손영건
(Young-Geon Son)
1iD
이학주
(Hak-Ju Lee)
2
황성욱
(Sung-Wook Hwang)
2
김욱원
(Wook-Won Kim)
2
김성열
(Sung Yul Kim)
†iD
-
(Dept. of Electronic and Electrical Engineering, Keimyung University, Korea.)
-
(Korea Electric Power Research Institute, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
CCHP, CHP, P2G, Micro Grid, Optimization, Reliability, Multi Energy System, Energy Hub
1. 서 론
최근 급증하는 신재생 에너지 발전량에 따라서 증가하는 잉여 전력을 효율적으로 사용하기 위해 다종 에너지를 통한 유동적 에너지 사용이 대두 되고 있다.
신재생 에너지 설비의 확보로 꾸준히 증가하는 잉여 전력에 비하여 현재 전력 에너지를 저장하는 BES의 전력 저장 능력은 한계가 명확한 실태이다(1). 본 논문에서는 전력을 포함하여 낭비되는 에너지의 효율적인 활용으로 에너지의 공급에 지장이 생기더라도 타 에너지로부터의 지속적인 공급을 통해 에너지
공급 자체의 신뢰성과 에너지 공급체계의 경제성을 확보하는 MES에 관한 내용을 기술하고 관련 연구들을 소개한다. MES 구축을 위해서는 다종 에너지
간 상호 변환이 이루어져야 하며, 에너지 허브개념을 통해서 상호 에너지변환을 설명할 수 있다. 에너지 허브는 입력 에너지의 변수를 각기 다른 에너지
형태를 하고 있는 출력 에너지 변수로 나타내는 이른바 에너지 변환 개념이다(2). 본 논문에서는 에너지 허브를 많이 쓰이는 대표적인 3가지의 구조로 분석하고 통합적인 MES시스템을 구축한다.
첫 번째 구조로는 P2G기술이다. P2G는 신재생 발전으로 인하여 증가하는 잉여 전력을 수소화 및 메탄화를 통하여 가스 에너지로 변환하여 공급, 저장
또는 소모하는 기술이다(3-5). P2G를 구성하는 요소는 물을 전기분해 하여 수소를 생성하는 수전해장치 및 생성된 수소를 저장하는 HES로 구성되어 있다(6). 이와 반대로 연료전지의 운영을 통해 수소 에너지를 입력으로 전기 에너지를 만드는 G2P기술이 따로 있지만 본 논문에서는 구분하지 않고 P2G 및
G2P를 모두 P2G기술로 정의한다. P2G를 활용한 연구들은 다음과 같이 이루어진다. (7)에서는 HES의 SOC(state of Charge)를 분석하고 HES의 효율적인 운영방안을 제시한다. (8)는 P2G 및 가스 화력 발전소를 사용하여 가스와 전기의 에너지 상호교환으로 신재생 에너지의 정도에 따른 최적 P2G 요소들의 최적 용량을 산출한다.
(9)는 신재생 에너지의 비중 별 시나리오를 기반으로P2G를 통해 생성된 천연가스를 저장하는 NGS의 경제적 최적화를 통하여 최적 용량을 산정한다. (10)는 독일을 기준으로 P2G 기술의 경제성 분석에 관한 리뷰를 하였다.
두 번째 구조는 CHP이다. CHP의 기본적인 구조는 열과 전기의 융합 시스템이며, (11)은 MES 구축을 위한 에너지 허브의 구조를 CHP로 모델링 하였다. 대표적인 CHP구조 내부의 요소는 GT(Gas turbine), HRS(Heat
Recovery system)이 있다(12). CHP의 입력 에너지는 천연가스가 사용되며, GT를 통하여 전기발전을 하고 발생하는 폐열을 HRS을 통해서 열에너지로 공급한다(13). CHP와 관련된 연구는 다음과 같이 이루어진다. (14)는 EHP(Electric Heat Pump)와 CHP의 최적 혼합 모델을 도출한다. (15)는 소규모 CHP인 MCHP를 다루어 가정집에서 전기보일러를 사용하는 MCHP를 사용하는 것의 경제성을 비교한다. (16)는 Kalina cycle 과정을 통해 CHP의 효율 향상에 관한 방안을 제안한다.
세 번째 구조는 CCHP이다. CCHP는 기존의 CHP 시스템에서 추가적으로 냉방 부하에 에너지를 공급할 수 있도록 설계되었다(17). 냉방 부하를 다루는 많은 MES의 연구들은 서두에 언급한 냉방 부하에 에너지를 공급하기 위한 에너지 허브 의 요소로 ACH(Absorption
Chiller)를 사용한다(18). CCHP에 관한 연구는 다음과 같이 이루어진다. (19)는 ACH를 포함한 CCHP의 구조에 대한 설명과 각 요소들의 시간별 최적 운영방안을 제안한다. (20)는 CHP와 CCHP의 경제 분석 연구 기술 측면을 분석하여 비교하였다. (21)에는 바이오매스 연소 기반의 CCHP운영 방안을 다룬다.
서두에 설명한 에너지 허브의 3가지 구조에서 전기 및 천연가스의 입력으로 다종 에너지의 출력을 나타냈지만 더 넓은 범위로 에너지 허브를 분석하면 나무를
이용한 지역 열 및 태양열을 통한 지역 열을 추가하여 열의 입력이 추가된 에너지 허브를 구성할 수 있다(22). 에너지 허브의 구조를 3가지 구조로 나누어서 보았지만 모든 MES와 MES를 이루는 에너지 허브가 언급했던 구조의 형태를 띄는 것은 아니며, 각
구조가 항상 독립적으로 동작하는 것도 아니다. 즉 에너지 허브 운영자가 어떻게 에너지 허브를 운영 하는가에 따라 에너지 허브의 구조 및 요소는 달라진다(23). (17)에서 대표적인 MES를 구축하고 있으며 CHP와 ACH를 따로 분리하여 MES를 구축하였다. (24)는 수소에너지 및 HES를 CHP와 연동하여 연구를 진행하였다. (25)는 MES와 P2G의 융합 시스템을 보여주며, MES의 사용 에너지에 수소를 사용하는 방안을 제시하였다. (26)는 서두에 언급되었던 구조들 에서 다루는 에너지를 모두 포함하는 에너지 허브를 통해 MES를 구축하는 대표적인 예로 볼 수 있다. 그림 1에서는 서두에 설명한 에너지 허브의 3가지 구조를 포함하여 통합적인 MES의 형태를 입력 에너지, 에너지 변환, 출력 에너지를 박스형태의 에너지허브로
구성하고 사용되는 에너지의 매개체를 구분하여 그림으로 나타내었다. 그림 1에서 3가지의 구조는 색깔이 있는 테두리를 이용하여 구분을 하였고 에너지 변환을 보여주는 2번째 레이어와 3번째 레이어가 에너지 허브를 나타낸다.
MES가 구성되면 여러 가지 관점에서 MES의 목적함수를 정하고 문제를 해결한다. 대부분의 연구들은 MES를 통해 기존의 단일 시스템보다 향상된 경제성을
목적으로 하거나 MES를 통한 계통의 신뢰도 향상 방안을 제시하며, 시뮬레이션을 통해 기존의 계통에 비해서 향상된 경제성 및 신뢰도 값을 보여준다.
본 논문에서는 MES를 이루기 위한 구조를 설명하고 각각의 연구 목적과 수행 과정을 기술하며, 그 순서로는 다음과 같이 2, 3, 4로 구분한다.
2. 일반적인 단일 에너지 시스템
3. 다종 에너지 변환 시스템
4. 다종 에너지 시스템의 목적
2에서는 기존의 각 에너지의 단일 시스템에서 어떻게 동작 되는가를 간단하게 다루며, 그와 관련된 연구들을 소개한다. 3에서는 단일 시스템으로 동작하는
각각의 에너지를 에너지 허브 개념을 도입하여 어떤 과정을 통하여 변환 되는지를 다루며, 각각의 에너지 허브 요소들과 그와 관련된 연구들을 소개한다.
4에서는 2 및 3 과정을 통하여 모델링된 여러 형태의 MES가 여러 목적을 정하고 문제를 해결하는 과정을 다루고 그와 관련된 연구들을 소개한다.
2. 일반적인 단일 에너지 시스템
이 장에서는 각각의 단일 에너지 시스템에 관한 내용을 설명한다. 에너지별 단일 에너지 시스템의 해석은 전력 조류 해석, 가스 유량 해석, 물 유량
해석을 하며, 에너지 저장장치는 BES, TES, IES, NGS, HES를 다룬다.
2.1 전력 시스템
본 논문에서는 기본적으로 MES의 기반으로 전기를 다루고 있으므로 전력 시스템의 구조와 해석을 알 필요가 있다. 전력 시스템을 해석하기 위해 대부분의
전력계통 연구에서는 기본적으로 뉴튼랩슨법을 주로 사용하여 전력조류를 해석한다.
2.2 가스 시스템
MES를 구성하고 있는 에너지 허브가 입력 에너지 중 하나로 천연가스를 사용하며, 천연가스는 국가나 지역별로 다루는 방법이나 생산하는 방법이 다르다.
하지만 배관을 통하여 흐르는 가스를 해석하는 방법에 관하여는 대부분의 연구에서 Weymouth equation을 주로 이용한다(27). 가스 네트워크 해석에는 Weymouth equation외에도 여러 가지 해석 기법들이 있다(28). (29)는 벨기에 가스 계통의 가스을 해석하였다.
2.3 열 시스템
열은 많은 MES 연구에서 입력 에너지 와 출력 에너지 양쪽 모두에 사용되는
그림. 1. 다종 에너지 시스템의 개념도
Fig. 1. Conceptual model of Multi Energy System
에너지다(30). 열은 에너지 자체가 전력 시스템처럼 케이블을 통해 전송 되지도 않고 NG처럼 배관을 따라 흐르지는 않지만 매개체를 통하여 온도를 전달하는 형태로
매개체는 물 또는 가스로 볼 수 있다(31-34). 그 중에서 [31,33-34]는 물을 매개체로 하는 flow analysis를 수학적으로 다룬다.
2.4 에너지 저장 시스템
단일 에너지는 각 시스템에 적용되는 에너지 저장장치가 있다. MES는 전력 시스템에서 전력에너지를 저장하는 BES, 천연가스를 저장하는 NGS, 열에너지를
저장하는 TES, 냉방 에너지를 저장하는 IES, 수소 에너지를 저장하는 HES를 사용한다. BES, NGS, TES, IES, HES에 관한 내용은
각각 (35-39)를 참조한다.
3. 다종 에너지 변환 시스템
이 장에서는 서두에 언급하였던 에너지 허브개념을 도입하여 각 에너지의 변환을 이루는 요소에 관한 설명을 한다. (40)는 에너지 허브의 에너지 변환을 커플링 매트릭스를 통하여 설명을 한다. 에너지 허브를 통한 MES의 에너지 변환 시스템은 본 논문에서 Multi Energy
to Multi Energy로 구성하고 에너지 허브의 전기, 천연가스, 열(물)의 다중 입력과 전기, 열, 냉방의 다중 출력에 따라 다음과 같이Multi
Energy to Electricity (MEtE), Multi Energy to Heat(MEtH), Multi Energy to Cool(MEtC),
Multi Energy to Hydrogen(MEtH2)의 시스템을 구성한다.
3.1 다종 에너지 입력 및 전기출력
그림 1에서 MEtE의 형태를 가지는 구조는 CHP 및 P2G가 있으며, CHP구조에서는 GT를 사용하여 가스의 입력으로 전기 출력을 발생시킨다. 시스템
동작 특성은 그림 2(a)를 참조한다. GT에 관하여 (41)는 NARMAX를 통하여 GT를 수학적으로 선형 모델링 한다. P2G 구조에서는 연료전지를 통하여 수소의 입력으로 전기 출력을 발생시킨다. 연료전지의
기본 동작 원리 및 출력 관계식은 (42)을 참조한다.
3.2 다종 에너지 입력 및 열출력
그림 1에서 MEtH의 형태를 가지는 구조는 CHP가 있으며 사용되는 요소는 CHP구조에서 GT의 기동 시 발생하는 폐열을 HRS를 거쳐 열에너지를 공급한다(43). 개별적인 요소는 GB(Gas Boiler)를 통하여 가스의 입력으로 열 출력을 발생시키며, 에너지 허브, EB(Electric Boiler)를
사용하여 전기를 입력으로 열 출력을 발생시키고 WH(Water Heater)를 통해 물을 입력으로 열의 출력을 발생시킨다(44). 시스템 동작 특성은 그림 2(b)를 참조한다.
3.3 다종 에너지 입력 및 냉방출력
그림. 2. 다종 에너지 출력을 나타내는 에너지허브
Fig. 2. illustration of Energy Hub indicationg different output
그림 1에서 MEtC의 형태를 가지는 구조는 마찬가지로 CCHP가 있으며, 사용되는 요소는CCHP구조에서 GT와 HRS의 계 동작이 있다. GT의 폐열을
이용하여 HRS에서 발생하는 뜨거운 물을 ACH에 공급하고 약 5°C 정도에서 비등증발 시켜 냉방 에너지를 공급해준다. EC(Electric Chiller)을
사용하여 전기를 입력으로 냉방 출력을 발생시킨다(45). 시스템 동작 특성은 그림 2(c)를 참조한다.
3.4 다종 에너지 입력 및 수소출력
그림 1에서 (MEtH2)의 형태를 가지는 구조로 서두에 언급한 P2G기술이 적용된다. P2G기술은 수소 활용에 밀접한 관계를 가지고 있으며, (46)는 수소 시스템에 관한 내용을 다룬다. P2G구조는 그림 2(d)에서 보는 것과 같이 폐회로를 구성하고 있으며 이는 P2G를 통해 단순히 부하에 수소를 공급하는 것뿐 아니라 기존의 시스템 보다 유연성 높은 계통운영이
가능함을 뜻한다. (47)는 P2G를 통한 계통 운영을 다음과 같이 제안한다. 첫 번째로 전력계통의 관점에서 에너지 밸런스가 맞을 경우 P2G 기술의 동작을 시행하지 않는다.
두 번째는 신재생 에너지에 의한 잉여 전력이 발생할 경우 수전해장치를 통해 HES에 수소에너지를 저장한다(48). 세 번째는 공급 에너지가 부족할 경우 연료전지를 통해 수소에너지를 전력에너지로 변환 후 전력 계통에 공급을 해준다. P2G를 활용하여 화학적으로
수소를 생산하는 과정과 메탄화에 관한 내용은 (49)를 참조한다.
4. 다종에너지 시스템의 목적
MES를 구축하는 목표 중 하나는 발전하는 재생에너지에 의하여 발생하는 잉여 전력의 활용 효율을 높이고 기저 발전을 줄여 친환경 발전을 이룰 수 있는
새로운 에너지 시스템을 구축하기 위함이다. 하지만 에너지 시스템의 효율을 높이기 위하여 MES를 구축하였지만 결과적으로 경제적으로 큰 비효율을 가지고
온다면 MES를 구축하는 의미가 없어지게 된다. 따라서 MES에 관한 많은 연구들은 기본적으로 MES 를 구성하고 구성요소들의 용량 및 운영 등에
관하여 최적화 된 경제성을 보여주거나 기존의 시스템보다 향상된 계통의 신뢰도를 보여주기 위해서 경제성 최적화 및 신뢰도 향상의 목적을 두고 연구를
진행한다.
4.1 다종에너지 시스템의 신뢰도 평가
다종 에너지를 활용하는 부분에 있어서 큰 장점 중 하나는 유동적인 에너지 사용을 인한 경제적 이윤이 생기는 것이다. 대부분의 국가는 전력 발전에 지불하는
금액이 시간마다 달라지는 체계를 가진다. 높은 수요를 요하는 시간에서의 발전은 비교적 낮은낮은 수요를 요하는 시간대에서의 발전보다 금액이 더 비싸게
적용된다(63). 하지만 가스 시장이 보이는 가스 가격의 동은 전기시장과는 확연하게 다르다. (64) 이 두 부분을 이용해서 기존의 전기 시장을 베이스로 가스 시장을 추가시키는 것과 가스 시장을 베이스로 전기 시장을 추가시키는 것의 관점으로 MES의
경제성 분석을 한다. 이를 이용하여 피크 시간대에서의 전력공급을 전력시장을
표 1. 참조 논문에서 사용된 서로 다른 최적화 기법
Table 1. Different optimization technique have been used in the literature
참조 논문
|
에너지 허브 구조
|
최적화 기법
|
에너지 저장장치
|
목적
|
Asif K.(47)
|
P2G
|
TLBO, Jaya algorithm, TACMA
|
HES
|
연간 소모비용 최소화
|
Minglei B.(50)
|
P2G
|
MILP
|
NGS
|
가스계통 신뢰도 평가
|
Tao Wang.(51)
|
CHP
|
MILP
|
BES, TES, IES
|
연간 소모비용 최소화
|
Eduardo A.(52)
|
CHP
|
MILP
|
TES
|
에너지 수입 가격 최소화
|
Da xu.(53)
|
CHP
|
ADMM, MISOCP, Lagrange Multiplier
|
BES
|
연간 소모비용 최소화
|
Thanh-Tung H.(23)
|
CCHP
|
BONMIN
|
BES, TES, IES
|
하루 소모비용 최소화
|
Yongli W and Yudong W.(54)
|
CCHP
|
FOA
|
BES, TES
|
연간 소모비용 최소화
|
Tengfei M.(55)
|
CCHP
|
MILP
|
BES,TES,IES
|
에너지 수입 가격 최소화
|
Thanhtung HA and Youjun Z.(18)
|
CCHP
|
BONMIN
|
BES
|
에너지 수입 가격 최소화
|
Xiangping C.(56)
|
P2G
|
GA
|
HES
|
최적 HES 용량 산정
|
Mingli Z and Na Z.(25)
|
P2G
|
MILP
|
HES
|
연간 소모비용 최소화
|
A Shahmohammadi.(57)
|
CHP
|
MILP
|
BES, TES
|
연간 소모비용 최소화
|
Yanhong L.(58)
|
CCHP
|
MILP
|
BES,TES
|
에너지 수입 가격 최소화
|
Liting T.(59)
|
CHP
|
Lagrange multiplier, MILP
|
BES,TES
|
멀티 에너지 소모 최소화
|
Wujing H.(40)
|
CHP
|
MILP
|
TES,IES
|
연간 소모비용 최소화
|
Di Liu.(60)
|
CCHP
|
Kriging
|
BES, TES, IES
|
연간 소모비용 최소화
|
Amirhossein D. (52)
|
CHP
|
MILP
|
BES, TES
|
연간 소모비용 최소화
|
Enrico F. (61)
|
CCHP
|
GRG
|
|
총 수익 최대화
|
Aras S. (81)
|
CCHP
|
NLP
|
TES
|
총 수익 최대화
|
TLBO : Teaching learning based optimization, TACMA : Total annual cost minimization
algorithm, MILP : Mixed integer linear programming, ADMM : alternating direction
method of multipliers, MISCOP : Mixed integer second order cone programming, BONMIN
: Basic open source nonlinear mixed integer programming, FOA : Fruit fly algorithm
GA : Genetic algorithm, GRG : Generalized reduced gradient method, NLP : Nonlinear
programming.
표 2. 참조 논문에서 사용 된 서로 다른 신뢰도 지수
Table 2. Different reliability index have been used in literature
Ref.
|
Reliability Index
|
MAIFI
|
SAIFI
|
SAIDI
|
LOLP
|
LOGP
|
LOLE
|
LOEE
|
EENS
|
EGNS
|
ASAI
|
Ziyu Z.(66)
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o
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o
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Minglei B.(50)
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o
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o
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o
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o
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Amirhossein D.(52)
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o
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o
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Zhonghua C.(67)
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o
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M Moeini Aghtaie.(68)
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o
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o
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Gaudenz K.(69)
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o
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Shaoyun GE.(70)
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o
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o
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Mrdad Setayesh N.(71)
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o
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o
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o
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|
Xiandong Xu.(72)
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o
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Sheng.(73)
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o
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o
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Chuan WANG.(74)
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o
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Gaudenz K.(75)
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o
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Minglei B.(76)
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o
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o
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o
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o
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Youbo Liu.(24)
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o
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o
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통해 구입한 전기를 쓰지 않고 에너지 변환을 통해 다른 에너지로부터 공급받아 경제적 효율을 높일 수 있다(52). 많은 MES연구들은 목적함수를 비용 함수로 잡고 최적 운영을 통하여 경제적 이윤을 극대화한다. 립적인 설비들을 통한 비용 함수의 요소는 크게 운영비용,
투자비용 2가지로 나눠진다. (57)는 이자율과 설비의 수명을 고려하기 위해 자본회수율을 비용 함수에 적용한다. 대부분의 논문에서는 이러한 가격정보를 포함한 ToU(Time of Using)요금제를
도입하여 결과 값을 도출한다(65). (55)는 ToU 요금제와 RTP(Real Time Price) 요금제를 적용하여 결과 값을 비교분석한다. (58)의 비용 함수는 오염물질 배출저감을 통한 경제적 이윤을 고려하여 기존의 투자비용 및 운영비용을 다룬 비용함수보다 향상된 결과를 보여준다. 메인 그리드를
통한 에너지 공급에 추가적인 독립요소가 구성되어 있는 시스템의 경제성 분석을 위해서는 개별 요소의 수명, 용량 및 발전 시간과 발전량에 따른 발전
비용을 분석하여 수학적 최적화를 진행하여야 한다. 표 1에는 참조한 논문들을 최적화 기법에 중점을 맞추어 최적화 기법, 에너지 허브 구조, 사용된 ESS 및 목적 함수가 정리되어 있다.
4.2 다종에너지 시스템의 신뢰도 평가
전력 계통은 내부적으로 과부하 및 설비의 문제가 생기고 외부적으로 낙뢰 등에 의한 고장이 발생할 수 있다. 전력계통에서는 고장이 발생할 수 있는 정도를
고장의 발생 확률로 정의하고 고장이 발생하여 나타나는 피해 정도에 따라 전력계통 내 표준 신뢰도를 분석한다. 신뢰도 공학은 추가적으로 가스계통에서도
사용될 수 있다. (77)은 Monte-Carlo simulation을 기반으로 가스 계통의 수요와 공급에 따른 고장율을 분석하였다. (78)은 HES를 포함한 열 계통에서 열 공급에 관한 신뢰도 분석을 한다. 신뢰도를 분석하기 위한 지표로는 전력계통에서 정전 및 고장에 의하여 영향을 받은
정도를 각 관점에서 표현하는 SAIFI(System Average Interruption Frequency Index), CAIFI (Customer
Average Interruption Frequency Index), SAIDI (System Average Interruption Duration
Index), CAIDI(Customer Average Interruption Duration Index), ENS(Energy Not Supplied),
ECOST (Expected Customer Interruption COST) 등이 있다(79,80). SAIFI와 CAIFI는 연간 고장 횟수를 반영한 신뢰도 지수이다. SAIFI는 해당 전체 수용가의 수 대비 고장에 영향을 받은 수용가를 표현하며,
CAIFI는 고장을 최초 경험한 수용가의 수 대비 고장에 영향을 받은 수용가를 표현한다. SAIDI 및 CAIDI는 연간 고장 시간을 반영한 신뢰도
지수이다. SAIDI는 해당 전체 수용가의 수 대비 수용가 고장 시간의 합으로 표현하며, CAIDI는 고장에 영향을 받은 수용가 대비 수용가 고장
시간의 합으로 표현한다. ENS는 연간 정전으로 공급받지 못 하는 전력의 수준을 표현하며, ECOST는 ENS로 인하여 발생되는 금전적 손실을 표현한다.
표 2에서는 각 참조 논문 마다 목표로 보는 신뢰도 지수를 서술하였다. 표 2에에는 서두에서 다루지 않는 신뢰도 지수가 등장한다. 이것은 들의 목적 신뢰도 지수가 Natural Gas Grid의 관점에서 바라보아 Natural
Gas Grid의 신뢰도 지표로 표현하였다. (66)의 LOGP, EGNS 와 (50)에서의 LOGLP, EGNS는 각각 연간 가스의 공급이 중단될 확률과 공급 중단이 고려되어 연간 공급을 받지 못하는 가스량이다.
5. 결 론
본 논문에서는 MES를 구축하기 위하여 일반적으로 사용되는 단일 에너지 시스템의 간단한 분석부터 에너지 허브의 개념 및 에너지 변환에 관한 분석을
통해 MES를 구성하고 커플링 매트릭스를 사용한 수학적 모델링과 MES를 통한 경제적 분석 및 신뢰도 분석에 관하여 서술을 하였으며, 많은 연구들을
통하여 MES운영 자체의 높은 효율이 도출되는 것을 확인할 수 있었다. 신재생 에너지의 발전량 예측은 확률 분포에 의하여 이루어지기 때문에 예비 전력을
고려한 전력발전에는 잉여 전력이 필수불가결로 생기기 마련이다. 이러한 관점에서 ESS가 무한대의 용량을 가지고 있고 경제적으로 매우 저렴하다면 이상적인
상황을 고려해볼 수 있다. 하지만 현실적인 대안에서 그것이 불가능하기 때문에 다양한 에너지를 통해 에너지의 유동성 있는 관리와 사용을 이루는 것으로
각 국 또는 지역에서 보다 효율 높은 에너지 운영 전략을 도출할 수 있고 오염물질의 배출을 감소시킴으로써 친환경적인 발전 시스템을 구축할 수 있다.
향후 연구내용으로는 현재 세계적으로 많은 주목을 받고 있는 수소에너지를 활용하여 P2G와 G2P를 기반으로 하여 전력계통 관점에서의 MES와 가스
계통 관점에서의 MES를 구성하고 각 계통의 신뢰성과 경제성에 있어 최적 운영이 되는 에너지운영 시스템에 관한 연구를 진행하고 AI 및 머신러닝을
통해 최적 에너지 운영 시스템에 관한 알고리즘을 도출한다.
References
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저자소개
He received B.S degrees in electrical energy engineering from Keimung University,
Dae-gu, Korea in 2020. He has been studying as master’s in same university.
He received B.S., M.S. and Ph.D. degrees in
electrical engineering from Chungnam National University, Daejeon, Korea, in 1989,
1991 and
2004, respectively. He has been working as a
principal researcher at KEPCO Research Institute. His research interests include micro
grid, dis- tribution planning & power quality and power electronics.
He received B.S., M.S. and Ph.D. degrees in
electrical engineering from Hongik University,
Seoul, Korea, in 1997, 1999 and 2012, respecti- vely. He has been working as a senior
resear- cher at KEPCO Research Institute. His research interests include micro grid,
demand response, energy mix and resilience.
He received B.S., M.S. and Ph.D. degrees in
electrical engineering from Hanyang University, Seoul, Korea, in 2008, 2011 and 2015,
respec- tively. He has been working as a senior resear- cher at KEPCO Research Institute.
His re- search interests include micro grid, power system relia/bility and resilience.
He received B.S., and ph.D. degrees in elec- trical engineering from Hanyang University,
Seoul, korea, in 2007 and 2012 respectively. He worked as a researcher at the US georgia
insitute of Technology, PSCAL from 2012 to 2013. He has been working as a Associate
professor in the Department of Electrical Energy Engineering at Keimyung university