KR101904846B1

KR101904846B1 - Ess 최적 효율 운영방법

Info

Publication number: KR101904846B1
Application number: KR1020160167977A
Authority: KR
Inventors: 박상희; 안건호
Original assignee: 효성중공업 주식회사
Priority date: 2016-12-09
Filing date: 2016-12-09
Publication date: 2018-10-10
Also published as: US20190319464A1; KR20180066766A; AU2017371166A1; US11322950B2; EP3553910A1; EP3553910A4; WO2018106014A1

Abstract

본 발명의 ESS 최적 효율 운영방법은, PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 배터리의 현재 충전량에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터를 이용하여, 상기 PCS 및 배터리를 포함하는 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계; ESS에 구비된 2개 이상의 단위 BESS들의 충방전 효율 데이터를 이용하여, 현재 시점에 지령받은 ESS 전체의 입출력 전력량을 충족시키기 위한, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 최적의 충방전량들에 따라 상기 2개 이상의 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계를 포함할 수 있다.

Description

ESS 최적 효율 운영방법{Method for Operating ESS Optimally and Efficiently}

본 발명은 ESS 운영 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 2개 이상의 단위 BESS를 구비하는 에너지 저장 장치에서 전력을 분배하는 ESS 최적 효율 운영방법에 관한 것이다.

에너지 저장 시스템이란 남은 전기를 전력 계통(Grid)에서 저장한 후, 필요한 시점에 이를 이용함으로써 에너지를 효율적으로 이용하는 것을 말한다. 일반적으로 야간과 같은 적은 부하가 발생하는 시점에 유휴 전력을 저장하여 주간의 많은 부하가 발생하는 시점에 이용하여, 부하 평준화(load leveling)와 주파수 제어를 통한 전력 품질의 최적화에 기여할 수 있다.

ESS(energy storage system)는 최근 활발하게 개발되고 있는 신 재생 에너지원을 고품질 전력으로 전환 후 전력 망에 연계하는데 핵심적인 역할수행이 기대되고 있다. 특히 출력 변동성이 큰 풍력 발전과 태양광 발전 시스템을 계통에 연계할 때 필요한 장치이다.

에너지 저장의 원리는 전력 계통으로부터 전기 에너지를 받아 이온화, 운동 에너지화, 물리적 압축 및 화학적 에너지로 저장하였다가 필요한 시기에 전기 에너지로 변환하여 전력 계통에 공급하는 것이다. 중대형 에너지 저장 장치는 다양한 종류로 분류될 수 있다. 리튬 이온 전지는 대표적인 이차 전지로서 양극과 음극 사이에 분리막과 전해질이 있어 리튬 이온이 이동하면서 에너지를 저장하고 방전한다. 아직은 경제성에 단점이 있으나, 출력 특성과 효율이 양호하여 최근 적용 범위가 넓어지고 있으며, 특히, 리튬 이온 전지들로 구성된 배터리 팩을 구비한 단위 BESS들을 하나의 목적 사이트에 대하여 다수 개 구비하여 전체 ESS를 구성하는 방식으로 경제성의 단점 및 리튬 이온 전지 수명의 단점을 보완하고 있다.

그런데, 다수 개의 단위 BESS를 포함하는 전체 ESS의 충/방전 전력 분배에는 단일 배터리 팩을 구비하는 ESS와 다른 방안이 필요하다.

한국공개특허 제2011-0132122호

본 발명은 상황별 PCS와 배터리의 효율을 고려하여 출력 분배를 최적화하는 ESS 최적 효율 운영방법을 제공하고자 한다. 구체적으로, PCS의 출력에 따라 효율의 차이 최대 12%, 배터리는 SOC에 따라 효율의 차이 최대 25%를 가지므로 상황별 PCS와 배터리의 효율을 고려하여 출력 분배를 최적화하는 알고리즘을 제안하고자 한다.

특히, 본 발명은 하나의 목적 사이트에 대하여 단위 BESS들을 다수 개 구비하여 구성된 ESS에 대하여, 각 단위 BESS에 대한 출력 분배를 최적화하는 ESS 최적 효율 운영방법을 제공하고자 한다.

또는, 본 발명은 PCS와 배터리 효율 데이터를 기반으로 SOC 및 출력별 효율을 데이터화하고, 구간별 선형화한 후 입출력 지령값과 운전 댓수에 따른 에너지 최적점을 찾아 운전하는 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 측면에 따른 ESS 최적 효율 운영방법은, PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 배터리의 현재 충전량에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 데이터를 이용하여, 상기 PCS 및 배터리를 포함하는 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계; ESS에 구비된 2개 이상의 단위 BESS들의 충방전 효율 데이터를 이용하여, 현재 시점에 지령받은 ESS 전체의 입출력 전력량을 충족시키기 위한, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 최적의 충방전량들에 따라 상기 2개 이상의 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계는, 상기 단위 BESS에 포함되는 배터리의 현-SOC 구간을 다수 개의 현-SOC 서브 구간들로 분할하는 단계; 및 상기 각 현-SOC 서브 구간에 대하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리의 충방전 효율의 관계와, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 담당하는 PCS의 충방전 효율의 관계를 결합하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 도출하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계는, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계의 충방전 효율값 구간을 다수개의 서브 구간들로 분할하는 단계; 및 상기 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 직선으로 근사하는 단계를 더 포함할 수 있다.

여기서, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계에서는, 상기 특정 시점에서의 상기 배터리의 현재 SOC에 해당하는 상기 현-SOC 서브 구간에 대하여 상기 직선으로 근사된 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계들을 이용하여, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정할 수 있다.

여기서, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계에서는, 하기 수학식에 따라 최적의 충방전량을 결정할 수 있다.

여기서, 현재 시점의 ESS 전체에 대한 입출력 전력량을 입력받고, 현재 시점의 상기 2개 이상의 단위 BESS에 구비된 배터리들의 현재 충전량 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

여기서, 상기 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계 이후, 다음 시점의 ESS 전체에 대한 입출력 전력량을 입력받고, 다음 시점의 상기 2개 이상의 단위 BESS에 구비된 배터리들의 현재 충전량 정보를 획득하는 단계를 수행하고, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계로 복귀할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 ESS 최적 효율 운영방법은, PCS와 배터리로 이루어진 다수개의 단위 EBSS들을 구비하는 ESS에 있어서, 단위 BESS들 각각에 대하여 충방전 효율 데이터를 생성하는 방법으로서, 상기 PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 상기 배터리의 현-SOC에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 상기 배터리의 충방전 효율 데이터의 현-SOC 구간을 다수 개의 현-SOC 서브 구간들로 분할하는 단계; 상기 각 현-SOC 서브 구간에 대하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리의 충방전 효율의 관계와, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 담당하는 PCS의 충방전 효율의 관계를 결합하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 도출하는 단계; 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계의 충방전 효율값 구간을 다수개의 서브 구간들로 분할하는 단계; 및 상기 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 직선으로 근사하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 직선으로 근사하는 단계 이후, 상기 근사된 직선을 파라미터화하여 테이블을 형성하는 단계를 더 수행할 수 있다.

상술한 구성에 따른 본 발명의 ESS 최적 효율 운영방법을 실시하면, 상황별 PCS와 배터리의 효율을 고려하여 출력 분배를 최적화하는 이점이 있다.

또는, 본 발명은 효율을 고려한 최적 분배 알고리즘을 이용하여 효율을 최적화함으로써 배터리 내부 출력량을 절약할 수 있으며, 전체 시스템의 ESS 이용률을 향상시키는 이점이 있다.

또는, 본 발명은 하나의 목적 사이트에 대하여 단위 BESS들을 다수 개 구비하여 구성된 ESS에 대하여, 각 단위 BESS에 대한 출력 분배를 최적화하는 이점이 있다.

또는, 본 발명은 PMS에서 알고리즘을 수행함으로써 신규 PCS 추가시, 고장으로 인해 PCS 탈락 시 유연하게 대처 가능한 이점이 있다.

또는, 본 발명의 ESS의 운영자에게 기존 대비 10% 정도 효율적인 운영과 이익을 가져다 주는 이점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 ESS 최적 효율 운영방법을 도시한 흐름도.
도 2는 도 1의 ESS 최적 효율 운영방법에 포함될 수 있는 ESS의 충방전 효율 데이터 생성 방법을 도시한 흐름도.
도 3은 배터리와 PCS의 효율 관계를 표현한 그래프.
도 4는 다수 개의 목적 함수들을 가지는 MEET의 원리를 나타낸 그래프.
도 5는 배터리의 현-SOC가 50 ~ 40%의 구간에 속할 때 하나로 단순화한 효율 그래프.
도 6은 배터리의 현-SOC가 70 ~ 60%의 구간에 속할 때 하나로 단순화한 효율 그래프.
도 7은 도 5의 그래프 패턴을 6개의 서브 구간들로 나누어 직선으로 근사한 그래프.
도 8은 도 6의 그래프 패턴을 6개의 서브 구간들로 나누어 직선으로 근사한 그래프.
도 9는 하나의 단위 배터리 블록과 하나의 PCS를 구비하는 단위 BESS들이 2개 이상으로 이루어진 ESS에서, 본 발명의 실시예에 따른 전력 분배를 수행하는 장치를 나타낸 개념도.

이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다.

본 발명을 설명함에 있어서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.

본 명세서에서, 포함하다 또는 구비하다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

예컨대, ESS에 사용되는 배터리는 다수 개의 배터리 랙들과 각 배터리 랙은 다수 개의 배터리 모듈들로 이루어진 구조를 가질 수 있지만, 설명의 편의를 위해 다수 개의 배터리 모듈들(셀들)로 이루어진 것으로 단순화하여 설명하겠다.

또한, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

본 발명의 사상에 따른 ESS 최적 효율 운영방법은 하나의 단위 배터리 블록과 하나의 PCS를 구비하는 단위 BESS들이 2개 이상으로 이루어진 ESS를 위한 것이다.

구현에 따라, 상기 PCS는 단위 BESS 마다 하나씩 구비할 수도 있고, 전체 ESS를 위한 PCS로 통합되어 구비될 수도 있고, 복수개의 단위 BESS들에 대하여 통합되어 구비될 수도 있다. 그런데, 본 발명의 사상을 달성함에 있어 PCS는 입출력량에 대한 PCS 효율값만을 제공하는 역할만 수행하므로, 통합된 PCS는 동일한 PCS 효율값을 가진 PCS가 각 단위 BESS에 구비된 것으로 보고, 본 발명의 사상을 적용할 수 있다. 이하 설명에서는 상기 PCS는 단위 BESS 마다 하나씩 구비한 경우로 구체화하여 설명하지만, 통합 PCS를 구비한 경우도 상술한 이유로 본 발명의 권리범위에 속함은 당연하다.

이하 설명에서 각 단위 BESS가 구비하는 단위 배터리 블록은 편의상 배터리라 약칭하겠다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 ESS 최적 효율 운영방법을 도시한 흐름도이다.

도시한 흐름도에 따른 ESS 최적 효율 운영방법은, PCS의 전력 입출력량(목적 충방전량)에 대한 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S10); 배터리의 현재 충전량에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S20); 상기 수집된 데이터를 이용하여, 상기 PCS 및 배터리를 포함하는 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계(S40); ESS에 구비된 2개 이상의 단위 BESS들의 충방전 효율 데이터를 이용하여, 특정 시점으로서 현재 시점에 요구되는 ESS 전체에 대한 입출력 전력량(지령값)을 충족시키기 위한, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계(S60); 및 상기 결정된 최적의 충방전량들에 따라 상기 2개 이상의 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계(S80)를 포함할 수 있다.

상기 PCS의 충방전 효율 데이터 수집 단계(S10)에서는, 일축이 PCS의 담당 배터리에 대한 전력 입출력량이 되고, 타축이 충방전 효율값이 되는 선형 그래프를 형성할 수 있는 충방전 효율 데이터를 수집할 수 있다. 상기 'PCS의 담당 배터리에 대한 전력 입출력량'은 상기 배터리에 대한 목적(target) 충방전량으로 치환될 수 있으며, 또한, 외부 EMS의 입출력 지령값으로 치환될 수 있다. PCS의 충방전 효율을 가동 연한에 의해 변동되는 부분이 미약하므로, 상기 PCS의 충방전 효율 데이터는 저장소에 기록된 정보일 수 있으며, 이 경우, 상기 S10 단계는 소정 저장소에 기록된 상기 PCS의 충방전 효율 데이터를 독출하는 방식으로 수행될 수 있다.

상기 배터리의 충방전 효율 데이터 수집 단계(S20)에서는, 일축이 상기 배터리의 현재-충전량이 되고, 다른 타축이 상기 배터리의 목적-충방전량이 되고, 또 다른 타축이 배터리의 충방전 효율값이 되는 3차원 공간상의 그래프를 형성할 수 있는 충방전 효율 데이터를 수집할 수 있다.

3차원 공간상의 그래프를 형성할 수 있는 데이터는 연속적(또는 연속적으로 볼 수 있을 정도의 세부 단계로)으로 저장하기에 용량이 커지므로, 상술한 3 축중 어느 하나를 서브 구간으로 분할하는 방식으로, 불연속적(discrete)인 데이터 형태를 가지는 것이 유리하다.

보다 구체적인 예시로서, 상기 3차원 공간상의 그래프를 형성할 수 있는 충방전 효율 데이터는, 일축이 배터리의 현재 SOC, 즉 시작점 SOC(이하, 현-SOC라 약칭) 값이고, 다른 타축이 배터리의 목적 SOC, 즉 목표점(target) SOC 값일 수 있다. 충방전 효율은 충전시 입력되는 전력량 대비 방전시 출력되는 전력량으로 정의될 수 있다.

상기 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계(S40)의 세부 내용은 후술하겠다.

상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계(S60)에서는, ESS를 구성하는 각 단위 BESS에 대한 충방전 효율 데이터들을 이용하여, 외부 EMS의 입출력 지령값에 대한 최적의 충방전량들을 결정한다. 즉, 상기 입출력 지령값에 해당하는 출력 전력량을, 각 BESS에 분배함에 있어 최적의 분배 조합을 결정하는 것이다. 상기 S60 단계는 가능한 모든 조함에 대하여 시뮬레이션 또는 연산하여 가장 충방전 효율이 높은 것을 찾는 방식으로 수행될 수도 있지만, 처리 장치의 부담이나 연산 속도를 감안하면 단순화할 수 있는 알고리즘을 적용하는 것이 유리하다. 상기 알고리즘의 일 례에 대해서는 후술하겠다.

상기 2개 이상의 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계(S80)에서는, 각 단위 BESS를 동시에 충전/방전시키거나, 순차적으로 충전/방전시킬 수 있다. 후자의 경우는 복수개의 단위 BESS의 PCS가 겸용으로 구현된 ESS에 유용하다.

도시한 최적의 충방전량으로 단위 BESS들을 충방전시키는 과정은 단위 시간별로 수행될 수 있으며, 상기 특정 시점으로서 현재 시점에 대한 최적의 충방전량으로 단위 BESS들을 충방전하는 과정을 완료하면, 다음 시점에 대한 동일한 과정을 반복할 수 있다. 이를 위해, 상기 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계(S80) 이후, 다음 시점의 ESS 전체에 대한 입출력 전력량(지령값)을 입력받고, 다음 시점의 상기 2개 이상의 단위 BESS에 구비된 배터리들의 현재 충전량 정보를 획득하는 단계를 수행하고, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계로 복귀할 수 있다.

도 2는 도 1의 ESS 최적 효율 운영방법에 포함될 수 있는 ESS의 충방전 효율 데이터 생성 방법을 도시한다. 도 2의 ESS의 충방전 효율 데이터 생성 방법들을 구성하는 세부 구성들은 상기 도 1의 ESS 최적 효율 운영방법의 세부 구성들에 속하거나, 보다, 구체화한 구성일 수 있다. 예컨대, 도 2의 S42 단계 내지 S49 단계가, 도 1의 S40 단계의 세부 구성이 될 수 있음을 알 수 있다.

도 2에 도시한 ESS의 충방전 효율 데이터 생성 방법은, PCS와 배터리로 이루어진 다수개의 단위 EBSS들을 구비하는 ESS에 있어서, 단위 BESS들 각각에 대하여, 충방전 효율 데이터를 생성하는 것이다.

도시한 ESS의 충방전 효율 데이터 생성 방법은, 상기 PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S10); 상기 배터리의 현-SOC에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S20); 상기 수집된 상기 배터리의 충방전 효율 데이터의 현-SOC 구간을 다수 개의 현-SOC 서브 구간들로 분할하는 단계(S42); 상기 각 현-SOC 서브 구간에 대하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리의 충방전 효율의 관계와, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 담당하는 PCS의 충방전 효율의 관계를 결합하여, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 도출하는 단계(S44); 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계의 충방전 효율값 구간을 다수개의 서브 구간들로 분할하는 단계(S46); 및 상기 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 직선으로 근사하는 단계(S48)를 포함할 수 있다.

구현에 따라 도시한 바와 같이, 상기 직선으로 근사하는 단계(S48) 이후, 상기 근사된 직선을 파라미터화하여 테이블을 형성하는 단계(S49)를 포함할 수 있다. 이 경우, 도 1의 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계(S60)에서는, 상기 특정 시점에서의 상기 배터리의 현재 SOC에 해당하는 상기 현-SOC 서브 구간에 대하여 상기 직선으로 근사된 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계들을 이용하여, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하게 된다.

상술한 과정에서 데이터의 용량을 낮추는 부분에 초점을 맞추면 다음과 같다. 3차원 그래프를 형성하는 대용량 데이터를, 먼저 현-SOC 축은 불연속적(discrete)으로 단순화하여, 전체 데이터를 각 서브 현-SOC 구간들에 대한 다수개의 2차원 선형 그래프들을 형성하도록 하였다. 다음, 각 선형 그래프들은 직선으로 근사할 수 있는 구간들로 분할하고, 분할된 구간들의 직선 그래프를 기울기 및 절편값으로 파라미터화하여, 전체 데이터 저장 용량을 크게 낮추면서도 연산 처리의 속도를 확보할 수 있다.

이하, 구체적인 데이터들을 예시하며 상술한 과정들을 설명하겠다.

먼저, 배터리와 PCS로 구성된 BESS의 입출력 전력(Power)에 따른 배터리 및 PCS 효율 관계 Table(1MW 시스템의 경우)을 예시하면 하기 표 1과 같다.

예컨대, 본 발명의 사상을 가장 단순한 형태로 구현한다면, 도 1 및 도 2의 S10 단계에서 수집되는 PCS의 효율 데이터는 상기 표 1의 첫번째 및 두번째 컬럼의 데이터일 수 있다.

상기 표 1로부터 일반적으로 Battery와 PCS의 효율 관계를 그래프로 표현하면 도 3과 같다.

도 3에서 제어 변수는 각 BESS의 출력을 나타내는 X_i 이며, 기호 (+)는 방전을 의미하고, 기호 (-)는 충전을 의미한다.

도시한 그래프에서 충전시 SOC에 따른 효율은 비슷하며, 출력에 따라 효율 변동이 크며, 비슷한 충전량으로 분배하는 경향을 나타내고, 방전시 SOC가 낮을수록 효율이 좋고, SOC가 낮은 BESS 위주로 방전량 분배하는 경향을 나타냄을 알 수 있다.

각 BESS의 SOC 및 출력에 따른 에너지 효율을 의미하는 파라미터는 하기 수학식 1과 같다.

도면에서, 단순히 단위 BESS의 출력별(즉, 배터리 방전량) 효율은 도 3의 그래프와 같이 중간영역에서 최대값을 가지나, 상기 그래프는 극도로 단순화한 기본 가정을 따른 것에 불과하다. 예를 들면, PCS 효율의 경우는 Power 값 및/또는 부하량에 따라 달라질 수 있으며, 또한, 현장 환경조건에 따라서도 변화될 수 있다. 또한, 배터리의 효율의 경우, 예컨대, 단위 BESS를 구성하는 배터리의 현재 충전량으로서 현-SOC 값에 따라서도 배터리의 충방전 효율은 달라질 수 있다. 따라서, SOC와 효율을 고려한 최적 알고리즘 적용하는 것이 요망된다.

효율을 고려한 최적 분배 알고리즘으로서, 최대 에너지 추종 알고리즘(MEET : Maximum Energy Efficiency Tracking Algorithm)이 있다. 도 4는 다수 개의 목적 함수들을 가지는 MEET의 원리를 나타낸 그래프이다. 도시한 바와 같이 다수의 전력 함수들을 적용하여 최적의 전력 분배 조합을 찾을 수 있다.

본 발명의 사상에 따라 배터리 및 PCS의 효율을 고려한 최적 분배 함수(MEET)를 구하는 과정을 설명하겠다.

상기 수학식 1에 따른 파라미터를 가지며 도 3의 그래프의 패턴을 따르는 단위 BESS 효율 곡선을 가지는 단위 BESS들로 이루어진 ESS의 최적 분배를 찾기 위한 목적 함수는 하기 수학식 2와 같다.

상기 수학식에서 충전시와 방전시 목적함수는 Dual 관계를 가지게 됨을 알 수 있다.

한편, 상기 목적 함수에 대한 제약 함수는 하기 수학식 3과 같다.

다음, 상기 수학식 2에서 α_i를 획득하는 구체적인 방안에 대하여 설명한다.

도 5는 상기 배터리의 현-SOC가 50 ~ 40%의 구간에 속할 때 하나로 단순화한 효율 그래프이고, 도 6은 상기 배터리의 현-SOC가 70 ~ 60%의 구간에 속할 때 하나로 단순화한 효율 그래프이다. 즉, 배터리의 현-SOC 값에 따라 달라지는 배터리의 충방전 효율 관계를 10% 간격의 현-SOC 서브 구간들 각각에 대하여 획일화한 효율 그래프로 나타낼 수 있다.

그런데, 현-SOC 서브 구간들로 획일화(단순화)한 그래프를 사용하여도, 각 현-SOC 서브 구간의 획일화된 그래프 자체도 도 5 및 도 6에 도시한 바와 같이 전체 형상이 복잡한 다차원 함수를 이용하여 정의할 수 있는 패턴을 가진다. 상기 패턴을 정의할 수 있는 다차원 함수를 이용하는 경우, 에너지 효율 α_i를 획득하기 위한 연산량이 많아져서 실시간적 최적 분배를 얻기 어려워진다.

이를 극복하기 위해 본 발명의 사상에 따라, 상기 현-SOC 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 구비하는 단위 BESS의 충방전 효율의 관계인 상기 '다차원 함수를 이용하여 정의할 수 있는 패턴의 그래프'를 직선으로 근사할 수 있다.

도 7은 도 5의 그래프 패턴을 6개의 서브 구간들로 나누어 직선으로 근사한 것을 도시하고, 도 8은 도 6의 그래프 패턴을 6개의 서브 구간들로 나누어 직선으로 근사한 것을 도시한다.

상기 직선으로 근사한 경우, 각 서브 구간의 직선은 기울기 및 절편값만으로 정의될 수 있으며, 메모리에도 이 값들만을 저장할 수 있다. 하기 표 2는 단위 BESS의 충방전 효율 데이터가, 상술한 근사화된 직선 함수의 기울기 및 절편값들만으로 파라미터화된 테이블을 나타낸다.

상술한 기울기(a_k) 및 절편값(b_k)을 이용하여 구간 선형화된 서브 구간에서, α_i를 구하면 다음 수학식 4와 같다.

상술한 과정들을 PMS가 ESSC 2대의 출력 지령값을 산출하는 구성 및/또는 ESSC가 PCS 2대의 출력 지령값 산출하는 구성의 시스템에서의 최적해를 계산하면 하기 수학식 5와 같다.

상술한 최적해를 구하는 과정도 앞서 설명한 바와 같은 현-SOC 구간을 분할하고,다시 입출력 구간을 분할하는 방식으로 간략화할 수 있다. 먼저, 2개의 ESSC 또는 PCS(도 1의 설명에서의 단위 BESS에 해당함)들의 현-SOC가 속하는 현-SOC 서브 구간을 확정한다. 그러면, 각 단위들의 출력 구간을 6개로 구분하였기 때문에 최대 경우의 수 6^2=36 개의 현-SOC 서브 구간 조합(즉, 2개의 현-SOC 서브 구간으로 구성)이 가능하다. 상기 36개의 조합들에 대하여 각각 효율 계산을 수행하여 가장 최적의 효율값을 가지는 조합을 선정할 수 있다. 이때, 각 구간들에 대한 대표값들을 이용하여 최적 조합을 찾은 효율 계산을 수행할 수 있다.

이러한 과정으로 예컨대 하기 표 3과 같은 2개의 현-SOC 서브 구간으로 구성된 최적 조합을 선택할 수 있다.

다음 선택된 최적 조합의 a, b값을 상술한 수학식 5에 적용하여 보다 정확한 최적의 목적 SOC값을 결정할 수 있다.

상술한 방식으로 최적해를 구하는 것은, 수학적으로 간단하게 구할 수 있기 때문에 기존의 for 반복문 보다 빠른 시간에 해 도출이 가능한 장점 및 2대 이상의 N 시스템일 경우 기존 Dispatch 솔루션 구하는 방법으로 수정하여 해 도출이 가능한 장점이 있다.

상술한 표 3의 경우는 Pref : 0.3MW, SOC(X1) : 65%, SOC(X2) : 45%의 조건에 대하여 본 발명의 사상에 따른 MEET를 적용한 결과이다.

일반적으로, SOC에 따른 출력 분배 알고리즘(비교대상 기술) 결과는 SOC가 많은 X1이 X2보다 많은 양으로 방전하며, 장시간 운전시 다수의 배터리가 같은 SOC로 수렴하여, 에너지 관리에 용이한 장점이 있으나, 에너지 효율이 최적이지 못하다.

반면, 본 발명의 사상에 따른 MEET에 따른 출력 분배 알고리즘 결과는 SOC는 적지만 에너지 효율이 더 좋은 X2가 X1보다 많은 양으로 방전하며, 에너지 효율을 향상시킴으로써 운전 시간 증대할 수 있는 장점이 있다.

다른 운전 조건에서 SOC에 따른 출력 분배와 MEET에 따른 출력 분배의 에너지 절감 효과를 살펴보면 하기 표 4와 같다.

도 9는 하나의 단위 배터리 블록과 하나의 PCS를 구비하는 단위 BESS들이 2개 이상으로 이루어진 ESS에서, 본 발명의 실시예에 따른 전력 분배를 수행하는 장치를 나타낸 개념도이다.

도 9를 참조하면, 전력 분배 장치는 전력량 입력부(1000), 전체 전력량 산출부(1010), 전력 분배 BESS 결정부(1020), BESS 분배 전력 결정부(1040) 및 프로세서(1050)를 포함할 수 있다.

전력량 입력부(1000)는 신규 출력 목표 전력량(즉, 입출력 지령값)에 대한 정보를 입력받을 수 있다. 전력량 입력부(1000)에서는 각 단위 BESS에 대한 전력 분배를 수행하기 위해 신규 출력 목표 전력량에 대한 정보를 입력받을 수 있다.

전체 전력량 산출부(1010)는 전력량 입력부(1000)에서 입력받은 신규 출력 목표 전력량과 추가적으로 입력받은 편차량을 기반으로 전체 전력량을 산출하도록 구현될 수 있다. 편차량은 기존에 입력되었던 출력 목표 전력량과 전체 ESS에 저장된 전체 전력량 사이의 차이에 대한 정보를 기반으로 산출될 수 있다. 전체 전력량 산출부(1010)는 기존에 입력되었던 전체 전력량과 기존에 입력되었던 출력 목표 전력량의 차이에 대한 정보인 편차량과 새롭게 입력된 신규 출력 목표를 고려하여 현재 전체 ESS에 요구되는 전체 전력량을 산출할 수 있다.

BESS 분배 전력 결정부(1040)는 ESS에 포함되는 각 단위 BESS 배터리의 현-SOC를 이용한 알고리즘을 적용하여 각 단위 BESS에 대한 분배 전력량을 결정할 수 있다. 즉, 상술한 바와 같이 현-SOC를 기반으로 본 발명의 사상에 따라 최적 전력 분배량을 결정할 수 있다. 상기 PCS 분배 전력 결정부(1040)의 결정에 따라 각 PCS에 전력을 분배할 수 있다.

구현에 따라, 전체 ESS에 포함되는 각 단위 BESS의 SOC를 판단하여 전력을 분배할 단위 BESS를 결정하는 전력 분배 BESS 결정부(1020)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 전력 분배 BESS 결정부(1020)는 각 단위 BESS 배터리의 충전 상태를 판단하여 충전 가능한 범위에 존재하는 단위 BESS만을 대상으로 충전을 수행할 수 있다. 예를 들어, 일정 범위(예를 들어, 90~100%)의 충전 상태에 해당하는 단위 BESS에 대해서는 별도의 전력 분배를 수행하지 않을 수 있다. 이러한 경우, 해당 단위 BESS는 전력 분배를 수행하는 단위 BESS 대상에서 제외할 수 있다.

상기 프로세서(1050)는 전력량 입력부(1000), 전체 전력량 산출부(1010), 전력 분배 BESS 결정부(1020), BESS 분배 전력 결정부(1040)의 동작을 제어할 수 있다.

상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.

1000 : 전력량 입력부
1010 : 전체 전력량 산출부
1020 : 전력 분배 BESS 결정부
1040 : BESS 분배 전력 결정부
1050 : 프로세서

Claims

PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S10);
배터리의 현재 충전량에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계(S20);
상기 수집된 데이터를 이용하여, 상기 PCS 및 배터리를 포함하는 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계(S40);
ESS에 구비된 2개 이상의 단위 BESS들의 충방전 효율 데이터를 이용하여, 현재 시점에 지령받은 ESS 전체의 입출력 전력량을 충족시키기 위한, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계(S60); 및
상기 결정된 최적의 충방전량들에 따라 상기 2개 이상의 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계(S80)
를 포함하고,
상기 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계는,
상기 단위 BESS에 포함되는 배터리의 현-SOC 구간을 다수 개의 현-SOC 서브 구간들로 분할하는 단계; 및
상기 각 현-SOC 서브 구간에 대하여,
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리의 충방전 효율의 관계와, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 담당하는 PCS의 충방전 효율의 관계를 결합하여,
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 도출하는 단계
를 포함하는 ESS 최적 효율 운영방법.
삭제
제1항에 있어서,
상기 단위 BESS의 충방전 효율 데이터를 생성하는 단계는,
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계의 충방전 효율값 구간을 다수개의 서브 구간들로 분할하는 단계; 및
상기 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 직선으로 근사하는 단계
를 더 포함하는 ESS 최적 효율 운영방법.
제3항에 있어서,
상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계에서는,
특정 시점에서의 상기 배터리의 현재 SOC에 해당하는 상기 현-SOC 서브 구간에 대하여 상기 직선으로 근사된 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계들을 이용하여, 상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 ESS 최적 효율 운영방법.
삭제
제3항에 있어서,
현재 시점의 ESS 전체에 대한 입출력 전력량을 입력받고, 현재 시점의 상기 2개 이상의 단위 BESS에 구비된 배터리들의 현재 충전량 정보를 획득하는 단계
를 더 포함하는 ESS 최적 효율 운영방법.
제1항에 있어서,
상기 단위 BESS를 충전 또는 방전시키는 단계 이후,
다음 시점의 ESS 전체에 대한 입출력 전력량을 입력받고, 다음 시점의 상기 2개 이상의 단위 BESS에 구비된 배터리들의 현재 충전량 정보를 획득하는 단계를 수행하고,
상기 2개 이상의 단위 BESS에 대한 최적의 충방전량들을 결정하는 단계로 복귀하는 ESS 최적 효율 운영방법.
PCS와 배터리로 이루어진 다수개의 단위 EBSS들을 구비하는 ESS에 있어서, 단위 BESS들 각각에 대하여 최적 효율로 운영하는 방법으로서,
상기 PCS의 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계;
상기 배터리의 현-SOC에 따른 충방전 효율 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 상기 배터리의 충방전 효율 데이터의 현-SOC 구간을 다수 개의 현-SOC 서브 구간들로 분할하는 단계;
상기 각 현-SOC 서브 구간에 대하여,
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리의 충방전 효율의 관계와, 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 배터리를 담당하는 PCS의 충방전 효율의 관계를 결합하여,
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 도출하는 단계;
상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계의 충방전 효율값 구간을 다수개의 서브 구간들로 분할하는 단계; 및
상기 서브 구간에서의 상기 배터리의 목적-SOC와 상기 단위 BESS의 충방전 효율의 관계를 직선으로 근사하는 단계
를 포함하는 ESS 최적 효율 운영방법.
제8항에 있어서,
상기 직선으로 근사하는 단계 이후
상기 근사된 직선을 파라미터화하여 테이블을 형성하는 단계;
를 더 수행하는 ESS 최적 효율 운영방법.