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  1. (School of Electrical, Electronic and Control Engineering, Changwon National University, Korea.)



Aggregators, capacity payment, capaicty coefficient, capacity factor, profit maximization

1. 서 론

대규모 발전기 건설의 감소와 전기화로 인한 전력 수요의 증가는 분산형전원의 건설을 촉진하고 있다. 분산형전원은 소규모부터 대규모까지 다양한 용량으로 설치할 수 있고, 전력 수요지 인근에 설치할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 분산형전원은 출력의 간헐성이 큰 자원으로 구성되어 출력의 예측과 제어가 어렵다는 단점이 있다. 더불어, 분산형전원은 개별적으로 관리하기 어려워 신뢰성 있는 전력계통과 전력시장 운영을 위한 가시성이 부족하다는 단점도 존재한다. 매집된 분산형전원을 일컫는 virtual power plant, 가상발전소 혹은 통합발전소는 분산된 자원들을 마치 하나의 집중화된 자원으로 관리하여 자원의 가시성과 제어 가능성을 확보할 수 있는 기술로 각광받고 있다 (1). 매집된 분산형전원은 일반발전기와 달리 출력의 불확실성과 간헐성이 존재한다 (2). 또한 자원의 발전량 비중 증가에 따른 출력제한이 발생할 가능성이 크다 (3). 이러한 특징들은 매집된 분산형전원이 전력시장에 참여할 때 큰 장애물로 여겨질 수 있다. 따라서 매집된 분산형전원에 맞는 전력시장 참여 방안이 요구되고 있다.

국내외 전력시장에서는 매집된 분산형전원의 시장 참여를 위한 규칙이 신설되고 있다. 북미 전력시장의 규제기관인 Federal Energy Regulatory Commision(FERC)에서는 FERC‘s Order No.2222를 통해 매집된 분산형전원의 설비용량이 100kW 이상인 경우 기존 발전자원과 같이 전력시장에 자유롭게 참여할 수 있도록 권고하고 있다 (4). 권고에 따라 전력시장 운영자인 PJM과 MISO 등은 매집된 분산형전원을 급전지시가 가능한 자원과 그렇지 않은 자원으로 분류하여 전력시장의 참여를 규정하고 있다. 급전지시가 가능한 매집된 분산형전원은 기존 발전기가 받는 보상과 마찬가지로 연료비용 기반 입찰 및 기동정지에 따른 비용 보상이 가능하다 (5,6). 급전지시가 불가능한 매집된 분산형전원은 발전량에 대해서만 보상받고, 기동정지와 출력제어 등의 보상은 받지 못한다. 국내 전력시장에서는 현재 급전지시가 불가능한 매집된 분산형전원이 소규모전력중개시장에 참여할 수 있고, 자원의 발전량에 대해서만 정산받고 있다 (7). 급전지시가 가능한 매집된 분산형전원의 전력시장 참여를 위한 제도는 계획 중인 것으로 알려져 있다. 국외 전력시장 규칙에서는 매집된 분산형전원이 에너지, 보조서비스와 용량을 정산받을 수 있도록 설계되고 있다. 분산형전원이 제공할 수 있는 능력에 따라 발전량은 에너지 부분에서 정산받고, 주파수에 대한 반응과 전압 범위에 따른 발전량은 보조서비스 부분에서 정산받을 수 있을 것이다. 에너지와 보조서비스 부분과 달리 용량 부분에서는 전력시장에 따라 정산 방안이 다르게 나타난다. 분산형전원은 매시간 설비 이용률이 높지 않아 기존 발전자원과 다른 보상 방안이 필요한 것이다. 북미 전력시장 중 PJM은 설비용량과 용량시장에서 정전 시 자원별로 전력공급에 기여할 수 있는 정도인 Effective load carrying capability(ELCC) class rating이라는 계수를 사전에 결정하고, 설비용량과 이 계수를 곱한 값만큼을 용량요금으로 보상할 계획을 갖고 있다 (8). 영국에서는 용량시장에서 자원별로 예상되는 가용률과 동일한 공급신뢰도 수준을 유지할 수 있는 실효용량의 곱인 De-rating factor를 이용하여 용량을 보상하고 있다 (9). PJM과 영국은 연간 단위의 용량시장을 운영하면서 매집된 분산형전원의 실효용량을 활용하여 용량을 정산받을 수 있는 것이다.

분산형전원의 실효용량은 전력시장 정산보다 송배전 계통 내 분산형전원의 수용률 증가에 초점을 맞추어 계산되었다. 분산형전원의 연계용량을 나타내는 Hosting capacity의 계산은 전력계통 운영자가 올바른 선로확충 계획을 수립할 수 있도록 도와주고, 분산형전원 사업자가 전력계통 접속 및 전력시장 참여 가능성을 결정할 수 있도록 도와주는 역할을 수행한다 (10). 기존 연구와 국외 전력시장에서 살펴본 분산형전원 실효용량 계산은 주로 1년 이상 장기간에 걸친 전력계통 운영 및 계획에 적용되는 경향이 존재한다. 송배전 선로와 발전기의 건설에서는 분산형전원의 장기적인 출력 경향을 참고하여 효율적인 계획을 수립하고자 할 것이다. 한편, 분산형전원의 단기적인 출력 경향은 국내 전력시장 내 소규모전력중개시장의 발전량 예측제도의 오차 계산 방식에서 사용되는 분산형전원의 이용률을 통해 반영되고 있다 (11). 분산형전원의 이용률은 Capacity factor로 더 잘 알려져 있으며, 특정 재생에너지가 전력계통 신뢰도 유지에 기여할 수 있는 정도를 나타낸다 (12). 국내 전력시장에서는 자원별로 실효용량을 계산하고 있지 않으므로, 발전량 실적에 따른 이용률을 활용해 실효용량을 계산하는 것이 적합할 것으로 판단된다.

국내 전력시장 규칙에서는 현재 모든 분산형전원이 설비용량 혹은 실효용량을 정산받고 있지 않다. 또한 국내 시장에는 용량시장이 존재하지 않고, 발전자원들의 매시간 공급가능용량에 용량요금을 곱하여 용량을 정산하고 있다 (11). 공급가능용량은 발전자원이 특정 시간에 공급할 수 있는 발전량을 예측한 값이다. 설비용량과 공급가능용량의 차이가 크지 않은 기존 발전자원의 용량요금 정산은 설비투자를 촉진할 수 있는 기회로 여겨지고 있다 (13). 그런데, 용량요금이 발전자원의 특성을 크게 반영하고 있지 않고, 일정한 가격으로 정산받는 구조로 되어 있어 가격의 적정성에 대한 논란이 발생하고 있다. 더불어 예측 발전량을 공급가능용량으로 제출할 것으로 예상되는 분산형전원은 출력의 불확실성과 간헐성으로 인해 전력계통에 기여할 수 있는 용량과 공급가능용량의 차이가 크게 발생할 것으로 예상된다. 따라서 분산형전원 사업자가 제출하는 공급가능용량을 기반으로 용량요금을 지급할 경우 과다 혹은 과소 지급될 가능성이 존재한다. 이러한 문제를 완화하고자 이전 연구에서는 용량요금에 페널티를 도입하였다 (14). 페널티는 예측한 발전량과 당일 발전량의 차이로 계산되었고, 용량요금에서 이러한 페널티를 차감하도록 수익 최적화 모델이 설계되었다. 국내 전력시장 규칙에서 예측한 발전량과 당일 발전량의 차이를 정산하는 페널티가 도입될 것으로 예상되어 이전 연구에서 제안하였던 용량요금의 페널티는 전력시장 규칙으로 활용되기 어려울 것으로 예상된다. 분산형전원의 실효용량 정산을 위한 새로운 방안이 필요한 것이다.

본 연구에서는 분산형전원의 이용률 기반 용량요금계수 적용 여부에 따른 분산형전원 사업자의 수익 변화에 대해 분석하고자 한다. 중앙급전발전기의 용량요금 정산 시 활용되는 용량요금 정산 수식에 매집된 분산형전원에 적용되는 이용률 기반의 용량요금계수를 추가하고자 한다. 분산형전원의 이용률은 분산형전원의 설비용량 대비 분산형전원의 발전량의 비율로 계산할 수 있다. 매집된 분산형전원은 공급가능용량과 중앙급전발전기에 적용되는 용량요금 단가, 그리고 매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수를 곱하여 용량요금을 정산받을 수 있게 된다. 여기서, 분산형전원의 공급가능용량 산정 방안을 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값 중 최솟값으로 정의하고자 한다. 해당 방안은 중앙급전발전기의 공급가능용량 산정 방안과는 차이가 있지만, 출력의 불확실성과 간헐성이 존재하는 분산형전원의 공급가능용량을 정확하게 정산하기 위해 사용하였다. 이와 같이 적용된 공급가능용량과 이용률을 바탕으로 사례연구에서는 매집된 분산형전원 사업자가 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과와 본 연구에서 제안한 용량요금 정산 방안으로 정산받을 때의 수익 결과, 그리고 용량요금을 정산받지 않을 때의 수익 결과를 비교하고자 한다.

2. 매집된 분산형전원의 전력시장 참여 모델

2.1 매집된 분산형전원의 전력시장 참여를 위한 모델

연구에서는 분산형전원을 매집한 사업자가 전력시장에 참여한다고 가정한다. 분산형전원 사업자는 그림 1과 같이 태양광, 풍력 등의 재생에너지와 에너지저장장치를 활용해 전력시장에 참여할 수 있으며, 연계점을 통해 전력을 판매하거나 구매함으로써 수익을 창출할 수 있다. 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량은 연계점을 통해 전력시장에 판매할 수 있고, 에너지저장장치의 충전량은 전력시장으로부터 구매하거나 재생에너지 발전량을 활용하여 충당할 수 있다. 분산형전원 사업자는 자신의 수익을 최대화하기 위해 에너지저장장치를 활용하여 전력시장 참여 전략을 수립할 것이다.

그림. 1. 매집된 분산형전원 사업자 모델 개요

Fig. 1. Overview of distributed resource aggregators model.

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig1.png

분산형전원 사업자가 소규모전력중개시장에 참여하거나, 직접적으로 전력시장에 참여할 경우의 시간대는 그림 2와 같이 출력제공 전일, 출력제공 당일, 출력제공 후로 나뉠 수 있다. 현재 전력시장 구조에서 분산형전원 사업자는 소규모전력중개시장에만 참여할 수 있고, 당일 발전량을 계통한계가격(SMP)과 재생에너지 공급인증서(REC)의 가격으로 정산받는다. 그러나, 공급가능용량을 입찰하지 않으므로 용량요금을 정산받을 수 없다. 분산형전원 사업자가 분산형전원을 매집하여 중앙급전발전기와 유사하게 전력시장에 참여하는 상황에서는 예측한 발전량을 입찰할 수 있고, 용량요금을 정산받을 수 있을 것이다. 분산형전원 사업자가 출력제공 전일 소규모전력중개시장에 참여할 경우에는 예측한 발전량을 제출하게 된다. 출력제공 당일에는 에너지저장장치를 제어하여 예측오차를 최소화하고자 할 것이다. 출력제공 후에는 당일 발전량과 예측한 발전량에 대하여 정산받는다. 분산형전원 사업자가 전력시장 입찰에 참여하는 경우에는 소규모전력중개시장과 마찬가지로 예측한 발전량을 제출하고, 출력제공 당일 에너지저장장치를 제어하여 수익을 최대화할 수 있다. 다만, 전력시장에 직접 참여하는 경우에는 용량요금을 정산받을 수 있다는 차이점이 존재한다. 출력제공 후, 매집된 분산형전원 사업자는 발전량과 이용률 기반 공급가능용량에 대하여 정산받는다. 여기서, 이용률 기반 공급가능용량은 본 연구에서 제안한 공급가능용량 산정 방안으로써 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값 중 최솟값을 의미한다.

그림. 2. 매집된 분산형전원의 전력시장 참여 개요

Fig. 2. Timeline of electricity market participation for aggregated distributed energy resources.

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig2.png

2.2 매집된 분산형전원의 용량요금 정산 방안 설계

본 연구에서는 매집된 분산형전원이 전력시장에 참여하는 상황을 가정하여 분산형전원 사업자가 예측한 발전량을 입찰하고, 용량요금 정산금을 지급받는 방안을 설계하고자 한다. 이를 위해, 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값 중 최솟값을 공급가능용량으로 가정하였다. 설계한 방안에서 분산형전원 사업자는 자신의 발전량과 용량을 표 1과 같이 3가지 항목으로 정산받을 수 있다.

표 1. 전력시장에서 자원별 정산 항목 개요

Table 1. Overview of settlement rules for resources in the electricity market.

정산 항목

중앙급전발전기

소규모

전력

중개시장

매집된 분산형전원

계통한계가격

(SMP)

공급가능용량과 당일 발전량 중 최솟값

당일 발전량

전일 예측 전력량과

당일 실제 전력량 중

최솟값

재생에너지 공급인증서

(REC)

-

당일 재생에너지

발전량

당일 재생에너지 발전량

용량요금

(CP)

공급가능용량

-

이용률 기반 공급가능용량

출력제공 당일 재생에너지 발전량은 소규모전력중개시장의 정산 방안과 같이 재생에너지 공급인증서 가격으로 정산받을 수 있으며, 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량과 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량 중 최솟값은 계통한계가격으로 정산받을 수 있다. 공급가능용량의 신뢰성이 낮은 매집된 분산형전원에 지급되는 용량요금을 개선하기 위해 매집된 분산형전원에 적용되는 이용률 기반의 용량요금계수를 추가하였다. 이를 통해 매집된 분산형전원은 공급가능용량과 중앙급전발전기에 적용되는 용량요금 단가와 함께 매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수를 곱하여 용량요금을 정산받게 된다.

분산형전원의 시간대별 이용률을 바탕으로 매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수를 설계할 경우, 분산형전원의 시간대별 출력 특성을 반영할 수 있다. 시간대별 이용률은 식(1)과 같이 표현되며, 분산형전원의 설비용량 대비 분산형전원의 시간대별 발전량 비율을 의미한다. 시간대별 이용률을 기반으로 용량요금계수를 설계함으로써 매집된 분산형전원은 용량요금을 자신의 공급가능용량에 이용률을 곱한 값만큼을 정산받게 된다. 분산형전원의 설비용량이 발전량에 비해 매우 크기 때문에 매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수는 1보다 매우 작을 것으로 예상되고, 이에 따라 중앙급전발전기보다 적은 용량요금 정산금을 지급받아 용량요금이 과다 지급되는 문제를 완화할 수 있을 것이다.

(1)
$시간대별 이용률 =\left(\dfrac{분산형전원의 시간대별 발전량}{분산형전원의 설비용량}\right)\times 100[\%]$

2.3 매집된 분산형전원 사업자의 전력시장 참여 수익 최적화 문제

2.3.1 매집된 분산형전원 사업자의 수익 최대화 목적 함수

매집된 분산형전원 사업자 모델에서, 사업자의 수익은 전력시장으로의 판매 및 구입비용, 에너지저장장치 운영비용, 용량요금 정산금을 바탕으로 계산된다. 비용과 수익을 토대로 사업자의 수익 최대화 문제를 구성할 수 있으며, 식(2)와 같이 목적함수를 구성할 수 있다.

(2)
$$ \text { Maximize } \sum_{\forall t} R_t^{\text {Sell }}-\sum_{\forall t} C_t^{E S S}+\sum_{\forall t} R_t^{\text {Capacity }} $$

여기서, $R_{t}^{Sell}$, $C_{t}^{ESS}$, $R_{t}^{C apac y}$는 각각 전력판매수익, 에너지저장장치 운영비용, 용량요금 정산금을 나타낸다.

2.3.2 매집된 분산형전원의 전력판매수익

전력판매수익은 식(3)과 같이 표현될 수 있다. $t$와 $s$는 각각 시간과 출력제공 전일 발전량 시나리오를 나타내는 구분자이며, $\sigma_{s}$는 시나리오별 확률을 의미한다. $P_{t,\:s}^{PCC}$는 매집된 분산형전원과 전력시장 간 경계점인 연계점에서의 전력량을 의미하고, $P_{t}^{RES,\:a}$는 출력제공 당일 재생에너지 발전량을 의미한다. 연계점에서의 전력량은 계통한계가격인 $smp_{t}$를 통해 정산되고, 출력제공 당일 재생에너지 발전량은 재생에너지 공급인증서 가격인 $REC_{t}$로 정산된다. 연계점에서의 전력량은 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량, 출력제공 당일 재생에너지 발전량, 에너지저장장치의 충·방전량 등으로 구성되어 있어 여러 제약조건을 필요로 한다.

(3)
$R_{t}^{Sell}=\left[\sum_{\forall s}\left(\sigma_{s}· P_{t,\:s}^{PCC}\right)\right]\times smp_{t}+\left[\sum_{\forall s}\left(\sigma_{s}· P_{t}^{RES,\:a}\right)\right]\times REC_{t}$

연계점에서의 전력량은 식(4)와 같이 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량과 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량 중 최솟값을 기준으로 정산받는다.

(4)
$P_{t,\:s}^{PCC}=\min\left(P_{t,\:s}^{PCC,\:f},\:P_{t,\:s}^{PCC,\:a}\right)$

여기서, $P_{t,\:s}^{PCC}$는 연계점에서 정산되는 전력량을 나타내고, $P_{t,\:s}^{PCC,\:f}$는 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량을, $P_{t,\:s}^{PCC,\:a}$는 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량을 나타낸다. $P_{t,\:s}^{PCC,\:f}$는 식(5)와 같이 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량인 $P_{t,\:s}^{RES,\:f}$와 출력제공 전일 에너지저장장치 방전량인 $P_{t,\:s}^{Dch,\:f}$의 합과 출력제공 전일 에너지저장장치 충전량인 $P_{t,\:s}^{Ch,\:f}$의 차이로 계산된다. $P_{t,\:s}^{PCC,\:a}$는 출력제공 당일 재생에너지 발전량인 $P_{t}^{RES,\:a}$와 출력제공 당일 에너지저장장치 방전량인 $P_{t,\:s}^{Dch,\:a}$의 합과 출력제공 당일 에너지저장장치 충전량인 $P_{t,\:s}^{Ch,\:a}$의 차이로 계산된다.

(5)
$\begin{cases} P_{t,\:s}^{PCC,\:f}=P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f}-P_{t,\:s}^{Ch,\:f} & \\ P_{t,\:s}^{PCC,\:a}=P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}-P_{t,\:s}^{Ch,\:a} & \end{cases}$

식(4)는 최솟값을 나타내는 비선형 제약조건이고, 이를 선형 제약조건으로 변환하기 위해서 임의의 큰 수 $Z$를 도입하여 식(6)-(10)과 같이 표현해야 한다.

(6)
$P_{t,\:s}^{PCC,\:f}-\delta_{t,\:s}^{fa}\times Z\le P_{t,\:s}^{PCC}\le P_{t,\:s}^{PCC,\:f}+\delta_{t,\:s}^{fa}\times Z$

(7)
$P_{t,\:s}^{PCC,\:a}-\left(1-\delta_{t,\:s}^{fa}\right)\times Z\le P_{t,\:s}^{PCC}\le P_{t,\:s}^{PCC,\:a}+\left(1-\delta_{t,\:s}^{fa}\right)\times Z$

(8)
$P_{t,\:s}^{PCC}\le P_{t,\:s}^{PCC,\:f}$

(9)
$P_{t,\:s}^{PCC}\le P_{t,\:s}^{PCC,\:a}$

(10)
$\delta_{t,\:s}^{fa}\le 1$

위의 제약조건에서 $P_{t,\:s}^{PCC}$는 동일한 $t$시간과 시나리오$s$에서 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량과 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량 중 최솟값만 나타나야 하므로 이진결정변수 $\delta_{t,\:s}^{fa}$를 식(6)식(7)에 도입하였다. 이를 통해, $\delta_{t,\:s}^{fa}$는 식(10)과 같이 동일한 $t$시간과 시나리오$s$에서 0과 1 중 하나의 값만 가질 수 있게 된다. $\delta_{t,\:s}^{fa}$가 0인 경우, 식(6)에 의해 $P_{t,\:s}^{PCC}$는 $P_{t,\:s}^{PCC,\:f}$의 값과 같아지고, 식(7)에서는 큰 수 $Z$에 의해 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량에 영향을 받지 않는다. 반대로 $\delta_{t,\:s}^{fa}$가 1인 경우, 식(7)에 의해 $P_{t,\:s}^{PCC}$는 $P_{t,\:s}^{PCC,\:a}$의 값과 같아지고, 식(6)에서는 큰 수 $Z$에 의해 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량에 영향을 받지 않는다. 또한, 수익 최대화 목적에 따라 이진결정변수 $\delta_{t,\:s}^{fa}$ 선택의 왜곡을 제한하기 위하여 식(8)식(9)의 조건을 설정하고, 연계점에서의 전력량이 출력제공 전일과 당일의 전력량 중 최솟값으로 선택될 수 있도록 설계하였다.

2.3.3 매집된 분산형전원의 에너지저장장치 운영비용 및 운전 조건

에너지저장장치 운영비용은 식(11)과 같이 출력제공 당일 에너지저장장치의 충·방전량과 에너지저장장치 운영비용가격인 $\omega^{V O \& M}$을 통해 계산된다.

(11)
$$ C_t^{E S S}=\left[\sum_{\forall s}\left(\sigma_s \cdot\left(P_{t, s}^{C h, a}+P_{t, s}^{D c h, a}\right)\right)\right] \times \omega^{V O \& M} $$

에너지저장장치에 저장되는 에너지는 식(12)와 같이 표현될 수 있다. $SOC_{t,\:s}^{f}$는 출력제공 전일 에너지저장장치의 잔존용량을 의미하고, $SOC_{t,\:s}^{a}$는 출력제공 당일 에너지저장장치의 잔존용량을 의미한다. 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치의 잔존용량은 잔존용량의 최솟값과 최댓값의 제약을 받는다.

(12)
$\begin{cases} SOC^{\min}\le SOC_{t,\:s}^{f}\le SOC^{\max}\\ SOC^{\min}\le SOC_{t,\:s}^{a}\le SOC^{\max} \end{cases}$

에너지저장장치의 잔존용량은 이전 시간에서의 잔존용량과 에너지저장장치 충·방전량, 시간변화에 따른 효율인 $\eta^{ESS,\:eff}$를 고려하여 식(13)식(14)와 같이 표현할 수 있다.

(13)
$SOC_{t,\:s}^{f}=\begin{cases} SOC^{\min}+P_{t,\:s}^{Ch,\:f}\times\eta^{ESS,\:eff}-P_{t,\:s}^{Dch,\:f}/\eta^{ESS,\:eff},\: & \enspace {if} \enspace t=1\\ SOC_{t-1,\:s}^{f}+P_{t,\:s}^{Ch,\:f}\times\eta^{ESS,\:eff}-P_{t,\:s}^{Dch,\:f}/\eta^{ESS,\:eff},\: & otherwise \end{cases}$

(14)
$SOC_{t,\:s}^{a}=\begin{cases} SOC^{\min}+P_{t,\:s}^{Ch,\:a}\times\eta^{ESS,\:eff}-P_{t,\:s}^{Dch,\:a}/\eta^{ESS,\:eff},\: & \enspace {if} \enspace t=1\\ SOC_{t-1,\:s}^{a}+P_{t,\:s}^{Ch,\:a}\times\eta^{ESS,\:eff}-P_{t,\:s}^{Dch,\:a}/\eta^{ESS,\:eff},\: & otherwise \end{cases}$

여기서, 이전 시간에서의 잔존용량은 에너지저장장치가 처음 운전을 시작하는 경우인 $SOC^{\min}$과 운전 진행 중인 $SOC_{t-1,\:s}$로 구분할 수 있다. 에너지저장장치가 처음 운전을 시작하는 경우에는 시간변화에 따른 효율을 적용한 에너지저장장치의 충·방전량에 에너지저장장치 잔존용량의 최솟값을 합하여 계산할 수 있다. 에너지저장장치가 운전 진행 중인 경우에는 에너지저장장치 잔존용량의 최솟값 대신 이전 시간에서의 잔존용량을 합하여 계산할 수 있다.

에너지저장장치의 충·방전량은 전력변환장치의 용량과 에너지저장장치의 충·방전 효율을 통해 계산되며, 식(15)식(16)처럼 표현할 수 있다.

(15)
$\begin{cases} P_{t,\:s}^{Ch,\:f}\le\eta^{Ch}\times\delta_{t,\:s}^{Ch,\:f}\times C^{ESS,\:PCS}\\ P_{t,\:s}^{Ch,\:a}\le\eta^{Ch}\times\delta_{t,\:s}^{Ch,\:a}\times C^{ESS,\:PCS} \end{cases}$

(16)
$\begin{cases} P_{t,\:s}^{Dch,\:f}\le\eta^{Dch}\times\delta_{t,\:s}^{Dch,\:f}\times C^{ESS,\:PCS}\\ P_{t,\:s}^{Dch,\:a}\le\eta^{Dch}\times\delta_{t,\:s}^{Dch,\:a}\times C^{ESS,\:PCS} \end{cases}$

(17)
$\begin{cases} \delta_{t,\:s}^{Ch,\:f}+\delta_{t,\:s}^{Dch,\:f}\le 1\\ \delta_{t,\:s}^{Ch,\:a}+\delta_{t,\:s}^{Dch,\:a}\le 1 \end{cases}$

여기서, $C^{ESS,\:PCS}$는 전력변환장치의 용량을 나타내고, $\eta^{Ch}$와 $\eta^{Dch}$는 각각 에너지저장장치의 충전 효율과 에너지저장장치의 방전 효율을 나타낸다. 또한, 에너지저장장치가 충전되는 경우를 나타내는 결정변수인 $\delta_{t,\:s}^{Ch}$와 에너지저장장치가 방전되는 경우를 나타내는 결정변수인 $\delta_{t,\:s}^{Dch}$를 식(15)식(16)에 도입하였다. 동일한 $t$시간과 시나리오$s$에서 에너지저장장치의 상태는 충전되는 경우와 방전되는 경우 중 하나의 경우로만 나타난다. 이에 따라, 식(17)과 같이 동일한 $t$시간과 시나리오$s$에서는 두 이진결정변수 중 하나의 이진결정변수만 1의 값을 갖는다. 예를 들어, 식(17)에서 $\delta_{t,\:s}^{Ch,\:f}$가 1인 경우 $\delta_{t,\:s}^{Dch,\:f}$는 0이 되어 에너지저장장치는 출력제공 전일 충전 중인 경우가 된다.

2.3.4 매집된 분산형전원의 용량요금 정산금

매집된 분산형전원의 용량요금 정산금은 다음 과정을 통해 계산된다.

1. 공급가능용량은 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값중 최솟값으로 결정된다.

2. 공급가능용량에 중앙급전발전기의 용량요금 정산 시 적용되는 용량요금 단가($HCF_{t}$)를 곱한다.

3. 매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수($CFVP_{t}$)를 곱하여 매집된 분산형전원의 용량요금을 정산한다.

매집된 분산형전원에 지급되는 용량요금 정산금인 $R_{t}^{C apac y}$는 식(18)과 같이 나타낼 수 있다.

(18)
\begin{align*} R_{t}^{C apac y}=\left[\sum_{\forall s}\left(\sigma_{s}·\min\left(P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f},\:P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}\right)\right)\right]\\ \times HCF_{t}\times CFVP_{t} \end{align*}

(19)
$HCF_{t}=RCP_{t}\times RCF_{t}\times TCF_{t}\times FSF_{t}$

여기서, $HCF_{t}$에 존재하는 $RCP_{t}$는 기준용량가격을 의미하며 육지발전기에 대해서는 11.85원/kWh가 적용되고, 제주발전기에 대해서는 22.05원/kWh가 적용된다. $RCF_{t}$와 $FSF_{t}$는 각각 용량가격계수와 연료전환성과계수를 의미하고, 지역별로 값이 상이하다. 본 연구에서는 지역에 관계없이 용량가격계수와 연료전환성과계수를 1로 가정하여 적용한다. $TCF_{t}$는 시간대별 용량가격계수를 의미하며 평일과 공휴일, 월별, 시간대별로 계수가 상이하다(11).

매집된 분산형전원에 적용되는 용량요금계수인 $CFVP_{t}$는 시간대별 이용률을 바탕으로 산정된다. 시간대별 이용률은 ‘재생에너지의 설비용량’ 대비 ‘$t$시간대의 재생에너지 발전량’의 비율로 계산된다. 출력제공 전일 시간대별 이용률과 출력제공 당일 시간대별 이용률은 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 출력제공 당일 재생에너지 발전량을 재생에너지 설비용량으로 나누어 계산할 수 있다. $CFVP_{t}$는 식(20)과 같이 나타나며, 출력제공 전일 시간대별 이용률과 출력제공 당일 시간대별 이용률 중 최솟값이 $CFVP_{t}$로 결정된다. $C^{RES}$는 재생에너지의 설비용량을 나타낸다.

(20)
$CFVP_{t}=\sum_{\forall s}\left(\sigma_{s}·\min\left(\dfrac{P_{t,\:s}^{RES,\:f}}{C^{RES}},\:\dfrac{P_{t}^{RES,\:a}}{C^{RES}}\right)\right)$

매집된 분산형전원에 지급되는 용량요금 정산금은 식(21)과 같이 나타낼 수 있다.

(21)
$R_{t}^{C apac y}=\left[\sum_{\forall s}\left(\sigma_{s}· P_{t,\:s}^{C ap}·\min\left(\dfrac{P_{t,\:s}^{RES,\:f}}{C^{RES}},\:\dfrac{P_{t}^{RES,\:a}}{C^{RES}}\right)\right)\right]\times HCF_{t}$

$P_{t,\:s}^{C ap}$은 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값 중 최솟값을 의미하며, 식(22)와 같이 나타낼 수 있다.

(22)
$P_{t,\:s}^{C ap}=\min\left(P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f},\:P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}\right)$

식(22)의 $P_{t,\:s}^{C ap}$은 비선형 제약조건이므로, 선형 제약조건으로 변환하기 위해 식(23)-(27)과 같이 표현하였다.

(23)
\begin{align*} \left(P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f}\right)-\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}\times Z\le \\ P_{t,\:s}^{C ap}\le\left(P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f}\right)+\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}\times Z \end{align*}

(24)
\begin{align*} \left(P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}\right)-\left(1-\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}\right)\times Z\le \\ P_{t,\:s}^{C ap}\le\left(P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}\right)+\left(1-\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}\right)\times Z \end{align*}

(25)
$P_{t,\:s}^{C ap}\le P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f}$

(26)
$P_{t,\:s}^{C ap}\le P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}$

(27)
$\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}\le 1$

여기서, $P_{t,\:s}^{C ap}$은 식(27)의 이진결정변수인 $\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}$를 통해 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량과 에너지저장장치의 방전량을 합한 값 중 하나를 선택하도록 설계되었다. $\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}$가 0인 경우, 식(23)에 의해 $P_{t,\:s}^{C ap}$은 $P_{t,\:s}^{RES,\:f}+P_{t,\:s}^{Dch,\:f}$와 같은 값을 갖고, 식(24)에서는 큰 수 $Z$에 의해 당일 발전량과 방전량의 합에 영향을 받지 않는다. $\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}$가 1인 경우, 식(24)에 의해 $P_{t,\:s}^{C ap}$은 $P_{t}^{RES,\:a}+P_{t,\:s}^{Dch,\:a}$와 같은 값을 갖고, 식(23)에서는 큰 수 $Z$에 의해 예측 발전량과 방전량의 합에 영향을 받지 않는다. 또한 수익 최대화 목적에 따라 이진결정변수 $\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}$ 선택의 왜곡을 제한하기 위하여, 식(25)식(26)의 조건을 설정하여 출력제공 전일의 예측 발전량과 방전량의 합, 출력제공 당일의 발전량과 방전량의 합 중 최솟값을 선택할 수 있도록 설계하였다.

3. 사례연구

사례연구에서는 매집된 분산형전원 사업자의 수익 최대화 전략을 검증하고자 한다. 이를 위해 용량요금을 기존 방안으로 정산받는 경우의 수익 결과와 제안한 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과, 그리고 용량요금을 정산받지 않을 경우의 수익 결과를 비교하였다. 태양광발전량이 많지만 계통한계가격이 낮은 4월과 태양광발전량은 낮지만 계통한계가격이 높은 8월을 대상으로 분석을 진행하였다. 분석에는 최적화 프로그램인 CPLEX가 사용되었다.

3.1 매집된 분산형전원 사업자 모델의 환경 가정사항

사례연구에서는 분산형전원이 태양광발전과 에너지저장장치로 구성되어 있다고 가정한다. 분산형전원 사업자가 소유한 자원은 삼천포발전소의 태양광발전, 에너지저장장치, 전력변환장치의 데이터를 바탕으로 구성하였다. 태양광발전의 설비용량은 13.88MW, 에너지저장장치의 저장가능용량은 42MWh, 전력변환장치의 용량은 12.5MW로 설정하였다. 발전량 데이터는 공공데이터포털에서 제공 중인 삼천포발전소의 2021년 시간대별 태양광발전량 자료를 활용하였다(15). 여기서 얻은 발전량 데이터는 출력제공 당일 재생에너지 발전량으로 적용했으며, 출력제공 전일 재생에너지 예측량은 예측오차율을 바탕으로 발전량 시나리오로 생성하였다. 예측오차율은 -5%, -10%, -15%, +5%, +10%, +15%를 사용하였고, 예측오차율과 출력제공 당일 재생에너지 발전량의 곱을 통해 6개의 출력제공 전일 재생에너지 발전량 시나리오를 생성하였다. 개별 시나리오의 시나리오별 확률은 1/6로 적용하였다. 출력제공 당일 태양광발전량과 출력제공 전일 태양광발전량 시나리오는 그림 3, 그림 4와 같이 나타난다.

에너지저장장치 잔존용량의 최솟값과 최댓값, 시간 변화에 대한 효율, 에너지저장장치의 충·방전 효율, 에너지저장장치 운영비용가격은 이전 연구에서 사용한 값을 활용하였다(14). 에너지저장장치 잔존용량의 최솟값은 1시간 동안 방전 가능한 양으로 설정하였고, 에너지저장장치 잔존용량의 최댓값은 저장가능용량의 90%로 설정하였다. 시간 변화에 대한 효율과 에너지저장장치의 충·방전 효율은 90%로 가정했으며, 에너지저장장치 운영비용가격은 11.42원/kWh로 가정하였다.

그림. 3. 4월의 출력제공 당일 태양광발전량과 출력제공 전일 태양광발전량 시나리오

Fig. 3. Actual power generation and forecast generation of photovoltaic generator in April

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig3.png

그림. 4. 8월의 출력제공 당일 태양광발전량과 출력제공 전일 태양광발전량 시나리오

Fig. 4. Actual power generation and forecast generation of photovoltaic generator in August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig4.png

3.2 정산 가격 가정사항

계통한계가격은 전력거래소에서 제공하는 2021년 제주지역의 4월 및 8월 자료를 활용하였고, 재생에너지 공급인증서 가격은 신재생 원스톱 사업정보 통합포털에서 제공하는 2021년 4월 및 8월 자료를 활용하였다(16). 사례연구에 사용된 계통한계가격과 재생에너지 공급인증서 가격은 그림 5, 그림 6과 같이 나타난다.

중앙급전발전기에 적용되는 용량요금 단가인 $HCF_{t}$는 전력거래소에서 제공하는 자료를 바탕으로 제주지역의 $RCP_{t}$값인 22.05원/kWh를 적용하였고, 4월 및 8월의 평일 $TCF_{t}$값을 적용하였다. $RCF_{t}$와 $FSF_{t}$는 1로 적용하였다. 사례연구에 사용된 $HCF_{t}$는 그림 7과 같이 나타난다.

그림. 5. 4월 계통한계가격과 재생에너지 공급인증서 가격

Fig. 5. System marginal price and renewable energy certificate price in April

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig5.png

그림. 6. 8월 계통한계가격과 재생에너지 공급인증서 가격

Fig. 6. System marginal price and renewable energy certificate price in August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig6.png

그림. 7. 제주지역의 4월 및 8월 평일 용량요금 단가

Fig. 7. Unit price of capacity payment for April and August in Jeju island

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig7.png

3.3 사례 분류

매집된 분산형전원 사업자의 수익 최대화 전략 검증을 위하여 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과와 제안한 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과, 그리고 용량요금을 정산받지 않을 경우의 수익 결과를 비교하고자 한다.

- 사례 ① : 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과

- 사례 ② : 용량요금을 이용률 기반의 용량요금계수를 사용하여 정산받을 경우의 수익 결과 (제안한 방안)

- 사례 ③ : 용량요금을 정산받지 않을 경우의 수익 결과

사례 ①에서는 공급가능용량과 용량요금 단가의 곱을 통해 용량요금을 정산받으며, 사례 ②에서는 공급가능용량과 용량요금 단가와 그리고 시간대별 이용률의 곱을 통해 용량요금을 정산받는다. 사례 ①과 사례 ②에서 매집된 분산형전원 사업자의 총수익은 전력판매수익, 에너지저장장치 운영비용, 용량요금 정산금을 통해 결정된다. 마지막으로 사례 ③에서는 매집된 분산형전원 사업자의 총수익이 전력판매수익과 에너지저장장치 운영비용을 통해서만 결정된다.

3.4 사례별 결과 비교

사례별 수익 결과는 모든 시나리오에 대한 기댓값으로 표 2, 표 3과 같이 나타난다.

표 2. 4월의 사례별 최적 운영 수익 결과 기댓값

Table 2. Average profit results by cases in April

수익 결과 구분 [1,000원]

사례 ①

사례 ② (제안)

사례 ③

전력판매수익 결과

12,808

12,811

12,811

에너지저장장치

운영비용 결과

811

811

811

용량요금 정산금 결과

1,090

504

0

총수익 결과

13,087

12,503

12,000

표 3. 8월의 사례별 최적 운영 수익 결과 기댓값

Table 3. Average profit results by cases in August

수익 결과 구분 [1,000원]

사례 ①

사례 ② (제안)

사례 ③

전력판매수익 결과

8,280

8,808

9,912

에너지저장장치

운영비용 결과

1,830

991

574

용량요금 정산금 결과

12,074

4,971

0

총수익 결과

18,525

12,789

9,338

표 2표 3에서 알 수 있듯이 사례 ①, 사례 ②, 사례 ③순으로 총수익 결과가 높게 나타났다. 표 2에서 전력판매수익과 에너지저장장치 운영비용 결과는 사례별로 비슷하게 나타났다. 표 3에서는 사례 ③, 사례 ②, 사례 ① 순으로 전력판매수익 결과가 높게 나타났고, 에너지저장장치 운영비용 결과가 낮게 나타났다. 표 2표 3의 사례 ①에서는 사례 ②에 비해 용량요금 정산금이 많게 나타났다. 특히, 표 3의 사례 ①에서는 가장 많은 용량요금 정산금이 지급된 것을 확인할 수 있었다. 사례 ②에서는 용량요금 정산금이 감소하였고, 사례 ③은 용량요금을 정산받지 않는 경우이므로 용량요금 정산금 결과가 0으로 나타났다. 4월에는 용량요금 단가가 높지 않기 때문에 분산형전원 사업자가 에너지 판매에 집중하여 수익을 창출하는 것으로 보인다. 반대로, 8월에는 용량요금 단가가 높기 때문에 분산형전원 사업자가 에너지 판매에 집중하기보다는 용량요금을 최대한으로 정산받기 위한 전략을 수립하는 것으로 보인다.

사업자가 수립하는 운전전략은 에너지저장장치의 제어와 직접적으로 연관된다. 이를 살펴보기 위하여 4월과 8월의 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 충·방전 운전형태를 그림 8과 같이 나타내었다. 사업자는 출력제공 전일 에너지저장장치 충·방전량과 당일 에너지저장장치 충·방전량을 제어하여 전력판매수익을 조절할 수 있고, 출력제공 당일 에너지저장장치 충·방전량을 제어하여 에너지저장장치 운영비용을 조절할 수 있다. 또한, 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 방전량을 제어하여 용량요금 정산금을 조절할 수 있다. 사업자는 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 충·방전량을 제어하여 총수익이 최대화되도록 에너지저장장치를 전략적으로 활용하고 있는 것으로 나타난다.

그림. 8. 4월과 8월의 사례별 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 충·방전 운전형태 비교

Fig. 8. Comparison of ESS charging/discharging profiles in day-ahead and operating day by cases in April and August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-1.png../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-1-1.png

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-2.png../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-2-1.png

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-3.png../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig8-3-1.png

4월에는 계통한계가격이 높은 18시에서 23시 사이에 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 방전 전략이 활용되었고, 계통한계가격이 낮은 12시에서 15시 사이와 19시에 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 충전 전략이 활용되었다. 8월에는 계통한계가격, HCF에 따라 에너지저장장치 충·방전 전략이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 계통한계가격이 낮은 2시에는 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 충전 전략이 활용되었고, 계통한계가격과 HCF가 높은 20시와 22시에는 출력제공 전일과 당일 에너지저장장치 방전 전략이 활용되었다. 태양광발전량이 존재하는 7시에서 19시 사이에는 계통한계가격과 HCF에 따라 출력제공 전일과 당일 충·방전 전략이 다양하게 활용되었다.

당일 에너지저장장치 충·방전량의 합을 바탕으로 표 2표 3의 에너지저장장치 운영비용 결과 차이를 파악할 수 있다. 이를 살펴보기 위해, 4월과 8월의 당일 에너지저장장치 충·방전량의 합을 표 4에 나타내었다. 8월의 사례 ①의 경우에서 당일 에너지저장장치 충·방전량의 합이 가장 크게 나타난다. 이에 따라, 에너지저장장치 운영비용이 가장 높게 나타남을 확인할 수 있다. 당일 에너지저장장치 충·방전량의 합이 작은 8월의 사례 ③ 경우에는 에너지저장장치 운영비용이 가장 낮게 나타났다. 또한, 당일 에너지저장장치 충·방전량의 합이 같은 4월의 사례 ①, ②, ③은 에너지저장장치 운영비용이 같게 나타났다.

표 4. 4월과 8월의 사례별 당일 에너지저장장치 충·방전량의 합

Table 4. Sum of ESS charging/discharging in operating day by cases in April and August

당일 에너지저장장치 충·방전량의 총합

[kWh]

사례 ①

사례 ② (제안)

사례 ③

4월

71,003

71,003

71,003

8월

160,230

86,767

50,278

출력제공 전일과 당일 에너지저장장치의 충·방전 전략은 연계점에서의 전력량에 영향을 미친다. 출력제공 전일과 당일에 활용한 에너지저장장치의 충·방전 전략이 연계점에서의 전력량에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 4월과 8월의 연계점에서의 전력량을 그림 9에 나타내었다. 그림 9를 바탕으로 표 2표 3의 전력판매수익 결과 차이를 파악할 수 있다. 4월의 사례별 에너지저장장치 충·방전 운전형태가 유사하여 연계점에서

그림. 9. 4월과 8월의 사례별 연계점에서의 전력량

Fig. 9. Amount of power generation at the point of common coupling by cases in April and August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig9.png

의 전력량 또한 유사하게 나타난다. 이에 따라, 4월의 전력판매수익 결과가 세 가지 사례에서 유사하게 나타난다. 8월의 에너지저장장치 충·방전 전략이 다양하게 활용됨에 따라 연계점에서의 전력량은 사례별로 큰 차이를 보인다. 연계점에서의 전력량과 계통한계가격에 따라 8월의 전력판매수익 결과는 사례 ③, 사례 ②, 사례 ①순으로 높게 나타난다.

용량요금 정산에 영향을 미치는 공급가능용량 분석을 위하여, 4월과 8월의 시간대별 공급가능용량을 그림 10에 나타내었고, 4월과 8월의 공급가능용량 총합을 표 5에 나타내었다. 사례 ①의 공급가능용량 총합이 사례 ②보다 크게 나타남에 따라, 사례 ①의 용량요금 정산금이 사례 ②보다 많게 나타난다. 또한, 사례 ②의 경우에는 공급가능용량에 이용률 기반의 시간대별 용량요금계수를 곱하므로 용량요금 정산금이 적게 나타난다. 따라서, 사례 ①에서는 사례 ②에 비해 높은 용량요금 정산금을 지급받을 수 있었다.

그림. 10. 4월과 8월의 시간대별 공급가능용량

Fig. 10. Results of hourly available capacity in April and August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig10.png

표 5. 4월과 8월의 사례별 공급가능용량

Table 5. Available capacity by cases in April and August

공급가능용량 총합

[kWh]

사례 ①

사례 ② (제안)

4월

124,079

116,475

8월

142,087

104,970

사례 ②에 적용되는 이용률 기반 시간대별 용량요금계수 결과는 그림 11과 같이 나타난다. 해당 용량요금계수는 출력제공 전일 예측한 재생에너지 발전량을 재생에너지 설비용량으로 나눈 값과 출력제공 당일 재생에너지 발전량을 재생에너지 설비용량으로 나눈 값 중 최솟값을 의미하므로 태양광발전량 그래프와 유사한 형태를 띤다. -15%, -10%, –5%의 그래프에서는 전일 예측량이 당일 발전량보다 작은 상황이므로 각각의 예측오차에 맞는 용량요금계수 결과가 나타난다. 5%, 10%, 15%의 그래프에서는 당일 발전량이 전일 예측량보다 작은 상황이므로 당일 발전량에 맞는 용량요금계수로 모두 같게 나타난다. 태양광발전량이 존재하는 7시에서 19시 사이에서만 용량요금계수가 나타나며, 태양광발전량이 높은 시간대일수록 용량요금계수가 높게 나타난다. 4월의 태양광발전량이 8월보다 많으므로, 이용률이 높아 용량요금계수가 높게 나타난다. 4월과 8월 모두 시간대별로 다른 용량요금계수 값이 나타나며, 1을 넘지 않는 값을 갖고 있어, 사례 ②의 용량요금이 사례 ①의 용량요금에 비해 작게 나타남을 알 수 있었다.

그림. 11. 4월과 8월의 시나리오별 용량요금계수 결과

Fig. 11. Results of compensation factor by scenarios in April and August

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig11.png

3.5 에너지저장장치 활용 유무와 HCF 변화에 따른 결과 분석

3.5.1 에너지저장장치 활용 유무에 따른 결과 비교

3.4절에서는 용량요금이 존재하는 경우에서 분산형전원 사업자가 에너지저장장치를 활용하여 수익을 최대화하는 전략을 살펴보았다. 수익을 최대화하는 데 있어 에너지저장장치의 역할은 크다고 볼 수 있다. 따라서 본 절에서는 에너지저장장치의 활용 유무에 따른 결과를 분석하고자 한다. 계통한계가격이 높은 8월을 대상으로 분석을 수행하였으며, 에너지저장장치를 활용할 경우의 수익 결과는 이미 표 3에서 살펴볼 수 있었다. 에너지저장장치를 활용하지 않을 경우의 수익 결과는 표 6과 같이 나타난다.

표 6. 에너지저장장치를 활용하지 않을 경우의 8월의 사례별 최적 운영 수익 결과 기댓값

Table 6. Average profit results by cases in August with no ESS

수익 결과 구분 [1,000원]

사례 ①

사례 ② (제안)

사례 ③

전력판매수익 결과

(표 3 대비 증감량)

9,060 (+780)

9,060 (+252)

9,060 (-852)

에너지저장장치

운영비용 결과

(표 3 대비 증감량)

0 (-1,830)

0 (-991)

0 (-574)

용량요금 정산금 결과

(표 3 대비 증감량)

5,767 (-6,308)

3,072 (-1,899)

0

총수익 결과

(표 3 대비 증감량)

14,827 (-3,698)

12,133 (-656)

9,060 (-228)

에너지저장장치를 활용하지 않는 경우에서 기존 방안으로 용량요금을 정산받을 경우와 제안한 방안으로 용량요금을 정산받을 경우, 용량요금을 정산받지 않을 경우로 나누어 수익 결과를 나타내었다. 수익 결과는 에너지저장장치를 활용한 경우의 결과인 표 3과 비교하여 증감량을 표시하였다. 전력판매수익 결과는 사례 ①~③에서 모두 동일하게 나타났다. 용량요금을 정산받는 사례 ①과 사례 ②의 전력판매수익은 에너지저장장치를 활용할 경우보다 증가하였고, 사례 ③에서는 감소하였다. 용량요금을 정산받는 사례에서는 에너지저장장치의 활용을 통해 전력판매량을 줄이고, 공급가능용량을 높여 용량요금 정산금을 높일 수 있는 전략이 존재한다. 하지만 에너지저장장치를 활용하지 않는 경우에는 공급가능용량을 높일 수 있는 전략을 수립할 수 없으므로, 전력판매수익이 증가하고 용량요금 정산금이 줄어드는 결과가 나타나는 것이다. 용량요금을 정산받지 않는 사례에서는 에너지저장장치 충·방전 전략을 수립하여 전력을 더 판매할 수 있었던 표 3과 달리 표 6에서는 전략을 수립할 수 없으므로 전력판매수익이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 총수익은 모든 경우에 대해 감소함을 확인할 수 있다.

에너지저장장치 활용 유무에 따른 8월의 시간대별 공급가능용량은 그림 12와 같이 나타낼 수 있다. 에너지저장장치를 활용할 경우에는 그림 12-(a)와 같이 계통한계가격과 용량요금 단가에 따라 공급가능용량이 변화하는 것을 확인할 수 있다. 에너지저장장치를 활용하지 않을 경우에는 태양광발전량에 의해서만 공급가능용량이 결정되므로 계통한계가격과 용량요금 단가와 관계없이 태양광발전량이 나타나는 시간대에만 공급가능용량이 분포한다.

그림. 12. 에너지저장장치 활용 유무에 따른 8월의 시간대별 공급가능용량

Fig. 12. Results of hourly available capacity in August according to usage of ESS

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig12.png

분산형전원 사업자가 에너지저장장치를 활용할 경우에는 에너지저장장치 운영비용이 발생하지만, 충·방전 전략을 통해 전력판매수익과 용량요금 정산금을 조절하여 에너지저장장치를 활용하지 않을 경우보다 총수익이 높게 나타남을 확인할 수 있었다.

3.5.2 시간대별 용량요금 단가(HCF)의 변화에 따른 결과 비교

3.4절의 사례연구에서는 4월과 8월을 대상으로 시간대별 용량요금 단가(HCF)와 태양광발전량 시나리오가 모두 변화하는 상태에서의 수익 결과를 분석하였다. 4월에는 HCF 패턴이 거의 일정함에 따라 계통한계가격에 반응하여 에너지저장장치 충·방전 전략이 수립되었고, 8월에는 HCF 패턴이 불규칙함에 따라 계통한계가격과 HCF에 반응하여 에너지저장장치 충·방전 전략이 수립되었다. 해당 사례를 통해 HCF의 패턴에 따라 에너지저장장치의 충·방전 전략이 다르게 수립될 수 있으나, 이는 4월과 8월의 태양광발전량 시나리오 차이로 인해 발생하는 결과일 수도 있다. 이에 따라, 본 절에서는 동일한 태양광발전량 시나리오에서 HCF 변화에 따른 결과를 분석하고자 한다.

표 7은 4월의 태양광발전량 시나리오, 계통한계가격, 재생에너지 공급인증서 가격에 4월과 8월의 HCF를 적용한 수익 결과를 나타낸다. 용량요금 정산금은 본 연구에서 제안한 방안을 통해 정산받는 경우로 가정하였다. 8월의 HCF를 적용한 용량요금 정산금 결과는 4월의 HCF를 적용한 결과에 비해 크게 증가하였다. 8월의 HCF를 적용한 공급가능용량의 총합은 143,812[kWh]로 4월의 HCF를 적용한 공급가능용량의 총합보다 많게 나타났다. 용량요금 단가가 높아짐에 따라 분산형전원 사업자의 용량요금 정산금 최대화 전략이 활용된 결과로 해석할 수 있다. 용량요금 정산금을 최대화하는 과정에서 에너지저장장치의 충·방전량과 운영비용 결과 또한 증가하였다. 전력판매수익 결과는 크게 변화하지 않았고, 에너지저장장치 운영비용의 증가에 비해 용량요금 정산금 증가량이 많아 8월의 HCF를 적용한 총수익 결과가 높게 나타났다.

표 7. HCF 변화에 따른 최적 운영 수익 결과 기댓값

Table 7. Average profit results according to HCF

수익 결과 구분 [1,000원]

4월 HCF

8월 HCF

전력판매수익 결과

12,811

12,260

에너지저장장치

운영비용 결과

811

1,465

용량요금 정산금 결과

504

6,864

총수익 결과

12,503

17,659

그림. 13. HCF 변화에 따른 에너지저장장치 충·방전 운전형태 비교

Fig. 13. Comparison of ESS charging/discharging profiles according to HCF

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig13-1.png../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/fig13-2.png

HCF의 변화에 따라 두 사례의 에너지저장장치 충·방전 전략이 다르게 나타났다. 8월의 HCF를 적용한 경우에는 9시~11시, 13시, 16~17시, 19시에 에너지저장장치 충전 전략이 활용되었고, 12시, 14~15시, 18시, 22~23시에 에너지저장장치 방전 전략이 활용되었다. 그림 13을 통해 HCF의 변화에 따라 에너지저장장치 충·방전 전략이 달라질 수 있음을 확인할 수 있다.

4. 고 찰

사례연구에서는 태양광발전과 에너지저장장치로 구성된 분산형전원을 매집한 사업자가 전력시장에 참여하여 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과(사례 ①)와 본 연구에서 제안한 용량요금 정산 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과(사례 ②), 그리고 용량요금을 정산받지 않을 경우의 수익 결과(사례 ③)를 비교하여 이용률 기반의 용량요금 정산 방안을 검증하였다. 사례 ①에서는 사례 ②에 비해 용량요금 정산금이 많게 나타남을 확인할 수 있었다. 특히, 8월의 사례 ①의 경우에는 용량요금 정산금을 과다하게 지급받는 것으로 나타났다. 그러나 사례 ②에서는 용량요금 정산금이 감소하였고, 이는 분산형전원이 실효용량에 한해서만 용량요금을 정산받고 있음을 시사한다. 이용률 기반의 용량요금계수를 통해 용량요금 정산금을 지급함으로써, 중앙급전발전기와 분산형전원의 실효용량 형평성 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 이용률이 높은 분산형전원에 용량요금을 차등하여 지급할 수 있을 것으로 예상된다.

분산형전원과 연계된 에너지저장장치는 주로 계통한계가격과 용량요금 단가에 반응하는 것으로 판단할 수 있다. 같은 태양광발전량이 나타남에도 불구하고 사례별로 가격 요인에 따라 에너지저장장치 운전전략이 다르게 수립되었다. 이는 연계점에서의 전력량과 전력판매수익, 에너지저장장치 운영비용, 용량요금 정산금 결과에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 분산형전원에 용량요금을 지급하는 것은 에너지저장장치의 활용에 도움이 될 수 있을 것으로 예상된다. 분산형전원 사업자가 에너지저장장치를 활용할 경우에는 에너지저장장치 운영비용이 발생하였으나, 충·방전 전략을 통해 전력판매수익과 용량요금 정산금을 조절하여 에너지저장장치를 활용하지 않을 경우보다 총수익이 높게 나타났다. 매집된 분산형전원 사업자는 더 많은 용량요금 정산금을 받기 위하여 에너지저장장치를 활용할 것이다.

시간대별 용량요금 단가의 변화에 따라 분산형전원 사업자의 에너지저장장치 충·방전 전략이 다르게 나타났다. 같은 태양광발전량이 나타나는 상황이라 하더라도 용량요금 단가의 변화가 사업자의 수익에 영향을 줄 수 있다는 것이다. 적정한 용량요금 단가는 사업 활성화에 도움이 될 수 있으나, 과소 혹은 과다한 용량요금 단가는 사업자와 시장 운영자에게 피해를 줄 수 있으므로 적정한 시간대별 용량요금 단가를 설계할 필요성이 존재한다.

추후 연구에서는 용량요금계수의 도입과 함께 예측 오차에 대한 페널티를 도입하고자 한다. 본 연구 결과를 바탕으로 출력제공 전일과 당일의 연계점 전력량을 전략적으로 조절할 수 있는 분산형전원 사업자는 연계점의 전력량을 의도적으로 높이거나 낮출 수 있을 것이다. 이는 출력의 간헐성을 심화시키는 행동일 수 있으므로 이를 제한할 수 있는 페널티의 도입이 필요할 것으로 예상된다.

5. 결 론

본 논문에서는 매집된 분산형전원의 이용률로 계산된 용량요금계수가 적용되는 용량요금을 정산하는 방안과 용량요금계수 적용 여부에 따른 분산형전원 사업자의 수익 변화를 분석하였다. 매집된 분산형전원의 시간대별 이용률을 바탕으로 용량요금 정산 방안을 설계함으로써 출력의 간헐성이 큰 분산형전원의 시간대별 출력 특성을 반영할 수 있고, 공급가능용량의 신뢰도가 낮은 분산형전원에게 적정 용량요금이 지급될 수 있도록 설계하였다. 매집된 분산형전원 사업자 모델은 재생에너지와 에너지저장장치로 구성되며, 연계점을 통해 전력시장에 참여하여 전력을 판매하거나 구매할 수 있다고 가정하였다. 설계한 방안에서 출력제공 당일 재생에너지 발전량은 재생에너지 공급인증서 가격으로 정산받을 수 있으며, 출력제공 전일 연계점에서의 예측 전력량과 출력제공 당일 연계점에서의 실제 전력량 중 최솟값은 계통한계가격과 용량요금으로 정산받을 수 있도록 하였다. 이와 같이 설계된 조건들은 모두 혼합정수선형최적화 문제로 모델링하기 위해 선형 제약조건과 목적함수로 변형되었다. 사례연구에서는 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과와 본 연구에서 제안한 방안으로 정산받을 경우의 수익 결과, 용량요금을 정산받지 않을 경우의 수익 결과를 비교하였다. 용량요금을 기존 방안으로 정산받을 경우, 제안한 방안으로 정산받을 경우, 용량요금을 정산받지 않을 경우의 순서대로 총수익 결과가 높게 나타났다. 계통한계가격, 중앙급전발전기에 적용되는 용량요금 단가에 따라 에너지저장장치 운전전략이 다르게 나타났고, 이는 전력판매수익, 에너지저장장치 운영비용, 용량요금 정산금 결과에 차이를 발생시켰다. 제안한 용량요금 정산 방안을 적용한 사례에서는 용량요금 정산금이 감소하였고, 분산형전원이 시간대별로 적정 용량요금을 정산받음을 확인할 수 있었다.

Nomenclature

Index

$t$ 시간

$s$ 출력제공 전일 발전량 시나리오

$\sigma_{s}$ 시나리오별 확률

Parameter

$smp_{t}$ $t$시간대의 계통한계가격

$REC_{t}$ $t$시간대의 재생에너지 공급인증서 가격

$P_{t,\:s}^{RES,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 예측한 $t$시간대의 재생에너지 발전량

$P_{t}^{RES,\:a}$ 출력제공 당일 $t$시간대의 재생에너지 발전량

$\omega^{V O \& M}$ 에너지저장장치 운영비용가격

$HCF_{t}$ 중앙급전발전기에 적용되는 $t$시간대의 용량요금 단가

$C^{RES}$ 재생에너지의 설비용량

$SOC^{\min}$ 에너지저장장치 잔존용량의 최솟값

$SOC^{\max}$ 에너지저장장치 잔존용량의 최댓값

$\eta^{ESS,\:eff}$ 시간변화에 따른 효율

$C^{ESS,\:PCS}$ 전력변환장치의 용량

$\eta^{Ch}$ 에너지저장장치의 충전 효율

$\eta^{Dch}$ 에너지저장장치의 방전 효율

Variable

$R_{t}^{Sell}$ $t$시간대의 전력판매수익

$C_{t}^{ESS}$ $t$시간대의 에너지저장장치 운영비용

$R_{t}^{C apac y}$ $t$시간대의 매집된 분산형전원에 지급되는 용량요금 정산금

$P_{t,\:s}^{PCC}$ 시나리오$s$에서 $t$시간대의 연계점에서의 전력량 (전일 예측 전력량과 당일 실제 전력량 중 최솟값)

$P_{t,\:s}^{PCC,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 연계점에서의 예측 전력량

$P_{t,\:s}^{PCC,\:a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 연계점에서의 실제 전력량

$P_{t,\:s}^{Ch,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 에너지저장장치 충전량

$P_{t,\:s}^{Dch,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 에너지저장장치 방전량

$P_{t,\:s}^{Ch,\:a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 에너지저장장치 충전량

$P_{t,\:s}^{Dch,\:a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 에너지저장장치 방전량

$CFVP_{t}$ 매집된 분산형전원에 적용되는 $t$시간대의 용량요금계수

$P_{t,\:s}^{C ap}$ 시나리오$s$에서 전일 예측한 $t$시간대의 재생에너지 발전량과 에너지저장장치 방전량을 합한 값과

시나리오$s$에서 당일 $t$시간대의 재생에너지 발전량과 에너지저장장치 방전량을 합한 값 중 최솟값

$SOC_{t,\:s}^{f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 에너지저장장치의 잔존용량

$SOC_{t,\:s}^{a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 에너지저장장치의 잔존용량

Binary Variable

$\delta_{t,\:s}^{fa}$ 시나리오$s$에서 $t$시간대의 전일 예측 발전량과 당일 발전량 중 하나를 결정하는 이진결정변수

$\delta_{t,\:s}^{C ap,\:fa}$ 시나리오$s$에서 전일 예측한 $t$시간대의 재생에너지 발전량과 에너지저장장치 방전량을 합한 값을 나타내는 경우와 시나리오$s$에서 당일 $t$시간대의 재생에너지 발전량과 에너지저장장치 방전량을 합한 값을 나타내는 경우 중 하나를 결정하는 이진결정변수

$\delta_{t,\:s}^{Ch,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 에너지저장장치가 충전되는 경우를 나타내는 이진결정변수

$\delta_{t,\:s}^{Dch,\:f}$ 시나리오$s$에서 출력제공 전일 $t$시간대의 에너지저장장치가 방전되는 경우를 나타내는 이진결정변수

$\delta_{t,\:s}^{Ch,\:a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 에너지저장장치가 충전되는 경우를 나타내는 이진결정변수

$\delta_{t,\:s}^{Dch,\:a}$ 시나리오$s$에서 출력제공 당일 $t$시간대의 에너지저장장치가 방전되는 경우를 나타내는 이진결정변수

Acknowledgements

This research was supported by Changwon National University in 2021~2022.

References

1 
K.-H. Chung, M.-G. Park, D. Hur, 2015, A Proposal of Institutional Prerequisites to the Participation of Virtual Power Plant in Electricity Market under the Smart Grid Paradigm, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 64, No. 3, pp. 375-383DOI
2 
W.-G. Park, J.-S. Kim, S.-M. Lim, C.-H. Kim, 2021, A Study on Photovoltaic Output Prediction Uncertainty and Intermittency Compensation Method, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 70, No. 7, pp. 961-968DOI
3 
H.-S. Myung, S.-H. Kim, 2019, The Study on the Method of Distribution of output according to Power Limit of Renewable Energy, Journal of Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers, Vol. 23, No. 1, pp. 173-180DOI
4 
Federal Energy Regulatory Commission Order No. 2222, Sept. 17, 2020, Participation of Distributed Energy Resource Aggregations in Markets Operated by Regional Transmission Organizations and Independent System Operators, Available: https://www.ferc.gov/.Google Search
5 
PJM, Mar. 31, 2021, Order 2222 Market Model Review, Available: https://www.pjm.com/Google Search
6 
MISO, Apr. 12, 2021, Order 2222 Market Model Review, Available: https://www.misoenergy.org/Google Search
7 
S.-Y. Yang, Y.-H. Kim, W. Lee, W.-J. Kim, 2021, The Power Brokerage Trading System for Efficient Management of Small-Scale Distributed Energy-Resources, The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences, Vol. 16, No. 4, pp. 735-742DOI
8 
PJM, Feb. 02, 2022, Order No. 2222 Compliance Filing of PJM Interconnection, L.L.C. Motion for Extended Comment Period, Available: https://wwwpjmcomGoogle Search
9 
National Grid ESO, May. 31, 2021, National Grid ESO Electricity Capacity Report, Available: https://wwwemrdeliverybody com/CM/Capacityaspx/Google Search
10 
S.-M. Kim, J.-S. Oh, O.-H. Kim, H.-O. Lim, C.-J. Moon, 2021, A Study on Decision Plan of Hosting Capacity for Distribution Feeder, The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences, Vol. 16, No. 4, pp. 653-660DOI
11 
KPX, Dec. 28, 2021, Rules for Korean Wholesale Electricity Market, Available: https://newkpxorkr/Google Search
12 
C.-H. Paik, 2019, Analysis of Capacity Factors and Capacity Credits for Wind Turbines Installed in Korea, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 39, No. 4, pp. 79-91DOI
13 
D.-W. Kim, G.-I. Kim, S.-B. Cho, W.-J. Choi, 2015, A Study on Improving Capacity Payments in the Korean Electricity Market, Korean Energy Economic Review, Vol. 14, No. 3, pp. 293-318Google Search
14 
W. Ko, H.-J. Choi, 2022, Profit Maximization Strategy Considering the Capacity Payment to a Photovoltaic Power Plant with an Energy Storage System According to the Forecast Error: Focusing on Korean Case, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engieers, Vol. 71, No. 4, pp. 574-584Google Search
15 
Public Data Portal, Accessed 27 October 2022, Korea South-East Power Co., Ltd. Solar power generation by time period, https://www.data.go.kr/index.doGoogle Search
16 
Korea Power Exchange, Accessed 27 October 2022, System marginal price in Jeju island, https://new.kpx.or.kr/smpJeju.es?mid=a10606080200&device=pcGoogle Search

저자소개

차성현(Seong-Hyeon Cha)
../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/au1.png

He received a B.S. degree in electrical engineering from Changwon National University in 2022, and has been attending a M.S. degree since 2022.

His research interest is a renewable energy, distributed energy resources and virtual power plants in electricity market.

고웅(Woong Ko)
../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.12.1746/au2.png

He received a B.S. degree in electrical engineering from Hanyang University, Seoul, South Korea, in 2013 and a Ph.D. degree in electrical engineering from Seoul National University, South Korea, in 2018.

Since 2019, he has been an Assistant Professor with the School of Electrical, Electronic and Control Engineering, Changwon National University, South Korea.