1. Introduction

지구 온난화로 인한 환경 문제가 심각화 되고 있으며, 화석 연료의 한계적인 고갈로 인한 에너지 보안 문제도 제기되고 있다. 이에 대응하여 재생에너지는 태양, 풍력, 수력 등 다양한 자연 에너지원을 이용하여 지속 가능한 전력 생산을 추구하는 중요한 방안으로 부각되고 있으며 환경 친화적인 에너지 생산 방식으로 인식되어 국제 사회에서도 관심을 받고 있다. 이에 전 세계적으로 온실가스 배출 감축을 위한 노력이 강화되면서, 각 국가들은 국가별로 약정된 목표인 NDC(Nationally Determined Contributions)를 통해 지속 가능한 환경 보전에 힘쓰고 있다^[1]. 한국 또한 이러한 글로벌 흐름에 부응하여 2030년까지 온실가스 배출을 40% 감축하는 것을 의무화하였고 이와 함께 최근 몇 년간 한국 내에서 전기차의 보급 확대와 함께 EV(Electric Vehicle) 스테이션의 수요가 급증하고 있는 현실을 목격하고 있다. 이는 지속 가능한 교통수단으로서의 전기차의 역할을 강조하며, 자연스레 EV 스테이션은 국가 에너지 전환의 핵심 요소로 간주 된다. 그에 따라 EV 스테이션 인프라의 구축이 더욱 필요한 시대임을 시사하고 있다.

PV(Photovoltaic) 시스템 또한 탄소중립 목표 달성을 위한 주요 요인으로 각광 받고 있다. PV는 잠재적으로 풍부한 에너지원으로서 주목받고 있으며, 이에 따라 PV 시스템의 설치가 급증하고 있다. 그러나 PV의 특성상 일사량 및 기상 조건에 따라 발전량이 크게 변동하므로, 전력 시스템에 안정적인 공급을 유지하는 것이 어려운 과제 중 하나로 부각되고 있다. 특히 PV는 일몰 시간과 발전 시간이 불일치하는 경우가 많아, 낮 시간대 동안 발생하는 잉여전력의 문제를 가지고 있으며, 이러한 문제점은 PV의 전력이 전력 수요를 초과하는 상황에서 발생하는 잉여전력으로 인해 전력 시스템에 과부하를 야기한다. 실제로 2013년부터 PV 설비를 크게 늘린 미국 캘리포니아주에서 나타나는 ‘Duck Curve’가 대표적인 사례이다. 이러한 PV의 높은 출력 불확실성은 전력 시스템의 안정성과 신뢰성을 저해할 수 있는 요인으로 작용하며, 잉여전력의 효율적인 관리와 분산은 에너지 전환의 성공에 필수적인 요소로 꼽히고 있다. 이러한 상황에서 EV의 보급증대에 따른 EV 스테이션의 추가적인 증가는 PV 시스템과의 상호 연계 운영을 통해 수용률 및 잉여전력 저감에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다. 이처럼 신재생에너지의 용량과 전력시스템 안정성에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다. 참조문헌 ^[2]에서는 기존에 운용중 이거나 신규 건설하는 PV 시스템에 적합한 에너지저장장치 시스템의 용량을 PVsyst를 이용하여 산정하는 방법을 제시하였다. 특히 2MW급 PV 발전량을 NASA 기상 데이터로 계산하고, 이에 적합한 에너지저장장치 시스템의 이용률을 최대화시키는 용량 산정 방법을 제시하였다. 참조문헌 ^[3]에서는 정부의 신재생에너지 확대 정책에 따라 증가하고 있는 신재생에너지의 저압 배전계통 연계에 대비하여 선로의 보강 없이 전압의 관점에서 유효전력과 무효전력의 특성을 파악하여 저압 선로에 연계된 신재생 발전원의 연계 용량을 확대하는 연구를 진행하였다. 참조문헌 ^[4]에서는 대규모 산업용 수용가와 연계된 EV 스테이션 증가에 따른 전력계통 영향을 최소화 하는 방안으로서 에너지저장시스템의 설치를 제안한다. 이를 위해 산업용 수용가와 연계된 충전 인프라의 전력 수요를 예측하고, EV 충전 부하를 예측하여 기존 수용가 부하에 합산하고, 최종적으로 에너지저장시스템의 충방전을 통해 EV 충전 소요로 인해 수용가의 피크 부하 증가를 억제시키는 결과를 도출해냄으로써 전력수요로 인해 상승된 피크전력을 감축하기 위한 에너지저장시스템의 최적 용량 산정에 관한 연구를 진행하였다. 참조문헌 ^[5]에서는 배전계통의 추가적인 설비보강 없이 재생 에너지의 접속 용량을 증가시키기 위하여 EV 스테이션의 계통 연계형 충방전 기술과 충전 부하의 프로파일을 활용하여 전기자동차의 충전 부하가 계통 한계 접속 용량 증가에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서는 선행 연구들에서 PV 투입 시나리오에 따른 적정 EV 스테이션 용량에 관한 정확한 연구와 확실한 근거의 부족으로, EV 스테이션의 용량 변화가 재생 에너지의 수용성과 잉여전력 발생에 미치는 영향을 EV Station Capacity Saturation Point(ESCP) 기법으로 분석하여 지속 가능한 에너지 시스템 구축을 지원하고자 한다.

2. Modeling of facilities

본 논문에서는 그림 1과 같이 EV 스테이션과 재생 에너지 시스템의 통합은 EV 스테이션 용량과 PV 용량의 상호 연계를 통해 잉여전력 문제를 보다 정확하게 분석하고자 한다. EV 스테이션의 용량과 PV 용량 사이의 적절한 조합으로 잉여전력을 최소화하며, 전력계통의 안정성을 유지하는 데에 중요한 역할을 수행한다. EV 스테이션 용량과 PV 용량의 조합은 주로 시간대와 계절에 따라 변동하며, 여름철에는 높은 PV 용량과 전기차의 많은 충전으로 인해 잉여전력 문제가 더 크게 부각되는 경향이 있다. 반면에, 겨울철에는 PV 용량이 상대적으로 낮고, 에너지 수요도 감소하므로 잉여전력 문제가 상대적으로 줄어들 수 있다 ^[6]. 이러한 관계를 분석하기 위해서는 EV 스테이션의 용량과 PV 용량의 변화를 시간대와 계절별로 고려하여 모델링하고 시뮬레이션하는 것이 필요하다. 이를 통해 특정 시간대에 EV 스테이션이 더 효율적으로 운영될 수 있는지, 또한 계절에 따른 PV가 최대로 활용될 수 있는지 등을 분석할 수 있다.

그림 1. EV 스테이션과 RES(Renewable Energy Sources)가 연계된 모의 계통

Fig. 1. Integration with EV Station and RES(Renewable Energy Sources)

3. Proposed method

시나리오별 PV 투입에 의해 발생된 잉여전력을 저감 하기 위해 EV 스테이션의 용량은 중요한 변수로 작용한다. 하지만, 잉여전력이 0이 되는 EV 스테이션 용량을 산정할 경우, 불필요한 투자가 발생될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Renewable Energy Saturation Point(RESP) 인덱스를 참조하여 ^[8], EV station Capacity Saturation Point(ESCP) 지수를 제안한다. RESP의 인덱스는 P2G(Power To Gas) 내용을 다루고 있으나 아직까지 P2G 기술은 그 경제성과 관련하여 구체적인 검증이 필요하며, 기술개발 단계에 있어 상용화가 어려운 실정이다. 반면, EV 스테이션의 충전기술은 전 세계적으로 이미 상용화 단계이며, EV충전 및 PV 발전 패턴이 각각 수요 및 공급 관점에서 RES의 수용률을 향상하는 것에 큰 이점을 갖는다. 이에 본 논문은 RES 중 높은 비중을 가진 PV의 수용률 향상에 높은 효율을 보이며, 기술이 상용화 단계에 있어 실증 가능성이 높은 EV 스테이션을 활용하여 PV 투입 시나리오에 따른 적정 용량을 분석하기 위해 잉여전력 저감 능력이 포화 되는 지점인 ESCP 기반의 산정방안을 제시한다. 그림 2는 ESCP 산정에 대한 간단한 예시를 보여준다.

그림 2. ESCP 산정 그래프

Fig. 2. ESCP Graph

그림 2는 EV 스테이션 용량과 잉여전력량 간의 관계를 나타내는 예시 그래프이다. 이에 대하여 최적 ESCP를 찾기 위해서 EV 및 PV 용량 지점을 나타내는 첫 번째 시나리오의 점 $(x_{1},\: y_{1})$과 마지막 시나리오의 점 $(x_{| s |},\: y_{| s |})$를 그래프상의 Point to Point of Line Segment와 같이 직선으로 연결한다. 이는 각 시나리오에 대하여 기준선이 되며 주어진 그래프와의 직교점을 계산한다. 직교점은 각 시나리오에 대한 기준선(그래프의 기울기가 0인 직선)과 주어진 그래프와의 교차점이며,이 중에서 기준선에서 가장 멀리 떨어진 직교점을 ESCP Point로 선택한다. 이 점은 EV 스테이션의 최적 용량을 나타내며, 해당 시나리오에서 가장 효율적으로 잉여전력을 활용할 수 있는 지점이다. 이 직교점 중 기준선에서 가장 멀리 떨어진 지점이 ESCP Point로 판단하고, 데이터 그래프의 패턴이 변하는 지점으로 해석할 수 있다. 이러한 지점을 통해 ESCP Point를 찾아낼 수 있다. ESCP는 시나리오에 따라 주어진 그래프에서 포화 현상이 발생하는 지점을 의미하며, 그래프의 기울기가 급격하게 변하는 지점을 나타낸다. 이는 데이터의 패턴이 변화하는 구간으로 볼 수 있으며, ESCP Point의 주요 특징은 그래프가 지속적으로 감소한 이후 다시 감소 속도가 줄어드는 구간에 해당한다.

ESCP Point를 활용하여 EV 스테이션 적정 용량을 구하기 위해 제안하는 방법은 그림 3의 Flow Chart와 같다.

그림 3의 Flow Chart에는 PV용량과 잉여전력을 계산하는 부분과 앞서 언급된 ESCP를 계산하는 부분으로 나누어져 있다. 먼저, 시나리오에 따라 수식 (1)에 의해 PV 용량을 계산하고 이어서 수식 (2)-(4)에 의해 전체 잉여전력을 계산한다. 이 과정은 모든 시나리오에 대해 반복되어 각각의 시나리오에 대한 PV 용량 및 잉여전력이 결정된다. 다음으로 각 시나리오에 대하여 기준선을 선정한다. 이 기준선은 주어진 그래프와의 직교점을 계산하는 데 사용되며, 직교점 중에서 기준선에서 가장 멀리 떨어진 지점을 ESCP Point로 판단한다. 이러한 단계적인 과정을 통해 각 시나리오에 대한 PV 용량, 잉여전력, ESCP Point를 결정하게 된다.

그림 3. 시나리오별 ESCP 계산을 위한 Flow Chart

Fig. 3. Flow chart for calculating ESCP

4. Case Study

본 연구에서는 새로운 방법론의 유효성을 입증하기 위해, 본론에서 소개한 모의 계통과, ESCP 산정 기법을 기반으로 진행되었다. 이를 위해 국내 실 데이터를 활용하여 연구를 진행하였으며, 모든 데이터에 대한 정보는 통계청에서 취득하였다. 부하 데이터는 실제 전력 수요에 대한 다양한 특성과 패턴을 포함하고 있어, 제안하는 방법의 적용 가능성을 실제 시나리오에 부합하게 평가하는 데에 활용되었다. PV 데이터는 PV 시스템의 출력을 나타내며, 제안하는 방법의 성능을 검증하는 데에 활용되었다. EV 스테이션 데이터는 실제 충전소의 데이터를 활용하였고, 급속 충전 및 완속 충전의 데이터를 포함하며, 이를 통해 제안하는 방법이 다양한 충전 방식에 대해 적용 가능 여부를 검증하여 PV의 용량과 EV 스테이션 용량의 비율에 따른 잉여전력 저감 분석이 가능하다.

그림 4에서는 EV 스테이션의 타입별 시간별 충전 수요 데이터를 나타내고 있으며, 이를 통해 급속 충전, 완속 충전 및 하이브리드 충전 방식의 용량 변화 추세를 확인하고, 충전소의 용량 변화는 에너지 수급과 밀접한 관련을 가지며, 특정 시간대에 충전소 용량이 급격하게 변화하는 패턴은 해당 시간대에 에너지 수급이 불안정한 것을 나타낼 수 있다. 이러한 관점에서 그림 4의 그래프는 재생 에너지 시스템과 충전소 용량 간의 상호 작용을 시각적으로 확인하는데 도움을 주고, 특히 재생 에너지 생산이 많은 시간대에 충전소의 용량이 크게 조정되는 경우, 재생 에너지의 효율적인 활용과 에너지 저장시스템의 중요성을 강조할 수 있다. 하이브리드식 EV 스테이션 데이터는 한국전력 전기차 충전 서비스 운영 시스템으로부터 수집된 데이터를 기반하여 급속 충전 0.8 과 완속 충전 0.2의 비율로 구성되었으며, 이를 제안하는 방법의 하이브리드 충전 시나리오에 적용하였다. 따라서 본 사례 연구는 급속 충전 용량, 완속 충전 용량, 그리고 하이브리드 충전 용량의 세 가지 경우에서 진행되었다. 이를 통해 본 논문에서 제안하고자 하는 성능과 실용성을 각각의 충전 방식에 대해 체계적으로 검증하였다. 앞으로 에너지 시스템 내 재생에너지 비중이 증가할 것을 고려하여 PV 용량 증가 시나리오를 가정하여 연구를 진행했다.

그림 4. EV 스테이션 타입별 용량

Fig. 4. Capacity by EV Charging Station type

그림 5~7은 EV 및 PV의 각 용량 시나리오별 잉여전력 저감 정도를 나타낸 것이며, 각 그림에 표기된 빨간색 선은 본 논문에서 제안하는 ESCP를 의미한다.

그림 5. EV 및 PV 용량 시나리오 별 잉여전력 저감 결과: 완속 충전

Fig. 5. Results of Surplus power reduction by EV and PV capacity scenario: Slow charging

그림 6. EV 및 PV 용량 시나리오 별 잉여전력 저감 결과: 급속 충전

Fig. 6. Results of Surplus power reduction by EV and PV capacity scenario: Fast charging

그림 7. EV 및 PV 용량 시나리오 별 잉여전력 저감 결과: 하이브리드 충전

Fig. 7. Results of Surplus power reduction by EV and PV capacity scenario: Hybrid

그림 5~7은 PV 용량이 증가하면서 생기는 잉여전력을 저감시키기 위한 EV 스테이션의 용량은 선형적이지 않기 때문에 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 설비를 과투자 하지 않고 잉여전력 저감정도가 포화되는 지점에서 산정할 수 있다.

이를 보다 상세히 분석하기 위해, 그림 8은 그림 5의 CASE 1에 대하여 본 논문에서 제안한 ESCP의 Marginal Point를 표기한 것이며, 표 1은 모든 CASE에 대하여 PV 용량별 적정 EV용량 및 잉여전력량을 분석한 것이다.

그림 8에서 Marginal Point는 EV 스테이션 용량 대비 PV 잉여전력을 가장 많이 감소시키는 지점으로, 앞서 언급한 ESCP 기법을 기반으로 결정되는 지점이며, PV 용량과 잉여전력의 상호작용을 가장 효율적으로 나타내는 지점이다. Marginal Point는 에너지 시스템의 최적 운영을 위한 핵심적인 정보를 제공하며, 이 지점을 기준으로 하여 PV 용량과 잉여전력의 용량에 대한 EV 스테이션의 용량이 결정된다. 따라서 Marginal Point를 식별하고 이를 기반으로 한 용량 조정은 전체 시스템의 효율성과 안정성을 높이는데 중요한 역할을 한다.

그림 8. 완속 충전 시 Marginal Point

Fig. 8. Marginal Point at Slow Charge

표 1에서, Case 1~3은 각각 순서대로 완속 충전, 급속 충전, 하이브리드 충전에 관한 것이며 PV의 용량을 500kW ~ 2MW까지 500kW 씩 증가시켜가며 EV 스테이션 용량과 잉여전력량을 확인하였다. PV용량이 500kW일 때 모든 Case에서 변화가 일어나지 않았고 각 충전방식의 그래프를 통해서도 값이 없음을 알 수 있다. PV용량이 1MW일 때 Case 1은 EV 스테이션 용량 149kW, 잉여전력량은 0.03kWh Case 2은 EV 스테이션 용량 234kW, 잉여전력량은 0.11kWh이고 Case 3은 EV 스테이션 용량 164kW, 잉여전력량은 0kWh로 PV 용량과 EV 스테이션 용량의 비율이 가장 이상적인 결과를 도출해낸다고 할 수 있다. PV용량이 1.5MW일 때 Case1은 EV 스테이션 용량 582kW, 잉여전력량은 198kWh Case 2은 EV 스테이션 용량 547kW, 잉여전력량은 596kWh이고 Case 3은 EV 스테이션 용량 617kW, 잉여전력량은 203kWh로 각 Case 들의 EV 스테이션 용량은 큰 차이가 없으며 Case1에서 잉여전력이 가장 적게 발생하는 것을 알 수 있다. PV용량이 2MW일 때 Case1은 EV 스테이션 용량 333kW, 잉여전력량은 2440kWh Case 2는 EV 스테이션 용량 343kW, 잉여전력량은 2725kWh이고 Case 3번은 EV 스테이션 용량 338kW, 잉여전력량은 2484kWh의 결과를 도출할 수 있다.

5. Conclusion

높은 수요와 지속적인 환경 문제로 인해 재생 에너지 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있는 현대 사회에서, EV 스테이션과 재생 에너지의 효율적인 통합은 지속 가능한 에너지 체계의 핵심 요소로 주목받고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서, EV 스테이션 용량과 재생 에너지 발전 용량 간의 상호관계에 집중하여 잉여전력 저감 분석 방법을 제안하였다. 제안하는 방법론은 ESCP 기법을 활용하여 PV 용량과 잉여전력 간의 관계를 명확히 판단하고 Marginal Point를 식별함으로써 최적의 EV 스테이션 용량을 결정하는 데 활용되었다. 연구 결과, Marginal Point에서의 EV 스테이션 용량은 PV 잉여전력을 가장 효율적으로 감소시키며, 이는 에너지 시스템의 안정성과 재생 에너지의 효율적인 활용을 도모한다. 본 연구는 급속 충전, 완속 충전 및 하이브리드 충전의 세 가지 시나리오에서 PV 용량 증가에 따른 EV 스테이션 용량 및 잉여전력 감소량을 체계적으로 분석하여 각 충전 방식에 따른 잉여전력 저감 방안을 찾고자 하였다. 더불어, 향후 에너지 시스템 내 재생 에너지 비중의 증가를 고려하여 더 큰 규모의 재생 에너지 시스템을 가정하여 연구를 수행하였으며, 이로써 실제 시나리오에서의 에너지 변동성에 대비한 성능 평가를 강조하였다. PV 용량을 중심으로 하여 재생 에너지 시스템의 영향을 분석하였으나, 후속 연구에서는 PV를 기반으로 잉여전력을 판단하고 EV 스테이션의 용량을 산정할 때 계절별 부하량을 고려할 예정이다. 또한 풍력 발전 시스템(WT, Wind Turbine)을 포함하여 더 다양한 재생 에너지 시스템을 고려하는 것이 중요할 것으로 판단되며, EV 스테이션과 재생 에너지의 용량분석을 통해 에너지 시스템의 안정성을 향상시키고 친환경적인 에너지 시스템의 구축에 기여하고 미래의 지속 가능한 에너지 체계 설계 및 운영에 대한 지침을 제시하며, 실제 에너지 시스템에 대한 전략적인 의사 결정에 도움을 주기 위한 기반을 마련하는데 기여할 것으로 기대된다.