최봉기
(Bong-Gi Choi)
1
오병찬
(Byeong-Chan Oh)
1
손은태
(Eun-Tae Son)
2
김동민
(Dong-Min Kim)
2
김성열
(Sung-Yul Kim)
3†iD
-
(Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Keimyung Univerity, Korea)
-
(Dept. of Electrical Engineering, Dongshin University, Korea)
-
(Dept. of Electrical Energy Engineering. Keimyung University, Korea)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
Fuel cell, ESS, Thermal storage tank, Emergency disaster, Shelter
1. 서론
최근 각국에서 빈번하게 발생하는 재난으로 우리나라 또한 재난상황에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라는 행정안전부 산하의 재난안전관리본부 등 여러
기관들이 예측 불가하고 다양하게 발생하는 재난에 대비하고 있다. 특히 지진이나 홍수 등 가옥이 파손되거나 주거생활이 불가능한 상황이 되면 수많은 이재민들이
발생한다. 경우에 따라 재난상황의 지속기간이 불확실하기 때문에 장기적인 재난상황을 대비하여 대피소를 운영할 필요가 있다. 국립재난안전 연구원의 “지진대피소
지정·운영 기준 개발”에 의하면 이러한 상황에 대비하여 이재민들에게 재난 기간 동안 취침과 기거의 장을 제공하고 위생관리를 도모하기 위한 세면장 및
목욕시설의 구비 등 다양한 기준을 설정하고 있다[1].
최근 연료전지의 개발로 그리드 내 전기 및 열에너지 공급이 활발해지고 있다. 또한 연료전지는 도시가스뿐만 아니라 수소를 원료로 하기 때문에 재난 시
도시가스 공급이 불가능한 상황에서 수소를 이용하여 안정적인 발전 및 발열이 가능하기 때문에 재난 대피소에 적합한 발전원이다.
따라서 본 논문에서는 재난 대피소에 필요한 비상부하를 선정하고 이를 기준으로 부하 평활 과정을 통해 일일 부하곡선을 산출한다. 이는 일일 피크부하가
높아짐에 따른 설비용량 증대를 억제하기 위함이다. 산출된 일일 부하곡선을 기준으로 수용인원수에 따라 대피소에 필요한 전기와 열에너지를 충당할 수 있는
연료전지 및 에너지저장장치 용량을 산정하고자 한다.
2. 재난 시 비상부하 및 수용인원 선정
본 논문에서 가정하는 대피소는 국립재난안전 연구원의 “지진대피소 지정·운영 기준 개발”에 근거하여 면적 3.3m2당 수용인원 1명을 기준으로 하고 공공건물, 학교시설, 교회, 마을회관 등 내진설계가 적용된 시설물을 이용하여 재해 발생으로 피해를 입은 이재민,
일시 대피자 등에게 재해 구호물자를 지급하고 일정 기간 동안 생활하는 공간을 제공할 수 있도록 한다. 또 피난생활에 필요한 최소한의 인프라가 갖추어져야
한다. 위 보고서에서는 취사장, 전기, 수도, 위생과 관련된 비상부하들을 언급하고 있으며 본 논문에서는 조명, 냉·난방기를 최소한의 전기 비상부하로
선정하였다. 하지만 재난상황이 장기화되는 상황을 고려하여 기타 편의 시설인 냉장고, 세탁기 및 휴대폰 충전기 등의 예비전력을 추가적으로 고려한다.
그뿐만 아니라 이재민들의 위생관리를 도모하기 위하여 세면장이나 목욕시설 등 급탕 비상부하를 선정한다.
3. 재난 시 계절별 일일 열·전기 부하 분석
본 논문에서는 재난 비상부하를 크게 전기부하와 급탕부하로 구분한다. 재난 대응형 발전원을 구성하기 위해서는 그리드의 에너지원별 부하 패턴 분석이 선행되어야
한다. 따라서 계절과 수용인원수에 따라 필요한 전기부하와 급탕부하를 분석하고자 한다.
3.1 재난 시 전기 비상부하 구성
본 논문에서 구성한 전기 비상부하는 냉·난방 부하를 제외하면 대체로 연간 일정한 부하패턴을 가진다. 예를 들어 피크부하를 최소화하기 위해 조명의 점등시간을
일몰 시각 이후부터 취침 시각 이전까지로 설정하고 세탁기의 사용시간을 이재민의 휴식에 영향을 끼치지 않는 오전 10시부터 오후 6시까지로 설정한다.
추가적으로 냉장고, 휴대폰 충전기, 예비전력은 상시 부하로 적용한다. 즉 냉·난방 부하가 발생하지 않는 계절에는 일몰 시각에 의해서만 부하패턴의 변화가
발생하기 때문에 연간 일정한 부하패턴을 가진다.
따라서 본 논문에서는 냉·난방 부하가 발생하지 않는 봄· 가을과 냉·난방 부하가 발생하는 여름·겨울을 구분하여 피크부하를 가정하고자 한다. 이때 수용인원
100명 당 봄·가을의 전기 비상부하 구성은 표 1과 같고 냉·난방 부하를 고려한 여름·겨울의 전기 비상부하 구성은 표 2, 표 3과 같다[2].
표 1. 봄·가을 전기 비상부하 구성
Table 1. Composition of emergency load for Spring and Fall
Emergency load
|
Rated power[W]
|
Quantity
|
lighting
|
400
|
7
|
washing machine
|
300
|
2
|
phone charger
|
15
|
30
|
refrigerator
|
30
|
1
|
backup power
|
500
|
1
|
표 2. 여름 전기 비상부하 구성
Table 2. Composition of emergency load for Summer
Emergency load
|
Rated power[W]
|
Quantity
|
lighting
|
400
|
7
|
washing machine
|
300
|
2
|
phone charger
|
15
|
30
|
refrigerator
|
30
|
1
|
backup power
|
500
|
1
|
cooling load
|
22000
|
0.5
|
표 3. 겨울 전기 비상부하 구성
Table 3. Composition of emergency load for Winter
Emergency load
|
Rated power[W]
|
Quantity
|
lighting
|
400
|
7
|
washing machine
|
300
|
2
|
phone charger
|
15
|
30
|
refrigerator
|
30
|
1
|
backup power
|
500
|
1
|
heating load
|
26000
|
0.5
|
이때 조명의 경우에는 수용인원 증가에 상관없이 400[W]의 조명 7개를 고정적으로 점등할 것을 가정한다. 표 1-표 4에서 구성된 계절별 비상부하와 시간대별 가동시간을 기준으로 수용인원 100명 당 전기 부하패턴은 다음과 같다.
표 4. 시간대별 전기 부하의 가동시간
Table 4. Operation time of load by time of day
Emergency load
|
Operating time
|
lighting
|
18시 ~ 22시(spring·fall)
19시 ~ 22시(summer)
17시 ~ 22시(winter)
|
washing machine
|
10시 ~ 18시
|
cooling and heating load
|
12시 ~ 14시
15시 ~ 17시
|
그림. 1. 봄·가을 예상 피크부하 패턴
Fig. 1. Expected Peak Load Patterns in Spring and Fall
그림. 2. 여름 예상 피크부하 패턴
Fig. 2. Expected Peak Load Patterns in Summer
그림. 3. 겨울 예상 피크부하 패턴
Fig. 3. Expected Peak Load Patterns in Winter
3.2 재난 시 급탕 비상부하 구성
본 논문에서 구성한 급탕 비상부하는 온수 42°C를 기준으로 세면 및 샤워에 1인당 하루 평균 30L를 사용한다고 가정한다. 또 발전·열원 및 에너지저장장치의
용량 산정을 위해 시간별 급탕부하 패턴을 기상 시간과 취침 전 시간을 기준으로 두 개의 정규분포를 이용하여 설정한다. 또 이때 기상시간을 오전 9시,
취침 전 시간을 오후 9시로 설정하고 두 정규분포는 표준편차 1.5를 가지고 수용인원 증가에 따라 총 급탕 사용량은 선형적으로 증가한다고 가정한다.
급탕 비상부하는 전기 비상부하와는 상이하게 계절별 구분 없이 동일한 패턴을 이용하여 분석한다.
그림. 4. 정규분포를 이용한 급탕부하 설정
Fig. 4. Hot-water load using normal distribution
4. 재난 시설의 발전원 구성
본 논문에서 설정한 계절별 비상부하를 기준으로 발전원 및 에너지저장장치의 용량을 구성한다. 전기와 열을 동시에 생산하는 연료전지는 발전량 및 발열량이
운전율에 따라 일정하기 때문에 BESS 및 축열조를 이용하여 부하 패턴에 맞게 전력 및 열 공급을 스케줄링한다[3-6]. 이때 봄·가을의 전기 피크부하 패턴은 여름·겨울에 비해 현저히 낮은 수준이기 때문에 여름·겨울의 발전원 구성으로 봄·가을의 피크부하를 충분히 충당할
수 있다고 가정하고 봄·가을의 발전원 구성은 생략한다. 본 논문에서 제안한 기법을 설명하기 위해 정의된 표기법은 다음과 같다.
$n$ : 수용인원[100명 기준]
$C _{FC,s,elec}$ : 전기 비상부하 관점의 연료전지 설비용량[kW]
$C _{FC,heat}$ : 급탕 비상부하 관점의 연료전지 설비용량[kW]
$C _{BESS} (t)$ : 시간 t의 BESS에 존재하는 전력량[kWh]
$C _{HESS} (t)$ : 시간 t의 축열조에 존재하는 열량[kcal]
$C _{FC}$ : 연료전지 설비용량[kW]
$E _{elec,n,s} (t)$ : 수용인원 n에 따른 계절 s에서 시간 t별 전기 부하량[kWh]
$E _{heat,n} (t)$ : 수용인원 n에 따른 시간 t별 급탕 부하량[kcal]
$P _{BESS} (t)$ : 시간 t에 BESS로 유입되는 전력량[kWh]
$P _{FC,elec} (t)$ : 시간 t에 연료전지의 발전량[kWh]
$P _{HESS} (t)$ : 시간 t에 축열조로 유입되는 열량[kcal]
$P _{FC,heat} (t)$ : 시간 t에 연료전지의 발열량[kcal]
$P _{heat}$ : 연료전지 1kW당 시간별 열 생산량[kcal/h]
$T _{rise}$ : 상승온도[°C]
$V$ : 1인당 하루 온수 사용량[L]
$\eta _{c}$ : BESS의 충전효율
$\eta _{d}$ : BESS의 방전효율
발전원 용량으로는 식 (3)과 같이 계절에 따라 전기 비상부하와 급탕부하를 모두 충족할 수 있는 연료전지 설비 용량을 산정한다.
식 (4)와 같이 BESS로 충전되고 방출되는 전력량에 따라 식 (5), 식 (6)과 같이 충·방전 효율을 고려하여 BESS 내부의 시간에 따른 전력량을 산정한다. BESS의 용량은 상이하게 발생하는 일간 전기 비상부하에 따라서
식 (7)과 같이 BESS 내부의 최대 전력량으로 산정한다[7].
또, 축열조의 용량도 BESS의 용량과 마찬가지로 식 (8)과 같이 축열조로 저장되고 사용되는 열량을 식 (9)와 같이 시간에 따른 축열조 내부의 열량을 산정한다. 따라서 축열조의 용량은 일간 급탕 비상부하에 따라서 식 (10)과 같이 축열조 내부의 최대 열량으로 산정한다[8].
5. 사례연구
사례연구에서는 재난 시 A 대학교 내에 운영되고 있는 체육관을 대피소로 운영하는 것으로 가정하였다. 체육관 내 이재민들이 임시적으로 거주할 수 있는
면적 약 1,231m2 에 소요면적 3.3m2당 수용인원 1명으로 설정하였을 때 최대 수용인원은 총 373명이다. 본 사례연구에서는 100명 단위의 수용인원을 분석하기 위해서 최대 400명의
이재민을 수용하는 것으로 설정하였다. 국립재난안전 연구원의 “지진대피소 지정·운영 기준 개발”에 근거하여 사례연구에 적용할 비상부하는 전기 비상부하와
급탕 비상부하로 구분하며 조명, 세탁기, 냉·난방기, 냉장고, 휴대폰 충전기, 예비전력, 온수시설 등으로 구성하였다. 상시 부하로는 냉장고, 휴대폰
충전기, 예비전력을, 시간대별 비상부하로는 조명, 세탁기, 냉·난방기로 구성하였다.
그림. 1-그림. 3에서 봄·가을의 피크부하 패턴은 여름·겨울의 피크부하 패턴에 비해 현저히 낮은 것을 직관적으로 알 수 있다.
그림. 5. 연료전지를 활용한 대피소 운영방안 알고리즘
Fig. 5. An algorithm for the operation of shelter using fuel cell
그림. 6. A 대학교 체육관 도면
Fig. 6. Floor plan of A university gym floor plan
급탕 부하의 경우 표준편차 1.5를 가지는 2개의 분포를 이용하여 수용인원 400명 기준의 하루 총 사용 열량을 산정한다. 본 연구에서는 세면 및
샤워시설에 1인당 42°C의 온수 30L를 하루 동안 사용한다고 설정하고, 또 급수온도 5°C, 연료전지 1kW당 시간별 열 생산량 1200kcal/h로
가정하였다.
본 사례연구에서는 두산 퓨얼셀의 PEMFC 1kW 제품을 기반으로 연구를 진행하였으며 제품의 제원은 표 5와 같다.
표 5. 연료전지 제원
Table 5. Specification of fuel cell
List
|
1kW PEMFC
|
system output
|
1
|
kW
|
feul
|
-
|
urban gas hydrogen
|
monthly maximum power
|
kW/month
|
720
|
rated thermal output
|
kcal/h
|
1,200
|
gas consumption
|
Nm3
|
0.26
|
rated generation efficiency
|
%(LHV)
|
35.2
|
rated thermal recovery efficiency
|
%(LHV)
|
51.7
|
rated total efficiency
|
%(LHV)
|
86.9
|
표 4의 시간대별 비상부하의 가동시간과 최대 수용인원 400명을 기준으로 산정된 전기 비상부하에 따른 계절별 예상 피크부하는 다음과 같다.
그림. 7. 최대 수용인원 기준 여름철 연료전지 용량 산정
Fig. 7. Estimation of capacity of fuel cells in summer based on maximum shelter capacity
그림. 8. 최대 수용인원 기준 겨울철 연료전지 용량 산정
Fig. 8. Estimation of capacity of fuel cells in winter based on maximum shelter capacity
식 (1)에 의하여 여름의 전기 비상부하 관점의 연료전지 용량으로 12.4kW 급이 산정되었고 겨울의 전기 비상부하 관점의 연료전지 용량으로 14kW 급이
산정되었다. 또, 식 (2)에 의하여 급탕 비상부하 관점의 연료전지 용량으로 18kW 급이 산정되었다. 따라서 본 사례연구에서 열·전기 부하를 100% 충족할 수 있는 연료전지
용량으로 18kW급이 산정되었다.
그림. 9. 최대 수용인원의 급탕 기준 연료전지 용량 산정
Fig. 9. Estimation of capacity of fuel cells based on maximum shelter capacity
산정된 연료전지를 가동하였을 때 발생하는 일정한 출력을 냉·난방 부하와 정규분포를 따르는 급탕 부하에 공급하기 위하여 BESS 및 축열조를 이용한다.
식 (4)-식 (10)에 의하여 산정된 BESS 및 축열조의 용량은 170[kWh], 127.8[Mcal/day]이다.
6. 결 론
비상부하 구성에서 냉·난방 부하의 비중이 70% 이상이기 때문에 연료전지의 고장이나 연료의 불충분 또는 예측하지 못한 부하의 증가 등으로 전기 자립을
위한 전력 공급에 차질이 생길 시 냉난방 시설의 출력 조절을 통해서 해결할 수 있다.
본 논문에서는 재난 시 계통으로부터 전력 공급이 불가능하고 도시가스를 공급받아 연료전지를 가동하는 환경을 가정하였다. 하지만 지진이나 화재 등의 재난
시 도시가스를 공급받지 못하는 상황이 발생할 수도 있다. 이러한 상황을 대비하여 수소를 이용한 연료전지 운영을 고려하여야 한다. 따라서 도시가스를
공급받지 못하는 상황을 대비하여 최대 수용인원 기준 최소한의 일수를 수용할 수 있는 전력 및 열을 생산할 수 있도록 수소 용량이 필요하다. 또한 재난의
최악의 상황에 대비하여 비축해두어야 할 수소 용량에 대한 기준이 필요할 것으로 보인다.
Acknowledgements
이 논문은 한국전력공사 지원에 의하여 전력연구원의 주관으로 수행된 과제(R16DA11)와, 사외공모 기초연구 과제(R18XA06-43)의 연구 결과입니다.
References
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National Disaster Management Research Institute
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Building Energy Analysis and Algorithm of Energy Management System, KIEE P, Vol. 58,
No. 4, pp. 505-510
Lee Ji-Hye, Lee Byung-Ha, 2013, Optimal Microgrid Operation Considering Fuel Cell
and Combined Heat and Power Generation, The transactions of The KIEE, Vol. 62, No.
5, pp. 596-603
Ryu Seung-Hyun, Kim Su-duk, 2011, An Analysis on the Optimal Operation and Economic
Feasibility of Household Fuel cell System for Climate Change, Korean Energy Economic
Review, Vol. 10, No. 1, pp. 25-48
Lee Joo-Won, Park Jong-Bae, Kim Su-Duk, Kim Chang-Seop, Jun 2009, Optimal Electricity
and Heat Production Strategies of Fuel Cell Device in a Micro-grid Energy System,
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Park Se-Joon, Li Ying, Choi Young-Sung, Lee Kyung-Sup, Mar 2010, Optimization of Residential
Photovoltaic-Fuel Cell Hybrid System Using HOMER, KIEE P, Vol. 59, No. 1, pp. 129-133
Choi Yeon-Joo, Kim Sung-Yul, Kim Dong-Min, Mar 2017, A Study on Making Decision of
Appropriate Subsidy of Energy Storage System Considering Electric Load Pattern on
the Industrial Section, KIEE, Vol. 66, No. 3, pp. 486-492
Biglarbegian M., Vatani B., Mazhari I., Parkhideh B., Oct 2015, Thermal storage capacity
to enhance network flexibility in Dual Demand Side Management, North American Power
Symposium (NAPS), pp. 1-5
저자소개
2018년 계명대학교 전자전기공학부 전기공학 학석사연계과정
E-mail : cbg1161@gmail.com
2018년 계명대학교 전자전기공학부 전기공학 석사과정
E-mail : obchan08@naver.com
2016년 동신대학교 전기공학과 졸업
2018년 동 대학원 전기전자공학부 석사 졸업
2018년~현재 동 대학원 전기전자공학부 박사 과정
E-mail : thsdmsxo12@naver.com
2004년 한양대학교 전자전기공학부 졸업
2011년 동 대학원 전기공학과 졸업(공박)
2011년~2012년 한양대학교 BK21 사업단 박사 후 연구원
2012년~현재 동신대학교 에너지융합대학 전기공학전공 부교수
E-mail : dmkim@dsu.ac.kr
2007년 한양대학교 전자전기컴퓨터공학부 졸업
2012년 동 대학원 전기공학과 졸업(공박)
2012년~2013년 미국 Georgia Institute of Technology, PSCAL 연구원
현재 계명대학교 전기에너지공학과 부교수
E-mail : energy@kmu.ac.kr