KR20100099519A - 풍력발전기의 비용 기여도 산출방법, 이에 적용되는 비용 기여도 산출장치 및 기록매체 - Google Patents

풍력발전기의 비용 기여도 산출방법, 이에 적용되는 비용 기여도 산출장치 및 기록매체 Download PDF

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KR20100099519A KR1020090018058A KR20090018058A KR20100099519A KR 20100099519 A KR20100099519 A KR 20100099519A KR 1020090018058 A KR1020090018058 A KR 1020090018058A KR 20090018058 A KR20090018058 A KR 20090018058A KR 20100099519 A KR20100099519 A KR 20100099519A
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Abstract

풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법, 비용 기여도 산출장치 및 기록매체가 제공된다. 본 비용 기여도 산출방법은 적어도 하나의 풍력 발전기를 포함하는 전력 계통의 총 발전 비용을 산출하는 총 발전비용 산출하고, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출한다. 이에 따라, 풍력 발전 사업자는 풍력발전기를 건설하기 전에 미리 건설하고자 하는 풍력 발전기가 경제적인 측면에서 어느 정도 가치가 있는지 예측할 수 있게 된다.
비용 기여도, 풍력 발전기, 풍력

Description

풍력발전기의 비용 기여도 산출방법, 이에 적용되는 비용 기여도 산출장치 및 기록매체{Method for calculating cost credit of wind turbine generators, apparatus for calculating cost credit applying the same, and computer readable recording medium}
본 발명은 풍력발전기의 비용 기여도 산출방법, 이에 적용되는 비용 기여도 산출장치 및 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 풍력 발전기의 경제적인 가치를 산출하기 위한 풍력발전기의 비용 기여도 산출방법, 이에 적용되는 비용 기여도 산출장치 및 기록매체에 관한 것이다.
최근 세계적으로 친환경에너지원의 개발, CO2 배출의 감소의무 그리고 고유가시대와 맞물려, 풍력, 태양력, 연료전지 및 조력발전 등과 같은 신재생 에너지원이 크게 증대되고 있다.
풍력발전은 가장 급성장하고 있는 신재생 에너지원을 이용한 발전원 중 하나이다. 하지만 원자력, 석탄, 가스 에너지원을 이용한 기존의 발전기는 2개 상태로 운전모형이 모델링되는 반면, 풍력 발전기는 풍속의 다양한 변화에 따라 그 출력 또한 다양하게 변화하게 된다. 따라서, 풍력 발전기는 공급 에너지원인 바람의 속도의 크기가 시공간적으로 매우 크게 변화하므로, 발전기의 고장으로 인한 운전의 불확실성보다 에너지원의 공급에 의한 운전의 불확실성이 더 크게 된다.
풍력 발전 사업자는 풍력발전기를 건설하기 전에 미리 건설하고자 하는 풍력 발전기가 경제적인 측면에서 어느 정도 가치가 있는지 예측이 가능하기를 원한다. 이에 따라, 풍력 발전기의 경제적 측면의 가치를 측정하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출하는 비용 기여도 산출방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법은, 적어도 하나의 풍력 발전기를 포함하는 전력 계통의 총 발전 비용을 산출하는 총 발전비용 산출단계; 및 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도(cost credit)를 산출하는 비용 기여도 산출단계;를 포함한다.
그리고, 상기 비용 기여도는, 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도일 수도 있다.
또한, 상기 비용 기여도 산출단계는, 다음의 수식,
비용 기여도 = (PC(CE)-PC(CE+CA))x100/PC(CE) [%]
(CE : 풍력발전기가 투입되기 전의 총 발전 용량,
CA : 상기 적어도 하나의 풍력발전기의 발전 용량,
PC(CE): 풍력발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전 비용,
PC(CE+CA) : 상기 적어도 하나의 풍력발전기가 포함된 전력계통의 총 발전 비용)에 의해 상기 비용 기여도를 산출할 수도 있다.
또한, 상기 총 발전비용 산출단계는, 상기 풍력 발전기가 설치될 지역의 풍속 정보를 입력받는 단계; 적어도 하나의 풍력 발전기의 출력특성정보를 입력받는 단계; 및 상기 풍속 정보와 상기 출력특성정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기 각각의 유효부하 지속곡선을 산출하는 단계;를 포함할 수도 있다.
그리고, 상기 풍속 정보는, 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
또한, 상기 출력특성정보는, 풍력 발전기의 용량, 출력 시작점 풍속(Cut-in speed), 정격 출력 풍속(rated speed) 및 출력 종단점 풍속(Cut-out speed) 중 적 어도 하나를 포함할 수도 있다
그리고, 상기 유효부하 지속곡선은, 다음의 수학식
Figure 112009013075863-PAT00001
(단,
Figure 112009013075863-PAT00002
: 상승적분을 의미하는 연산자,
Φ0 : 원래의 부하지속곡선(LDC),
Φi-1 : 첫번째 발전기에서 i-1번째 발전기까지 고려한 유효부하지속곡선,
foi : i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수,
NSi : i번째 풍력발전기의 상태의 수,
Cij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고용량[MW],
qij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고확률을 나타낸다.)
의해 산출될 수도 있다.
그리고, 상기 총 발전비용 산출단계는, 상기 유효부하 지속곡선을 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 어느 한 발전기에 대한 유효부하 확률분포함수를 산출하는 단계; 상기 유효부하 확률분포함수를 이용하여, 공급 지장 시간 기대치(LOLE : Loss of Load Expectation)을 산출하는 단계; 상기 유효부하 확률분포함 수를 이용하여, 공급 지장 에너지 기대치(EENS : Expected Energy Not Served)를 산출하는 단계; 상기 공급 지장 에너지 기대치를 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 i번째 발전기의 확률론적 발전력을 산출하는 단계; 상기 i번째 발전기의 확률론적 발전력 및 i-1번째 발전기의 공급 지장 시간 기대치를 매개변수로 하여 운영비 함수로부터 상기 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출하는 단계; 및 상기 전력계통에 포함된 발전기 각각의 발전비용을 모두 합산하여 총 발전비용을 산출하는 단계;를 포함할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 비용 기여도 산출장치는 상술한 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 이용하여, 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출하는 비용 기여도 산출방법을 제공할 수 있게 되어, 풍력 발전기의 경제적 측면의 가치를 측정할 수 있게 된다. 이에 따라, 풍력 발전 사업자는 풍력발전기를 건설하기 전에 미리 건설하고자 하는 풍력 발전기가 경제적인 측면에서 어느 정도 가치가 있는지 예측할 수 있게 된다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기가 포함된 전력계통(electric power system)(100)을 개념적으로 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 전력계통(100)은 풍력발전기(110) 및 이외의 발전기(150)를 포함한다. 여기에서 이외의 발전기(150)는 화력 발전기, 원자력 발전기 등이 될 수 있다.
풍력발전기(110)는 공급 에너지원인 바람의 속도의 크기가 시공간적으로 매우 크게 변화한다. 따라서, 풍력발전기(110)의 고장에 의한 것보다 에너지원의 공급에 의한 운전의 불확실성이 상대적으로 크다. 따라서 풍력 발전기(110)는 다개상태로 운전모형이 모델링되며, 그 모의방법이 통상 2개상태모형을 이용하는 이외의 발전기(150)와 상이하다.
이하에서는, 도 2를 참고하여, 풍력 발전기(110)가 전력계통(100)에 투입될 경우의 비용 기여도(Cost Credit)의 산출방법에 대해 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기의 비용 기여도 산출방법에 관하여 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
여기에서, 비용 기여도는 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도를 나타내는 값이다. 즉, 비용 기여도는 확률론적인 발전비용의 절감정도를 알 수 있는 경제적 기여도 혹은 가치성(credit)을 정량적으로 나타낸다.
일단, 풍력 발전기의 비용 기여도 산출장치는 풍력 발전기가 설치될 지역의 풍속 정보를 입력받는다(S210). 그리고, 비용 기여도 산출장치는 전력계통(100)에 포함된 적어도 하나의 풍력 발전기의 출력특성정보를 입력받는다(S220).
여기에서, 풍속 정보는 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어, 풍속 정보에서 풍속의 범위는 0~35 [m/s], 평균 풍속은 10 [m/s], 풍속의 표준편차는 8 [m/s]가 될 수 있다.
그리고, 풍력 발전기의 출력특성정보는 풍력 발전기의 용량(capacity), 출력 시작점 풍속(Cut-in speed), 정격 출력 풍속(rated speed) 및 출력 종단점 풍속(Cut-out speed) 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어, 풍력 발전기의 출력특성정보 중 풍력 발전기의 용량은 10 MW, 출력 시작점 풍속은 5 m/s, 정격 출력 풍속은 14 m/s, 출력 종단점 풍속은 25 m/s가 될 수 있다.
이와 같은 정보가 입력되면, 비용 기여도 산출장치는 풍속 정보와 출력특성정보를 기초로 적어도 하나의 풍력 발전기 각각의 유효부하 지속곡선을 산출한다(S230).
본 실시예에서는 풍력이라는 자원공급의 불확실성이 매우 큰 풍력발전기를 고려한 확률론적인 발전비용의 산정방법론이 적용된다. 또한 확률론적인 발전비용은 공급지장 에너지기대치(EENS; Expected Energy Not Served)라는 신뢰도 평가기법을 필요로 한다. 확률론적 신뢰도 평가를 위한 기법은 몬테카를로 모의(Monte Carlo simulation)방법과 해석적 상태누적(Analytical enumeration)방법이 있다. 본 실시예에서는, 상대적으로 결과의 신빙성을 보다 용이하게 검증할 수 있는 해석적 상태누적의 방법을 토대로 한 유효부하 지속곡선을 이용하는 방법을 적용한다.
상승 적분식을 이용하여 다개상태를 갖는 i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수를 고려한 유효부하 지속곡선(ELDC: Effective Load Duration Curve)인 Φi를 구하는 점화식은 아래의 수학식 1과 같다.
Figure 112009013075863-PAT00003
단,
Figure 112009013075863-PAT00004
: 상승적분을 의미하는 연산자
Φ0 : 원래의 부하지속곡선(LDC)
Φi-1 : 첫번째 발전기에서 i-1번째 발전기까지 고려한 유효부하지속곡선
foi : i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수
NSi : i번째 풍력발전기의 상태의 수
Cij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고용량[MW]
qij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고확률
여기에서, i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고확률(qij)은 정규분포를 이 용하여 산출될 수 있다. 구체적으로, 사고확률(qij)은 1에서 입력된 풍속정보에 포함된 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차가 적용된 정규분포에 대한 확률분포함수를 뺌으로써 산출할 수 있다. 입력된 풍속정보가 적용된 정규분포는 풍력발전기가 작동될 확률에 해당되므로, 1에서 정규분포에 대한 확률분포함수를 빼면 작동되지 않을 확률, 즉 사고확률이 산출되기 때문이다.
또한, 사고용량 확률분포함수(foi)는 다음과 같은 과정을 통해 산출해낼 수 있다. 풍력 발전기의 이론적인 출력은 다음의 식과 같다.
Figure 112009013075863-PAT00005
P = 출력 [kW]
Cp = 출력계수
ρ = 공기밀도(1.225 kg/m3)
V = 풍속 (m/sec)
A = 날개의 회전면적 (m2)
이와 같이, 풍력 발전기의 이론 출력식에서 보는 것처럼 풍력발전기의 출력은 풍속에 크게 의존한다. 또한, 풍력 발전기의 출력특성곡선은 아래의 수학식 2에 의해 정식화된다.
Figure 112009013075863-PAT00006
Vci : 출력시작점 풍속(the cut-in speed) [m/sec]
VR : 정격출력풍속 (the rated speed) [m/sec]
Vco : 출력 종단점 풍속(the cut-out speed) [m/sec]
PR : 정격출력 [kW]
PSWbi : i번째 풍속 밴드의 대표 SWbi에 해당하는 풍력발전기의 출력 [kW]
Nb : 풍속밴드의 총 개수
그리고, 수학식 2에 의한 풍력발전기의 출력특성곡선은 도 3의 그래프와 같다. 즉, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 출력특성 곡선을 도시한 도면이다.
수학식 2에서 출력시작점 풍속과 정격출력풍속 사이에서의 곡선의 계수인 A,B,C는 다음의 수식에 의해 계산된다.
Figure 112009013075863-PAT00007
Figure 112009013075863-PAT00008
Figure 112009013075863-PAT00009
상기와 같은 계수의 값을 이용하여 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 산출할 수 있게 된다. 여기에서, 풍력발전기 자체는 고장이 없다고 가정하고(즉, aleatory uncertainty는 없다고 가정), 풍력에너지원의 공급의 불확실성(즉, epistemic uncertainty)을 고려한 풍력모델과 풍력 발전기의 출력특성모델을 결합하여 얻어진 다개상태로 된 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 구하게 된다.
도 4는 풍력 발전기의 가용용량 확률분포 함수를 얻기 위한 풍속 모형과 출력특성곡선과의 결합모습을 도시한 도면이다. 도 4에 의하면, 통상 정규 확률분포 함수에 가까운 와이블 분포를 갖는 풍속 확률밀도함수와 풍력발전기의 출력특성곡선을 결합하여 풍력발전기의 다개상태로된 가용용량 확률분포함수(Available capacity probability distribution function)을 얻는 모습을 나타내고 있다. 여기에서, (PSWbi, PBSWbi )는 i번째 풍속밴드의 풍속이 SWbi일 때의 풍력 발전기의 출력 및 풍속을 의미한다. 따라서, 이를 역으로 이용하면, 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수(foi)를 산출할 수 있게 된다.
그 후에, 비용 기여도 산출장치는 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 이용하여 유효부하 확률분포함수를 산출하게 된다(S240). 구체적으로 비용 기여도 산출장치는 우선순위에 의해 전력계통에 포함된 첫 번째 발전기부터 NG번째 발전기까지 상승 적분하여 유효부하 확률분포함수인 ΦNG(x)를 산출하게 된다.
그리고, 비용 기여도 산출장치는 유효부하 확률분포함수를 이용하여 공급 지장 시간 기대치(LOLE: Loss of Load Expectation)를 산출한다(S250). 여기에서, 공급 지장 시간 기대치는 다음의 수학식 4에 의해 산출된다.
Figure 112009013075863-PAT00010
또한, 비용 기여도 산출장치는 유효부하 확률분포함수를 이용하여 공급 지장 에너지 기대치(EENS: Expected Energy Not Served)를 산출한다(S260). 여기에서, 공급 지장 에너지 기대치는 다음의 수학식 5에 의해 산출된다.
Figure 112009013075863-PAT00011
수학식 4 및 수학식 5에서,
Lp: 최대부하[MW]
IC: 총 설비용량 (=∑Ci) [MW]
Ci : i번째 발전기의 용량 [MW]
ED : 총 부하 에너지 [MWh]
상술한 바와 같이, 상기 수식들에 의해, 신뢰도지수인 공급지장시간기대치(LOLE: Loss of Load Expectation) 및 공급지장 에너지기대치(EENS: Expected Energy Not Served)를 각각 구할 수 있다. 이와 같이 산출된 공급지장 시간 기대치 및 공급지장 에너지 기대치를 나타낸 그래프는 도 5에 도시되어 있다. 도 5는 신뢰도 지수와 유효부하지속곡선을 나타낸 그래프를 도시한 도면이다.
그 후에, 비용 기여도 산출장치는 공급 지장 에너지 기대치를 이용하여, 전력 계통에 포함된 발전기 중 i번째 발전기의 확률론적 발전력을 산출한다(S270). i번째 발전기의 확률론적 발전력 ΔEi는 i번째 발전기까지 고려한 전후의 공급지장 에너지 기대치(EENS)의 차이와 같다. 따라서, i번째 발전기의 확률론적 발전력 ΔEi는 다음의 수학식 6에 의해 산출될 수 있다.
Figure 112009013075863-PAT00012
그리고, 비용 기여도 산출장치는 i번째 발전기의 확률론적 발전력 및 i-1번째 발전기의 공급 지장 시간 기대치를 매개변수로 하여 운영비 함수로부터 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출한다. 즉, 다음의 수학식 7에 의해 i번째 풍력 발전기의 발전비용이 산출된다.
Figure 112009013075863-PAT00013
여기에서, Fi [won/h]는 i번째 발전기의 운영비 함수이다. 운영비 함수는 발전기에 따라 다양한 함수가 될 수 있으며, 일 예로, 수학식 8의 수식이 적용될 수 있다.
Figure 112009013075863-PAT00014
상기 수학식 8은 발전기 입출력특성곡선식 Hi = αPi 2 + βPi + γ의 기울기에 연료비를 곱한 증분 가격계수 λa 및 열소비 상수에 연료비를 곱한 λb를 이용한 운영비 함수를 적용한 것이다.
그 후에, 비용 기여도 산출장치는 전력계통에 포함된 발전기 각각의 발전비용을 모두 합산하여 총 발전비용을 산출한다(S290). 즉, 풍력 발전기를 고려한 전력계통의 총 발전 비용은 다음의 수학식 9에 의해 산출된다.
Figure 112009013075863-PAT00015
그리고, 비용 기여도 산출장치는 산출된 총 발전 비용을 이용하여 비용 기여도를 산출한다(S295). 구체적으로, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출하는 비용 기여도 산출한다. 즉,비용 기여도는 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도를 나타내게 된다. 구체적으로 비용 기여도는 아래의 수학식 10에 의해 산출된다.
비용 기여도 = (PC(CE)-PC(CE+CA))x100/PC(CE) [%]
여기에서,
CE : 풍력발전기가 투입되기 전의 총 발전 용량,
CA : 상기 적어도 하나의 풍력발전기의 발전 용량,
PC(CE): 풍력발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전 비용,
PC(CE+CA) : 상기 적어도 하나의 풍력발전기가 포함된 전력계통의 총 발전 비용.
이와 같은 방법을 통해, 풍력 발전기의 비용 기여도 산출장치는 전력계통에서 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출할 수 있게 된다. 즉, 풍력 발전기가 포함됨으로써 어느 정도의 비용이 절감되는지 예측할 수 있게 되므로, 풍력 발전기 사업자는 풍력 발전기의 가치를 예측할 수 있게 된다.
이하에서는, 상술한 방법을 제주도 전력 계통과 유사한 전력 계통에 적용한 실시예를 설명한다.
표 1은 본 실시예의 전력 계통의 입력 자료를 나타내고 있다.
Figure 112009013075863-PAT00016
표 1에서 알 수 있듯이, 본 실시예의 전력 계통에서는 풍력단지가 세 군데(1,2,3번) 있다고 가정하고 이들 각각의 풍력단지에 속하는 풍력발전기들은 하나의 등가발전기로 등가화 하였다. 이들을 표 1에서 WTG(Wind Turbine Generator)로 나타내었다. 그리고 HVDC는 3개 상태를 갖는 하나의 등가발전기로 가정하였다.
한편, 본 실시예에 따른 전력 계통은 도 6a 및 도 6b과 같은 정규화 된 부하지속곡선을 갖는다고 가정하고 최대부하는 681MW로 설정하였다. 즉, 도 6a 및 6b는 본 실시예에 따른 전력 계통의 부하변동곡선과 부하지속곡선을 도시한 그래프이다.
다음의 표 2는 본 실시예에 따른, 전력 계통의 풍력단지(WF: Wind Farm)의 바람의 특성을 보인 것이며, 표 3은 풍력발전기의 출력특성함수를 보인 것이다.
Figure 112009013075863-PAT00017
Figure 112009013075863-PAT00018
상기 표 2, 표 3의 값을 수학식 3에 대입하면, 다음의 표 4와 같은 각 풍력단지별 출력특성함수의 계수를 구할 수 있다.
Figure 112009013075863-PAT00019
도 7a 내지 도 7c는 세 개의 풍력단지별 등가발전기의 사고용량확률분포함수(foWTG)를 도시한 그래프이다. 이제 수학식 1을 사용하여 발전기를 부하담당시키면서 유효부하지속곡선을 산출하고, 수학식 4 및 수학식 5를 이용하여 신뢰도를 산출하며, 수학식 6을 이용하여 확률론적 발전력 ΔEi를 산출할 수 있게 된다. 그리고, 수학식 8을 적용하여 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출할 수 있게 된다. 그 후에, 수학식 9를 적용하여 총 발전비용도 산정 가능하게 된다.
표 5는 각각의 발전소, 풍력단지별 발전량과 발전비용을 보인 것이다. 표 6은 풍력발전기의 고려여부에 따른 각 사례별 신뢰도와 발전비용의 결과를 나타낸다.
Figure 112009013075863-PAT00020
Figure 112009013075863-PAT00021
본 전력 계통은 당초에 이미 총 공급용량(945MW)이 최대부하(681MW)를 크게 상회하는바 높은 공급신뢰도를 유지하는 것을 알 수 있으며, 풍력발전기의 투입으로 더욱 신뢰도가 높아졌고, 발전비용은 감소하였다. 그러므로 신뢰도 평가와 발전비용 산정 측면에서 풍력발전기의 경제적 절감 즉, 비용 기여도는 본 전력 계통에 대하여 부하 681MW수준에서 수학식 10을 이용하여 구하면 다음과 같다.
비용 기여도 = 117,942,843/884,004,195 * 100 = 13.3%
한편, 표 7은 풍력발전단지 지역의 풍속을 변화시키면서 발전모의 운전을 하여본 결과를 보인 것으로써 풍속이 증가할수록 계통의 신뢰도는 더욱 좋아지며 발전비용은 감소하고 있다. 여기서 단위평균풍속당 대략 100억원/년 정도로 비용절감이 이루어지고 있음을 알 수 있다. 이는 바람의 가치를 나타내는 소위 풍속의 가치성(wind speed credit)이라고 할 수 있을 것이다.
Figure 112009013075863-PAT00022
지금까지 살펴본 바에 따르면, 본 실시예에 따른, 비용 기여도 산출방법을 제주도 전력 계통과 유사한 전력 계통에 적용한 결과, 풍력 발전기의 비용 기여도가 13.3퍼센트인 것을 확인할 수 있게 된다. 즉, 이와 같이, 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출할 수 있게 되어 풍력 발전기 사업자는 보다 쉽게 풍력 발전기의 가치를 예측할 수 있게 된다.
한편, 본 실시예에 따른, 풍력 발전기의 비용 기여도 산출장치는 상술한 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 이용하여 비용 기여도를 산출할 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기가 포함된 전력계통(electric power system)(100)을 개념적으로 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기의 비용 기여도 산출방법에 관하여 설명하기 위해 제공되는 흐름도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 출력특성 곡선을 도시한 도면,
도 4는 풍력 발전기의 가용용량 확률분포 함수를 얻기 위한 풍속 모형과 출력특성곡선과의 결합모습을 도시한 도면,
도 5는 신뢰도 지수와 유효부하지속곡선을 나타낸 그래프를 도시한 도면,
도 6a 및 6b는 본 실시예에 따른 전력계통의 부하변동곡선과 부하지속곡선을 도시한 그래프,
도 7a 내지 도 7c는 세 개의 풍력단지별 등가발전기의 사고용량확률분포함수(foWTG)를 도시한 그래프이다.

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 풍력 발전기를 포함하는 전력 계통의 총 발전 비용을 산출하는 총 발전비용 산출단계; 및
    상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 비용 기여도(cost credit)를 산출하는 비용 기여도 산출단계;를 포함하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비용 기여도는,
    상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도인 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 비용 기여도 산출단계는,
    다음의 수식,
    비용 기여도 = (PC(CE)-PC(CE+CA))x100/PC(CE) [%]
    (CE : 풍력발전기가 투입되기 전의 총 발전 용량,
    CA : 상기 적어도 하나의 풍력발전기의 발전 용량,
    PC(CE): 풍력발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전 비용,
    PC(CE+CA) : 상기 적어도 하나의 풍력발전기가 포함된 전력계통의 총 발전 비용)
    에 의해 상기 비용 기여도를 산출하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 총 발전비용 산출단계는,
    상기 풍력 발전기가 설치될 지역의 풍속 정보를 입력받는 단계;
    적어도 하나의 풍력 발전기의 출력특성정보를 입력받는 단계; 및
    상기 풍속 정보와 상기 출력특성정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기 각각의 유효부하 지속곡선을 산출하는 단계;를 포함하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 풍속 정보는,
    풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 출력특성정보는,
    풍력 발전기의 용량, 출력 시작점 풍속(Cut-in speed), 정격 출력 풍속(rated speed) 및 출력 종단점 풍속(Cut-out speed) 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 유효부하 지속곡선은,
    다음의 수학식
    Figure 112009013075863-PAT00023
    (단,
    Figure 112009013075863-PAT00024
    : 상승적분을 의미하는 연산자,
    Φ0 : 원래의 부하지속곡선(LDC),
    Φi-1 : 첫번째 발전기에서 i-1번째 발전기까지 고려한 유효부하지속곡선,
    foi : i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수,
    NSi : i번째 풍력발전기의 상태의 수,
    Cij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고용량[MW],
    qij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고확률을 나타낸다.)
    의해 산출되는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 총 발전비용 산출단계는,
    상기 유효부하 지속곡선을 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 어느 한 발전기에 대한 유효부하 확률분포함수를 산출하는 단계;
    상기 유효부하 확률분포함수를 이용하여, 공급 지장 시간 기대치(LOLE : Loss of Load Expectation)을 산출하는 단계;
    상기 유효부하 확률분포함수를 이용하여, 공급 지장 에너지 기대치(EENS : Expected Energy Not Served)를 산출하는 단계;
    상기 공급 지장 에너지 기대치를 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 i번째 발전기의 확률론적 발전력을 산출하는 단계;
    상기 i번째 발전기의 확률론적 발전력 및 i-1번째 발전기의 공급 지장 시간 기대치를 매개변수로 하여 운영비 함수로부터 상기 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출하는 단계; 및
    상기 전력계통에 포함된 발전기 각각의 발전비용을 모두 합산하여 총 발전비용을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 이용하여, 상기 풍력 발전기의 비용 기여도를 산출하는 비용 기여도 산출장치.
  10. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 풍력 발전기의 비용 기여도 산출방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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