3.1 ESS 연계 On-site PPA의 경제성 평가 모델

높은 ESS의 초기투자비와 O&M 비용 그리고 운영 전략은 경제성 확보에 영향을 미치는 주요 요인이다. 본 연구에서는 ESS 설비를 배터리와 PCS로 구분하여 설비용량 조합 s에 따른 경제적 편익을 분석한다. ESS가 연계된 On-site PPA의 시나리오별 순현재가치는 운영에 따른 연간 수익에서 ESS의 O&M 비용과 초기 투자비를 반영하여 산출되며, 식 (1)과 같이 정의된다. 여기서 $s$는 PCS의 용량과 배터리의 용량 변화에 따른 시나리오($s=1, \cdots, S$), $TP_{s}$는 배터리와 PCS의 용량조합 시나리오 $s$ 별 순현재가치를 나타내며, $y$는 1년 단위 시간 간격($y=1, \cdots, N$), $B_{s, y}$는 $y$차 년도의 수익, $C_{s, y}^{ess.om}$는 ESS O&M 비용, $CA_{s}^{ess}$는 ESS 초기 투자비, $r$은 할인율을 나타낸다.

모든 시나리오 $s$ 중 가장 높은 편익을 $TP^{*}$로 나타내면 식 (2)와 같이 표현할 수 있으며, 이는 PV가 연계된 RE100 수용가의 운영 환경을 반영하여 주어진 조건에서 가장 합리적인 설비 용량 결정에 따른 순현재가치를 나타낸다. 여기서 $s^{*}$는 이익 극대화를 달성할 수 있는 PCS와 배터리 용량 조합 시나리오를 의미하며, 식 (3)과 같이 나타낼 수 있다.

본 연구에서는 ESS 연계에 따른 운영 수익을 배터리와 PCS의 용량 조합별 1시간 단위 최적 운영 전략을 통해 도출한다. 전기요금과 PV 발전량의 계절별 변동성을 반영하기 위해 연간 운영 수익을 산정하며, 배터리 수명 주기 동안의 경제성을 평가하기 위해 배터리 노화를 고려한다. 여기서 ESS의 운영 C-rate은 PCS 용량으로 가정하였으며, 최적 운영 모델의 세부 내용은 3.2에서 상세히 다룬다.

3.2 ESS 최적운영에 따른 연간 수익 모델

식 (1)에 적용된 각 시나리오 $s$의 연간 수익은 자가소비형 PV를 고려한 수용가의 전기요금과 PPA를 통해 지불해야 하는 전기요금, 그리고 DR 운영에 따른 수익의 합으로 구성되며, 식 (4)과 같이 나타낼 수 있다.

여기서 $d$는 하루 단위 일자 간격($d=1, \cdots, D$), $t$는 1시간 단위 시간 간격($t=1, \cdots, T$)을 나타내며, $P_{s, d, t}^{tou}$는 $t$시간에서 발생하는 수용가의 종별에 따른 사용량 요금 [원/kWh], $l_{s, d, t}^{net}$는 $t$시간에서 한국전력공사로부터 수전 받는 에너지량 [kWh], $P^{ppa}$는 PPA 계약단가 [원/kWh], $q_{s, d, t}^{ppa.load}$는 $t$시간에 PV 발전 및 ESS 방전을 통해 자가소비하는 에너지량 [kWh], $q_{s, d, t}^{ess.\eta .tot}$는 $t$시간에 ESS의 충·방전 시 효율로 인해 발생하는 손실량 [kWh], $q_{s, d, t}^{pv.sp}$는 $t$시간에 자가소비되지 않는 잉여전력량 [kWh] 그리고 $DR_{s}$는 DR 참여에 따른 수익을 의미한다.

식 (5)는 순수요 함수로 한전으로부터 수전 받는 에너지의 양이 기존 전기소비량에 PV와 ESS를 통해 자가소비되는 에너지량을 차감한 값과 같아야 한다는 제약을 나타내는 식이다.

여기서 $Q_{d, t}^{load.old}$는 $t$ 시간에 소비되는 수용가의 기존 전기소비량[kWh]을 나타낸다.

식 (6)은 각 시점에서의 순 발전량을 기준으로 수용가 자가소비 전력, 잉여전력, ESS 충전량 및 방전량의 총합이 기존 PV의 시간별 발전량과 일치해야 함을 나타내는 제약 조건이다.

여기서 $Q_{d, t}^{pv.old}$는 $t$ 시점에서의 PV 발전량[kWh], $q_{s, d, t}^{ess.ac.c}$는 $t$ 시점에서 ESS의 AC 기준 충전량 [kWh], $q_{s, d, t}^{ess.ac.d}$는 $t$ 시점에서 ESS의 AC 기준 방전량 [kWh]을 나타낸다.

식 (7)은 총 ESS 충·방전 효율 소비량 함수로 플랫폼 사업자가 RE100 수용가에게 충·방전 효율로 인해 소비되는 에너지량을 PPA 비용으로 부과하기 위한 함수를 나타낸다.

여기서 $q_{s, d, t}^{ess.bet.c}$는 $t$ 시간에서 배터리를 기준으로 산출되는 충전량 [kWh], $q_{s, d, t}^{ess.bet.d}$는 $t$ 시간에서 배터리 기준 방전량 [kWh]을 나타낸다.

식 (8)과 (9)는 ESS의 충·방전 효율 함수로 $\eta^{c}$와 $\eta^{d}$는 각각 충전효율 [%] 및 방전효율 [%]을 나타낸다.

식 (10)과 (11)은 ESS 충·방전 정격용량 제약으로, 여기에서 $Q_{s}^{ess.pcs}$는 ESS의 정격용량 [kW], $\mu_{s, d, t}^{ess.c}$와 $\mu_{s, d, t}^{ess.d}$는 각각 충전과 방전에 대한 이진변수를 의미한다.

식 (12)과 (13)은 ESS의 SOC(state of charge) 제약으로 $Q_{s, d, t}^{soc.\min}$는 $t$ 시점에서 ESS의 최소 SOC [kWh], $Q_{s, d, t}^{soc.\max}$는 $t$ 시점에서 ESS의 최대 SOC [kWh], $Q_{s, d}^{soc.init}$는 운영일 초기 보유 SOC [kWh]를 나타낸다.

본 연구의 배터리 노화 계산은 문제의 복잡도를 고려하여 연차별 열화율을 적용하고, 이에 따라 연 단위로 배터리의 가용 가능 용량을 갱신한다 ^[14]. (14)는 배터리 노화에 따른 용량 감소를 나타내며, 이를 반영한 ESS의 SOC 제약은 식 (15)와 같이 정의할 수 있다 ^[14]. 여기서 $Q_{s}^{bett.new}$는 노화를 고려한 $y$연차의 배터리 가용가능 용량 [kWh], $\alpha_{s}$는 시나리오 $s$별 열화율, $Q_{s}^{bett.0}$는 초기 배터리 용량 [kWh], 그리고 $\beta_{s, d, t}$는 $t$ 시간에서의 배터리 SOC를 나타낸다.

4.1 경제성 평가 환경 설정

본 연구의 사례연구는 단일 수용가를 기준으로 1 MW PV가 설치된 환경을 대상으로 하며, PV 데이터는 실제 수용가의 위치를 기반으로 반경 50 km 내 플랫폼 기업이 실제 모니터링하고 있는 발전소 데이터를 활용하여 도출하였다. 총 593개소 PV 발전소의 연도별 월간 평균 발전시간은 3.29 h ~ 3.63 h으로 나타났으며, 이를 고려하여 PV 발전소의 예상발전량을 산정하고 경제성 평가에 적용하였다. 그림 2는 평균 발전시간을 보여준다.

수용가의 경우, 2022년 한 해 동안 약 383 GWh의 전력을 소비한 실제 고객을 대상으로 하며, 표 3과 4는 해당 수용가의 주요 계약 정보와 적용 요금제(산업용(을) 고압B 선택 2)를 나타낸다 ^[15]. 해당 수용가는 경부하 시간대에 전력 사용이 집중되고, 반대로 중부하 및 최대부하 시간대에는 전력 소비가 상대적으로 낮은 부하 특성을 보인다. 이러한 부하 특성은 그림 3을 통해 확인할 수 있다.

사례연구 설정은 표 5를 통해 확인할 수 있다. 여기서 PPA 계약 단가는 200원/kWh로 설정하였으며, 전력량 요금은 2025년 기준으로 적용하였다. ESS의 설비 용량은 배터리와 PCS로 구분하여 총 25 개의 시나리오(s1~s25)를 구성하였으며, 구체적인 시나리오 설정은 표 6에서 확인할 수 있다. ESS 투자비와 O&M 비용은 용량 별 가격 변동을 고려하여 적용되었으며, 그림 4는 ESS 용량 별 투자비 및 O&M 단가를 보여준다 ^[16], ^[17]. ESS의 열화율은 C-rate에 따른 노화 가속을 고려하여 1~4%로 설정하였다 ^[14], ^[18].

3장의 경제성 평가 모델은 Matlab 환경에서 구현되었으며, 3.2장의 ESS 최적 운영에 따른 연간 수익 모델은 MILP(Mixed integer linear programming)로 최적해를 도출하였다.

4.2 자가소비형 PV 대상 사례 분석 (Case 1)

Case 1은 수용가 관점에서 자가소비형 PV 설치에 따른 전기요금 변화를 분석한다. 특히 직접거래계약 단가 변동에 따라 수용가가 부담하게 되는 연간 전기요금 수준의 변화를 시뮬레이션 한다.

그림 5는 2022년 수용가 전력 사용량과 2025년도 전력량요금 단가를 기준으로, 직접 PPA 계약단가를 140원/kWh에서 200원/kWh까지 변화시킬 경우 RE100 수용가 측면에서의 경제성 평가 결과를 나타낸다. 분석 결과, 가정한 최고 단가인 200원/kWh로 계약을 체결하더라도 수용가에게는 연간 약 1천 4백만 원의 경제적 편익이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 PV를 설치하지 않은 경우 수용가의 전력 구매단가가 206.59원/kWh로 형성되어 있기 때문에 자가소비형 PV의 에너지 구매단가를 200원/kWh로 고정해도 단위 전력당 약 6.59원의 비용 절감 효과가 발생하기 때문이다. 다만 수용가의 전력소비량, 계약 종별 및 계약전력에 따라 평균 전력 구매단가가 달라질 수 있으므로 자가소비형 PV의 경제성은 수용가별로 상이할 수 있다.

4.3 ESS 연계 사례 분석 (Case 2)

Case 2는 2025년도 전기요금 체계를 기반으로 자가소비형 PV를 활용하는 RE100 수용가의 ESS 연계 시 발생하는 경제성 평가를 다룬다.

ESS 연계 운영 후 배터리 수명 기간 동안의 수익은 s21에서 약 3억 2천만 원으로 최대 증가를 보였으며, s5에서는 약 8백만 원으로 나타나 최소 수익 증가를 보였다. 이러한 결과는 ESS의 충·방전 유연성으로 인한 것으로, 운영 전략에 따른 수익 증가를 기대할 수 있음을 의미한다.

이러한 수익 증가에도 불구하고, 배터리 투자비와 O&M 비용을 고려하였을 때 배터리 수명 기간 동안의 B/C(Benefit and cost ratio) 는 평균 0.15로 나타나 경제적으로 타당성이 없는 것으로 나타났다. 수익과 달리 비용 요소를 고려하였을 때 s6이 0.20으로 상대적으로 가장 높은 B/C를 보였으며, s1이 0.19로 두 번째로 높은 결과를 보였다. 반대로 s5는 B/C 0.08로 가장 낮은 결과를 보였다. ESS 연계 운영에 따른 시나리오별 B/C 분석 결과는 그림 6에서 확인할 수 있다.

4.4 DR을 고려한 ESS 연계 사례 분석 (Case 3)

본 절은 4.3의 사례연구 환경을 기준으로 DR 시장 참여를 고려한 경제성 평가를 다룬다. RE100 수용가에서 ESS를 기반으로 참여할 수 있는 DR 시장은 일반 DR, Fast DR, 및 Plus DR이 있으며, 표 7은 참여용량 1 MW 기준 각 DR 시장 별 예상 수익을 나타낸다 ^[19].

DR 시장 참여를 고려하였을 때, 총 25개 시나리오 중 8개를 제외한 17개의 시나리오에서 경제성이 확보될 수 있는 것으로 나타났다. 그림 7은 DR 참여를 고려한 ESS 연계 운영 시나리오별 B/C 분석 결과를 보여준다. 배터리 수명기간 동안의 경제성 확보가 가능한 시나리오들의 평균 순수익은 약 3.9억 원으로 나타났으며, 평균 B/C 1.235로 나타났다. 이중 s23에서 약 9억 8천만 원으로 가장 높은 순수익이 발생함을 보였으며, B/C는 1.812로 나타나 순수익과 투자 효율성 측면에서 가장 우수한 결과를 보였다.

이와 유사하게 s24 역시 약 8억 2천만 원으로 상대적으로 높은 수익이 발생함을 보였으며, B/C는 역시 1.809로 나타나 높은 투자 효율성을 보였다.

경제성 확보가 어려운 7개 시나리오는 모두 운영 C-rate이 0.25와 2로 나타났다. 이러한 결과는 0.25 C-rate의 경우 상대적으로 낮은 가용 가능 용량으로 인해 DR 운영 수익이 낮고, 2 C-rate의 경우 반대로 높은 가용 가능 용량을 갖지만 배터리 열화 가속으로 인해 수명 주기까지의 수익이 낮아 발생한 것으로 분석되었다. 그러나 배터리 용량이 6 MWh 이상일 경우, 규모의 경제로 인한 비용 효율성으로 인해 0.25 C-rate에서도 경제성이 확보될 수 있음을 보였다. 이러한 특성은 그림 8에서 확인할 수 있다.

그림 9는 시나리오별 배터리 수명 기간 동안의 투자비 회수 기간을 나타낸다. 경제성이 확보된 17개 시나리오의 배터리 수명은 약 6년에서 15년 수준으로 분석되었다. 여기서 B/C가 높은 시나리오 s23과 s24는 배터리 열화를 고려할 때 각각 12년과 11년의 수명주기를 가지는 것으로 나타났으며, 각각 6년과 5년 차에 투자비 회수가 가능한 것으로 나타났다. 반대로 s16의 경우, 0.25 C-rate의 운영으로 인해 배터리 수명은 상대적으로 길지만(15년) 낮은 운영 수익으로 인해 회수 기간 14년으로 나타났다.

이와 같이 ESS의 배터리 수명은 운영 C-rate에 큰 영향을 받으며, 이는 운영으로 인한 수익성에도 직접적으로 연결된다. 그림 10은 1,000 kWh의 배터리 용량에서 PCS 용량(250 kW, 500 kW, 1,000 kW, 2,000 kW)을 기준으로 최대 운영 C-rate의 변화가 배터리 수명 및 B/C에 미치는 영향을 보여준다. 여기서 PCS 용량 제약으로 인해 최대 운영 C-rate은 0.25~2 범위를 가진다. 그림 10에서 C-rate이 0.25와 2의 경우 B/C가 약 0.858 이하로 분석되어 경제적 타당성이 없음을 확인할 수 있다. 반면, 0.5 C-rate에서는 B/C가 1.546으로 가장 높은 투자 효율성을 보임을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 C-rate이 높을수록 전력 요금 절감과 DR 참여를 통한 수익 증대가 가능하지만, 배터리 열화가 가속되어 수명 주기 동안 활용 가능한 용량이 감소하기 때문이다. 반대로 낮은 C-rate은 상대적으로 낮은 투자비와 장기적인 배터리 사용의 이점이 있으나, 충·방전 속도의 제약으로 인해 운영 수익이 상대적으로 낮기 때문이다. 이러한 분석 결과는 On-site PPA 환경에서 비용 효율적인 ESS 설비 용량 선정을 필요로 함을 보여주며, 배터리 수명을 고려한 운영 전략을 통해 수익과 비용 간의 최적의 균형(trade-off)을 도출하는 것이 중요함을 시사한다.