2.1 Proposed VCHP platform model

본 논문에서 제안하는 VCHP 플랫폼의 구성은 아래 그림과 같다.

그림 1. VCHP 플랫폼의 다이어그램

Fig. 1. Diagram of VCHP platform

VCHP 플랫폼의 통합 관리자는 Independent System Operator (ISO)로부터의 전력수급 계획 정보, IPP로부터 PV의 용량 및 발전량 정보 그리고 전력사용 고객으로부터 수요 정보를 수립한다. 정보를 수집한 후 통합 관리자는 수집된 정보를 바탕으로 전력수요, PV발전을 예측하고 예측데이터를 기반으로 최적화를 통해 PV의 출력 삭감, 전력거래 기반 IPP의 편익을 추정한다. 통합 관리자는 최적화를 통해 취득한 PV의 발전 정보를 기반으로 최적 수소생산 계획을 수립하며, 재생에너지 집중지역에서 대규모 ELZ를 운영함에 따라 PV의 출력 삭감을 예방한다. 생성된 수소는 HESS에 저장된 후 부하 집중 지역으로 수송되어 FC를 기반으로 열 및 전기 에너지로 다시 고객에게 공급된다.

2.2 Modeling of facillities

PV의 출력식은 ^[19]를 참조하여 다음과 같이 수식화 한다.

ELZ의 모듈은 알칼라인 계열을 활용하며, 아래와 같이 수식화된다.

(2)은 수소의 출력을 의미하며, (3)은 Elz의 출력 범위를 의미한다.

출력 효율이 우수한 Solid Oxide Fuel Cell (SOFC)모듈을 활용한 FC 시스템의 출력은 다음과 같다^[21]

(4) 및 (5)는 각각 FC의 전력 및 열 출력을 의미하며, (6) 및 (7)은 각각 FC의 전력 및 열 출력의 범위를 의미한다.

ESS는 다음과 같이 수식화 된다^[22].

(8) 및 (9)는 ESS의 C-rate를 고려한 최대 충·방전 범위를 의미한다. 본 논문에서 활용되는 ESS는 HESS 및 BESS로 분류된다.

2.3 Logic of VCHP platform

그린수소 생산을 위해 VCHP 플랫폼에서 운영하는 ELZ의 공급 전력량은 가상 에너지 거래에 기반 하므로 계약된 PV의 발전량과 같아야 한다. 다음 식은 VCHP 플랫폼에서 거래되는 기본적인 전력수요 균형을 나타낸다. 본 논문에서 적용되는 수소는 그린수소와 그레이수소로 분류됨에 따라 각 변수들은 그린수소와 그레이수소로 구분된다.

(12)는 그린수소 생산을 위해 ELZ의 입력 전력량과 PV 발전량이 같아야 함을 의미하며, $b_{PV,\: b,\: t}$는 PV의 동작 변수로 PV의 출력삭감 시 0, 정상 동작 시 0이다. (13)은 그린수소와 그레이수소를 포함하는 전체 생산 수소량을 의미하며, 본 논문에서 그레이 수소는 PV의 전력 이외의 전력으로 생성된 수소를 의미한다. (14), (16)은 ELZ의 출력에 따라 HESS에 저장되는 그린수소 및 그레이수소를 의미한다. (17), (20)은 부하 집중지역에서 HESS로부터 FC로 공급되는 그린수소 및 그레이수소를 의미한다. HESS의 충전 수소와 방전 수소의 관계식은 (8)을 따른다. 대한민국은 가상 에너지 거래와 CHPS의 체계가 명확하게 확립되지 않았으므로 본 논문에서는 실현 가능성이 있는 VCHP 플랫폼의 운영 전략을 아래와 같이 제안한다.

제안되는 VCHP 플랫폼의 첫 번째 운영전략은 실질적으로 발전하는 PV에 맞춰 ELZ가 운영된다. 즉, PV의 동작 시간에만 ELZ가 운영되는 것을 의미한다. 다만, 알칼라인 계역의 ELZ는 PV의 출력을 추종할 수 없으므로 PV의 출력이 수전해 동작 지점보다 낮은 구간에서 산업용 전기를 활용하여 그레이 수소를 생산한다. 수전해의 동작 지점은 24시간을 기준으로 PV의 예측 발전량에 의해 산정된다. 아래 수식은 VCHP 플랫폼의 첫 번째 운영 전략을 수식화 한다.

(21)은 24하루를 기준으로 PV발전량의 최댓값을 기준으로 결정되는 수전해 동작 지점과 해당 동작 지점을 통해 ELZ에 공급되는 전력량을 의미하며, ts 및 te는 각 일별태양광 발전의 시작 시간과 종료 시간을 의미한다. (22)는 그린수소 생산에 활용되는 PV 전력량을 의미하며, (23)은 그레이수소 생산에 활용되는 산업용 전력량을 의미한다. 수전해 동작점은 24시간마다 PV발전에 따라 새롭게 산정되므로 데이터는 각 일과 시간이 각각 고려되어야 한다.

제안되는 VCHP 플랫폼의 두 번째 운영전략은 발전하는 PV에 맞춰 ELZ를 운영하지만 PV의 출력이 수전해 동작 지점보다 높은 경우 Battery Energy Storage System (BESS)을 활용하여 전력을 저장하고 PV발전이 없는 시간에서 BESS가 방전되어 ELZ가 동작한다. 따라서 ELZ는 24시간 운전된다. 아래 수식은 VCHP 플랫폼의 두 번째 운영 전략을 수식화 한다.

(24)는 24시간을 기준으로 PV발전량의 합과 그린수소 생산을 위해 ELZ에 공급되는 전력량의 합이 같아야 함을 의미한다. (25)는 매 시간을 기준으로 ELZ에 공급되는 전력은 PV의 발전량과 BESS의 방전량의 합과 같다는 것을 의미한다. (26), (27)은 각각 PV의 발전량이 ELZ의 동작 지점보다 높거나 낮을 경우 발생하는 BESS의 충·방전 전력을 의미한다. (28)는 24시간을 기준으로 실질적인 BESS의 총 충·방전량이 같아야 함을 의미한다.

VCHP 플랫폼의 세 번째 운영전략은 Proton-Exchange Membrane (PEM)계열의 ELZ를 활용하여 PV의 발전전력을 100% 추종하는 운영 전략이다. 아래 수식은 VCHP 플랫폼의 세 번째 운영 전략을 수식화 한다.

(29)는 그린수소 생산을 위해 PEMELZ에 공급되는 전력과 PV의 발전전력이 모든 시간에서 동일함을 의미한다.

제안되는 VCHP 플랫폼의 네 번째 운영전략은 일정 기간을 기준으로 PV의 발전 전력과 ELZ에 공급되는 전력을 상계함으로써 그린수소를 생산한다. 아래 수식은 VCHP 플랫폼의 네 번째 운영 전략을 수식화 한다.

(30)은 특정 기간을 기준으로 발전된 PV의 전력량과 ELZ에 공급되는 전력의 총합이 같음을 의미하며, 본 논문에서 VCHP 플랫폼의 네 번째 운영 전략의 상계 기간은 각각 1일 3일 15일과 1달 2달로 산정한다. 아래 그림은 본 논문에서 제안되는 VCHP 플랫폼의 각 운영전략의 개략도를 나타낸다.

그림 2. VCHP 플랫폼의 운영 전략 그림

Fig. 2. Schematic of each operation strategies for VCHP platform

2.4 Cost & benefit of VCHP platform

VCHP 플랫폼은 IPP의 불확실한 편익구조를 개선하는 것에 목적하므로 본 논문에서는 전력거래 기반 IPP의 편익구조와 VCHP 플랫폼의 편익구조를 비교분석한다. 아래 수식은 전력거래 기반 IPP의 편익구조를 의미한다.

(31)에서 System Marginal Price (SMP)는 전력거래 시장에서 수요와 공급에 의해 결정되는 전려거래 단가를 의미하며, Renewable Energy Credits (REC)는 Renewable Energy Standard (RPS)에 의해 재생에너지를 운영하는 IPP가 발전원별로 다르게 가중되어 정산 받는 크래딧을 의미한다.

VCHP 플랫폼의 편익구조는 아래와 같이 수식화 된다.

(33), (34)는 각각 VCHP 플랫폼의 그레이수소 편익 및 그린수소 편익을 의미한다. (35)는 VCHP 플랫폼을 통해 발생되는 열에너지의 판매 편익을 의미한다. (36-38)은 각각 VCHP 플랫폼의 수소운영 설비에 투자되는 금액, 수소 균등화 수송비용

(LCOT, Levelized Cost of Transmission) 그리고 그레이 수소 생산을 위해 활용한 산업용 전기의 비용을 의미한다. LCOT의 경우 유럽시장의 자료를 활용하였으며, 향후 연구에서 국내실정에 맞게끔 수정될 필요가 있다. (39)는 VCHP 플랫폼의 총 편익을 의미한다. 본 논문은 대한민국의 에너지 정책에 기반하고 있으므로 SMP, REC, 연료비용은 대한민국의 정보를 활용하며, 전력시장이 급변하고 있음에 따라 SMP 및 REC의 불확실성이 매우 높으므로 2021년의 데이터를 고정적으로 활용한다.

2.5 Marginal fixed premium

본 논문에서 제안되는 VCHP 플랫폼은 FC를 활용한 전기 및 열 판매 기반의 편익구조를 가진다. 이에 따라 본 논문은 대한민국에 도입 예정인 CHPS의 고정 프리미엄 적용에 따라 VCHP 플랫폼의 참여를 통해 IPP가 안정적인 편익을 유지할 수 있는 한계 고정 프리미엄을 도출하는 것에 목적한다. 한계 고정 프림미엄이란 CHPS의 도입에 따라 VCHP platform이 경제성을 가질 수 있는 최소 고정 프리미엄을 의미한다. VCHP platform을 통해 아래 수식은 한계 고정 프리미엄의 산출 식을 의미한다.

(40)에서 T는 본 논문에서 선정한 편익 기간 10년을 의미한다. 고정 프리미엄은 시간에 따라 변동하지 않는 고정 가격이며 VPP 플랫폼의 투자비용 및 편익에 지배적인 영향을 받는다.

3.1 First optimization

VCHP 플랫폼 통합 관리자는 계약한 PV의 용량 및 PV의 공급대상 수요를 통해 연간 발전량 및 수요를 예측 하고 예측 데이터를 기반으로 최적화를 통해 PV의 동작 및 전력거래 기반 IPP의 편익을 분석한다. 아래 수식은 첫 번째 최적화에 포함되는 수식 및 목적함수를 설명한다.

(41)은 부하의 수요가 전력망으로부터의 전력 공급과 PV의 발전 전력으로 이루어짐을 의미한다. (42) 는 부하를 따르도록 제어할 수 있는 최소 전력량을 나타내며, 본 논문에서 λ는 10%로 가정한다^[24].

3.2 Second optimization

앞서 설명한 VCHP 플랫폼의 운영전략을 통해 생성된 수소는 대규모 부하집중 지역으로 수송된 후 SMP변동에 따라 최적 스케줄링이 결정된다. SMP 및 REC는 최근 급변하는 에너지 시장에 대응하여 예측하기 어려우므로 2021년의 데이터를 고정으로 활용한다. 아래 수식은 두 번째 최적화에 포함되는 수식 및 목적함수를 설명한다.

4.1 Basic data

표 1은 설비별 비용 및 효율을 나타낸다.

본 논문은 각기 다른 22개의 PV를 활용하며, 총 용량은 3,650 kW이다.

4.2 Benefit of power transaction

앞서 설명한 첫 번째 최적화 수식은 IPP의 편익을 설명하고 있으며, IPP의 10년간 전력거래기반 편익은 아핀산수 로 분석된다. 아래 그림은 아핀산수로 분석된 전려거래 기반 IPP의 편익과 PV의 출력 삭감정보를 보여준다.

그림 3. 아핀산수 기반 최적화 결과

Fig. 3. Affine arithmetic of first optimization

그림 3에서 보이는 바와 같이 낮은 부하와 PV 데이터가 적용될 시 잉여에너지에 의해 편익이 최소가 되며, 높은 부하와 PV데이터가 적용될 시 잉여에너지가 저감되어 편익이 최대가 된다. 본 논문은 CHPS의 FP적용에 따른 VCHP 플랫폼의 편익을 도출하고 IPP의 안정적인 편익구조를 확립하는 것에 목적하고 있으므로 전력거래 기반 편익의 아핀산수에서 최댓값을 기준으로 한계 고정 프리미엄을 도출한다.

4.3 Benefit of VCHP platform

앞서 설명한 두 번째 최적화 수식은 VCHP의 편익을 의미함과 동시에 FC의 최적 스케줄링을 통해 생성되는 수소공급을 의미한다. FC는 SMP가 높은 구간에서 집중적으로 동작하므로 VCHP 플랫폼의 운영 전략별 발전량은 변하지만 발전시간은 동일하다. 따라서 VCHP 플랫폼의 운영 전략별 경제성의 차이는 각 운영 전략별 발생하는 비용에 지배적인 영향을 받는다.

전력거래 기반 IPP의 편익은 PV의 출력 삭감을 고려하여 PV 및 부하의 정도에 따라 아핀산수를 통해 분석되지만 VCHP 플랫폼의 활용에 따라 발생가능한 모든 PV의 출력 삭감을 방지하였으며, 본 논문에서는 PV의 높은 출력을 기준으로 결과를 도출한다. 표 2는 VCHP 플랫폼의 운영 전략별 한계 고정 프리미엄을 나타낸다.

상기에서 보이는 결과와 같이 각 운영전략별 한계 고정 프리미엄이 달라지며, 이는 S#1과 S#3의 경우 PV전력의 최대값을 기준으로 선정되는 ELZ의 용량이 설비비용을 증가하였으며, S#2의 경우 BESS의 추가 도입에 따른 설비비용이 증가하였기 때문이다. S#4의 경우 추가 설빕비용이 없으며, 상계주기에 따라 ELZ의 용량을 저감할 수 있으므로 가장 경제적인 결과가 도출된다. 표 2에서 보이는 바와 같이 VCHP 플랫폼의 각 운영 전략에 따라 한계 고정 프리미엄은 달라지며, 상계기간이 2달인 S#4가 적용될 시 PV의 출력 데이터 범주에 따라 0.2012 의 한계 고정 프리미엄이 결정된다. 대한민국 2021년 SMP의 평균의 약 2.9배, FC REC의 평균 대비 4.14배의 값을 가지며, 실질적으로 CHPS를 통해 VCHP 플랫폼의 경제성을 도출하기 위해 정부가 지원해야할 금액이 기존 IPP가 전력거래를 통해 정산받는 금액에 비해 매우 높다. 또한 상기 표 2에서 도출된 한계 고정 프리미엄의 경우 IPP의 기존 전력거래 기반 편익과 같아지는 FP로서 적용될 경우 IPP의 안정적인 편익은 확보할 수 있으나 VCHP 플랫폼자체의 경제성을 확보할 수 없다. 따라서 국가 차원에서 민간사업자 참여를 통한 그린수소 생산을 위해서는 본 논문에서 제안되는 한계 고정 프리미엄보다 높은 FP가 적용됨과 동시에 제안되는 네 번째 VCHP 플랫폼의 운영 전략인 수소 상계거래가 필수적으로 적용되어야 한다. 결과적으로 본 논문은 IPP및 VCHP 통합 관리자 관점에서 경제성을 확보하기 위해 대한민국에 도입 예정인 CHPS를 활용한 청정 수소기반 에너지 사업의 운영 전략 및 운영 전략별 한계 고정형 프리미엄을 제안함과 동시에 정책입안자 및 정부의 관점에서 과도한 지출을 방지하기 위해 수소에너지의 가상 상계 거래가 허가되어야 함을 제안한다.