2.1 정산 규칙

제주 재생에너지 전력시장 시범사업의 일일 정산금은 하루전시장 결과, 실시간 시장 결과, 그리고 급전지시 결과를 입력으로 하여 매 거래시간 t에 대해 식 (1)과 같이 다섯 가지 항목의 합으로 산정된다^[3]. 본 절에서 다루는 정산 절차의 전체 흐름은 <그림 1>과 같으며, 하루전 입찰량 제출에서 시작하여 자원 유형 및 급전상황 판별, 임밸런스 페널티 적용, 용량 정산을 거쳐 최종 정산금이 도출되는 구조를 갖는다.

여기서 전력량 정산금 MEP는 DA 낙찰량 $P_{sched}$의 $SMP_{DA}$ 정산과 실시간 발전량 $P_{actual}$의 편차에 대한 $SMP_{RT}$ 정산의 합으로 정의된다. 본 연구에서는 KPX에서 공시되는 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 단위인 원/kWh를 사용하므로, MW 단위의 출력 및 편차 전력을 kW 단위 전력량으로 환산하기 위해 MW-kW 환산계수 $K = 1000\text{ kW/MW}$와 거래시간 간격 $\Delta t$를 적용한다. 따라서 $MEP_{t}$는 식 (2)와 같이 산정된다.

위 식 (2)를 정리하면 MEP는 실제 발전량을 실시간 가격으로 정산한 금액과, 하루전·실시간 가격차가 낙찰량에 반영되는 금액으로 구분할 수 있다. 이 중 $(SMP_{DA} - SMP_{RT})P_{sched} \cdot K \cdot \Delta t$ 항은 DA-RT 가격차 항을 나타내며 본 연구에서는 입찰량이 전량 낙찰되는 것으로 가정하므로 $P_{sched} = P_{DA,bid}$가 성립한다. 따라서 하루전 가격이 실시간 가격보다 높은 구간에서는 입찰량이 증가할수록 DA-RT 가격차 항도 증가한다. 본 논문에서는 이로 인한 정산수익 증가분을 ‘DA-RT 가격차 이득’이라 한다. 용량 정산금 TPCP는 자원의 실효용량에 대한 보상으로 식 (3)과 같이 정의된다. 여기서 EA는 실효용량(Effective Availability), RCP는 제주지역 기준용량가격(Reference Capacity Price), RPCF는 성과연동형 용량가격계수(Renewable Performance based Capacity Factor)이다. RPCF는 2026년 규칙 개정으로 도입된 계수로, 급전가능재생에너지 자원별 계통기여 능력을 평가하여 용량 정산금에 차등 적용된다.

임밸런스 페널티 IMBP는 식 (4)와 같이 정의되며, 급전지시 $P_{dispatch}$ 대비 실제 발전량의 편차가 허용오차 $cap \cdot \varepsilon$를 초과하는 경우 과발전, 부족발전 양방향 모두에 부과된다. 페널티 단가 $u_{imb}$는 시스템 임밸런스 상태에 따라 차등 적용되며 구체적 차등 구조는 3장에서 수식화한다. 이러한 양방향 구조는 재생에너지 입찰 시범사업 도입 초기(2023.8) 과발전 편차에만 페널티를 부과하던 비대칭 구조에서 2026년 규칙 개정을 통해 전환된 것이다^[5].

여기서 허용오차 $\varepsilon$는 기존 8%에서 2026년 6%로 축소되었으며 SMP가 음수가격이거나 출력제어 급전지시가 부여된 거래시간에는 1.5%가 적용된다. 본 시뮬레이션에서는 별표33^[5]에 따라 허용오차를 조건부 $\varepsilon(t)$로 적용하여, 정상발전 구간($SMP_{RT} > 0$ 및 $P_{dispatch} \ge RA$)에서는 $\varepsilon = 6\%(cap \cdot \varepsilon = 0.51\text{ MW})$를 음수가격·출력제어 구간에서는 $\varepsilon = 1.5\%(cap \cdot \varepsilon = 0.13\text{ MW})$를 사용한다. 구체적 조건부 적용식은 5장 식 (21)에 제시한다. 페널티 단가 $u_{imb}$ 및 입찰 하한가 등 단가 구성 요소는 3장에서 수식화한다. 마지막으로 기대이익 정산금 MAP와 변동비 보전 정산금 MWP는 식 (5), (6)과 같이 정의되며, 급전지시 또는 음수 입찰가로 인한 사업자 손실을 보전하기 위한 부가정산금이다.

위 식에서 $DA_{offer}$와 $RT_{offer}$는 각각 하루전시장 및 실시간시장에서 사업자가 제출한 입찰가격을 의미한다.

2.2 제도의 장점

현행 이중정산 제도의 장점은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 가격 변동에 대한 정산 손실 완화 효과를 가진다. 식 (2)의 RT 정산 항 $SMP_{RT}(P_{actual} - P_{sched})$는 $SMP_{RT}$와 실제 발전량 편차인 $(P_{actual} - P_{sched})$의 부호가 동일할 때 양의 값을 가진다. 따라서 하루전 시장에서 발전량을 낙찰받은 상태에서 $SMP_{RT}$가 음수로 하락할 경우, 사업자의 자발적 감발, 즉 $P_{actual} < P_{sched}$인 경우에는 실시간 정산에서 양의 수익으로 전환될 수 있다. 이는 별도의 추가 보상 장치 없이도 음의 SMP 구간에서 계통 친화적 운영을 유도할 수 있는 구조이다. 둘째, TPCP는 안정적인 기반 수익원으로 작용한다. 식 (3)의 TPCP는 자원의 실효용량에 기준용량가격과 성과연동형 용량가격계수(RPCF)를 곱하여 산정되며, RPCF를 통해 자원별 계통기여 성과에 따라 차등 지급된다. TPCP는 해당 시간에 실제로 발전한 양과 무관하게 지급되므로, 발전량에 비례하는 전력량 정산금(MEP)과 달리 시간대별 수익 변동이 거의 없다. 따라서 출력 변동성이 큰 재생에너지 사업자에게 안정적인 기반 수익원으로 작용하여 전체 수익의 변동성을 완화한다. 셋째, MAP는 음의 SMP 구간에서 발생할 수 있는 정산 손실을 완화한다. $SMP_{RT}$가 음수인 시점에 급전지시 이행으로 인해 실시간 정산에서 손실이 발생하더라도, 식 (5)의 MAP는 해당 손실을 일부 보전하는 안전장치로 작동한다. 넷째, 분산자원의 전력시장 직접 참여 경로를 제공한다. 기존 RPS(Renewable Portfolio Standard) 기반 정산이 REC 거래를 매개로 한 간접 참여 방식에 가까웠던 반면, 현행 제도는 재생에너지 사업자가 전력시장 입찰 및 정산 절차에 직접 참여할 수 있는 구조를 제공한다. 이는 향후 가상발전소(VPP) 및 집합전력자원의 전력시장 통합을 위한 제도적 기반으로 활용될 수 있다.

2.3 제도의 특징과 한계

현행 제도와 관련하여 본 연구가 주목하는 특징과 한계는 다음 두 가지이다. 첫째, IMBP는 도입 초기 과발전 편차에만 페널티를 부과하는 비대칭 구조였다. 이러한 비대칭 조건에서는 사업자가 입찰량을 예측 발전량보다 높게 설정할수록 과발전 페널티는 회피되는 반면 부족발전에 따른 추가 페널티는 발생하지 않아 합리적인 사업자가 예측 발전량보다 높은 입찰량을 선택할 유인을 갖게 된다. 그 결과 운영기관이 수신하는 입찰량이 실제 가용 발전량보다 과대 산정되어 발전계획 수립과 예비력 산정의 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 이러한 한계를 완화하기 위해 IMBP는 2026년 규칙 개정을 통해 부족발전을 포함하는 양방향 구조로 전환되었다^[5]. 다만 이러한 단방향 페널티에서 양방향으로의 전환이 주어진 입찰조건에서의 운영 및 정산 결과에 미치는 효과는 아직 충분히 분석되지 않았으며, 본 연구는 이를 시뮬레이션을 통해 평가한다. 둘째, 현행 정산항목에는 급전지시 추종 성능에 대한 명시적인 실시간 가격신호가 부족하다. 인버터 기반의 PV와 풍력 자원은 응답속도, 출력 제어 정확도, 계통연계 유지 성능 측면에서 자원별 차이가 존재한다. 용량 정산금에 성과연동형 용량가격계수(RPCF)가 도입되었으나, 이는 자원별 계통기여 능력을 용량 정산금에 차등 반영하는 계수로서 매 거래시간의 추종 정확도를 직접 보상하지는 않는다. 또한 현행 제도는 급전지시 불이행에 따른 IMBP 회피 유인은 제공하는 반면, 정확하고 신속한 추종 성능에 대한 별도의 보상 구조는 충분하지 않다. 다만 본 연구에서 제안하는 DIC는 유효전력 기준의 급전지시 추종오차를 보상하는 구조이므로, 직접적 적용 범위는 유효전력 출력 추종 정확도의 개선에 한정된다. 저전압 연속운전(Low Voltage Ride-Through, LVRT), 고전압 연속운전(High Voltage Ride-Through, HVRT), 무효전력 제어 및 전압 지원 기능은 별도의 동특성·전압응답 성능지표와 평가체계를 필요로 하며, 이를 반영한 성능기반 정산체계는 향후 연구에서 검토할 필요가 있다. 2025년 4월 발생한 이베리아반도 대규모 정전 사례는 이러한 별도 성능지표 논의의 필요성을 보여주는 배경 사례로 참고할 수 있다^{[12- 13]}. 이상의 두 한계는 서로 다른 운영 단계에 해당한다. 첫째는 입찰 및 편차 정산 단계의 페널티 구조 문제이고, 둘째는 실시간 운영 단계의 보상 신호 부재 문제이다. IMBP와 후술하는 DIC는 적용 단계가 서로 달라 병행할 수 있으며, DIC는 IMBP의 대체재가 아니라 현행 정산 구조에 실시간 추종 보상 신호를 추가하는 제도로 제안된다.

3.1 현행 양방향 IMBP의 의의와 한계

현행 양방향 IMBP는 과발전을 항상 처벌하여 급전지시 이행을 강제하는 동시에 부족발전에 대해서는 시스템이 부족하고 급전지시가 가용용량 이상인 구간 즉 과입찰로 급전지시가 부풀려진 상황을 선별적으로 처벌한다. 이로써 도입 초기 과발전 편차에만 페널티를 부과하던 비대칭 구조 대비 과입찰 조건의 정산상 이점을 일부 완화할 수 있다. 다만 부족발전 처벌이 음수가격 구간이나 급전지시가 가용용량 미만인 구간에서는 면제되어 과입찰 조건의 정산상 이점 감소 효과가 시스템 상태에 따라 제한적으로 나타난다. 또한 페널티 가격이 실시간가격 부호와 가용용량 관계에 따라 이산적으로 차등되어 시스템 임밸런스 정도를 연속적으로 반영하지는 못하며 정확한 급전지시 추종 자체에 대한 보상 신호는 포함하지 않는다. 이러한 한계에 따른 운영 및 정산 결과는 5장에서 정량적으로 분석하며 추종 성능에 대한 보상은 4장의 급전지시 이행 보상(DIC)에서 보완한다.

4.1 재생에너지의 성능기반 정산 제도

성능기반 정산안의 모델링을 위해 거래시간 t에서의 추종 오차를 식 (12)와 같이 정의한다. 추종 오차는 급전지시량과 실제 발전량의 절대 편차로 산정되며, 그 값이 작을수록 자원의 추종 성능이 우수함을 의미한다.

식 (12)의 추종 오차를 토대로 추종 성능 점수 score(t)를 식 (13)과 같이 정의한다. score(t)는 0과 1 사이의 값을 가지며 추종오차가 0일 때 1이 되고, 추종오차가 증가할수록 선형적으로 감소하여 $e_{track}(t) = cap \cdot \varepsilon(t)$에 도달하면 0이 된다. 또한, $e_{track}(t) > cap \cdot \varepsilon(t)$인 경우 score(t)는 0으로 유지된다. 이는 자원이 급전지시를 정확하게 추종할수록 높은 점수를 부여하여 보상이 증가하는 구조를 형성한다.

제안하는 급전지시 이행 보상금(DIC)은 식 (14)와 같이 정의한다.

여기서 $P_{ref}$는 DIC 정산을 위한 기준전력이다. 본 연구에서는 동일한 VPP 규모와 동일한 자원 구성에서 정산제도 간 상대적 효과를 비교하는 데 목적이 있으므로 $P_{ref} = 1\text{MW}$로 설정하였다. DIC 보상단가 $\beta$는 시장운영자가 설정하는 단위 보상가격으로, 본 연구에서는 40원/kWh를 분석 기준값으로 적용하였다. 이는 기준일 $SMP_{DA}$ 일평균 약 132원/kWh의 약 30%에 해당한다. 다만 $\beta = 40\text{원/kWh}$는 제도적으로 최적화된 값이 아니며, 보상단가 변화에 따른 영향을 확인하기 위해 0~100원/kWh 범위의 민감도 분석을 수행하였다. 과발전 페널티 단가 산정에 사용되는 $bid_{min}$은 별표33의 입찰 하한가인 -78원/kWh를 적용하였다. $u_{R}$은 별표33에서 예비력가격으로 정의되지만, 거래구간별 가격 시계열을 확보하기 어려워 본 연구에서는 $u_{R} = 0.10 \times \max(SMP_{RT}, 0)$으로 근사하였다. 이에 따른 기준일의 일평균 $u_{R}$은 약 11.9원/kWh이다. DIC는 거래시간별 시장가격이나 급전지시량에 별도의 가중치를 적용하지 않고, 추종점수 score(t)에 비례하여 지급되도록 설정하였다.

4.2 재생에너지의 성능기반 정산 제도 적용 효과

성능기반 정산안은 자원의 급전지시 추종 성능을 직접적인 보상 요소로 반영하므로, 응답속도와 출력 제어 정확도가 우수한 인버터 기반 자원에 대한 투자 유인을 제공할 수 있다. 특히 DIC는 용량 평가에 기반한 RPCF와 달리 에너지 정산 측에서 매 거래시간의 추종 정확도에 즉시 비례하는 보상을 제공하므로 양자는 상호 보완적으로 작동 가능하며 이는 유효전력 출력 제어·추종 성능의 개선을 유도하는 효과를 가질 수 있다. 또한 본 정산안은 IMBP의 페널티 회피 유인에 더해 능동적인 추종 유인을 제공한다는 점에서 사업자의 운전전략이 계통 운영 목표에 부합하도록 유도하는 역할을 한다. 그러나 본 개선안의 실효적 적용을 위해서는 다음과 같은 전제 조건에 대한 검토가 필요하다. 첫째, 자원별 추종 성능을 정량적으로 평가하기 위해서는 급전지시량과 실제 발전량을 동일한 시간 해상도에서 계측·기록할 수 있는 인프라가 필요하다. 둘째, 식 (14)의 보상 계수 $\beta$의 설정 수준에 따라 사업자의 투자 유인과 운영기관의 정산 부담이 달라질 수 있으므로, 보상 수준의 적정 범위에 대한 추가 분석이 요구된다.

5.1 MILP 모델링

앞서 구성한 VPP 모델을 기반으로, 재생에너지의 성능기반 정산 방식이 사업자의 운전 의사결정에 미치는 영향을 분석하기 위한 최적화 문제를 정식화한다. 사업자는 매 거래시간 자원의 출력을 결정하여 일일 정산수익을 극대화하는 운영 전략을 수립하며 이는 ESS의 충방전 모드 선택과 같이 이산 결정변수를 포함하는 MILP 문제로 표현될 수 있다. MILP는 사업자의 시점에서 (i) PV와 풍력 자원의 시간별 실제 출력, (ii) ESS의 시간별 충전·방전 출력 및 충방전 모드, 그리고 (iii) 결과적으로 PCC를 통해 계통에 인입되는 자원 합산 발전량을 결정함으로써 일일 누적 수익을 최대화하는 운영 전략을 도출한다. 각 거래시간 t에 대한 MILP의 외생 입력 u, 결정변수 x, 파생변수 y, 외생 파라미터 $\theta$는 다음과 같다.

$u = \{SMP_{DA}, SMP_{RT}, P_{dispatch}, \hat{P}_{PV}, \hat{P}_{WT}, P_{DABID}\}$

$x = \{P_{PV}, P_{WT}, P_{dis}, P_{ch}, u_{ESS}\}$

$y = \{P_{actual}, SOC_{k}, e_{+}, e_{-}\}$

$\theta = \begin{Bmatrix} P_{ESSMAX}, E_{cap}, \eta_{ch}, \eta_{dis}, SOC_{\min}, SOC_{\max}, \\ RA(t), cap, \varepsilon(t), bid_{\min}, \beta, r, u_{R}, P_{ref} \end{Bmatrix}$

여기서 u는 시뮬레이션 시나리오에 따라 입력되며 입찰량 $P_{DABID}$은 사전에 설정된 외생 입력값이다. 이에 따라 분석 대상은 사업자의 입찰량 선택이 아니라 주어진 입찰조건에서의 운영 및 정산 결과이며 의사결정변수 x는 식 (15)~(21)의 제약조건과 식 (26)~(28)의 목적함수에 의해 결정된다. y는 x로부터 식 (15)~(16) 및 정산 관련 식에 의해 종속적으로 산정된다. 각 변수·파라미터의 의미는 본 논문 부록 표 8에 정리한다. 거래시간 t의 자원 합산 발전량 $P_{actual}(t)$은 아래 식 (15)와 같이 PV, 풍력 발전과 ESS 충방전 값을 통해 정의되며 식 (15)의 $P_{actual}(t)$은 PCC를 통해 계통에 인입되는 실제 발전량으로 해당 값을 시장 정산의 입력으로 사용한다.

다음으로 ESS의 운전 모델링을 위해 충전상태(State of Charge, SOC) 동역학과 충방전 모드 상호 배타 제약은 식 (16)~(18)과 같다^{[14- 16]}. SOC 동역학은 충전 시 손실을 효율 $\eta_{ch}$로, 방전 시 손실을 효율 $\eta_{dis}$로 반영하여 다음 거래시간의 SOC를 산정하며 식 (16), 식 (17)에서는 이진 변수 $u_{ESS}(t)$를 통해 충전과 방전이 동일 시각에 동시에 발생하지 않도록 제한한다.

본 모델의 ESS는 15분 단위 에너지 스케줄과 거래시간 내부의 순시 추종에 함께 활용되므로 정격 출력의 비율 r과 SOC 운영범위의 양끝 $\Delta SOC_{res}$를 순시 조정예비력으로 예약하여 일일 최적화가 ESS를 한계까지 소진하지 않도록 한다. 본 모델에서는 $SOC_{\min} = 10\%$, $SOC_{\max} = 90\%$로 두되 조정예비력 확보를 위해 충방전 전력을 정격의 75%로 제한하고, 스케줄 단계 SOC 가용범위를 20~80%로 제한한다. 마지막으로 ESS의 초기 SOC는 50%로 설정하며, 분석 종료 시점의 SOC에는 별도의 종단 제약을 부과하지 않는다. 종단 제약을 부과하여 재계산한 경우에도 ESS를 운영하는 알고리즘의 일일 정산수익이 약 1.4~2.3% 감소할 뿐, 정산제도·운영 알고리즘 간 수익 순위와 기준일 과입찰 조건의 상대 비교 결과는 유지되었다.

PV와 WT의 모델링은 인버터의 출력 제어를 통해 가용 발전량 이내에서 임의의 출력을 선택할 수 있는 자원으로 모델링된다. 식 (19)에서 $\hat{P}_{PV}(t)$와 $\hat{P}_{WT}(t)$는 거래시간 t에서의 가용 발전량을 의미하며, 시뮬레이션에서는 발전 예측값에 시나리오별 예측 오차를 부가하여 산정한다. 사업자는 가용 발전량을 상한으로 하여 실제 출력을 결정하므로, $SMP_{RT}$가 음수로 형성되는 시간대 등에서는 자원을 감발하는 운전이 가능하다.

다음으로 모든 운영 알고리즘에 대해 식 (20)의 급전지시 이행 허용오차 밴드 제약을 공통으로 적용한다. 식 (20)의 허용오차 밴드는 별표33^[5]의 IMBP 산정에 사용되는 허용오차 기준 $\varepsilon(t)$를 모든 비교 조합에 동일한 운전 조건으로 적용하기 위한 공통 제약으로, 이를 통해 비교 대상 간 운전 가능 영역을 동일하게 유지하고, 제도 간 정산 결과의 차이가 허용오차 범위 내의 운영 차이를 중심으로 나타나도록 설계하였다. 식 (20)의 하한은 재생에너지 가용 출력만으로는 급전지시를 만족하기 어려운 경우까지 동일한 하한을 강제하지 않도록 가용 발전량을 고려하여 완화하였으며, ESS 보유 시 부족분의 보완 여부는 ESS 제약과 목적함수에 따라 결정된다. 이 공통 제약으로 인해 IMBP와 DIC가 유도하는 운전 차이는 허용오차 범위 내에서 일부 제한될 수 있으며, 따라서 본 연구의 결과는 동일한 허용오차 조건에서 IMBP 및 DIC 항이 유도하는 상대적 운전·정산 차이를 비교한 것으로 해석한다.

정산금 항목 중 MEP는 하루전 입찰량과 실제 발전량의 차이를 $SMP_{DA}$ 및 $SMP_{RT}$로 정산하는 식 (2)의 정의를 따른다. TPCP는 자원의 정격 가용용량에 비례하는 고정 보상으로 시간별 식 (3)에 따라 산정되며 본 시뮬레이션에서는 발전 결정과 무관하게 매 시간 동일한 값으로 가산된다. MAP와 MWP는 급전지시 또는 음수 입찰가로 인한 손실 보전을 위한 부가정산금이나 본 연구의 비교 대상인 IMBP 전환 및 DIC 도입에 의해 직접적으로 달라지는 항이 아니므로 정산제도 간 차이를 분리하여 분석하기 위해 목적함수에서는 제외하였다. 따라서 본 연구의 거래시간 t에 대한 사업자 수익 Revenue(t)는 다음 식 (22)와 같이 정의된다.

여기서 $IMBP_{t}^{X}$와 $DIC_{t}^{X}$는 정산 방식 $X \in \{C0, C1, C2\}$에 따라 적용되는 임밸런스 페널티 및 급전지시 이행 보상항이다. C0에서는 부족발전 페널티가 없던 과거(개선 전) 단방향 IMBP를 적용하고 C1과 C2에서는 2026년 개선된 현행 양방향 IMBP를 적용한다. 마지막으로 C2는 제안하는 DIC 정책을 적용한다. 본 연구에서는 단방향 IMBP 방식 C0, 현행 IMBP 방식 C1, 현행 IMBP에 급전지시 이행 보상을 추가한 제안 방식 C2를 비교하기 위해 각 케이스에서 사용되는 IMBP 항과 DIC 항을 식 (23)~(25)와 같이 정의한다.

식 (23)은 부족발전 페널티가 없던 과거 단방향 IMBP로, 식 (8)의 과발전 편차 $e_{+}(t)$가 허용오차 $cap \cdot \varepsilon(t)$를 초과하는 경우에만 페널티가 부과된다. 식 (24)는 현행 양방향 IMBP로 식 (9)~(10)의 페널티 단가 $u_{+}(t)$, $u_{-}(t)$에 의해 계통 및 급전 상황별로 차등 적용되며 식 (8)의 과발전 및 부족발전 편차가 허용오차 $cap \cdot \varepsilon(t)$를 초과하는 경우에만 페널티가 부과된다. 식 (25)는 급전지시 이행 보상금 $DIC_{t}$를 MILP 목적함수에 반영한 것으로, 추종오차 $e_{track}(t) = |P_{actual}(t) - P_{dispatch}(t)|$를 기반으로 산정한 score(t)에 따라 보상금이 결정된다. 이때 $P_{ref} = 1\text{ MW}$는 동일한 VPP 규모와 자원 구성에서 정산제도별 결과를 비교하기 위한 기준전력이며 $K = 1000\text{ kW/MW}$는 출력을 MW에서 kW로 환산하기 위한 단위 환산계수이다. 두 값은 서로 다른 역할을 하며, $P_{ref}$는 제도적으로 최적화된 값이 아니다. VPP 규모가 달라질 경우에는 기준전력과 보상 수준의 적정성을 별도로 검토할 필요가 있다. 이와 별개로 현재 산식에서는 DIC 보상액이 허용오차 경계에 가까워질수록 0으로 감소하고 IMBP 페널티액은 경계 초과 후 0부터 증가하므로, 정산금액에 불연속적인 상황은 발생하지 않는다. 경계 부근 유인 구조에 대한 한계는 6장에서 정리한다. 이상의 정산 항목과 식 (15)~(21)의 자원 제약을 결합하면 각 케이스의 일일 누적 수익을 최대화하는 MILP 목적함수는 식 (26)~(28)과 같이 표현된다.

본 연구에서는 양방향 IMBP 전환과 DIC 도입에 따른 정산 및 운영 변화를 비교하기 위해 목적함수 식 (26)~(28)에서 MAP와 MWP를 제외하였다. 다만 MAP는 음수 SMP 구간에서 급전지시 이행에 따른 손실을 일부 보전하므로, 이를 제외할 경우 해당 구간에서 감발 및 급전지시 추종 운전의 경제성이 충분히 반영되지 않을 수 있다. 따라서 음수 SMP 구간의 운영결과는 이러한 조건을 고려하여 해석할 필요가 있으며, MAP와 MWP를 포함한 정량 분석은 향후 연구과제로 남긴다.

5.2 시뮬레이션 결과 비교 분석

2026년 개선·시행된 현행 양방향 IMBP의 효과(과거 단방향 대비)와 본 연구가 제안하는 급전지시 이행 보상(DIC)의 정책 효과를 정량적으로 평가하기 위해 다자원 VPP를 대상으로 5.1절에서 제시한 목적함수 기반 MILP 시뮬레이션을 수행한다. 정산제도(C0, C1, C2)와 운영 알고리즘(J0, J1, J2)의 조합에 따른 일일 정산수익을 산정하고 동일 자원 및 시장 입력 조건에서 정산제도 차이가 사업자 수익에 미치는 영향을 평가한다. 분석은 24시간 일일 정산 합계를 기준으로 한다.