2.1 사업장 분석 및 전기요금 추정

실증 사업장에 대한 정보는 표 1과 같이 운영된다. 태양광발전의 경우 사업장 부지 및 계통 접속을 고려하여 100kW 용량을 설치한다고 가정한다. 태양광 발전량은 실측데이터 사용하고 발전 판매 목적이 아닌 자가용 태양광으로 운영된다. 사업장 선정 후 기저부하와 전기요금 등을 분석한다. 기저부하는 그림 2, 3과 같이 연간 유효전력량을 기반으로 시간대별 전력사용량 및 월별 소비패턴을 통하여 추정한다. 전력데이터는 2021년 8월부터 2022년 7월까지 한전 파워플래너를 통해 수집된 데이터를 활용한다.

그림 2. 사업장 평일 시간대별 전력사용량

Fig. 2. Electricity consumption by time zone on weekdays at business sites

그림 3. 2021년 월별 최대부하 패턴

Fig. 3. Monthly maximum load pattern in 2021

사업장 전력수요 분석은 평일, 주말, 공휴일의 전력수요 패턴이 다르기 때문에 모두 고려해야 하나 본 논문에서는 평일 전력수요 패턴으로 분석한다. 수집된 데이터와 표 1의 전력정보를 기반으로 사업장의 설비 구축 전 전기요금을 추정한다. 전기요금 산출방법은 식 (1)과 같이 계산된다. 여기서 $T_{\cos t}$는 전체 전기요금, $B_{\cos t}$는 기본요금, $P_{\cos t}$는 전력량 요금, $F_{\cos t}$는 연료비조정요금, $E_{\cos t}$는 기후환경요금을 의미한다. 식 (1)을 기반으로 한전에서 운영중인 계약종별 전기요금 계산방법을 적용하여 사업장 월별 전기요금을 산출한다. 사업장 분석 및 전기요금 추정 결과는 표 2와 같이 나타난다. 전력수요 패턴상 주요 소비시간은 일과 시간인 09~20시에 발생하며, 기저부하는 950kWh, 최대 수요전력은 1,814kWh이다.

2.2 DR 및 피크저감 용량 산정 방법

DR 용량 산정은 CBL(Customer Baseline Load: 고객기준부하)를 통해 계산된다. CBL 산정방식은 크게 두 가지로 Max(4/5)와 Mid(6/10)가 있다^[6]. 실제 CBL 산정을 위해 사용되는 날을 유사일이라고 하며, 유사일이 선정되기 전 활용되는 후보일을 참고일이라고 한다. 또한 참고일을 산정하기 위해 최대 참고일이 활용된다. 본 논문에서는 Max(4/5) 산정방식을 적용하였다. Max(4/5) 방식은 감축지시 발령일로부터 최근 평일 5일 중 총 감축시간대의 평균 전력사용량이 높은 4일을 유사일로 선택하고 유사일의 사용전력량의 평균값을 CBL 값으로 선정한다. CBL 값이 도출되면 DR 용량은 다음과 같은 절차로 계산된다. 여기서 CBL 최댓값은 유사일중 가장 큰 값을 의미한다. 최종적으로 산출된 DR 용량은 초기 ESS 용량으로 산정하여 다음 절차를 수행한다.

1) 실제 전력사용량 – CBL 최댓값 = 감축용량

2) 사업장별 월별 평균 CBL값이 가장 작은 시간대 선정

3) 2)의 전력사용량 – (감축용량 – PCS용량) > 기저부하량

4) 3)을 만족하는 (감축용량 – PCS용량)값 = DR 용량

피크저감 용량산정은 그림 4와 같은 순서도를 통해 산출된다. 초기 입력변수는 ESS 용량, 최대부하 전력량, 요금적용전력을 통해 15분 동안 최대수요전력을 줄일 수 있는 피크저감 목표 값을 산출한다.

그림 4. 피크저감 목표값 산정방법

Fig. 4. Method of calculate peak cut target value

2.3 ESS 모델링

배터리의 SOC(State of Charge: 잔존용량)는 식 (2)와 같이 계산되며, 충·방전에 따라 SOC 변화율이 달라진다. 배터리 수명은 충·방전 횟수에 따라 비선형적으로 감소하지만 식 (3)과 같이 선형적으로 배터리 수명이 감소한다고 가정한다. 또한 신품 대비 사용 후 배터리 용량은 식 (4)와 같이 산출한다. 여기서, $i$는 단위시간당 데이터 인덱스, $y$는 사업 기간, $S$는 배터리 SOC, $P_{e}$는 ESS 출력(W), $C_{e}$는 ESS 용량, $e$는 ESS 충·방전 효율, $H_{0}$은 초기 SOH(100%), $H_{e}$는 연간 SOH 감소율(%), $C_{s}$는 사용 후 배터리 용량(kWh), $H_{s}$는 사용 후 배터리 초기 SOH(%) 값이다^[7].

2.4 DR 및 피크저감 편익 산출 방법

DR 참여에 따른 수익은 기본적으로 고정기본정산금과 의무감축 실적금을 통해 수익을 창출한다. 또한 자발적 수요 감축에 참여할 경우 차등기본정산금과 자발적 실적금을 추가로 받을 수 있다. DR 참여로 ESS를 운영할 때 수익은 식 (5)와 같다. 여기서, $B_{DR}$은 DR 참여 수익(원), $B_{fix}$는 고정기본정산금(원), $B_{ob}$는 의무감축 실적금(원), $B_{d{if}{f},\:{bas}}$는 차등기본정산금(원), $B_{vol}$은 자발적 실적금(원), $C_{reduction}$은 의무감축용량(kw), $t_{reduction}$은 감축시간, $P_{an\nu al,\: bas}$는 년간기본정산금 단가(원/kW), $C_{bia}$는 낙찰용량(kW), $t_{bia}$는 낙찰시간이다.

피크저감 효과에 의한 ESS의 수익은 식 (6)과 같이 산출할 수 있다. 여기서 $B_{b ase}$는 기본요금 절감에 의한 편익요금(원), $B_{usage}$는 전력량 요금 절감에 의한 편익요금(원), $B_{discount}$는 기본요금 할인에 의한 편익요금(원), $B_{fund}$는 전력산업기반기금 절감에 의한 편익요금(원), $B_{tax}$는 부가가치세 절감에 의한 편익요금(원)을 의미한다^[8].

2.5 수익성 검토 및 사용 후 배터리 용량 산정

수익성 검토를 위해서 사용한 분석 기법은 B/C(Benefit/Cost ratio: 비용편익비), NPV(Net Present Value: 순현재가치), IRR(Internal Rate of Return: 내부수익률)등의 계산을 통해 검증하고, 경제성이 있다고 판단하면 해당 ESS 용량을 산출한다. B/C는 편익의 현재가치를 비용의 현재가치로 나눈 값이 가장 큰 대안으로 선택하는 방법으로 일반적으로 B/C 비율이 1 이상이면 경제성이 있다고 판단한다. NPV는 현재가치로 환산된 장래의 연차별 순편익의 합계에서 초기 투자비용 및 현재가치로 환산된 장래의 연차별 비용의 합계를 뺀 값으로 0보다 클 경우 경제성이 있다고 판단한다. IRR은 편익과 비용의 합계가 동일하게 되는 할인율을 의미하는데 공공사업에 대한 사회적 할인율보다 크면 타당성이 있는 것으로 평가된다. B/C, NPV, IRR 계산식은 식 (7), (8), (9)와 같이 나타낸다. 여기서 $PV$는 현재가치, $B_{t}$는 시점 t에서의 편익, $C_{t}$는 시점 t에서의 비용, $r$은 사회적 할인율, $n$은 경제성 분석 기간, $I$ 는 투자액, $NB_{t}$는 시점 t에서의 순편익, $\Pi$ 는 내부수익률을 의미한다. 사용 후 배터리의 가격은 신품 배터리 가격을 초과하지 못한다고 가정하여 수익성을 분석한다. 전기차 배터리에 사용되는 모듈 또는 팩의 경우 구조의 따라 용량이 달라진다. 제안된 용량산정 방법에서는 2P6S와 2P10S 배터리 모듈로 재사용 ESS 구축 시 필요한 모듈 개수를 산정한다.

4.1 재사용 ESS를 적용한 사업장 계통 모의

제안된 방법을 검증하기 위해 계통해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 활용하여 사업장의 계통을 모의한다. 전체 구성은 그림 5와 같이 계통, 태양광, 사업장 부하, 재사용 ESS로 구성한다. 태양광발전은 실측데이터를 기반으로 모델링하였으며, 그림 6과 같이 유사함을 확인하였다. 재사용 ESS의 운영시나리오는 피크저감, DR+피크저감 일 때로 선정하여 계통해석을 수행한다. 표 5와 같이 ESS 충·방전 시간은 경부하 시간대 충전하고, 피크저감 및 DR 발령 시간에 맞춰 방전한다. DR 발령시간은 하루 전 수요관리 시장에서 예고되기 때문에 정확한 시간을 알기 어렵다. 따라서 DR+피크저감 시나리오에는 DR 발령 시간이 피크저감 시간대와 겹치지 않을 때와 겹칠 때로 가정한다.

그림 5. 재사용 ESS를 적용한 사업장 계통 모델링

Fig. 5. Power system simulation modeling

그림 6. 태양광발전 시뮬레이션 결과

Fig. 6. Photovoltaic system simulation result

4.2 시뮬레이션 결과

시나리오 1에서는 그림 7, 8과 같이 평일 재사용 ESS의 운영이 피크저감에 참여하여 최대 수요전력을 피크저감 용량만큼 낮추어 운영되고 태양광발전에 의해 전력수요가 줄어듦을 확인하였다. 또한 재사용 ESS에 충·방전 투입에도 계통 주파수와 전압이 안정적으로 운영된다. 시나리오 2의 경우 9시에 DR 발령으로 재사용 ESS가 방전하기 때문에 DR 용량만큼 10시에 배터리를 충전하여 피크저감 시간대에 방전하도록 모델링하였다. 그림 9에서 10시에 DR 용량만큼 충전을 수행해도 태양광 발전에 의해 기존 전력수요보다 적게 전력을 소비함을 확인할 수 있다. 그림 10을 통해 계통 주파수와 전압이 안정하여 사업장 운영에 지장이 없음을 검증하였다.

시나리오 3은 DR 발령 시간이 피크저감 시간대와 중복되었을 때를 모의한다. 그림 11에서 13시에 피크저감을 수행하다가 14시에 DR 용량만큼 추가로 감축을 수행한다. 시뮬레이션 결과 그림 12와 같이 계통이 안정하기 때문에 동시 운영을 수행할 수 있으나, 감축용량이 늘어나게 되어 16시 전에 SOC가 최소용량에 도달한다. 이로 인해 수익의 편차가 발생하나, 산출된 재사용 ESS의 용량으로 DR과 피크저감을 동시 운영이 가능함을 검증하였다.

그림 7. 시뮬레이션 결과(위: 부하, 아래: ESS SOC)

Fig. 7. Simulation results (Top: Load, Bottom: ESS SOC)

그림 8. 시뮬레이션 결과(위: 주파수, 아래: 전압)

Fig. 8. Simulation results (Top: Frequency, Bottom: Voltage)

그림 9. 시뮬레이션 결과(위: 부하, 아래: SOC)

Fig. 9. Simulation results (Top: Load, Bottom: SOC)

그림 10. 시뮬레이션 결과(위: 주파수, 아래: 전압)

Fig. 10. Simulation results (Top: Frequency, Bottom: Voltage)

그림 11. 시뮬레이션 결과(위: 부하, 아래: SOC)

Fig. 11. Simulation results (Top: Load, Bottom: SOC)

그림 12. 시뮬레이션 결과(위: 주파수, 아래: 전압)

Fig. 12. Simulation results (Top: Frequency, Bottom: Voltage)