KR102280514B1 - 요금제 기반의 ess 충방전 최적화 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템에 관한 것으로서, 일정 기간동안 수용가로부터 복수의 에너지 정보를 검출하는 에너지 정보 검출부; 검출된 복수의 에너지 정보를 기초로 수요 전력 및 단위 에너지 비용을 산출하는 수요 전력 예측부; 및 수요 전력에 기초하여 피크 부하 절감을 위해 단위 에너지 비용이 최소화되는 최적 충방전량을 산출하고, 각 시간대별로 산출된 충방전량에 상응하는 전력을 충전하는 최적 충방전량산출부를 포함하고, 단위 에너지 비용의 최소 값은 하기 수학식의 목적함수가 최소가 되는 조건을 만족하도록 산출될 수 있다.
(수학식 1)

(여기서, 변수

는 배터리 wear-out 비용을 전체 비용에 반영하는 정도를 나타내는 값이고,

는 계통으로부터 가져오는 전력량을 나타냄)

Description

요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템{A SYSTEM FOR OPTIMIZING ESS CHARGING BASED ON PLAN}

본 발명은 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 최적화된 중부하시간대의 충전용량을 산출하고 충전함으로써 사용자의 경제적 이익을 극대화할 수 있는, 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 빌딩, 공장 등 고압 전력의 수전 건물은 시간대별로 전력 사용 요금의 단가를 차등 부과하는 변동 요금제를 적용받고 있다. 변동 요금제에서 경부하 시간대의 요금과 최대부하 시간대의 단가는 최대 3배의 차이에 이르고 있다. 실시간 전력 요금제가 도입되면 요금 단가의 차이는 더욱 커질 것으로 예상된다. 이에, 전기 에너지를 경제적으로 사용하기 위해서는 계약 전력을 낮출 수 있도록 피크 전력을 감소시킴과 동시에 전력 사용 요금 단가가 높은 구간에서의 전력 사용량을 단가가 낮은 구간으로 부하를 분산시켜야 한다.

종래에는 1일 1번의 충전과 방전을 수행하여 전력 사용 요금이 상대적으로 저렴한 시간대에 배터리를 충전한 후 전력 사용 요금이 가장 비싼 시간대에 배터리를 방전하여 전체 요금을 절감하였다. 즉, 요금 절감과 인센티브 최대화하기 위하여 경부하 시간대에 ESS 배터리 용량에 따라 최대로 충전한 후 최대부하 시간대에 이를 최대로 방전하였다.

그러나, 배터리의 효율 문제나 최대 충방전 범위 제한 등의 문제로 인하여 인센티브의 기준이 되는 명목상의 배터리 용량 대비 실제 충전 배터리 용량이 작기 때문에 실제로 최대 부하시간에 방전할 수 있는 용량이 줄어들게 되어 요금 절감 및 인센티브가 효과가 줄어드는 경우가 발생할 수 있었다. 예컨대, 배터리 충방전 효율이 각각 90%인 경우 1회 충방전을 통해 배터리 용량 대비 81%에 해당하는 전력량을 방전할 수 있게 된다. 이 경우 19%만큼 가능한 방전량이 줄어들게 되고, 이로 인해 받을 수 있는 인센티브는 줄어들 수 있다는 문제가 있다.

따라서, 본 발명은 배터리 효율 저하로 인해 경부하 시간대에서 최대부하 시간대까지 연속적으로 배터리를 충전/방전할 경우 명목상의 배터리 용량만큼 충방전을 하지 못해 중부하 시간대에 추가적으로 배터리를 충전하여 보충함으로써 배터리의 효율 저감에 관계없이 사용자의 경제적 이익을 극대화할 수 있는 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템을 제공하고자 한다.

또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 최적화된 중부하시간대 보충 충전용량을 산출하여 사용자의 경제적 이익을 극대화할 수 있는 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 가급적 중부하시간대의 종료시간 대에 가까운 영역에서 충전을 수행하도록 제어하여 예기치 못한 순간, 예를 들어, 예상하지 못한 전력 피크 발생 등을 대비하고 동시에 전력 요금을 최소화할 수 있도록 하는 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템을 제공하는 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템은 일정 기간동안 수용가로부터 복수의 에너지 정보를 검출하는 에너지 정보 검출부; 검출된 복수의 에너지 정보를 기초로 수요 전력 및 단위 에너지 비용을 산출하는 수요 전력 예측부; 및 수요 전력에 기초하여 피크 부하 절감을 위해 단위 에너지 비용이 최소화되는 최적 충방전량을 산출하고, 각 시간대별로 산출된 충방전량에 상응하는 전력을 충전하는 최적 충방전량산출부를 포함하고, 단위 에너지 비용의 최소 값은 하기 수학식 1의 목적함수가 최소가 되는 조건을 만족하도록 산출될 수 있다.

<수학식 1>

(여기서, 변수

는 배터리 wear-out 비용을 전체 비용에 반영하는 정도를 나타내는 값이고,

는 계통으로부터 가져오는 전력량을 나타냄).

본 발명의 다른 특징에 따르면, 목적함수는 하기 수학식 2의 복수의 제약 조건을 모두 만족하도록 산출될 수 있다.

(수학식 2)

(여기서,

는 양수일 경우 방전을 나타내고, 음수일 경우 충전을 나타냄)

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 최적 충방전량산출부는 중부하 시간대 중 중부하시간대의 종료시간을 포함하는 적어도 일부 시간대에 최적 충방전량에 상응하는 전력을 충전할 수 있다.

본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 단위 에너지 비용은 하기 수학식 3을 만족하도록 산출될 수 있다.

(수학식 3)

(여기서,

는 고정된 DOD값 D를 기준으로 1회의 충방전을 할 때 발생하는 에너지를 나타내고,

는 사이클 수를

만큼 반복할 경우 배터리 사용 전반에 걸쳐 발생하는 에너지양을 나타내고, 상수

는 배터리 효율을 나타냄(0≤

≤1)).

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 최적화된 중부하시간대의 보충 충전용량을 산출하여 사용자의 경제적 이익을 극대화할 수 있다.

본 발명은 중부하시간대의 종료시간대에 가까운 영역에서 충전을 수행하도록 제어하여 제어하여 예기치 못한 순간, 예를 들어, 예상하지 못한 전력 피크 발생 등을 대비하고 동시에 전력 요금을 최소화할 수 있다.

단, 본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템의 전체적인 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력량 요금 대비 에너지 저장 장치의 인센티브 요율을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 열화 비용을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 일별 SOC(State Of Charge) 변화를 비교예 및 실시예로 나누어 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 시나리오 적용 전후의 누적 수익 변화를 설명하기 위한 예시도이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템의 개략도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템의 블록도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력량 요금 대비 에너지 저장 장치의 인센티브 요율을 설명하기 위한 예시도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수요 이동에 따른 요금 절감 효과와 배터리 운용을 비교하여 설명하기 위한 예시도이다.

도 1을 참조하면, 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 최적화 시나리오를 적용하여 전력 요금을 최적화하는 시스템으로서, 수용가(10)의 전력 사용량 및 수용가(10)에 연계된 에너지 저장 장치(20)의 전력 공급 관련 상태를 감시할 수 있다. 여기서, 전력 요금이란 전력 사용 요금에서 ESS인센티브를 뺀 것으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 전력 요금을 최적화(또는 최소화)한다는 것은 전력 사용 요금을 최소화하는 동시에 ESS 인센티브를 최대화하는 것으로 이해되는 것이 바람직하다. 또한, 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 전력망을 통해 공급되는 전력을 수용가로부터 받을 수도 있으며, 네트워크망을 통해 공급받을 수도 있다.

또한, 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 수용가(10)의 시간대별 예측 부하 정보 또는 시간대별 전력 요금 정보에 기초하여 수립되는 에너지 저장 장치(20)의 충방전 운영 계획에 따라 에너지 저장 장치(20)를 제어하여 수용가(10)의 전력 사용 요금을 최소화할 수 있다. 구체적으로, 도 2를 참조하면, 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 에너지 정보 수집부(110), 수요 전력 예측부(120), 경제성 평가부(140), 최적 충방전량산출부(150) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다.

에너지 정보 검출부는 일정 동안 최적화된 중부하대 보충 충전 전력량을 산출하는데 필요한 에너지 정보들을 검출한다. 예컨대, 에너지 정보들은 배터리 사용 시간 전반에 걸친 전체 방전 및 부분 방전 사이클의 합계를 나타내는 사이클 수, 방전 깊이(DOD, Depth Of Discharge), 잔존용량(SOC, State Of Charge)을 포함할 수 있다.

수요 전력 예측부(120)는 현재의 수요 전력을 산출하고, 지난 수개월 간의 수요 전력의 누적 피크값 및 단위 에너지 비용을 산출한다. 예컨대, 지난 수개월은 당월 이전의 12개월 중 동계 및 하계에 해당할 수 있다. 수요 전력 예측부(120)는 에너지 정보 검출부로부터 검출된 과거의 전력 사용량에 대한 데이터를 기반으로 당월 수요 전력의 피크값을 예측한다. 구체적으로 수요 전력 예측부(120)는 지난 2주간의 수요 전력 데이터를 바탕으로 당월의 수요전력의 피크값을 예측할 수 있다.

경제성 평가부(140)는 배터리 충방전을 사이클 수만큼 반복할 경우 발생하는 에너지로 환산하여 경제성을 평가한다. 이와 관련된 구체적인 내용은 추후 설명하기로 한다.

분석부는 수요 전력 예측부(120)에서 예측된 당월 수요 전력의 예측 피크값과 수요 전력 검출부로부터 산출된 지난 수일(혹은 수개월) 간의 수요 전력의 누적 피크값을 시간대별 또는 계절별로 비교 분석한다. 구체적으로, 비교 분석부는 지난 1주간의 과거 전력 사용데이터에 기초하여 산출된 당월의 상기 수요 전력에 대한 예측 피크값과 동계(winter) 및 하계(non-winter)의 누적 피크값을 비교 분석할 수 있다.

최적 충방전량산출부(150)는 분석부의 분석에 기초하여 피크 부하 절감을 위한 에너지 저장 장치(20)의 최적 충방전량을 산출한다. 즉, 계통으로부터 가져오는 전력량을 기준으로 계산한 사용량 요금에서 ESS인센티브와 배터리 wear-out 비용을 뺀 목적함수로부터 에너지 저장장치의 충방전량을 산출하여 배터리의 충방전 상태를 조절할 수 있다. 최적 충방전량산출부(150)에 대한 구체적인 동작은 추후 설명하기로 한다.

에너지 저장 장치(20)는 전력의 저장 및 필요시 전력 충방전 수행이 가능한 수단을 포괄적으로 지칭하는 것으로, 예컨대, ESS(Energy Storage System) 일 수 있으며, 에너지 저장 장치(20)는 수용가 전력 수요 관리를 위해 개별 수용가에 설치되어 운용될 수도 있다. 이때, 에너지 저장 장치(20)의 충방전 운영 계획은 에너지 저장 장치(20)의 충전 비용은 절감하고 방전 효과는 극대화하도록 설계될 수 있다. 충방전량에 따른 요금 절감에 대한 구체적인 내용은 추후 설명하기로 한다.

또한, 전력 요금은 하기 표와 같이 시간대별 또는 계절별로 상이할 수 있다.

<표 1>

표 1에 표기된 숫자는 각 시간대별, 계절별 전력 요금을 예시적으로 표기한 것이며, 최대부하 시간대의 전력 요금 단가가 경부하 시간대에 비해 대략 3배 정도 비싸게 책정된 것을 알 수 있다. 다시 말해, 계절별, 시간대별로 서로 다른 전력 요금이 적용되므로 이를 반영한 수요 이동, 즉, 최대부하 시간대의 전력량을 경부하 시간대로 이동시키는 것이 필요하다.

구체적으로, 최대부하 시간대에서 경부하 시간대로 전력을 이동시킬 때 얻을 수 있는 경제적 이익은 이동시키는 전력량에 비례해서 증가한다. 그러나 해당 결과는 배터리를 작동시키는 데 부대 비용을 포함하지 않은 것으로, 해당 운용 비용이 많다면 충방전으로 얻는 경제적 이익은 감소할 수 밖에 없다. 이에, ESS 운영에 따른 비용 변화에 대해 대략적으로 나타내면 도 4에 도시된 바와 같다. 구체적으로, 실선은 최대부하 시간대로부터 경부하 시간대로 수요를 이동시킬 때 얻을 수 있는 경제적 이익을 나타내고, 점선은 배터리 운영 비용에 대한 시나리오를 나타내는 경우, 점선의 비용이 실선의 비용을 초과하지 않는 경우에만 경제적 이득이 있다고 해석하는 것이 바람직하다.

일반적으로 에너지 저장 장치(20)의 충전전력 전력 사용 요금 할인은 기본요금 할인과 전력량 요금 할인으로 구분되며, 경부하 시간대의 ESS충전량과 최대 부하 시간대의 ESS 방전량을 기준으로 인센티브를 지급하는 방식이다. 구체적으로, 기본요금 할인은 경부하시간대 ESS의 충전을 위하여 사용한 전력량에 대하여 전력량요금의 50%를 할인 적용하는 것이고, 전력량 요금 할인은 평균 최대수요전력 감축량에 대하여 기본요금 단가를 곱한 금액을 감액하는 것이다. 이때, 평균 최대수요전력 감축량은 하기 수학식 1과 같이 산정될 수 있다.

<수학식 1>

여기서, A는 해당월 평일 최대부하 시간대 방전량 합계를 나타내고, B는 해당월 평일 최대부하 시간대 충전량 합계를 나타내고, C는 해당월 평일일수를 나타낸다.

이에, 전력량 요금과 ESS인센티브 요율은 도 3에 도시된 바와 같을 수 있다. 다시 말해, 인센티브가 전력량 요금에 비해 매우 높기 때문에 최대부하 시간대에서의 ESS충방전량을 최적화할 필요가 있다. 여기서, 인센티브와 기본 요금을 제외한 전력 요금은 하기 수학식 2와 같이 산출된다.

<수학식 2>

여기서, 아래 첨자 off, mid, on은 각각 경부하, 중간부하, 최대부하를 의미하는 것으로, e_off는 경부하 시간대 ESS 충방전량 합계를 나타낸다. 이때, 일별 충방전량의 합계가 0(

)이라고 가정할 경우, 수학식 2는 하기 수학식 3과 같이 정리될 수 있다.

<수학식 3>

여기서,

는 배터리를 사용하지 않았을 경우 지불해야하는 기존의 전력 사용 요금을 나타낸다. 경부하 시간대와 최대 부하 시간대의 배터리 충 · 방전량에 따라 요금 절감액이 달리지는데, 가장 경제적인 충 · 방전 전략은 경부하 시간대에 최대 충전, 최대부하 시간대에 최대 방전하는 것이다. 특히, 본 발명에서는 부하량이 요금적용전력값을 초과할 것으로 예상되는 경우, 요금적용전력을 초과하는 피크 값을 줄이는 것을 주목적으로 한다.

이하에서는, 도 5 내지 도 7을 참조하여 최적화 시나리오를 적용한 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)을 이용한 전력 사용 요금 최소화 방법을 상세히 설명하기로 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 열화 비용을 설명하기 위한 예시도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 일별 SOC(State Of Charge) 변화를 비교예 및 실시예로 나누어 설명하기 위한 예시도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 시나리오 적용 전후의 누적 수익 변화를 설명하기 위한 예시도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 시나리오를 설명하기 이전에 관련되는 용어에 대해서 설명을 먼저 하기로 한다.

사이클 수는 배터리 사용 시간 전반에 걸쳐 전체 방전 및 부분 방전 사이클의 합계를 나타낸 숫자이다. 배터리는 해당 사이클 수만큼 작동하는 것이 보장되는데, 이 값은 배터리 제조사가 제한된 환경 하에서 반복된 실험을 통해 얻을 수 있는 결과 값이다. 이때, 배터리가 최상의 성능을 발휘하기 위해서는 사이클 수가 예상 사이클 수를 넘어서지 않아야 하며, 이를 초과하는 경우체는 배터리를 교체하여 사용하는 것이 바람직하다. 예컨대, 하기 표 2에 도시된 바와 같이, DOD 10을 기준으로 약 2만 6천회의 충방전을 반복할 수 있는 반면, DOD 80을 기준으로는 약 5천회의 충방전을 수행할 수 있다.

<표 2>

표 2와 같이, 사이클 수만 보면 DOD가 작을수록 효율적일 수는 있으나 전달되는 에너지량이 다르기 때문에 이와 같은 단순 비교는 의미가 없다. 따라서, 충방전을 사이클 수만큼 반복할 경우 발생하는 에너지로 환산하여 경제성을 평가하는 것이 바람직하다.

방전깊이(D0D, Depth Of Discharge)는 배터리 용량 대비 현재 방전량을 %로 나타낸 것으로서, 완전 충전 상태에서는 방전깊이(DOD) 값이 0이며, 방전을 할수록 값이 증가할 수 있다.

잔존용량(SOC, State Of Charge)는 배터리 용량 대비 현재 충전량을 %로 나타낸 것으로서, 완전 충전 상태에서는 잔존용량(SOC) 값이 100이며, 방전을 할수록 값이 줄어들 수 있다.

배터리의 수명이 다했다는 것은 배터리 사이클 수가 예상 제한에 도달한 경우로서, 충전 상태를 유지할 수 있는 능력도 떨어진 상태를 의미한다.

단위 에너지 비용은 1kWh의 전력을 충방전하는데 드는 비용을 계산하여 지수화한 것으로서, W(D)라고 표기할 수 있다. 따라서, 배터리 예상 사이클 수는 완충 상태에서 특정 DOD 상태까지 충방전을 반복해서 실행할 수 있는 횟수를 나타낸 것이다. 즉, DOD 50에 대한 예상 사이클 수가 7,200인 경우, 배터리 충전량의 절반을 사용한 후 이를 다시 완전히 충전하고 이를 반복할 수 있는 횟수가 7,200회가 되는 것으로 이해되는 것이 바람직하다.

또한, 단위 에너지 비용은 일반적으로 하기 수학식 4와 같이 배터리 가격을 총 발생 에너지로 나누어 계산할 수 있다.

<수학식 4>

여기서,

는 고정된 DOD값 D를 기준으로 1회의 충방전을 할 때 발생하는 에너지를 나타내고,

는 사이클 수를

만큼 반복할 경우 배터리 사용 전반에 걸쳐 발생하는 에너지양을 나타내고, 상수

는 배터리 효율을 나타낸다. 이때,

는 효율이 떨어질수록 단위 에너지 비용이 증가함을 나타내는 0 내지 1 사이의 숫자이다.

다만, 실제 사용 패턴은 완전 충전을 하기 전에 방전을 시작하거나 충방전 스케줄이 중간에 변경되는 등 다양한 경우가 혼재되어 있기 때문에 상기 수학식 4와 같은 방법만으로 단위 에너지 비용을 구하는 것은 어려움이 있을 수 있다. 구체적으로, 일반적인 배터리는 전력 사용 요금이 비쌀 때 배터리를 방전하고, 전력 사용 요금이 저렴할 때 배터리를 충전하여 전체 요금을 절감할 수 있다. 이러한 배터리 활용을 통해 경제적 이득을 얻기 위해 신재생 에너지 전력 사용 요금 할인제도 즉, 인센티브제도가 활성화되고 있다. 여기서, 단순히 요금 절감과 인센티브 최대화를 목적으로 하는 경우, 최대 부하 시간대에 가능한 한 최대로 방전하고 경부하 시간대에 최대로 충전하면 된다. 그러나, 이처럼 배터리를 운용할 경우, 사이클 수가 커지기 때문에 배터리 소모가 빨라진다는 문제가 있다.

또한, 배터리는 일반적으로 효율 문제 때문에 100% 충전이 안된다는 문제가 있다. 예컨대, 배터리 효율의 문제 때문에 충전을 90%밖에 못한 경우에는 방전도 90%만큼 밖에 못하므로 인센티브도 그 만큼 챙길 수가 없다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 중부하 시간대에 미처 충전되지 못한 나머지 충전용량 만큼 배터리를 충전하여 사용자의 경제적 이익을 극대화할 수 있다. 이하에서는 이와 관련된 구체적인 설명을 하기로 한다.

먼저, 배터리의 wear density function을 정의하고, 이를 통해 복합적인 배터리 상태 변화에 대한 에너지 비용 함수를 계산하면 배터리의 임의 사용 패턴에 대항 단위 에너지 비용을 추정 및 계산할 수 있다. 앞서 상술한 내용을 그래프로 표현하면 도 5에 도시된 바와 같이, 단위 에너지 비용이 높은 구간은 색이 짙게 표시된다.

이에 따라, 최적 충방전량산출부(150)는 배터리 사이클 수를 적절히 조절하여 배터리 단위 에너지 비용을 최소화되도록 하기 수학식 5의 목적함수를 최소화하여 충방전을 최적화할 수 있다.

<수학식 5>

여기서, 변수

는 배터리 wear-out 비용을 전체 비용에 반영하는 정도를 나타내는 값이며, 사용자에 의해 입력되는 변수이다. 이때, 변수

가 0일 경우, 배터리의 상태에 관계없이 요금 절감과 인센티브 최대화를 목적으로 최적화를 계산한다. 이에 반해, 변수

가 커질 경우 배터리 사용을 줄이면서 비용을 최소화하는 계산을 수행한다.

또한, 목적함수는 하기 수학식 6과 같이 계통으로부터 가져오는 전력량

을 기준으로 계산한 사용량 요금에서 ESS 인센티브와 배터리 wear-out 비용을 뺀 값으로 정의될 수 있다. 이때, 배터리 wear-out 비용은 상기 수학식 4를 ESS의 DoD에 따라 적분한 것으로 정의된다.

<수학식 6>

이때, 목적함수는 하기 수학식 7 내지 수학식 11을 만족하도록 최소화를 한다. 즉, 수학식 7 내지 수학식 11은 목적함수를 최소화하기 위한 제약조건인 것으로 이해되는 것이 바람직하다.

<수학식 7>

수학식 7은 배터리의 최대 충방전 제약을 의미하는 식이며, PCS용량에 따라 산정되거나, 임의의 값으로 설정할 수 있다.

<수학식 8>

수학식 8은 수용가(10)가 전력망으로부터 가져오는 전력량에 대한 제약 조건을 의미하는 식이며, 각 시간 별 전력 사용량

에서 ess발전량

을 뺀 값이므로 이는 한전으로부터 가져오는 전력 사용량과 동일한 것을 의미한다. 여기서,

에 대한 조건은 피크 제한 조건과 동일하다.

<수학식 9>

수학식 9는 SOC의 값이 배터리 운영 용량 범위 안에 속해야 한다는 제약 조건을 나타낸 식이다.

<수학식 10>

수학식 10은 ESS의 충방전량과 SOC의 관계식을 나타낸 식이이다. 이때,

는 충방전 효율을 나타내는 변수로서, 충전일 경우와 방전일 경우 각각 다른 값으로 설정할 수 있다. 또한,

가 양수이면 방전을, 음수이면 충전을 의미한다. 예컨대, 배터리의 용량이 100kWh이고, SOC가 20%에서 10%로 감소할 ‹š 방전 효율

이 80%이면 배터리의출력 전력은

가 될 수 있다. 이에 반해, SOC가 10%에서 20%로 증가할 때 충전 효율

이 80%이면 배터리의 소모 전력은

가 될 수 있다.

<수학식 11>

수학식 11은 하루 단위로 운영되는 ESS 시스템의 경계 조건을 나타낸 식이다. 즉, 일별 충방전량의 합계가 0이 되도록 설정한 것을 의미한다.

이에 따라, 도 6을 참조하면 (i)는 비교예 그래프, (ii)는 실시예 그래프이며, non-winter은 봄, 여름, 가을철에 해당하며, winter은 겨울철에 해당한다. 그래프(i)의 non-winter그래프 및 winter그래프를 참조하면, 경부하 시간대(off)에 최대로 충전하고, 최대부하 시간대(on) 최대로 방전하는 형태임을 알 수 있다. 이에 반해, 그래프(ii)의 non-winter그래프 및 winter그래프를 참조하면, 경부하 시간대(off)에 충전량을 줄이고, 중간부하 시간대(mid)에 추가로 충전하는 형태임을 알 수 있다(도 6 그래프(ii)의 O표시).

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 중부하시간대에 추가적으로 충전을 함으로써 배터리의 상태와 관계없이 요금 절감과 인센티브 최대화를 할 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 배터리를 덜 쓰면서 비용을 최소화(혹은 이익을 극대화)할 수 있는 효과가 있다.

특히, 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 낮 시간대에 에너지가 많이 사용되는 봄,여름,가을철은 중부하 시간대 중 낮 시간대에 추가로 충전을 수행하며, 밤 시간대에 에너지가 많이 사용되는 겨울철은 중부하 시간대 중 밤 시간대에 추가로 충전을 수행하는 것을 특징으로 한다.

또한, 중긴부하 시간대 중 종료시간대에 가장 가까운 영역에서 충전을 함으로써 갑작스런 상황에 대비할 수가 있다. 예컨대, 중간부하 시간대 중 첫시간대 혹은 중간시간대에 충전을 수행한 후에 사용량이 갑자기 증가할 경우 중간부하 시간대에 충전한 양보다 부족할 수도 있고 과도하게 많이 충전이 될 수도 있기 때문에 종료시간대에 가장 가까운 영역에 충전하는 것이 바람직하다.

따라서, 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 요금제 기반의 ESS 충방전 최적화 시스템(100)은 최적화 시나리오를 적용함으로써 종래보다 누적 수익이 점차 증가하여 사용자의 이익을 극대화할 수 있는 효과가 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 수용가 20: 에너지 저장 장치
100: 요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템 110: 에너지 정보 수집부
120: 수요 전력 예측부 130: 제어부
140: 경제성 평가부 150: 최적 충방전량산출부

Claims (4)

1. 일정 기간동안 수용가의 복수의 에너지 정보를 검출하는 에너지 정보 검출부;
   상기 검출된 복수의 에너지 정보를 기초로 수요 전력 및 단위 에너지 비용을 산출하는 수요 전력 예측부; 및
   상기 수요 전력에 기초하여 피크 부하 절감을 위해 상기 단위 에너지 비용이 최소화되는 최적 충방전량을 산출하고, 각 시간대별로 상기 산출된 충방전량에 상응하는 전력을 충전하는 최적 충방전량산출부를 포함하고,
   상기 단위 에너지 비용의 최소 값은 하기 수학식 1의 목적함수가 최소가 되는 조건을 만족하도록 산출되며, 상기 목적함수는 하기 수학식 2의 복수의 제약 조건을 모두 만족하도록 산출되는,
   (수학식 1)
   

   

   
   (여기서, 변수

   

   는 배터리 wear-out 비용을 전체 비용에 반영하는 정도를 나타내는 값이고,

   

   는 계통으로부터 가져오는 전력량을 나타내고,

   

   는 시간 별 전력 사용량을 나타내고,

   

   는 ESS 발전량을 나타내고, TOU는 계시별요금제(Time Of Use)를 나타냄)
   (수학식 2)
   

   

   
   

   

   
   

   

   
   

   

   
   (여기서,

   

   는 양수일 경우 방전,음수일 경우 충전을 나타내고,

   

   는 시간 별 전력 사용량을 나타내고,

   

   는 ESS 발전량을 나타내고,

   

   는 최소 부하를 나타내고,

   

   는 최대 부하를 나타내고,

   

   는 ESS의 최고 충전 혹은 방전량을 나타내고,

   

   는 ESS SOC의 최소값,

   

   는 ESS SOC의 최대값, SOC₀은 0시의 ESS SOC, SOC₂₄는 24시의 ESS SOC를 나타냄)
   요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 최적 충방전량산출부는 중부하 시간대 중 중부하 시간대의 종료시간을 포함하는 적어도 일부 시간대에 상기 최적 충방전량에 상응하는 전력을 충전하는,
   요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템.
4. 제1항에 있어서, 상기 단위 에너지 비용은 하기 수학식 3을 만족하도록 산출되는,
   (수학식 3)
   

   

   
   (여기서,

   

   는 고정된 DOD값 D를 기준으로 1회의 충방전을 할 때 발생하는 에너지를 나타내고,

   

   는 사이클 수를

   

   만큼 반복할 경우 배터리 사용 전반에 걸쳐 발생하는 에너지양을 나타내고, 상수

   

   는 배터리 효율을 나타냄(0<

   

   ≤1)).
   요금제 기반 ESS 충방전 최적화 시스템.

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