KR101619335B1 - 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법 - Google Patents

대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법은, 전력계통 운영상 확보되는 1일전 부하 데이터와 SMP(system marginal prices:계통한계가격) 정보를 입력받는 단계; 상기 SMP 정보를 기반으로, 전체 충/방전 스케줄링 구간을 유지하기 위해 다음 장주기에 진입하는 시점에서 그 이전의 장주기의 첫 번째 SMP 정보 및 부하 데이터를 다음 장주기의 시간 단위의 최종 시점의 후미에 재배치하는 단계; 및 상기 재배치된 입력 데이터를 바탕으로, SMP 쉐이빙 알고리즘을 이용하여 해당 실시간 운전 시점에서 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하는 단계를 포함한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 과생산된 에너지(전력)를 저장하기 위한 대용량 배터리 에너지 저장 시스템을 도입하여 운영함에 있어서, 장주기 제어의 일종인 SMP 쉐이빙을 실시간으로 적용함으로써 SMP가 높은 시점과 낮은 시점 사이의 차이를 줄여 경제적 이득을 최대화할 수 있다.

Description

대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법{Method for managing peak shaving in large scale battery energy storage system}
본 발명은 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙(peak shaving: 피크 타임의 전력공급) 운영방법에 관한 것으로서, 특히 SMP(system marginal prices: 계통한계가격) 쉐이빙을 실시간으로 적용함으로써, 경제적 이득을 최대화할 수 있는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법에 관한 것이다.
오늘날 급격한 산업고도화는 전 세계적인 에너지 수요의 급증을 초래했다. 최근 이러한 환경에서 분산전원의 보급 및 확대 정책이 적극적으로 추진되고 있다.
전력 저장 장치는 필요 이상으로 생산된 전력을 저장하여 두었다가 필요할 때 사용함으로써, 에너지 이용의 효율 및 신재생 에너지의 활용도를 향상시키고, 전력계통을 안정화시킬 수 있는 장치이다.
현재 신재생 에너지가 증가함에 따라 전력 저장 장치가 배전 및 송변전에 적용되고 있으며, 미래에는 대용량(MW급) 전력 저장 장치가 변전소 단위로 확대 보급될 전망이다. 따라서 확대 보급된 수많은 대용량 전력 저장 장치를 통합관리할 수 있는 스케줄링 장치 및 방법이 제공된다면 전력계통의 부하조절 및 발전설비 운용에 많은 도움이 될 것이다.
현재 대용량 전력 저장 장치에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트그리드(smart grid)의 세계적인 추세에 따라 신재생 에너지 발전력의 증가와 함께 전력 저장 장치는 전체 전력계통에 확대 보급되어 운용될 것으로 예상된다.
한편, 이상과 같은 전력 저장 장치의 전력계통 시스템에의 적용은 발전주기에 따라 장주기 및 단주기적인 역할로 구분될 수 있다. 장주기적인 운영은 주로 발전과 에너지 사용의 이동을 주된 목적으로 하여 전력 저장 장치를 에너지원으로 활용하는 것으로서, 이를 위해 일반적으로 1일에 한 주기의 긴 충전기간과 방전기간을 갖도록 운영하고 있다.
전력 저장 장치로서의 배터리 에너지 저장 시스템의 장주기 및 단주기적인 역할 중에서 장주기적인 충전 및 방전을 통해 에너지 시간 이동 기능을 수행하는 피크 쉐이빙을 원활하게 수행하기 위해서는 충전 및 방전 전략의 장주기적인 스케줄링뿐만 아니라 실시간 운영 시 획득되는 SoC(state of charge)의 변화 및 배터리 에너지 저장 시스템(battery energy storage system:BESS)을 구성하는 단위 PCS(power conditioning system)의 상태에 따른 실시간 제어 전략이 필수적으로 요구된다.
한국 등록특허 제10-1281309호(2013.07.03 공고) 한국 공개특허 제10-2014-0067746호(2014.06.05 공개)
본 발명은 상기와 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 과생산된 에너지(전력)를 저장하기 위한 대용량 배터리 에너지 저장 시스템을 도입하고, 장주기 제어의 일종인 SMP(system marginal prices:계통한계가격) 쉐이빙을 실시간으로 적용함으로써, 경제적 이득을 최대화할 수 있는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법은,
대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 PMS(power management system)에 탑재되는 피크 쉐이빙 알고리즘의 실행에 의한 피크 쉐이빙 운영방법으로서,
a) 전력계통 운영상 확보되는 1일전 부하 데이터와 SMP(system marginal prices:계통한계가격) 정보를 상기 PMS의 입력부에 의해 입력받는 단계;
b) 상기 PMS의 제어부에 의해 상기 SMP 정보를 기반으로, 전체 충/방전 스케줄링 구간을 유지하기 위해 다음 장주기에 진입하는 시점에서 그 이전의 장주기의 첫 번째 SMP 정보 및 부하 데이터를 다음 장주기의 시간 단위의 최종 시점의 후미에 재배치하는 단계; 및
c) 상기 SMP 정보 및 부하 데이터의 재배치 후, 상기 제어부에 의해 그 재배치된 입력 데이터를 이용하여 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약조건의 해를 구하는 단계;
d) 상기 재배치된 입력 데이터와 상기 구해진 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약 조건의 해를 바탕으로, 상기 제어부에 의해 SMP 쉐이빙 알고리즘을 이용하여 해당 실시간 운전 시점에서 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 상기 단계 c)에서 상기 SMP 쉐이빙의 목적함수는 전력 구입 가격을 최소화하는 목적함수로서 다음과 같은 수식 관계로 표현될 수 있다.
Figure 112014072754161-pat00001
또한, 상기 단계 c)에서 상기 제약 조건은 배터리의 충전과 방전 시의 SoC(state of charge)의 변화 특성을 보여주는 방전 차분 방정식을 포함할 수 있다.
이때, 상기 방전 차분 방정식은 다음과 같은 수식 관계로 표현될 수 있다.
Figure 112014072754161-pat00002
또한, 상기 단계 d)에서 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 바람직하게는 실시간 운전에 적용가능한 PCS(power conditioning system) 모듈의 상태 정보 및 각 PCS 모듈에 속해 있는 배터리의 충전 상태 정보를 고려하여 충/방전 스케줄링을 수행한다.
또한, 상기 단계 d)에서 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 첫 번째 장주기 시간단위에서는 1∼48 구간에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하고, 두 번째 장주기 시간단위에 해당하는 시점에서는 첫 번째 데이터를 제일 마지막 구간으로 이동시켜 생성된 1∼48 구간 데이터에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행한다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 과생산된 에너지(전력)를 저장하기 위한 대용량 배터리 에너지 저장 시스템을 도입하여 운영함에 있어서, 장주기 제어의 일종인 SMP(system marginal prices: 계통한계가격) 쉐이빙을 실시간으로 적용함으로써 SMP가 높은 시점과 낮은 시점 사이의 차이를 줄여 경제적 이득을 최대화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도.
도 2는 본 발명의 방법을 구현하기 위해 채용되는 BESS의 등가 모델의 회로 구성을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 방법에 따라 1일의 데이터를 다수의 구간의 데이터로 분할하여 각각의 시점에서 스케줄링을 최적화하는 과정을 도식적으로 설명하는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 방법에 의한 SMP 쉐이빙을 위한 임의의 특정일의 SMP 데이터를 보여주는 도면.
도 5는 특정일의 부하데이터와 SMP 데이터를 이용하여, 본 발명에 채용되는 실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘을 RT 모드 시뮬레이터에 적용한 결과를 보여주는 도면.
도 6은 규모 축소된 부하곡선과 본 발명에 채용되는 SMP 쉐이빙에 의한 충방전 전략이 적용된 삭감 부하곡선의 특성을 보여주는 도면.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법의 실행 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법은, 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 PMS(power management system)(미도시)에 탑재되는 피크 쉐이빙 알고리즘의 실행에 의한 피크 쉐이빙 운영방법으로서, 먼저 전력계통 운영상 확보되는 1일전 부하 데이터와 SMP(system marginal prices:계통한계가격) 정보를 외부의 정보 제공원(예를 들면, 한국전력공사)으로부터 상기 PMS의 입력부에 의해 입력받는다(단계 S101).
그러면, 상기 PMS의 제어부는 상기 SMP 정보를 기반으로, 배터리의 전체 충/방전 스케줄링 구간을 유지하기 위해 다음 장주기에 진입하는 시점에서 그 이전의 장주기의 첫 번째 SMP 정보 및 부하 데이터를 다음 장주기의 시간 단위의 최종 시점의 후미에 재배치한다(단계 S102). 이에 대해서는 뒤에서 다시 설명하기로 한다.
이상에 의해 SMP 정보 및 부하 데이터의 재배치가 완료되면, 상기 제어부에 의해 그 재배치된 입력 데이터를 이용하여 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약조건의 해를 구한다(단계 S103).
이때, 상기 SMP 쉐이빙의 목적함수는 전력 구입 가격을 최소화하는 목적함수로서 다음과 같은 수식 관계로 표현될 수 있다.
Figure 112014072754161-pat00003
여기서, C(k)는 SMP 정보,
Figure 112014072754161-pat00004
는 k시점에서의 쉐이빙이 이루어진 부하 수준, M은 시작점, N은 끝점을 각각 나타낸다.
또한, 상기 단계 S103에서 상기 제약 조건은 배터리의 충전과 방전 시의 SoC(state of charge)의 변화 특성을 보여주는 방전 차분 방정식을 포함할 수 있다.
이때, 상기 방전 차분 방정식은 다음과 같은 수식 관계로 표현될 수 있다.
Figure 112014072754161-pat00005
이상과 같은 방전 차분 방정식에 대해서는 뒤에서 다시 설명하기로 한다.
이렇게 하여 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약조건의 해가 구해지면, 상기 단계 S102에서의 재배치된 입력 데이터와 상기 구해진 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약 조건의 해를 바탕으로, 상기 제어부에 의해 SMP 쉐이빙 알고리즘을 이용하여 해당 실시간 운전 시점에서 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행한다(단계 S104).
여기서, 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 바람직하게는 실시간 운전에 적용가능한 PCS(power conditioning system) 모듈의 상태 정보 및 각 PCS 모듈에 속해 있는 배터리의 충전 상태 정보를 고려하여 충/방전 스케줄링을 수행한다.
이때 또한, 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 첫 번째 장주기 시간단위에서는 1∼48 구간에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하고, 두 번째 장주기 시간단위에 해당하는 시점에서는 첫 번째 데이터를 제일 마지막 구간으로 이동시켜 생성된 1∼48 구간 데이터에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행한다.
그러면, 이하에서는 이상과 같은 본 발명에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법과 관련하여 부연 설명을 해보기로 한다.
< 피크 쉐이빙 알고리즘 >
본 발명에서 채용하는 피크 쉐이빙 알고리즘은 전력 계통 운영상 확보될 수 있는 1일 전 부하곡선과 계통한계가격(system marginal prices: SMP) 정보를 입력으로 하여 익일의 피크 부하 시 방전 스케줄링을 수립한다. 그러나 실시간 운전에서는 적용가능한 PCS 모듈의 상태 정보 및 각 PCS 모듈에 속해 있는 배터리의 SoC(state of charge) 정보를 고려하여 피크 쉐이빙(peak shaving)을 위한 충방전 전략이 재실행될 필요가 있다. 이 경우 시간의 진행에 따라 피크 쉐이빙 알고리즘 수행을 위한 시간의 범위가 점차 감소되어 익일의 시점에 도달할수록 상대적으로 짧은 시간에서 이익을 극대화하는 전략(SMP 기반 전략 수립의 경우)을 수립할 가능성이 있다. 본 발명에서는 실시간 운영에 적합한 경제 모델 예측 제어 기반의 실시간 피크 쉐이빙 모듈을 도입한다.
< SMP 쉐이빙의 장주기 운영 및 BESS 모델 >
에너지 저장 장치의 적용성은 방전 주기에 따라 장주기적인 역할과 단주기적인 역할로 구분될 수 있다. 피크 쉐이빙은 장주기 운영에서 배터리 에너지 저장장치의 주요 기능이다. 시스템의 안정성을 유지하기 위한 여러 장주기 운영 기능들이 있지만, 에너지 시간 이동의 T&D 기능을 수행하는 피크 쉐이빙을 원활하게 수행하기 위해서는 충전과 방전 전력의 장주기적인 스케줄링뿐만 아니라 실시간 운영 시 획득되는 SoC의 변화 및 BESS(battery energy storage system)를 구성하는 단위 PCS의 상태에 따른 실시간 제어전략이 필수적으로 요구된다.
장주기 운영을 위한 BESS의 충전과 방전 스케줄링을 결정하기 위해서 특정한 BESS 모델이 필요하며, 이를 위해 필요한 데이터 중에서 가장 중요하게 고려되어야 할 특성은 배터리 SoC의 변화 특성이다. 본 발명에서는 전압형 양방향 컨버터를 포함한 BESS의 등가 모델을 도입하고, 여기에 포함된 파라미터들을 충전과 방전 스케줄링에 적용될 수 있는 형태로 표현했다.
도 2는 본 발명의 방법을 구현하기 위해 채용되는 BESS의 등가 모델의 회로 구성을 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, BESS의 등가 모델의 회로에서 Rc는 양방향 컨버터에서 부하 운전 시에 나타나는 손실을 표현하는 저항 성분이고, Rs1과 Rs2는 부하 운전 시에 배터리의 DC측 손실을 표현하기 위한 저항 성분을 나타낸다. 그리고, Cs는 직렬 커패시턴스 성분이고, Rp는 배터리의 자연 방전 손실을 표현하기 위한 병렬 저항 성분을 나타낸다. 또한, Vdco는 배터리의 개방 시 DC 전압을 나타낸다.
본 발명에서는 이상과 같은 등가 BESS 모델에 대한 고찰을 통해 SMP 쉐이빙 알고리즘에 적용될 수 있도록 충전과 방전 시 SoC 변화에 초점을 맞추어 방전 차분 방정식을 도입하였고, 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure 112014072754161-pat00006
여기서,
Figure 112014072754161-pat00007
는 k시점에서의 배터리의 충전에너지,
Figure 112014072754161-pat00008
는 배터리의 자연 방전 손실에 의한 자연 방전 손실 계수,
Figure 112014072754161-pat00009
는 정상상태 부하 운전 시 BESS(battery energy storage system) 모델의 양방향 컨버터의 저항 성분에 의한 손실 계수,
Figure 112014072754161-pat00010
는 배터리의 직렬저항에 의한 손실 계수,
Figure 112014072754161-pat00011
는 k시점에서의 배터리의 방전전력,
Figure 112014072754161-pat00012
는 단위 시간을 각각 나타낸다. 본 발명에서는 이러한 단위 시간을 30분으로 가정하기로 한다.
< SMP Shaving 알고리즘 >
본 발명에 도입된 SMP Shaving 알고리즘은 전력 구입 가격의 최소화를 위해서 각 시점에서의 계통한계가격(SMP) 정보를 적용한다. 이는 SMP 정보를 이용하여 해당 시점의 에너지 사용시간의 이동(energy time shift)을 하기 위한 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 사용된 SMP Shaving의 목적함수는 다음의 수학식 2와 같이 표현할 수 있고, 이러한 목적함수와 관련된 제약 조건은 수학식 3 내지 8과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112014072754161-pat00013
여기서, C(k)는 SMP 정보,
Figure 112014072754161-pat00014
는 k시점에서의 쉐이빙이 이루어진 부하 수준, M은 시작점, N은 끝점을 각각 나타낸다.
Figure 112014072754161-pat00015
Figure 112014072754161-pat00016
Figure 112014072754161-pat00017
Figure 112014072754161-pat00018
Figure 112014072754161-pat00019
Figure 112014072754161-pat00020
상기 수학식 3에서
Figure 112014072754161-pat00021
는 k시점에서의 규모 축소된 부하 수준을 의미하고, 수학식 4는 수학식 1과 같다. 수학식 5는 배터리의 방전 전력은 최대, 최소의 방전 전력 범위 내에 있음을 의미하는 제약조건이고, 수학식 6은 배터리에서 에너지의 과다방전과 과다충전을 억제하기 위한 제약조건이다. 수학식 7의
Figure 112014072754161-pat00022
는 스케줄링의 시작점에서의 초기 SoC를 나타내고, 수학식 8은 스케줄링의 시작점과 끝점을 의미한다.
< SMP Shaving의 실시간 모듈 구현 문제 >
국내의 전력시장에서 SMP 데이터는 하루 전에 예측된 부하데이터를 기반으로 하여 결정된 후 제공된다. 미리 주어진 SMP 데이터를 이용하여 배터리의 충방전 전략을 수립하고 이를 실시간 운영에 반영할 수 있으나, 내부 고장에 따른 PCS 모듈의 상태 변화 및 각 PCS에 포함되어 있는 배터리의 SoC의 비정상적인 변화에 빠르게 대처하기 어렵다. 따라서, 각각의 PCS 모듈의 SoC 정보가 실시간으로 측정되어야 하고, 이것이 스케줄링 결정에 반영되어야 한다.
SMP 정보는 하루에 한번 주어지기 때문에 일반적으로 전체 스케줄링 구간은 점점 짧아진다. 1일의 스케줄링 구간에서 후반부에서는 이러한 문제로 인해 원하지 않는 쉐이빙이 이루어질 수도 있다. 따라서 경제 모델 예측 제어의 개념을 적용하고자 할 때, 전체 스케줄링 구간은 변하지 않도록 설정해 주어야 한다.
본 발명에서 도입하고 있는 실시간 운영을 위한 SMP 쉐이빙 알고리즘은 미리 제공된 SMP 정보를 이용하여 충전과 방전 스케줄링을 결정한다. 부하 변화에 따른 변동이 없는 국내 전기 도매가격(wholesale price)의 기준인 SMP를 적용하고자 할 때, 전체 스케줄링 구간을 유지하기 위해 다음 장주기에 진입하는 시점에서 그 이전의 SMP 및 부하 데이터를 최종 시점의 뒷부분에 재배치하여 충방전 스케줄링을 수행한다. 이때, 이렇게 재배치된 입력 데이터를 이용하여 상기 수학식 2 내지 8의 해를 구하는데 있어서, 예컨대 M은 1로 N은 48로 설정하여 충분히 긴 기간의 전체적인 이익을 극대화하기 위해 제어전략을 수립한다. 해당 시점에서의 제어량은 첫 번째 시간 단위에서 결정된 충전 또는 방전량을 적용한다.
본 발명에서의 실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘은 더욱 효과적인 실시간 운전전략 수립을 위해 도 3과 같이, 1일 24시간의 데이터를 30분 간격의 48구간의 데이터로 분할하여 각각의 시점에서 스케줄링을 최적화한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘 전략을 적용할 때, 첫 번째 장주기 시간단위에서는 1∼48구간에 대하여 최적화된 충방전 스케줄링을 수행하고, 두 번째 장주기 시간단위에 해당하는 시점에서는 첫 번째 데이터를 제일 마지막 구간으로 이동시켜 생성된 1∼48구간 데이터에 대하여 스케줄링을 최적화한다.
< 시뮬레이션 및 결과 고찰>
도 4는 SMP 쉐이빙을 위한 임의의 특정일(예컨대, 3월 21일)의 SMP 데이터를 보여주는 도면이다.
전력시장에서 각 시간별 SMP는 하루 전에 24개 구간에 대하여 결정되므로, 본 발명에 도입된 실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘에 적용하기 위해 1일 24개의 SMP 데이터를 30분 간격의 48구간의 데이터로 분할하여 적용하였다.
실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘을 테스트하기 위해 적용된 RT(real time) 모드 시뮬레이터는 PMS의 실시간 운영 모듈을 시뮬레이션할 수 있는 프로그램으로, 실시간 운영 모드는 장주기 시간 단위에 해당하는 30분을 다시 2분 주기의 15개 구간으로 나누어 각 구간에서 발생할 수 있는 BESS의 운용 상태의 변화를 고려하여 장주기 모드에서 결정된 현재 구간에서의 제어량을 각 PCS 모듈에 분배한다. 따라서 PCS에서는 1일을 48개의 장주기 구간과 720개의 RT 모드 구간으로 표현한다.
도 5는 특정일(예컨대, 3월 21일)의 부하데이터와 SMP 데이터를 이용하여 실시간 SMP 쉐이빙 알고리즘을 RT 모드 시뮬레이터에 적용한 결과를 보여주는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 시뮬레이션에서는 BESS의 초기 SoC로 2.4[MWh]를 적용하고, BESS의 모델 파라미터에 해당하는
Figure 112014072754161-pat00023
는 각각 0.05, 0.025, 0의 값을 적용하였다. 도 5의 그래프는 "Pbat", "SoC" 및 "Benefit"의 곡선으로 이루어져 있다. "Pbat"은 BESS의 유효전력 출력을 의미하고, 이 값이 음(-)일 때는 배터리가 충전되는 상태이며, 이에 따라 "SoC"가 증가된다. 반대로 "Pbat"이 양(+)일 때는 배터리가 방전되고 있는 상태를 나타내고, 이 상태에서는 "SoC"가 감소된다. "Benefit"은 SMP 쉐이빙 알고리즘을 사용하였을 경우에 축적된 이득을 의미하며, 이때 "Benefit"은 "Pbat"과 해당 시점에서의 SMP, 그리고 RT 모드 시간단위의 간격(1/30 hour)에 의하여 변화된다. 본 시뮬레이션에서 최종 시점의 축적된 이득은 459.937[kWon]이다.
도 6은 규모 축소된 부하곡선과 삭감 부하곡선의 특성을 보여주는 도면이다.
도 6을 참조하면, 규모 축소된 부하곡선에 해당하는 'ScaledLoad'는 해당 개소에 위치한 BESS가 감당할만한 수준의 부하 규모로 축소된 부하값을 의미하고, 삭감 부하곡선을 의미하는 'CutLoad'는 실시간 SMP 쉐이빙에 의한 충방전 전략('Pbat'의 변화)이 적용된 곡선이다. 본 발명에서는 SMP 쉐이빙을 수행했기 때문에 피크 부하를 감소시키는데 목적이 있기보다는 SMP 쉐이빙의 목적함수에 따른 전력 구입 비용 최소화를 위한 결과로 입력된 부하곡선(부하데이터)과 계통한계가격(SMP) 데이터에 따라 해당 실시간 운전시점에서 가장 경제적인 BESS 충방전 스케줄링이 수행될 수 있도록 하는데 목적이 있다. 도 4와 도 5∼6을 비교해보면 서로에 상응하는 시간에 배터리의 충전과 방전이 적절히 수행되고 있음을 확인할 수 있다.
이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법은 과생산된 에너지(전력)를 저장하기 위한 대용량 배터리 에너지 저장 시스템을 도입하여 운영함에 있어서, 장주기 제어의 일종인 SMP(system marginal prices: 계통한계가격) 쉐이빙을 실시간으로 적용함으로써 SMP가 높은 시점과 낮은 시점 사이의 차이를 줄여 경제적 이득을 최대화할 수 있는 장점이 있다.
이상, 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (6)

  1. 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 PMS(power management system)에 탑재되는 피크 쉐이빙 알고리즘의 실행에 의한 피크 쉐이빙 운영방법으로서,
    a) 전력계통 운영상 확보되는 1일전 부하 데이터와 SMP(system marginal prices:계통한계가격) 정보를 상기 PMS의 입력부에 의해 입력받는 단계;
    b) 상기 PMS의 제어부에 의해 상기 SMP 정보를 기반으로, 전체 충/방전 스케줄링 구간을 유지하기 위해 다음 장주기에 진입하는 시점에서 그 이전의 장주기의 첫 번째 SMP 정보 및 부하 데이터를 다음 장주기의 시간 단위의 최종 시점의 후미에 재배치하는 단계; 및
    c) 상기 SMP 정보 및 부하 데이터의 재배치 후, 상기 제어부에 의해 그 재배치된 입력 데이터를 이용하여 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약조건의 해를 구하는 단계;
    d) 상기 재배치된 입력 데이터와 상기 구해진 SMP 쉐이빙의 목적함수 및 그 목적함수와 관련된 제약 조건의 해를 바탕으로, 상기 제어부에 의해 SMP 쉐이빙 알고리즘을 이용하여 해당 실시간 운전 시점에서 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 c)에서 상기 제약 조건은 배터리의 충전과 방전 시의 SoC(state of charge)의 변화 특성을 보여주는 방전 차분 방정식을 포함하는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계 c)에서 상기 SMP 쉐이빙의 목적함수는 전력 구입 가격을 최소화하는 목적함수로서 다음과 같은 수식 관계로 표현되는 것을 특징으로 하는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법.
    Figure 112014072754161-pat00024

    여기서, C(k)는 SMP 정보,
    Figure 112014072754161-pat00025
    는 k시점에서의 쉐이빙이 이루어진 부하 수준, M은 시작점, N은 끝점을 각각 나타낸다.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 방전 차분 방정식은 다음과 같은 수식 관계로 표현되는 것을 특징으로 하는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법.
    Figure 112016025897226-pat00026

    여기서,
    Figure 112016025897226-pat00027
    는 k시점에서의 배터리의 충전에너지,
    Figure 112016025897226-pat00028
    는 배터리의 자연 방전 손실에 의한 자연 방전 손실 계수,
    Figure 112016025897226-pat00029
    는 정상상태 부하 운전 시 BESS(battery energy storage system) 모델의 양방향 컨버터의 저항 성분에 의한 손실 계수,
    Figure 112016025897226-pat00030
    는 배터리의 직렬저항에 의한 손실 계수,
    Figure 112016025897226-pat00031
    는 k시점에서의 배터리의 방전전력,
    Figure 112016025897226-pat00032
    는 단위 시간을 각각 나타낸다.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 단계 d)에서 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 실시간 운전에 적용가능한 PCS(power conditioning system) 모듈의 상태 정보 및 각 PCS 모듈에 속해 있는 배터리의 충전 상태 정보를 고려하여 충/방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 단계 d)에서 상기 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행함에 있어서, 첫 번째 장주기 시간단위에서는 1∼48 구간에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하고, 두 번째 장주기 시간단위에 해당하는 시점에서는 첫 번째 데이터를 제일 마지막 구간으로 이동시켜 생성된 1∼48 구간 데이터에 대하여 최적화된 충/방전 스케줄링을 수행하는 것을 특징으로 하는 대용량 배터리 에너지 저장 시스템의 피크 쉐이빙 운영방법.
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