KR102379270B1 - 공급신뢰도 측면에서의 신재생에너지발전단지와 연계된 bess의 운용 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS(Battery Energy Storage System)의 운용 방법에 있어서, 적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지를 부하로 출력하는 단계; 상기 적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량을 판단하는 단계; 및 상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

공급신뢰도 측면에서의 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법{Operational mothod of BESS linked with Renewable Energy Complex in terms of Power System Reliability}

본 발명은 신재생발전원 및 배터리 에너지 저장 시스템(BESS)에 관한 것으로, 공급신뢰도 측면에서의 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법에 관한 것이다.

2015년 12월 파리에서는 지구 온난화를 완화하기 위해 전 세계의 국가들이 모여 유엔기후변화협약 당사국총회(COP 21)를 개최하였으며, 여기서 새 기후변화 체제 수립을 위한 '파리협정(Paris Agreement)'을 채택하였다. 따라서 각국은 온실가스감축을 위한 노력으로 석탄에너지의 비중을 줄이고 신재생에너지를 적극적으로 계통에 연계하고 있다. 이와 같이 에너지 패러다임의 변화는 급격하게 이루어지고 있는 실정이다. 우리나라의 경우에도 이러한 기후변화에 대응하기 위해서 국가에너지기본계획과 전력수급계획을 통해서 범정부 기후변화대응체계에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있다.

하지만, 이러한 신재생에너지는 자원공급의 불확실로 인해서 출력의 변동이 매우 크다는 단점을 가지고 있다. 이는 계통의 신뢰도 측면에서도 매우 큰 불안요소가 될 수 있으며, 나아가 정전사고로도 이어질 수 있다는 문제가 있다. 이러한 정전사고는 국가적인 경제손실은 물론이고 사회적인 질서 및 국가안보체제에까지 타격을 줄 수 있는 문제로까지 확장될 수 있다. 따라서 이를 완화시켜줄 수 있는 기술의 개발이 절대적으로 필요한 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 에너지 저장장치의 운영기술의 연구로서 밧데리 에너지 저장장치에 대해 신재생에너지 중 풍력발전원 (Wind Turbine Generator; WTG)과 ESS가 연계된 샘플계통을 대상으로 확률론적 공급신뢰도 측면에서의 ESS 운용 방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법은, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS(Battery Energy Storage System)의 운용 방법에 있어서, 적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지를 부하로 출력하는 단계; 상기 적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량을 판단하는 단계; 및 상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 배터리 에너지 저장 시스템은 충전 모드로 동작하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 제1 기준값은 100% 미만인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량과 상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량의 차이만큼 일반 발전원에 의해 전력을 공급하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량 및 상기 일반 발전원에 의해 공급되는 전력량의 합이 상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량보다 작은 경우 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장된 전력을 상기 부하로 공급하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량 및 상기 일반 발전원에 의해 공급되는 전력량의 합이 상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량보다 작은 경우 상기 배터리 에너지 저장 시스템은 방전 모드로 동작하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 풍력 발전기가 복수개인 경우, 상기 복수의 풍력 발전기의 각각에 대응하는 복수의 배터리 에너지 저장 시스템들을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 지정된 시간 간격으로 상기 복수의 배터리 에너지 저장 시스템들 각각에 대한 에너지 상태 변화를 모니터링하는 단계;를 더 포함한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 방전 모드 상태의 배터리 에너지 저장 시스템을 제외한 나머지 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계는, 복수의 충전 모드상태의 배터리 에너지 저장 시스템들의 충전 가능량을 판단하는 단계; 및 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 최대 충전 가능한 비율로 배분하여 상기 배터리 에너지 저장 시스템들에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따라, 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계는, 복수의 충전 모드상태의 배터리 에너지 저장 시스템들의 충전 가능량을 판단하는 단계; 및 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 최대 충전 가능한 배터리 에너지 저장 시스템부터 순차적으로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록되어 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 신재생발전원의 계통병입시 신재생자원의 공급불확실성을 고려한 확률론적인 공급 신뢰도 측면에서의 계통의 신뢰도 평가 및 분산형 마이크로 그리드의 투입에 따른 전력 계통망 신뢰도 진단을 위한 온라인 실시간 클라우딩형 시스템 구축이 가능한 장점이 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 신재생에너지가 계통에 투입될 때를 대비하여 ESS가 계통에 얼마만큼 기여하는지와 ESS에 따른 공급지장비의 감소평가와 같은 경제성 및 환경성 공헌도 평가도 가능한 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 단일 ESS 모델을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 멀티 ESS 모델을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 단일 ESS 모델의 충방전 시 에너지 상태 변화를 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 멀티 ESS 모델의 충방전 시 에너지 상태 변화를 나타내는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 단일 ESS 모델의 충방전 시 에너지 상태 변화를 나타내는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 방법 1에 의한 멀티 ESS 모델의 충방전 시 에너지 상태 변화를 나타내는 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 방법 2에 의한 멀티 ESS 모델의 충방전 시 에너지 상태 변화를 나타내는 그래프이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 실시 예에 기초하여 설명한다. 이들 실시 예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있는 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백히 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 발명은 신재생발전원 및 BESS(Battery Energy Storage System)(이하, 'ESS'라 한다.)의 급격한 계통연계에 있어서 신재생에너지발전원의 불확실성을 고려하기 위하여 확률론적 공급신뢰도 측면에서 이를 분석하는 방법을 제안한다.

본 발명의 실시예에 따라, 계통에 미치는 영향을 분석하기 위하여 신재생발전원 중 풍력발전원의 도입에 따른 BESS에 대한 계통 모델과 알고리즘을 제안한다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

발명에서는 이러한 에너지 저장장치의 운영기술의 기초 연구로써 밧데리 에너지 저장장치로 국한하고 신재생에너지 중 풍력발전원 (Wind Turbine Generator; WTG)과 ESS가 연계된 수작업이 가능한 샘플계통을 대상으로 확률론적 공급신뢰도 측면에서의 ESS 운용 알고리즘을 개발하고 명확히 제안한다.

<풍력발전원과 에너지저장장치를 고려한 신뢰도 평가>

본 발명에서는 송전계통을 고려하지 않은 HLI (Hierarchical Level I)을 대상으로 하되 풍력발전단지에 ESS가 설치될때 적절한 제어방식을 도입하여서 ESS의 충방전을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 도 1은 풍력발전단지가 여러 군데 존재하고 ESS는 한군데 설치된 경우 (Single-ESS)이며 이는 이미 개발된 모형이다.

도 2는 풍력발전단지에 각각의 ESS가 설치된 모형 (Multi-ESS)이다.

본 발명에서 제안하는 Multi-ESS의 효용성을 비교분석하기 위해서 동일한 조건하에서 적절한 ESS 알고리즘을 적용하여 확률론적 공급신뢰도 측면에서 이를 수작업이 가능한 간단한 샘플 계통을 상정하고 이의 상세 산정 절차를 보인다.

또한, 기본적으로 두 모델 모두 공급신뢰도 최대화 개념을 토대로 한 다음의 운전조건을 풍력발전기와 결합한 ESS의 충방전 운전원칙으로 정한다.

운전원칙 I : 부하의 X%로 미리 한정한 출력을 초과하는 과잉 풍력에너지는 ESS에 최대한 저장한다. (신재생에너지 발전전력 이용 최대화 원칙)

운전원칙 II : 일반발전원 (Conventional Generator; CG)이 전력공급 의무량만큼 공급을 못하는 등의 비상상태가 오면 ESS에 충전한 에너지를 방전하여 공급지장이 발생하지 않도록 한다.(공급지장 최소화 원칙)

운전원칙 III : 풍속이 좋더라도 ESS가 방전을 하고 있을 경우에는 동일한 ESS에는 충전할 수 없다.(동일 ESS 충방전 운영 동시 불가능 원칙)

여기서 X% [pu]는 풍력발전기의 출력량을 부하 대비 최대 허용비율로써 제한한다는 것을 의미한다. 다양한 실시예에 따라, 신재생에너지발전원에 대해서 따로 제한을 두고 있지 않고 계통에 100% 공급이 가능한 것으로 운영할 수도 있다. 그러나, 후술하는 본 발명의 실시예에서는 신재생에너지발전원에 있어서 이를 부하대비 X%[pu]로 제한하고 ESS의 충방전을 통해서 단점을 최대한 보완하도록 운전조건을 제시한다.

<ESS와 결합한 WTG (Wind Turbine Generator) 및 CG (Conventional Generator) 운전조건>

부하에 공급할 수 있는 풍력발전기의 부하대비 최대허용 출력인 X%×L _k 를 초과하는 잉여 출력량(Surplus Generation)(SG_wi,k)과 일반발전기의 잉여출력량 (SG_ci,k)은 하기 <수학식 1> 및 <수학식 2>와 같으며, 이는 Multi-ESS 모델을 기준으로 나타내었다.

단,

SG_{w ,k} : #k 상태에서의 풍력발전기 잉여출력량 [MW]

SG_{c ,k} : #k 상태에서의 일반발전기 잉여출력량 [MW]

TG_{w i,k} : #k 상태에서의 #i 풍력발전기의 총 출력량 [MW]

TG_{c i,k} : #k 상태에서의 #i 기존발전기의 총 출력량 [MW]

X%×L _k : #k 상태에서의 풍력발전기의 부하대비 최대허용출력 [MW]

(1-X%)×L _k : #k 상태에서의 기존발전기 출력의무량 [MW]

X% : 풍력발전기의 부하대비 최대허용출력 비율 [pu]

L _k : #k 상태에서의 부하 [MW]

그러므로 풍력발전기 여분의 출력을 의미하는 SG_{w k} 가 양수 (+)이면 충전할 수 있다.(운전원칙 I) 그러나 이때 SG_{c k} 가 음수 (-)이면 공급지장이 발생하지 않도록 ESS가 방전을 하여야하므로(운전원칙 II) WTG의 초과출력분이 존재하여도 (SG_{w k} 가 양수 (+)) 그 초과분을 동일한 ESS에 충전할 수 없는 것으로 한다.(운전원칙 III)

<ESS 에너지 상태방정식>

ESS의 에너지상태방정식을 정식화하면 하기 <수학식 3>과 같으며, 충전상태는 하기 <수학식 4>와 같은 최대 및 최소에너지 제약조건을 만족해야한다.

단,

ES _i,k : #k상태의 #i ESS에 저장된 에너지 (SOC) [MWh]

EU _i,k : #k상태의 #i ESS의 에너지 변화량 [MWh]

ES_{max, i} : #i ESS의 최대 용량 (SOC) [MWh]

ES_{min, i} : #i ESS의 최소 용량 (SOC) [MWh]

SOC : State of Charge [MWh]

<ESS 제어량 (EU _i,k )>

ESS에서 충방전되는 에너지 제어량 (EU _i,k [MWh])은 하기 <수학식 5>와 같이 계산되며, SG _i,k 는 SG_{w i,k} 와 SG_{c i,k} 의 합을 의미한다.

단,

Δt : 시간대의 간격

S_{G k} = SG_{w k} + SG_{c k}

하지만, 실제 EUi,k는 ESS의 최대용량제약에 따른 충방전 허용에너지 제약인 하기 <수학식 6>과 충방전에너지 제어량 한계제약인 하기 <수학식 7>과 같은 제약조건에 따른다. 따라서 단위시간당 ESS에 충방전할 수 있는 량을 제한하게 된다.

단,

TM_{ESS ,i} : #i ESS의 전충전 (방전)소요시간 [hours]

제약조건을 고려하여 ESS에서 의무적으로 방전해야되는 에너지는 하기 <수학식 8>과 같이 정식화 될 수 있다. 이때, 일반발전원이 전력공급 의무량만큼 공급을 못하는 경우 ESS에 충전된 에너지가 이 값보다 작게 되면 공급지장 즉 정전이 발생하게 된다.

<Single-ESS 운영 모델>

본 발명에서는 다수의 풍력발전원과 하나의 ESS가 연계되어 있는 경우를 Single-ESS 모델이라고 하며 이는 전술한 도 1과 같다. 또한, Single-ESS의 에너지 (SOC) 변화를 시간대별로 예를 들어서 보이면 도 3과 같다.

<ESS의 충방전 Mode를 결정하는 요인>

- 충전모드 규칙

풍력발전량의 총합이 X%를 초과할 때에는 초과되는 에너지만큼 ESS에 최대한 저장한다.(운전원칙 I)

- 방전모드 규칙

계통에 공급지장이 발생하지 않도록 방전을 최우선으로 한다.(운전원칙 II) 또한, 하나의 ESS가 존재함으로 방전모드에 있으면 충전을 할 수 없다.(운전원칙 III)

- 충방전 조건

전술한 ESS 충방전 운전방식에 근거하여 Single-ESS 모델의 충방전 조건을 표로 정리하면 하기 <표 1>과 같다. 여기서, SG _k 는 SG_{w k} 와 SG_{c k} 의 합을 의미한다.

또한, SG_{w k} , SG_{c k} 의 부호에 따라서 다음의 뜻을 의미한다.

SG_{w k} 가 “+”인 경우는 계통에 공급할 수 있는 제약 (X%)을 초과하기 때문에 과잉 풍력에너지를 충전할 수 있다. 반면에 “-”인 경우는 제약조건을 어기지는 않았지만 만일 이때에 SG_{c k} 및 SG _k 가 모두 “-” 일 경우에 공급지장이 발생하므로 이를 방지하기 위해 ESS에서 방전해야 함을 의미한다.(운전원칙 I 및 II)

SG_{c k} 가 “+”인 경우는 계통에 의무적으로 공급해야하는 제약 (1-X%)을 만족하고 있지만, 그 에너지를 따로 ESS에 충전할 수는 없다. 반면에 “-”인 경우는 일반발전기가 공급의무 제약조건을 어기므로 SGk 가 “+”라고 하여도 계통에 공급지장이 발생하지 않도록 일반발전원의 의무량을 ESS에서 방전해야함을 의미한다.(운전원칙 II)

<Multi-ESS 운영 모델>

본 발명에서 제안하는 Multi-ESS는 다수의 풍력발전원에 각각 ESS가 설치되었을 경우를 말하며 이는 도 2와 같다. 상기 도 2의 에너지 상태 (SOC) 변화를 시간대별로 예를 들어 나타내면 도 4와 같다..

<ESS의 충방전 Mode를 결정하는 요인>

- 충전모드 규칙

풍력발전량의 총합이 X%를 초과할 때에는 초과되는 에너지만큼 ESS에 최대한 저장한다.(운전원칙 I) 이때, 방전모드에 들어간 ESS는 제외한다.(운전원칙 III) 여기서 충전량을 어떻게 분배하여 충전할지의 방법으로 본 발명의 실시예에서는 다음과 같이 2가지를 제안한다.

방법 1: 방전모드의 ESS를 빼고 나머지 ESS의 충전가능량을 탐색하여 최대 충전가능한 비율로 배분하여 충전함.

방법 2: 방전모드의 ESS를 빼고 나머지 ESS의 충전가능량을 탐색하여 최대충전 가능한 ESS 부터 충전함.

- 방전모드 규칙

Single-ESS와 동일하며 ESS의 방전용량이 가장 큰 것부터 선택하여 최대로 방전한다.

<충방전 조건>

전술한 ESS 충방전 운전방식에 근거하여 Multi-ESS 모델의 충방전 조건을 정리하면 하기 <표 2>와 같다.

그러나 Multi-ESS에서는 전술한 Single-ESS의 충방전 조건과의 차이점은 방전을 하고 있지 않은 ESS가 존재한다면 여분의 풍력발전기의 출력량을 그 ESS에 충전할 수 있다는 것이다. 이를 상기 <표 2>에서는 '●'로 표기하였다.

<신뢰도 평가>

본 발명에서는 몬테카를로 (Monte Carlo)법을 이용하여 기존발전기 (CG)의 사고확률을 고려하고 풍력발전기의 풍속(Wind speed)의 불확실성을 고려하는 것으로 한다. 따라서 확률론적 모델을 사용하게 되므로 신뢰도 평가 또한 확률론적이라 할 수 있다.

이러한 확률론적 신뢰도 평가를 위해서 신뢰도 지수로는 대표적인 공급지장시간기대치 (LOLE ; Loss of load Expectation)와 공급지장에너지기대치 (EENS ; Expected Energy Not Served)를 이용한다. 이를 정식화하면 하기 <수학식 9>, 및 <수학식 10>과 같이 산정한다. 참고로 이러한 신뢰도 지수는 그 값이 작을수록 신뢰도가 높음을 의미한다.

단,

: 방전모드 중 공급지장 상태 (시간대)의 집합

Δt _k : #k상태의 시간 [hours] (=Δt)

: ESS 실제 가능 제어에너지량 (ESS Control Energy)

('+'이면 충전, '-'이면 방전을 의미함.)

TG_{D k} : 부하의 공급부족을 없애기 위한 꼭 필요한 의무방전 에너지 [MWh]

NY: 몬테카를로 (Monte Carlo) 모의 년도 수 [years]

<실험 예>

본 발명에서는 계산이 가능한 샘플계통을 통해서 Single-ESS와 Multi-ESS 두 모델에 대하여 제안하는 알고리즘을 이용한 산정절차를 상세히 기술하여 그 특성 및 유용성을 검증한다.

- Single-ESS 모델

하기 <표 3>과 <표 4>는 샘플계통에서의 공급신뢰도 측면에서의 ESS의 운용 알고리즘을 계산하기 위한 풍력발전원 및 ESS의 사양을 나타낸 것이다. 한편 여기서는 X% [pu]를 20% (02 [pu])로 설정하였다. 또한, ESS의 완충방전이 되는 시간 (TM_ESS)을 2시간으로 가정하였다.

따라서 ESS의 충방전에너지 변화량을 전술한 <수학식 7>을 사용하여 계산하면 각 상태별로 ESS가 얼마만큼의 에너지를 한번에 충방전할 수 있는지 알 수 있다. 이를 나타내면 다음과 같다.

- EU_max = [(50-5)/2]×2 = (45/2)×2 = 45 [MWh]

- Single-ESS 모델의 운용 산정 방법

본 발명에서 샘플계통에서의 Single-ESS 모델 운용 산정을 위한 절차는 다음과 같다.

Step 1: 우선 상태간의 시간 주기를 2시간으로 가정하였다. 따라서 하기 <표 5>는 하루가 운영되었을 경우를 나타낸 것이다.

여기서는 수작업이 가능한 샘플계통이므로 부하 (L _k )와 풍력발전원 (TG_{w k} ) 및 일반발전기 (TG_{c k} )의 출력량은 임의로 가정하였다. 그러나 실계통 적용시에 몬테카를로방법을 이용할 때는 난수를 이용한 발전기의 사고확률 및 풍속의 불확실성을 고려하여 가상적인 시나리오의 데이터가 작성되며 이값이 입력으로 들어가게 된다. 다음으로 풍력발전원과 일반발전기의 출력량의합 (TG _k )을 구한다.

Step 2: 여기서는 풍력발전기의 출력량을 부하 대비 최대 허용비율(X%)은 02[pu]로써 제한되는 것으로 가정하였다. 즉, 풍력발전량은 부하대비 20%를 허용하며, 반대로 일반발전기는 80%를 의무적으로 출력을 해야 된다는 것을 뜻한다.

따라서 부하에 공급할 수 있는 풍력발전기의 잉여출력량(SG_{w k} )(수학식 1)과 일반발전기의 잉여출력량 (SG_{c k} ) (수학식 2)을 구할 수 있다. 예를 들어서 첫 번째 상태의 값을 계산하면 다음과 같다. 또한 두 값의 합인 SG _k 를 구할 수 있다.

Step 3: 다음으로 ESS에 충방전할 수 있는 에너지의 량(SOC) (Ck (Charging)/Dk (Discharging))을 결정하게 된다. 첫번째 상태(k=1)에서 풍력발전기의 허용출력량이 '+' 값을 가지므로 잉여 풍력에너지를 ESS에 충전이 가능하다. 다만, 일반발전기에서 남는 여유분에 있어서는 충전할 수가 없는 것으로 모델링 하였으므로 충전 가능한 에너지는 상태간의 시간 주기가 2시간인 것을 감안하면 다음과 같다.

또한, 이 경우에는 공급지장이 발생하지 않으므로 방전을 하지 않아도 되기 때문에 방전 에너지 (TG_{D k} )는 '0'이 된다.

Step 4: ESS의 충방전 에너지 변화량을 고려하여 ESS에 충전을 하게 된다. 앞서 충방전 에너지 제어량 최대치 제약(수학식 7)에 따라 한번에 충방전 할 수 있는 에너지의 양을 계산하면 45[MWh]이다. 따라서 충전할 수 있는 에너지가 그 양보다 작기 때문에 (EU1 < EUmax) 그대로 ESS에 충전할 수 있다. 그러므로 ESS의 상태방정식인 <수학식 3>에 따라 계산하면 다음과 같다.

- Single-ESS 모델의 신뢰도 평가

본 샘플계통에 대한 Single-ESS 모델의 운영을 위한 산정 절차를 모두 정리하여 보이면 전술한 <표 5>와 같다. 또한 ESS의 충방전 시 에너지 상태 (SOC) 변화를 나타내면 도 5와 같다. 상기 <표 5>로부터 신뢰도를 계산하면 다음과 같다.

- 공급지장시간기대치 (LOLE) = 3×2 = 6 [hours/day]

- 공급지장에너지기대치 (EENS) = 35 [MWh/day]

- 공급지장이 발생한 빈도수 = 3 [occ/day]

참고로 샘플계통에서 ESS가 충방전한 총 에너지와 횟수를 보이면 하기 <표 6>과 같다.

- Multi-ESS 모델

Multi-ESS 모델의 운용 알고리즘을 계산하기 위해서 풍력 발전원의 사양은 Single-ESS 모델과 동일하게 적용하였다. 또한 Multi-ESS 모델에서 ESS의 합이 Single-ESS 모델과 동일하게 하기 <표 7>과 같이 적절하게 설정하였다.

더불어 ESS의 완충방전이 되는 시간 (TMESS)을 Single-ESS 모델과 동일하게 2시간으로 한다. 따라서 ESS의 충방전에너지 변화량을 전술한 <수학식 7>을 사용하여 계산하면 각 상태별로 각각의 ESS가 얼마만큼의 에너지를 한번에 충방전할 수 있 가능함을 알 수 있다. 이를 나타내면 다음과 같다.

- EU_max,1 = [(20 - 2)/2]×2 = (18/2)×2 = 18 [MWh]

- EU_max,2 = [(15 - 2)/2]×2 = (13/2)×2 = 13 [MWh]

- EU_max,3 = [(15 - 1)/2]×2 = (14/2)×2 = 14 [MWh]

- Multi-ESS 모델의 운용 산정 방법 (알고리즘)

Multi-ESS 모델의 산정방법은 전반적으로 Single-ESS 모델과 동일한 절차에 의해서 계산이 되지만, ESS의 충방전 Mode를 결정하는 요인 (4장)에 의해서 ESS의 충방전이 상이하게 된다. 우선 <표 8>과 <표 9>는 본 발명에서 제안한 알고리즘을 이용하여 각각 방법 1과 방법 2에 의해서 샘플계통에서의 Multi-ESS 모델 운용 산정표를 나타낸 것이다. 그리고,Single-ESS 모델과 동일한 과정은 생략한다.

본 발명에서 샘플계통에서의 Multi-ESS 모델 운용 산정을 위하여 새롭게 개발한 알고리즘을 정리하면 다음과 같다.

Step 1: Single-ESS 모델과 동일하게 부하 (L _k )와 풍력발전원(TG_{w k} ) 및 일반발전기 (TG_{c k} )의 출력량은 임의로 가정하였다.

Step 2: 풍력발전기의 출력량을 부하 대비 최대 허용비율(X%)은 02[pu]로써 제한한다. 그에 따른 부하에 공급할 수 있는 풍력발전기 (SG_{w k} )(수학식 1)와 일반발전기 (SG_{c k} )(수학식 2)의 잉여출력량을 구할 수 있으며, 여기까지는 Single-ESS 모델과 동일하다.

Step 3: 다음으로 ESS에 충방전 할 수 있는 에너지의 양(C _k (Charging)/D _k (Discharging))을 결정하게 된다.

Step 4: ESS의 충방전에너지 변화량을 고려하여 ESS에 충전을 하게 된다. 앞서 충방전에너지 제어량 최대치 제약 (수학 식7)에 따라서 한번에 충방전 할 수 있는 에너지의 양을 계산하였으며 각각 순서대로 18[MWh], 13[MWh], 14[MWh]가 된다. 따라서 ESS에 각각 충전할 수 있는 에너지가 그 양보다 작기 때문에 (EU1,1 < EUmax,1, EU2,1 < EUmax,2, EU3,1 < EUmax,3) 그대로 각각의 ESS에 충전할 수 있다. 이때, 각각의 ESS에 에너지를 배분하는 방법으로는 전술한 방법 1과 방법 2에 의해서 각각의 ESS에 충전이 된다.

① 방법 1: 최대 충전가능한 비율로 배분하여 충전함.

우선 최대 충전 가능한 량을 계산하고 이를 모두 더한 후, 충전하는 에너지를 곱하여서 배분한다.

그러므로 ESS의 상태방정식인 <수학식 3>은 다음과 같이 계산된다.

방법 1에 따라서 산정한 것을 정리하여 보이면 <표 8>과 같다.

② 방법 2: 최대충전 가능한 ESS 부터 충전함.

<표 9>는 최대 충전가능한 ESS부터 저장하는 방식임에 따라 산정한 것을 정리하여 보인 것이다. 그에 따른 각각 ESS에 최대로 충전 가능한 량을 나타내면 다음과 같다.

따라서 상태 1에서 충전 가능량인 20[MWh]를 1번 ESS에 최대로 충전 가능한 16[MWh]를 충전하고, 나머지 4[MWh]에 대해서는 2번과 3번의 ESS 충전 가능량이 동일하지만, 3번 ESS에 충전하는 것으로 하였다.

그러므로 ESS의 상태방정식인 <수학식 3>은 방법 1과는 다르게 다음과 같이 계산된다.

- Multi-ESS 모델의 신뢰도 평가

본 샘플계통에 대한 Multi-ESS 모델의 신뢰도를 계산하면 다음과 같다.

- 공급지장시간기대치 (LOLE) = 1×2 = 2 [hours/day]

- 공급지장에너지기대치 (EENS) = 9 [MWh/day]

- 공급지장이 발생한 빈도수 = 1 [occ/day]

또한 <표 8>과 <표 9>는 각각 방법 1과 2를 적용하여 계산하였지만 결과적으로는 동일한 신뢰도 값을 가졌다. 하지만, ESS의 충방전 시 에너지 상태 변화에서는 두 방법간에 차이가 있는 것을 확인할 수 있다. 여기서 방법 1 및 방법 2의 에너지 상태 변화를 보이면 각각 도 6 및 도 7과 같다. 또한, 샘플계통에서 ESS가 충방전한 총 에너지와 횟수 등을 정리하면 <표 10>과 같다.

- Single-ESS와 Multi-ESS 모델의 비교분석

본 발명에서는 샘플계통에서의 Single-ESS와 Multi-ESS 모델에 적용하여 확률론적인 공급신뢰도 측면에서 비교해보았다. <표 11>은 이를 보인 것이다. 본 표에서 볼 수 있듯이 Multi-ESS 모델의 모든 신뢰도 지수가 우수하다는 것을 알 수 있다. 또한 <표 12>의 ESS가 충방전한 총 에너지와 횟수를 보인 것이다. 여기서, Multi-ESS가 풍력 발전원에서 발생하는 과잉 풍력 에너지에 대해서 효율적으로 ESS를 활용하고 있다는 것을 알 수 있다.

단, 평균 = 총량(충방전한 총 에너지) / ESS 갯수

본 발명에서 가정한 하루 동안 각각의 모델과 충방전 방법을 통해서 그에 따른 결과를 살펴보았으며, 다음으로 각각 모델에서 ESS에 최종적으로 충전된 에너지를 비교하면 다음 <표 13>과 같다.

상기 <표 13>에 표시된 바와 같이 Single-ESS 모델과 방법 1을 택한 Multi-ESS 모델의 경우에는 최종적으로 저장되어 있는 에너지는 동일하게 계산되었다. 하지만, 방법 2를 적용한 Multi-ESS 모델의 경우에는 다른 방법에 비해서 더 많은 에너지를 저장할 수 있는 것으로 나타났다.

이는 신뢰도 측면에서 뿐만 아니라 ESS를 더 효율적으로 이용할 수 있는 최적 ESS 운용 방안을 결정하는데 ESS를 어떻게 운용하는지에 따라서 큰 영향을 주는 것을 나타낸다.

한편, 본 실시예에 따른 배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 운용 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (12)

1. 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS(Battery Energy Storage System)의 운용 방법에 있어서,
   적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지를 부하로 출력하는 단계;
   상기 적어도 하나의 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량을 판단하는 단계; 및
   상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계;를 포함하고
   상기 제1 기준값에 대하여 상기 풍력발전기 여분의 출력이 양수(+)일 경우 BESS에 충전하는 제1운전원칙, 상기 제1 기준값에 대하여 일반 발전기의 여분의 출력이 음수(-)일 경우 BESS를 방전하는 제2운전원칙, 방전 시 복수의 풍력발전기는 동일한 BESS에 충전하지 않는 제3운전원칙에 따라 BESS에 충방전하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 배터리 에너지 저장 시스템은 충전 모드로 동작하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 제1 기준값은 100% 미만인 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량과 상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량의 차이만큼 일반 발전원에 의해 전력을 공급하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량 및 상기 일반 발전원에 의해 공급되는 전력량의 합이 상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량보다 작은 경우 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장된 전력을 상기 부하로 공급하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 풍력 발전기로부터 생산된 풍력 에너지의 출력량 및 일반 발전원에 의해 공급되는 전력량의 합이 상기 부하로 공급할 전력 공급 의무량보다 작은 경우 상기 배터리 에너지 저장 시스템은 방전 모드로 동작하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 풍력 발전기가 복수개인 경우, 상기 복수의 풍력 발전기의 각각에 대응하는 복수의 배터리 에너지 저장 시스템들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   지정된 시간 간격으로 상기 복수의 배터리 에너지 저장 시스템들 각각에 대한 에너지 상태 변화를 모니터링하는 단계;를 더 포함하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 판단한 출력량이 미리 설정된 제1 기준값을 초과하면, 상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 방전 모드 상태의 배터리 에너지 저장 시스템을 제외한 나머지 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
   
10. 제9항에 있어서, 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계는,
    복수의 충전 모드상태의 배터리 에너지 저장 시스템들의 충전 가능량을 판단하는 단계; 및
    상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 최대 충전 가능한 비율로 배분하여 상기 배터리 에너지 저장 시스템들에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
    
11. 제9항에 있어서, 상기 배터리 에너지 저장 시스템에 저장하는 단계는,
    복수의 충전 모드상태의 배터리 에너지 저장 시스템들의 충전 가능량을 판단하는 단계; 및
    상기 제1 기준값을 초과한 풍력 에너지를 최대 충전 가능한 배터리 에너지 저장 시스템부터 순차적으로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법.
    
12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 신재생에너지발전단지와 연계된 BESS의 운용 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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