하며, $RB_{i}$는 자원 $i$의 주파수조정예비력에 대한 제공 가능 범위를 나타낸다. $RB_{i}$는 $RM_{i}$와 $EM_{i}$의
차이라고 본 논문에서 가정하였다. 이에 자원이 입찰할 수 있는 최대 용량가격은 (A)와 고정비 회수의 목적으로 주어지는 (B)의 합인 (C)가 된다.
자원이 입찰할 수 있는 최대 공급성과 입찰은 효율감소비용을 타나내는 (D)와 운전유지비 증가분을 나타내는 (E)의 합을 자원별 과거 마일리지(F)로
나눈 (G)이다.
여기에서 j는 10초 간격의 시간 간격을 나타내며, $S$는 급전신호 그리고 $RR$은 자원 $i$의 10초 기준 증·감발률을 나타낸다. 따라서 표 1은 각 자원에 대한 주파수조정예비력 공급용량 최대 입찰가능 단가와 공급성과 최대 입찰가능 단가를 나타내며, 사례연구에서는 자원은 최대 입찰 가격으로
주파수조정용예비력 입찰단가를 제시했다고 가정한다.
RegA 자원에 대한 주파수조정예비력 입찰가격 산정 이외에도 본 사례연구에 고려되는 RegD 자원에 대한 주파수조정예비력 입찰가격 또한 산정해야 하지만
실제 데이터가 없으므로 임의로 RegA 자원의 공급성과 입찰가격의 평균값인 0.043${$}$/mile로 가정한다.
3.1.2 RegA 자원 기회비용 산정
RegA 자원의 기회비용은 4가지 가정하에 PJM의 시장규칙에 따라 산정한다(RegD 자원의 경우, PJM 시장규칙에 따라 기회비용을 제공하지
표 2. 발전기별 기기 특성 및 기회비용
Table 2. The characteristic and lost opportunity cost of domestic resources
|
발전자원
|
복합발전
|
화력발전
|
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
A
|
B
|
C
|
|
2차계수
|
0.0021
|
0.0022
|
0.0096
|
0.0071
|
0.0006
|
0.0002
|
0.0017
|
0.0009
|
0.0083
|
|
1차계수
|
27.2844
|
34.0571
|
27.7137
|
66.8278
|
69.6502
|
80.7467
|
85.6262
|
84.2204
|
82.8046
|
|
시장가격 [${$}$/MWh]
|
91
|
91
|
91
|
91
|
91
|
91
|
91
|
91
|
91
|
|
EcoMax[MW]
|
727
|
531
|
475
|
452
|
452
|
924
|
557
|
541
|
547
|
|
RegMin[MW]
|
420
|
280
|
260
|
312
|
312
|
606
|
427
|
307
|
292
|
|
Set-point[MW]
|
573.5
|
405.5
|
367.5
|
382
|
382
|
765
|
492
|
424
|
420
|
|
LOC[${$}$/MW]
|
60.9975
|
54.8873
|
55.1969
|
18.2832
|
20.8302
|
9.9902
|
3.5765
|
5.8840
|
0.2153
|
않음)(14)-(16).
· 가정 1: 예측 시장 가격은 91${$}$/MWh이라 가정
· 가정 2: 모든 발전기는 각 자원의 최대출력 EcoMax로 운영되고 있다고 가정
· 가정 3: 예비력 제공으로 위해 변동되는 출력 설정값은 최대 출력[MW]과 주파수조정예비력을 제공할 수 있는 최소 발전수준 RegMin[MW]
사이의 값이라 가정
· 가정 4: 계산의 편의성을 위해 기회비용 LOC 산정에 자원의 출력 증·감발률은 고려하지 않는다고 가정
이와 같은 가정하에서 PJM 시장규칙을 따라 실제 각 자원의 1차 및 2차 계수, EcoMax[MW], RegMin[MW], 임의의 출력 설정값[MW]
및 시장가격[${$}$/MWh]을 고려한 자원별 기회비용은 표 2에서 나타낸다.
산출된 기회비용은 복합자원이 석탄자원 대비 약 6배 되는 것을 확인할 수 있다. 이는 석탄자원의 증분비가 복합보다 싼 요인과 비교적 높은 가격으로
가정된 시장가격의 영향이라고 볼 수 있다. 이와 같은 자원별 주파수조정예비력 제공에 따른 기회비용은 주파수조정예비력 시장가격 산정에 반영된다.
3.1.3 자원별 성과지수 및 마일리지 산출
각 자원의 성과지수(performance score) 및 마일리지는 실제 해당 자원의 성능, 2초 단위의 급전신호 및 그에 따른 실제 응답량 데이터(2초
단위 20분 데이터)를 이용하였으며, 국내 발전자원의 성과지수 산정은 PJM의 시장규칙 및 가격결정메커니즘을 준수하여 산출하였다. 해당 산출 과정은
PJM 매뉴얼 및 (19)에서 자세하게 언급되어 있으며, 그림 3은 각 자원에 대한 실제 급전 신호 및 응답량을 나타낸다. 자원별 급전신호 및 응답량을 기준으로 표 3에서 각 자원의 성과지수 및 마일리지를 나타낸다.
성과지수 산정을 통해, 국내 화력자원은 복합발전자원 대비 급전 신호에 대한 반응이 느리고 급전 신호와 응답량 사이의
표 3. 자원별 성과지수 및 마일리지
Table 3. Resource-specific performance score and mileage
|
|
정확성 지수
|
속응성 지수
|
일치성 지수
|
성과지수
|
마일리지 [mile/MW]
|
|
화력 A
|
0.7033
|
0.4667
|
0.9926
|
0.7209
|
16.2474
|
|
화력 B
|
0.8960
|
0.7333
|
0.9907
|
0.8733
|
19.2864
|
|
화력 C
|
0.7375
|
0.3333
|
0.9904
|
0.6871
|
18.2815
|
|
복합 A
|
0.9856
|
0.8000
|
0.9769
|
0.9209
|
15.9529
|
|
복합 B
|
0.9974
|
0.9667
|
0.9953
|
0.9865
|
3.9919
|
|
복합 C
|
0.4749
|
0.9333
|
0.9989
|
0.8024
|
2.1966
|
|
복합 D
|
1.0000
|
1.0000
|
0.9994
|
0.9998
|
3.5636
|
|
복합 E
|
0.5638
|
0.8455
|
0.9682
|
0.7925
|
10.6253
|
|
복합 F
|
0.6650
|
0.5167
|
0.9914
|
0.7243
|
4.17863
|
상관관계가 다소 낮지만, 복합자원 대비 더 정확하게 급전 신호에 반응했음을 알 수 있다. 하지만 이러한 결과는 다소 짧은 데이터를 가지고 도출한 결과이기에
완전하게 신뢰하기에는 무리가 있으며, 더 많은 데이터를 이용하여 산정했다면 다른 결과를 얻었을 수 있다고 판단된다. 또한, PJM의 규칙에 따라 산정한
마일리지(mileage)는 5분 평균 마일리지로서 전체적으로 화력발전자원이 복합자원 대비 약 3배 정도이다. 이는 비교적 비싼 복합자원보다 석탄자원이
주파수조정예비력에 많이 사용된다는 것을 알 수 있지만, 데이터의 부족 및 주파수조정예비력 시장이 없는 국내 전력시장의 환경으로 인해 발생한 상황일
수 있다고 판단된다. 이 외에 본 사례연구에서 고려되는 4개의 전력저장장치는 기존의 발전자원보다는 높은 속응성 및 정확성을 제공할 수 있기에 모두
성과지수가 1~0.99사이의 값을 가진다고 가정한다. 표 4는 앞서 도출한 예비력 입찰가, 기회비용, 공급성과 및 마일리지와 5가지의 가정을 통해 본 사례연구에 고려되는 각 자원의 입찰 정보 및 기타 파라미터
나타내는 표이다.
그림. 3. 자원별 급전신호 및 응답량
Fig. 3. Resource-specific signal and response
표 4. 자원별 입찰 정보 및 기타 파라미터
Table 4. Resource-specific regulation bidding information and parameters
|
항목
|
예비력 입찰
용량 [MW]
|
예비력 공급용량 입찰가
[${$}$/MW]
|
예비력 공급성과입찰가
[${$}$/mile]
|
기회
비용
[${$}$/MW]
|
과거 공급
성과
지수
|
과거 마일
리지
|
|
ESS A
|
30
|
0
|
0.043
|
0.000
|
1.000
|
36.682
|
|
ESS B
|
30
|
0
|
0.043
|
0.000
|
0.998
|
36.682
|
|
ESS C
|
30
|
0
|
0.043
|
0.000
|
0.995
|
36.682
|
|
ESS D
|
30
|
0
|
0.043
|
0.000
|
0.990
|
36.682
|
|
화력 A
|
100
|
14.002
|
0.013
|
60.998
|
0.721
|
10.480
|
|
화력 B
|
60
|
14.842
|
0.011
|
54.887
|
0.873
|
10.480
|
|
화력 C
|
50
|
15.952
|
0.012
|
55.197
|
0.687
|
10.480
|
|
복합 A
|
93
|
25.937
|
0.015
|
18.283
|
0.921
|
10.480
|
|
복합 B
|
93
|
24.214
|
0.060
|
20.830
|
0.986
|
10.480
|
|
복합 C
|
106
|
15.049
|
0.107
|
9.990
|
0.802
|
10.480
|
|
복합 D
|
130
|
14.679
|
0.065
|
3.577
|
1.000
|
10.480
|
|
복합 E
|
209
|
16.393
|
0.029
|
5.884
|
0.792
|
10.480
|
|
복합 F
|
127
|
15.351
|
0.076
|
0.215
|
0.724
|
10.480
|
· 가정 1: ESS의 공급성과 대한 입찰가격[${$}$/mile]은 RegA 자원의 평균 공급성과 입찰가격이라 가정
· 가정2 : ESS의 과거 성과지수는 1~0.99 사이의 값으로 가정
· 가정3 : ESS의 과거 마일리지는 RegA 자원의 평균 마일리지 대비 3.5배라 가정
· 가정4 : RegA 자원의 예비력 공급용량은 자원별 10분 증․감발률 또는 주파수조정예비력 제공 가능 범위 중 최소값으로 가정
· 가정5 : RegA 자원의 과거 마일리지는 앞서 산출된 자원별 마일리지의 평균값이라 가정
3.1.4 RegD 자원의 유효용량지수(Benefit factor) 및 유효용량(Effective MW) 산정
본 단계는 자원별 입찰정보 및 기타 파라미터를 바탕으로 주파수조정예비력 시장에 RegD 자원의 과한 참여 제한 및 실제 시장에서 행사하는 영향력을
용량으로 환산하데 사용되는 유효용량지수(benefit factor) 및 유효용량(effective MW)을 도출한다. PJM의 주파수조정예비력 요구량이
800MW라는 점과 RegD 자원이 주파수조정예비력 시장에 참여할 수 있는 비율은 800MW 중 40%인 320MW라는 점을 고려한다.
표 5. RegD 자원의 유효용량 및 유효용량지수
Table 5. Benefit factor and Effective MW of RegD resources
|
구분
|
항목
|
ESS A
|
ESS B
|
ESS C
|
ESS D
|
|
A1
|
예비력 입찰가[${$}$]
|
47.37
|
47.47
|
47.61
|
47.85
|
|
A2
|
조정된 입찰용량[MW]
|
30.00
|
29.94
|
29.85
|
29.70
|
|
A3
|
자원 우선순위
|
1
|
2
|
3
|
4
|
|
A4
|
급전순위 기반 누적용량[MW]
|
30.00
|
59.94
|
89.79
|
119.49
|
|
A5
|
유효용량지수
|
2.63
|
2.36
|
2.09
|
1.82
|
|
A6
|
유효용량[MW]
|
78.84
|
70.56
|
62.28
|
53.97
|
RegD 자원의 유효용량 및 유효용량지수 산출을 위한 첫 번째 단계는 주파주조정용 입찰가를 재산출하는 것이다. 이러한 유효용량 및 유효용량지수 산출은
표 5에서 확인할 수 있다. 재산정된 주파수조정예비력 입찰가(A1)는 RegD 자원의 공급용량 및 공급성과에 대한 입찰가 그리고 기회비용을 과거 자원별
성과지수 및 과거 마일리지를 고려하여 산출한다. 이후 각 RegD 자원별 재산정된 입찰가격(A1)을 기준으로 유효용량지수를 할당받는 것에 관한 우선순위(A3)를
결정(더 낮은 가격 우선)한다. 해당 과정에서 재산정된 입찰가격이 서로 같은 자원이 존재한다면, 해당 자원들의 과거 성과지수를 기준으로 우선순위(더
높은 성과지수 우선)를 결정한다. 우선순위가 정해졌다면, 해당 우선순위를 기준으로 각 자원의 과거 성과지수가 고려된 용량(A2 = 입찰용량*과거 공급성과지수)을
누적하여 자원별 급전 순위 기반 누적용량(A4)을 산출하며, 다음의 수식을 이용하여 자원별 유효용량지수(A5)를 산정한다.
여기에서 $MW_{j}^{Performance adjusted}$는 급전순위 기반 누적용량(A4)를 뜻하며, $Reg D^{limit MW}$는
40%, $Reg^{requirement}$는 800MW를 나타낸다. RegD 자원의 유효용량지수를 산정하였다면, 각 자원의 유효용량(A6)을 다음의
수식을 이용하여 도출함으로서 RegD 자원의 유효용량지수 및 유효용량 산출 과정을 마무리한다.
여기에서 $MW$는 입찰용량, $HPF$는 과거 공급성과, $BF$는 유효용량지수를 뜻한다.
3.1.5 자원별 급전 우선순위 결정, 시장 청산가격 결정 및 보상금액 산출
앞서 도출한 자원별 주파수조정예비력 최대 입찰단가, 기회비용, 성과지수, 유효용량지수 및 유효용량을 기반으로 PJM의 시장규칙에 따라 각 자원에 대하여
조정된 공급용량 비용, 공급성과 비용 및 예비력 할당 우선순위 단가(Rank Price)를 산출한다 (19). 해당 우선순위 단가가 낮은 순으로 주파수조정예비력 예비력 급전 우선순위가 결정된다. 예비력 할당은 PJM의 예비력 요구량인 800MW를 만족시키는
자원까지만 이루어진다. 표 6은 자원별로 (A) 재산정된 주파수조정예비력 공급용량 비용[${$}$](A), (B) 기회비용[${$}$] 및 (C) 공급성과 비용[${$}$],
(D) 예비력 할당 우선순위 단가[${$}$/MW], (E) 급전우선순위 및 (F) 누적 급전용량[MW]을 나타낸다.
표 6에서 누적 급전용량을 기준으로 800MW를 만족시키는 복합 C 발전자원의 급전 우선순위 단가는 주파수조정예비력 시장청산가격(Regulation Market
Clearing Price)으로 결정된다. 해당 시장청산가격과 실시간 시장에서 수집된 각 자원별 마일리지가
표 6. 자원별 예비력 할당 우선순위 단가 및 급전 우선순위
Table 6. Resource-specific Rank price and priority ranking
|
발전
자원
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
|
ESS A
|
0
|
0
|
18.03
|
0.60
|
1
|
78.84
|
|
ESS B
|
0
|
0
|
20.14
|
0.67
|
2
|
149.41
|
|
ESS C
|
0
|
0
|
22.82
|
0.76
|
3
|
211.68
|
|
ESS D
|
0
|
0
|
26.33
|
0.88
|
4
|
265.65
|
|
석탄 A
|
1942.38
|
8461.84
|
18.93
|
104.23
|
13
|
1234.65
|
|
석탄 B
|
1019.68
|
3770.85
|
7.96
|
79.98
|
11
|
1084.65
|
|
석탄 C
|
1160.88
|
4016.86
|
8.92
|
103.73
|
12
|
1134.65
|
|
복합 A
|
2628.89
|
1853.10
|
15.89
|
48.19
|
10
|
1024.65
|
|
복합 B
|
2291.00
|
1970.84
|
59.34
|
46.30
|
9
|
931.32
|
|
복합 C
|
1988.13
|
1319.81
|
148.49
|
32.61
|
8
|
837.99
|
|
복합 D
|
1908.60
|
465.04
|
88.77
|
18.94
|
5
|
395.65
|
|
복합 E
|
4323.35
|
1551.78
|
79.28
|
28.49
|
7
|
731.99
|
|
복합 F
|
2698.61
|
37.85
|
139.67
|
22.59
|
6
|
522.99
|
표 7. 주파수조정예비력 시장가격
Table 7. Frequency regulation market prices
|
주파수조정예비력 시장청산가격[${$}$/MW]
|
32.61
|
|
주파주소정예비력 공급성과 시장청산가격[${$}$/MW]
|
1.40
|
|
주파수조정예비력 공급용량 시장청산가격[${$}$/MW]
|
31.21
|
고려된 자원별 공급성과에 관한 가격 중 가장 비싼 가격(공급성과 부문 시장가격)의 차가 공급용량 시장가격이 된다. 표 7은 주파수조정예비력 관련 부문별 시장청산가격을 나타낸다.
표 8은 표 7에서 도출된 주파수조정예비력 시장가격을 기반으로 각 자원이 받는 보상 수준을 나타낸다. 표 8에서 보는바와 같이 상대적으로 공급성과지수가 낮은 석탄자원은 모두 시장에 참여하지 하지 못하여 수익을 얻지 못함을 확인할 수 있다. 이는 PJM의
주파수조정예비력 가격결정메커니즘을 국내 전력시장에 도입할 경우, 주파수조정예비력을 제공하는 것에 대한 경쟁 및 보다 빠르게 응답하는 자원에 대한 추가적인
보상을 이끌 수 있다고 판단된다.
3.2 CAISO 주파수조정예비력 시장 가격결정메커니즘 사례연구
본 절에서는 실제 국내 발전기 주파수조정예비력 데이터를 이용하여 CAISO의 주파수조정예비력 시장에서 사용중인 가격결정메커니즘을 모방한 사례연구를
수행한다. 해당 사례연구는 상향 주파수조정예비력에 관한 가격결정메커니즘만을 다룬다. 본 사례연구에는 PJM 사례연구와 같이 3개의 화력, 6개의
표 8. 자원별 주파수조정예비력 공급용량 및 공급성과 부문 보상
Table 8. Resource-specific regulation capacity and performance credit
|
|
주파수조정예비력 공급용량 보상[${$}$]
|
주파수조정예비력 공급성과 보상[${$}$]
|
|
ESS A
|
936.210
|
42.024
|
|
ESS B
|
934.338
|
41.940
|
|
ESS C
|
931.529
|
41.814
|
|
ESS D
|
926.848
|
41.604
|
|
석탄 A
|
0
|
0
|
|
석탄 B
|
0
|
0
|
|
석탄 C
|
0
|
0
|
|
복합 A
|
0
|
0
|
|
복합 B
|
0
|
0
|
|
복합 C
|
2654.150
|
31.039
|
|
복합 D
|
4056.146
|
52.020
|
|
복합 E
|
5168.813
|
66.290
|
|
복합 F
|
2878.315
|
36.914
|
복합발전자원 및 4개의 전력저장장치 이용하여 자원별 최대 할당 가능 마일리지와 급전 운선순위 도출 그리고 정산과정을 통한 자원별 보상금액까지 산출한다.
본 사례연구는 앞서 수행된 PJM과 사례연구와의 결과 비교를 위해 모든 자원의 입찰 정보(공급용량 입찰가, 공급성과 입찰가)와 기회비용은 모두 PJM
사례연구와 동일하게 사용한다. 이러한 가정하에서 자원별(PJM 사례의 RegA 자원) 설정값 및 응답량 정보를 기반으로 해당 자원의 마일리지와 정확성을
산정하였다. 각 자원에 대한 마일리지 및 정확성은 CAISO의 주파수조정예비력 시장이 상향 및 하향 주파수조정예비력으로 구분되기에 구분하여 산출한다.
또한 전력저장장치에 관한 마일리지의 경우 국내 발전자원의 평균 마일리지의 3.5배로 PJM 관련 사례연구에서 사용한 가정과 동일하다. CAISO에서
사용되는 정확성 및 마일리지의 개념은 아래의 그림과 같다. 또한 아래의 표 9는 자원별 주파수조정예비력 입찰정보 및 자원 특성을 나타내며, 표 10은 표 9의 정보를 이용하여 산정한 자원별 예비력 급전 신호에 대한 응답 정확성 및 마일리지를 나타낸다. 표 9에서 RU는 Regulation-up을 의미하며, 표 10에서 MU와 MD는 Mileage-up과 Mileage-down을 의미한다.
자원별 주파수조정예비력 입찰정보, 자원 특성, 자원별 마일리지 및 정확성을 기반으로 주파수조정예비력 시장가격을 결정하기 전에 우선적으로 자원별 할당가능
최대 마일리지를 도출한다. 이러한 자원별 할당가능 최대 마일리지는 과거 시스템 마일리지 승수(mileage multiplier), 과거 시스템 응답
정확성, 속응성 가중치, 자원별 마일리지 승수를 토대로 산출된다. 여기에서 과거 시스템 마일리지 승수는 일반적으로 해당 운영일
표 9. 자원별 주파수조정예비력 입찰정보 및 자원특성
Table 9. Resource-specific regulation bidding information and resource-characteristics
|
자원 유형
|
RU 용량
[MW]
|
RU 용량 입찰가격 [${$}$/MW]
|
RU 마일리지 입찰 가격 [${$}$/mile]
|
RU 기회비용
[${$}$/MW]
|
자원별 증·감발률
[MW/
min]
|
|
ESS A
|
30.00
|
0
|
0.043
|
0.00
|
30
|
|
ESS B
|
30.00
|
0
|
0.043
|
0.00
|
30
|
|
ESS C
|
30.00
|
0
|
0.043
|
0.00
|
30
|
|
ESS D
|
30.00
|
0
|
0.043
|
0.00
|
30
|
|
석탄 A
|
50.00
|
14.002
|
0.013
|
60.998
|
10
|
|
석탄 B
|
30.00
|
14.842
|
0.011
|
54.887
|
6
|
|
석탄 C
|
25.00
|
15.952
|
0.012
|
55.197
|
5
|
|
복합 A
|
46.67
|
25.937
|
0.015
|
18.283
|
16.4
|
|
복합 B
|
46.67
|
24.214
|
0.060
|
20.830
|
12.6
|
|
복합 C
|
53.00
|
15.049
|
0.107
|
9.990
|
33
|
|
복합 D
|
65.00
|
14.679
|
0.065
|
3.577
|
16.8
|
|
복합 E
|
104.50
|
16.393
|
0.029
|
5.884
|
20.9
|
|
복합 F
|
63.67
|
15.351
|
0.076
|
0.215
|
18
|
표 10. 자원별 마일리지 및 응답 정확성
Table 10. Resource-specific mileage and accuracy
|
자원 유형
|
MU
[$\Delta$ MW/MW]
|
MD
[$\Delta$ MW/MW]
|
상향-응답정확성[%]
|
하향-응답정확성[%]
|
|
ESS A
|
150.1101
|
189.8624
|
100
|
100
|
|
ESS B
|
150.1101
|
189.8624
|
100
|
100
|
|
ESS C
|
150.1101
|
189.8624
|
100
|
100
|
|
ESS D
|
150.1101
|
189.8624
|
100
|
100
|
|
석탄 A
|
44.00551
|
44.7571
|
99.34
|
99.12
|
|
석탄 B
|
41.2745
|
44.0081
|
99.63
|
99.60
|
|
석탄 C
|
30.2100
|
29.9674
|
99.30
|
99.12
|
|
복합 A
|
44.1850
|
93.2829
|
98.99
|
97.06
|
|
복합 B
|
41.9908
|
94.5575
|
99.12
|
98.74
|
|
복합 C
|
6.3206
|
5.83856
|
93.71
|
99.88
|
|
복합 D
|
31.8421
|
30.5164
|
100
|
100
|
|
복합 E
|
67.4525
|
67.9420
|
97.32
|
96.56
|
|
복합 F
|
78.7165
|
77.3476
|
99.06
|
98.65
|
운영시간 이전 1주일 동안의 모든 자원의 마일리지 합과 주파수조정예비력 용량(capacity)의 합의 비로서 구한다. 하지만 본 사례연구의 데이터는
하루 중 20분 동안의 데이터를 이용하기에 각 자원의 15분 동안의 마일리지 합과 각 자원의 주파수조정예비력 용량 합의 비율로서 구하였다. 또한,
과거 시스템 응답 정확성은 모든 자원의 응답 정확성 평균값으로 이 또한 현재 활용 가능한 15분 데이터로 산정된 자원들의 응답 정확성을 기반으로 산정하였다.
속응성 가중치의 경우 해당 자원의 주파수조정용 용량과 증·감발률을 이용하여 산정하는 가중치로
그림. 4. CAISO 정확성 및 마일리지개념
Fig. 4. The concepts of CAISO accuracy and mileage
각 자원의 용량만큼을 자원이 1분 이내에 응답 가능하다면 속응성 가중치는 1, 1분에서 2분 이내에 응답 가능하면 2, 9분에서 10분 사이에 응답
가능하면 10의 가중치를 받는다. 이와 같은 과거 시스템 마일리지 승수, 과거 시스템 응답 정확성, 속응성 가중치, 과거 자원별 응답 정확성을 기반으로
자원별 마일리지 승수를 산출하게 된다. 산출된 자원별 마일리지 승수와 각 자원의 주파수조정예비력 용량의 곱으로 자원별 최대 할당가능 마일리지를 산정한다.
CAISO의 마일리지 요구량을 충족시킬 때 자원별 증·감발률을 기반으로 해당 자원별 최대 할당가능 마일리지가 사용된다. 자원별 최대 할당가능 마일리지
및 자원별 마일리지 승수, 과거 자원별 응답 정확성, 속응성 가중치, 과거 시스템 응답 정확성 및 과거 시스템 마일리지 승수는 표 11에서 나타낸다. 표 11에서 나타내는 A ~ F는 각각 주파주조정예비력 상향 과거 시스템 마일리지 승수, 주파주조정예비력 상향 과거 시스템 응답 정확성[%], 속응성 가중치,
과거 자원별 응답 정확성[%], 자원별 마일리지 승수 및 자원별 최대 할당 가능 마일리지[mile]을 나타낸다.
CAISO의 주파수조정예비력 용량부문 요구량은 과거 실적 데이터를 기반으로 예측하며, 평균적으로 상향 주파주조정예비력 요구량은 332MW, 하향 주파수조정예비력
요구량은 325MW이다. 이와는 다르게 마일리지 요구량 산정은 아래의 표와 같이 3가지 방법 중 최소값으로 결정된다. CAISO의 마일리지 요구량
산정법은 표 12에서 나타내며, 주파수조정예비력 공급용량 및 각 마일리지 산정방법을 통해 도출한 마일리지(공급성과) 요구량은 표 13에서 나타낸다.
이로써, 주파수조정예비력 공급용량 요구량과 마일리지 요구량(3945.75[mile])을 산출하였으며, 각 자원별 증·감발률을 기반으로 급전우선순위를
결정하여 각각의 요구량을 충족시키는 한계발전기의 입찰가격으로 용량 및 공급성과 시장가격을 결정한다. 표 14는 자원별 증·감발률을 기반으로 결정한 급전 운선순위와 우선순위에 따른 용량(capacity) 및 마일리지(mileage) 누적분을 나타낸다. 해당
표에서 주파수조정예비력 요구량을 마지막으로 만족시키는 복합발전자원 F의 주파수조정
표 11. 자원별 최대 할당가능 마일리지 및 기타 파라미터
Table 11. Resource-specific maximum assignable mileage and other parameters
|
자원 유형
|
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
|
ESS A
|
1.63
|
98.96
|
1
|
100
|
16.4900
|
494.6990
|
|
ESS B
|
1.63
|
98.96
|
1
|
100
|
16.4900
|
494.6990
|
|
ESS C
|
1.63
|
98.96
|
1
|
100
|
16.4900
|
494.6990
|
|
ESS D
|
1.63
|
98.96
|
1
|
100
|
16.4900
|
494.6990
|
|
석탄 A
|
1.63
|
98.96
|
5
|
99.34
|
3.2761
|
163.8082
|
|
석탄 B
|
1.63
|
98.96
|
5
|
99.63
|
3.2857
|
98.5713
|
|
석탄 C
|
1.63
|
98.96
|
5
|
99.30
|
3.2750
|
81.8760
|
|
복합 A
|
1.63
|
98.96
|
3
|
98.99
|
5.4411
|
253.9199
|
|
복합 B
|
1.63
|
98.96
|
4
|
99.12
|
4.0861
|
190.6825
|
|
복합 C
|
1.63
|
98.96
|
2
|
93.71
|
7.7264
|
409.4985
|
|
복합 D
|
1.63
|
98.96
|
4
|
99.99
|
4.1225
|
267.9619
|
|
복합 E
|
1.63
|
98.96
|
5
|
97.32
|
3.2096
|
335.4037
|
|
복합 F
|
1.63
|
98.96
|
4
|
99.06
|
4.0836
|
259.9876
|
표 12. CAISO 마일리지 요구량 산정방법
Table 12. Calculation example of the resource- specific mileage multipliers and the
mileage requirement
|
1
|
예비력 용량 요구량(D-day에 대한 예측값) $\times$ 시스템 마일리지 승수(System mileage multiplier)
|
|
2
|
거래 전 7일간의 해당 거래시간에서 지시된 평균 마일리지
|
|
3
|
D-day 예비력 관련 전체 입찰용량 $\times$ 자원별 마일리지 승수(resource-specific mileage multiplier)
|
표 13. 주파수조정예비력 공급용량 요구량 및 마일리지 요구량
Table 13. Frequency regulation capacity and mileage requirements
|
주파주조정예비력 용량요건[MW]
|
332
|
|
1. 주파수조정예비력 마일리지 요건[mile]
|
541.76561
|
|
2. 주파수조정예비력 마일리지 요건[mile]
|
3945.7500
|
|
3. 주파수조정예비력 마일리지 요건[mile]
|
4040.5056
|
예비력 공급용량에 대한 입찰단가 ${$}$13.35/MW와 기회비용 ${$}$0.215/MW의 합이 해당 예비력의 공급용량에 대한 시장가격으로 결정된다.
또한, 주파수조정예비력 공급성과 요구량으로 결정된 541.57mile을 마지막으로 만족시킨 ESS B의 공급성과 입찰가인 약 ${$}$0.05/mile가
예비력 공급성과 시장가격으로 결정된다. 이와 같은 공급용량(capacity) 및 공급성과(mileage) 예비력 시장가격은 표 15와 같다.
주파수조정예비력 공급용량 및 공급성과 시장가격을 기반으로 예비력을 제공한 자원에게 주어지는 보상 중 공급성과 보상
표 14. 자원별 급전우선순위, 공급용량 누적분 및 마일리지 누적분
Table 14. Resource-specific dispatch priority ranking, cumulative capacity and cumulative
mileage
|
자원 유형
|
급전
우선순위
|
자원별 용량 누적분[MW]
|
자원별 마일리지 누적분[mile]
|
|
ESS A
|
1
|
30
|
494.70
|
|
ESS B
|
2
|
60
|
989.40
|
|
ESS C
|
3
|
90
|
1484.10
|
|
ESS D
|
4
|
120
|
1978.80
|
|
석탄 A
|
11
|
549.50
|
3860.06
|
|
석탄 B
|
12
|
579.50
|
3958.63
|
|
석탄 C
|
13
|
604.50
|
4040.51
|
|
복합 A
|
9
|
452.83
|
3505.57
|
|
복합 B
|
10
|
499.50
|
3696.25
|
|
복합 C
|
5
|
173.00
|
2388.29
|
|
복합 D
|
8
|
406.17
|
3251.65
|
|
복합 E
|
6
|
277.50
|
2723.70
|
|
복합 F
|
7
|
341.17
|
2983.69
|
표 15. 주파수조정예비력 공급용량 및 공급성과 시장가격
Table 15. Regulation capacity and mileage market prices of the frequency regulation
market
|
주파수조정예비력 공급용량 청산 가격[${$}$/MW]
|
15.5665
|
|
주파수조정예비력 공급성과 청산 가격[${$}$/mile]
|
0.043
|
(regulation mileage credit)은 실제 자원이 수행한 마일리지(mileage)가 고려된다. 하지만 본 사례연구에서는 확보한 데이터를
이용하여 사전에 산출한 자원별 마일리지 이외의 정보가 없기에 예비력을 제공한 자원은 사전에 산출된 마일리지만큼 출력 설정값이 변동했다는 가정하에 예비력
제공에 따른 보상을 유추한다. 표 16은 예비력을 제공한 자원의 보상정도를 나타낸다.
앞선 PJM의 사례연구와 CAISO의 사례연구에서 발생하는 공급용량 및 공급성과 시장가격의 차이는 두 시장의 구조 차이라고 볼 수 있다. CAISO의
경우 상향 및 하향 예비력 시장을 각각 운영하며, 본 사례연구에서는 상향 주파수조정예비력 시장 시장만을 고려하였기에 다소 다른 결과값을 얻을 수 있었다.
또한 PJM의 공급성과 시장가격 단위는 ${$}$/MW인 반면에 CAISO의 청산가격 단위는 ${$}$/mile이라는 점에서 오는 차이도 이와 같은
결과를 가져온 것으로 판단된다.