KR20230103799A - 가상 발전소 운영 시스템 및 방법 - Google Patents

가상 발전소 운영 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230103799A
KR20230103799A KR1020220017917A KR20220017917A KR20230103799A KR 20230103799 A KR20230103799 A KR 20230103799A KR 1020220017917 A KR1020220017917 A KR 1020220017917A KR 20220017917 A KR20220017917 A KR 20220017917A KR 20230103799 A KR20230103799 A KR 20230103799A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
price
power plant
amount
market
virtual power
Prior art date
Application number
KR1020220017917A
Other languages
English (en)
Inventor
원동준
이진호
Original Assignee
인하대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인하대학교 산학협력단 filed Critical 인하대학교 산학협력단
Publication of KR20230103799A publication Critical patent/KR20230103799A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/08—Auctions
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/12—Billing, invoicing, buying or selling transactions or other related activities, e.g. cost or usage evaluation

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은, 분산 에너지 집합 자원(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)의 최대 이익을 달성하기 위해 DERA의 불확실성을 고려한 가상 발전소의 최적 운영 전략을 제공하는 것으로 DERA에게 금액 정산 시 모두에게 같은 금액으로 지급하는 것이 아니라 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 DERA가 실시간 불확실성에 대응할 수 있도록 유도할 수 있다.
본 발명에 따르면, 신재생 에너지를 중개 사업자가 모아 전력 시장에서 거래할 수 있는 시장인 소규모 전력 중개 시장으로 VPP 개념을 도입할 수 있는 효과가 있다.

Description

가상 발전소 운영 시스템 및 방법{System and Method for Operating Virtual Power Plant}
본 발명은 가상 발전소 운영 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 분산 에너지 집합 자원(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)의 최대 이익을 달성하기 위해 DERA의 불확실성을 고려한 가상 발전소의 최적 운영 전략을 제공하는 것으로 DERA에게 금액 정산 시 모두에게 같은 금액으로 지급하는 것이 아니라 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 DERA가 실시간 불확실성에 대응할 수 있도록 유도하는 가상 발전소 운영 시스템 및 방법에 관한 것이다.
국내 전력 시장은 가격입찰이 아닌 비용 평가 기반의 CBP(cost-based pool) 시장이다.
예비력, 송전제약 등의 실계통 제약 조건 등을 반영하지 않은 비제약 기반 가격 계획을 통해 시장 가격 결정 이후에 위 제약을 반영한 운영 계획을 구성되며, 운영 계획과 당일 발전기들의 실제 출력량의 차이를 제약 정산금으로 하루 전 시장만 존재한다.
제약 정산금 종류로는 발전 사업자의 사정에 의해 추가 발전하게 되는 발전량에 대해선 제약 발전 전력량 정산금(GSCON), 계통 사유로 추가 발전한 전력량에 대한 계통제약 발전 전력량 정산금(SCON), 급전 지시로 감발 혹은 정지하였을 때 기대 이익을 보상하는 제약 비발전 전력량 정산금(COFF) 등이 있다.
제약 정산금은 실시간에서 입찰에 따른 조정이 아닌 이후 계량 값을 통해 정산하기 때문에 실시간 시장과는 거리가 먼 형태이고, 하루 전 시장만 존재하며 당일 추가 발전에 대해 실시간으로 시장을 열지 않는 국내 전력 시장은 전력 수급 및 전력 계통의 실제 여건을 반영하면서 재생 에너지의 수용성 문제를 해결하기 어렵다는 문제점이 존재한다.
위 문제 해결을 위해 하루 전 시장 개편을 통해 가격 결정 발전계획 일원화 및 보조서비스 정산금 개편을 통해 유연성 자원에 대한 보상을 강구 중이다.
최종적으로는 2024년에 가격 입찰이 도입된 하루 전 시장 및 실시간 시장이 개설될 것으로 예상한다.
한국 정부는 전체 발전량에서 재생 에너지가 차지하는 비중을 2016년 기준 7%에서 2030년 20%로 확대하는 것을 목표로 제시했다.
신재생 에너지 비중은 대부분 태양광과 풍력으로 전체 재생 에너지의 목표 설치 용량 기준으로 태양광이 57%인 36.5GW이고, 풍력이 28%인 18.7GW이다.
태양광과 풍력의 발전량 예측 기술은 꾸준히 발전하고 있지만, 여전히 출력의 불확실성을 내재하고 있으며, 이로 인해 국가 단위의 에너지 관리 시스템 측면에서 급전 불가능 자원으로 취급받고 있다.
이러한 불확실성으로 인해 에너지 관점에서는 전력 수급 계획에 악영향을 주며, 이를 해소하기 위해 마이크로 그리드(Microgrid, MG)와 가상 발전소(Virtual Power Plant, VPP) 기술이 발전하고 있다.
한국의 소규모 전력 중개 시장은 공급형 VPP(Virtual Power Plant) 개념을 도입한 첫 사례이다. 소규모 전력 중개 시장은 1MW 이하 신재생 에너지와 ESS, 전기차에서 생산 및 저장한 전기를 중개 사업자가 모아 전력 시장에서 거래하며, 중개 사업자와 자원 보유자로 구성된다.
중개 사업자는 자원 보유자로부터 생산, 저장된 전력 거래 및 REC 거래 권한을 위임받고, 거래 위탁 및 전력 서비스 제공에 따른 대가를 받는다.
그리고 1MW 이하 소규모 발전 사업자는 전력 시장에 직접 참여하는 방법 외에도 한국 전력과의 직접 전력 수급계약(한전 PPA)을 통해서도 전기를 판매 가능하다.
한편, 한전 PPA는 소규모 계약 전력 시장에 참가하는 방법보다 계량기 설치 비용 및 거래 절차가 간단하여 한전 PPA를 선호하고 있다. 이는 소규모 전력 중개 시장 활성화를 방해하는 요인 중 하나로 작용된다.
신재생 에너지로 구성된 중개 거래 자원은 전력 시장에서 비중앙 급전 발전기로 취급되어 전력 시장에서 얻을 수 있는 수익이 극히 제한적이다.
즉, 불확실성을 고려한 VPP의 전력시장 입찰 전략과 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있으나, 해당 참여 전략들에서는 아래와 같은 한계점이 존재한다.
먼저, 대부분의 연구는 MG와 같은 분산 에너지 집합자원 또한 VPP에 참여할 수 있음에도 불구하고, VPP에 개별 자원만 참여한다고 가정되고, VPP에 참여하는 자원들의 소유권에 대해 언급하지 않아 여러 자원이 VPP에 참여할 때 자원에 대한 제어 권한 및 수익 내부정산 분배 과정을 고려하지 않는다.
또한, 대부분의 연구는 하루 전 계획량을 실시간에서 충실히 만족한 참여 자원과 그렇지 못한 참여 자원을 VPP가 동등하게 보상하여 불합리한 부분이 있는데, 해당 문제에 대해 고려하지 않는 문제점이 있었다.
한국 공개특허번호 제10-2021-0152431호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 분산 에너지 집합 자원(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)의 최대 이익을 달성하기 위해 DERA의 불확실성을 고려한 가상 발전소의 최적 운영 전략을 제공하는 것으로 DERA에게 금액 정산 시 모두에게 같은 금액으로 지급하는 것이 아니라 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 DERA가 실시간 불확실성에 대응할 수 있도록 유도하는 가상 발전소 운영 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 PV(Photovoltaic)와 ESS(Energy Storage System)를 직접 운영하고, 분산 에너지 자원 집합체(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)에 연결되어 전력 정보를 수신하는 가상 발전소 서버를 포함하고, 상기 가상 발전소 서버는 상기 PV와 상기 ESS로부터 예측 설비 정보를 획득하고, 상기 DERA로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신하고, 상기 예측 설비 정보와 상기 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 결정하고, 상기 결정된 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 이용하여 상기 하루 전 시장의 전력 입찰 계획의 준수 정도를 평가하여 내부 입찰 및 내부 정산 가격을 결정한 다음, 상기 결정한 내부 정산 가격을 상기 DERA에 전달하여 상기 DERA의 예비력을 조정하여 실시간 불확실성을 조정한다.
또한, 가상 발전소 서버는 DER에게 금액 정산 시 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 DERA에서 실시간 불확실성에 대응하도록 유도한다.
또한, 가상 발전소 서버는 내부 정산 가격을 도매 가격으로 정산받기 위하여 상기 MG의 ESS의 SOC(Steat of Charge) 범위를 조절하여 실시간 변동성에 대응하는 예비력을 보충한다.
또한, 가상 발전소 서버는 각 DER에 가격 정산 시 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 알려주고, 편차가 5% 미만 시 최대 가격인 도매시장 가격으로 지급하고, 편차가 95% 이상 시 최소 가격인 소매시장 가격을 지급하여 편차 준수율에 따라 내부 정산 가격을 차등 지급한다.
그리고 본 발명에 따른 가상 발전소 서버에서 가상 발전소 운영 방법에 있어서, 가상 발전소 서버는 PV(Photovoltaic)와 ESS(Energy Storage System)로부터 예측 설비 정보를 획득하는 단계,; 가상 발전소 서버는 분산 에너지 자원 집합체(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신받는 단계; 가상 발전소 서버는 상기 예측 설비 정보와 상기 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 결정하는 단계; 가상 발전소 서버는 상기 결정된 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 이용하여 상기 하루 전 시장의 전력 입찰 계획의 준수 정도를 평가하여 내부 입찰 및 내부 정산 가격을 결정하는 단계; 및 결정한 내부 정산 가격을 상기 DERA에 전달하여 상기 DERA의 예비력을 조정하여 실시간 불확실성을 조정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 신재생 에너지를 중개 사업자가 모아 전력 시장에서 거래할 수 있는 시장인 소규모 전력 중개 시장으로 VPP 개념을 도입할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 가상 발전소와 분산 에너지 자원 집합체의 최대 이익을 달성하기 위해 분산 에너지 자원 집합체의 불확실성을 고려한 가상 발전소의 최적의 운영 전략을 제공할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 태양광과 풍력의 출력 불확실성을 제거하여 신재생 에너지의 발전량 예측 기술을 이용하여 마이크로 그리드와 가상 발전소가 비약적으로 발전하여 국가의 에너지 수급 문제를 해결할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 발전소 운영 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상 발전소 서버의 운영 방법을 시간의 흐름에 따라 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 MG 전력 구매 입찰 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 MG 전력 판매 입찰 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 ESS의 SOC 범위를 조정하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 SOC 범위 조절을 통한 하루 전 시장 계획량과 실시간 시장 계획량의 편차 추세를 나타낸 도면이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명의 가상 발전소 운영 시스템은 VPP와 분산 에너지 집합 자원(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)의 최대 이익을 달성하기 위해 DERA의 불확실성을 고려한 VPP의 최적 운영 전략을 제공한다.
한국 전력 도매 시장과 소매 시장에 대한 개념은 다음과 같다.
한국 전력 도매시장은 전력을 판매하는 발전회사와 한전과 소수의 구역 전기사업자만 전력을 거래하고 있다
한국 전력 소매 시장은 한전이 도매시장에서 전력을 구매 후 소비자들에게 가정용, 사업용 등 종별로 판매하는 것으로 이루어진다.
일정 자격을 갖춘 대규모 소비자는 도매시장에서 직접 전력을 구매할 수 있으나, 대부분 도매시장에 참여하지 않고 한전으로부터 구입하고 있다.
도매시장에 참여하는 발전회사의 조건으로는 전력거래소의 급전 지시에 따라 운전하는 설비용량 20MW 초과 발전기를 의미하며, 분산 에너지 자원은 위 조건을 충족할 수 없기에 도매시장에 직접 참여가 어렵다.
국내에서 소매 전력 사업자(LSE)는 사실상 한전만 존재하고, DER 개별로는 발전량이 적어 전력 판매 시 도매 시장에 참여할 수 없으나, 가상 발전소 서버에서 모아서 참여 시 도매 시장에 참여할 수 있다.
분산 에너지 자원(Distributed Energy Resource, DER)이란 배전망에 연결되어 소규모 전력을 발전하는 자원으로 태양광, 풍력 발전과 전기차 충전소 등이 존재한다.
DER이 발전하는 전력량은 정확하게 예측 할 수 없으며, 이러한 불확실성으로 인해 전력 수급 계획에 악영향을 주며, 출력 관점에서도 전력 품질을 악화시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소규모 DER자원을 모아서 도매 시장에 판매하려는 가상 발전소(VPP) 개념이 등장한다.
VPP의 구성이 고도화되면 VPP에 개별 자원인 DER이 아닌 분산 에너지 집합 자원(DERA)이 참여하게 된다.
DERA에 포함될 수 있는 자원은 배전망에 연계된 에너지 저장(energy storage, ES), 분산 발전(distributed generation, DG), 수요 반응(demand response, DR), 에너지효율(energy efficiency, EE), 전기 자동차(electric vehicle EV)등의 자원이 있다.
일반적으로 실시간 시장에서 부족 전력량 구매 가격은 하루 전 시장 가격보다 비싸며, 잉여 전력량 판매 가격은 하루 전 시장보다 싸다. 따라서, 불확실성을 내재하고 있는 가상 발전소가 에너지 시장에서 최대 수익을 얻기 위해서 실시간 시장에서 구매/판매의 최소화를 위한 전략 필요하다. 이를 위해서 본 발명의 가상 발전소 운영 시스템을 제공한다.
각 DER은 자신의 소비 비용을 최소화하여 설계한 입찰 스케줄을 가상 발전소 서버에 내부 입찰로 제출하고, 가상 발전소 서버는 내부 입찰을 반영하여 가상 발전소 전체의 수익을 최대화하도록 입찰 스케줄을 설계한다.
가상 발전소 서버는 ERA의 하루 전 시장 계획량이 실시간 시장에서 얼마나 잘 충족하였는지 매일 평가되고 그 평가 결과에 따라 각 DERA의 내부 정산 가격을 결정한다.
가상 발전소 서버는 각 DER에게 하루 전 입찰과 실시간 입찰의 편차와 내부 정산 가격을 전달하고, DERA는 이 편차를 감소하기 위해 예비력 확보를 통해 실시간 불확실성에 대비한다.
최적 운영은 전일의 전력 입찰 스케줄이 실시간에서도 거의 동일하게 계획하는 것을 의미한다.
가상 발전소 서버는 각 DER이 자신의 계획한 전력 입찰량을 실시간에서도 따라가도록 요구한다.
가상 발전소 서버는 DERA가 예비력을 보충해서 실시간 변동성에 대응해 자신이 계획한 스케줄을 따라갈 수 있다.
가상 발전소 서버는 최대 수익을 얻기 위해서 DERA가 불확실성을 고려하여 실시간 시장에서 입찰을 최소화 해야 한다.
가상 발전소 서버는 DERA에게 금액 정산 시 전일 예측한 전력 입찰량과 실시간 입찰량이 비슷하다면 좋은 금액(DERA가 전력을 살 때는 저렴한 금액을, DERA가 전력을 팔때는 비싼 금액)으로 정산해주고, 전력 입찰량의 차이가 크다면 나쁜 금액(DERA가 전력을 살 때는 비싼 금액을, DERA가 전력을 팔 때는 저렴한 금액)을 정산하여 DERA가 좋은 금액으로 정산받기 위해 실시간 변동성에 대응하도록 유도하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상 발전소 운영 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 가상 발전소(Virtual Power Plant, VPP) 운영 시스템(100)은 가상 발전소 서버(110), 전력 거래소, 한전 등과 같은 전력 시장(120), 분산 에너지 자원 집합체(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)(130) 및 직접 제어할 수 있는 PV(Photovoltaic)(140)와 ESS(Energy Storage System)(150)를 포함한다.
PV(140)는 하나 이상의 태양전지 모듈을 조합하여 전기를 생산하는 태양광 발전 시스템이다.
ESS(150)는 태양광, 풍력 발전으로 생산된 전기를 배터리에 저장했다가 일시적으로 전력이 부족할 때 사용할 수 있도록 하는 에너지 저장 시스템이다.
DERA(130)는 마이크로 그리드(Micro Grid, MG)(131), EVA(132), 전력 수요 관리 사업(Demand Response Aggregator, DRA)(133)로 이루어진 복수의 DER이다.
DERA(130)는 PV, ESS, 부하로 이루어진 마이크로 그리드(131), 복수의 EV(Electric Vehicle)로 이루어진 EVA(Electric Vehicle Aggregator, 전기차 충전소), 복수의 전력 수요 자원(Demand Response Resource)로 이루어진 전력 수요 관리 사업(Demand Response Aggregator, DRA)을 포함한다.
전력 수요 관리 사업(DRA)은 고객이 절약한 전기를 수요 관리 사업자를 통해 전력 시장(120)에 판매하고, 판매 수익을 고객과 수요 관리 사업자가 공유하는 사업이다.
가상 발전소 서버(110)는 PV(Photovoltaic)(140)와 ESS(Energy Storage System)(150)로부터 예측 설비 정보를 획득한다.
가상 발전소 서버(110)는 분산 에너지 자원 집합체로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신한다.
가상 발전소 서버(110)는 분산 에너지 자원 집합체로부터 실시간 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신한다.
가상 발전소 서버(110)는 예측 설비 정보와 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 결정한다.
가상 발전소 서버(110)는 복수의 마이크로 그리드(Microgrid, MG), EVA, 분산 에너지 자원(Distributed Energy Resource, DER)에 대한 내부 입찰과 정산을 수행한다.
가상 발전소 서버(110)는 각 DER에게 금액 정산 시 모두에게 같은 금액으로 지급하는 것이 아니라 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 DERA(130)가 실시간 불확실성에 대응할 수 있도록 유도한다.
실시간 시장에서의 전력 구매 가격은 하루 전 시장에서의 구매 가격보다 비싸며, 실시간 시장에서의 전력 판매 가격은 하루 전 시장에서의 판매 가격보다 저렴하다.
따라서, 가상 발전소 서버(110) 입장에서 최대 이익을 달성하기 위해서 각 DER이 자신의 하루 전 시장에서의 입찰량을 그대로 따라가는 것이 최적의 운영이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 가상 발전소 서버의 운영 방법을 시간의 흐름에 따라 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 먼저, 가상 발전소 서버(110)는 PV(140), ESS(150)로부터 예측 설비 정보를 수신한다(S210).
가상 발전소 서버(110)는 복수의 분산 에너지 자원 집합체(DERA)(130)로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신하고(S220), 예측 설비 정보와 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 입찰 계획을 결정한다(S230).
하기의 수학식 1 내지 수학식 11은 전력 입찰 계획을 결정하기 위한 전력 입찰량 설정, 입찰 범위 설정, 입찰량 상한과 하한 설정을 계산하는 수식이고, 하기의 수학식 12 내지 수학식 14는 전력 입찰량 편차에 따라 다르게 정산하는 내부 정산 가격을 결정하는 수식이다.
가상 발전소 서버(110)는 하기의 수학식 1을 이용하여 MG 전력 입찰량을 결정한다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 소매전력시장의 구매/판매 가격을 나타내고,
Figure pat00003
는 MG 계통연계기점을 기준으로 구매 에너지/판매 에너지를 나타낸다.
가상 발전소 서버(110)는 MG 전력 입찰량에 따른 제약 조건을 설정한다. MG 내 수급 균형 제약은 MG 내 순 부하량이 ESS 충, 방전량과 판매량과 구매량의 합과 같아야 한다. ESS의 SOC(Steat of Charge, 충전 상태)는 VPP 평가 결과 조정되는 MG 예비력 상 하한의 범위 내에 존재한다. 가상 발전소 서버(110)는 전력의 구매 및 판매를 동시에 시행할 수 없으며 둘 중 하나만 할 수 있다.
가상 발전소 서버(110)는 MG의 전력 구매 입찰 범위를 설정한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 MG 전력 구매 입찰 범위를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 MG 전력 판매 입찰 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, MG 전력 구매 입찰 범위에 대한 순수요는 하기의 수학식 2를 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
이 양의 값일 경우에는 상위계통에서 추가적 에너지 공급을 필요로 한다.
즉,
Figure pat00006
가
Figure pat00007
보다 큰 경우의 전력 구매 입찰 범위는 하기의 수학식 3을 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00008
그리고,
Figure pat00009
가
Figure pat00010
보다 작은 경우의 전력 구매 입찰 범위는 하기의 수학식 4를 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00011
또한,
Figure pat00012
이 음의 값일 경우에는 MG 잉여 에너지를 상위 계통으로 주입한다.
Figure pat00013
의 절대값이
Figure pat00014
의 절대값보다 큰 경우의 전력 판매 입찰 범위는 하기의 수학식 5를 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00015
그리고,
Figure pat00016
의 절대값이
Figure pat00017
의 절대값보다 작은 경우의 전력 판매 입찰 범위는 하기의 수학식 6을 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00018
즉, MG 구매 및 판매 입찰 범위는 해당 시간 ESS 충, 방전 에너지에 의해 결정된다.
또한, 가상 발전소 서버(110)는 EVA 전력 입찰량을 결정한다.
EVA 전력 입찰은 스케쥴링 시간 동안 판매 수익을 최대화하고 구매 비용을 최소화하기 위함이다.
따라서, EVA의 목적 함수는 하기의 수학식 7을 통해 나타낼 수 있다.
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
는 EVA의 구매/판매 에너지를 나타낸다.
이때, EVA의 제약 조건은 MG 제약 조건과 동일하나, EVA에는 MG가 급전 가능 내부 자원인 ESS를 이용하여 가상발전소(VPP)와의 협조 운전을 통해 예비력을 확보 할 수 있다.
가상 발전소 서버(110)는 DRA 입찰량을 결정하고, MG 하루 전 시장의 전력 입찰량을 결정한다.
하루 전 시장의 전력 입찰시 수익 최대화를 위한 목적함수는 하기의 수학식8을 이용하여 나타낸다.
Figure pat00021
여기서,
Figure pat00022
는 하루전 시장에서 판매/구매 가격을 나타내고,
Figure pat00023
는 하루 전 시장에서 VPP 판매/구매 입찰 에너지를 나타낸다.
이때, 참여 자원 내부 입찰에 따른 VPP 입찰 에너지 합계에 대한 제약 조건은 하기의 수학식 9를 통해 나타낸다.
Figure pat00024
그 다음, 가상 발전소 서버(110)는 하기의 수학식 10을 이용하여 DERA(130)의 입찰 수량 총합 결정한 다음, 전력 시장(120)에서 전력 입찰의 총 수량을 결정한다.
Figure pat00025
여기서, c는 VPP 참여 자원 구분 코드(PV, ESS, EVA, DRA, MG)를 나타내고, i 는 VPP 참여 자원 인덱스를 나타내며, N은 VPP 참여 자원 개수를 나타낸다.
또한,
Figure pat00026
는 PV 자원 발전량(예측값) / 내부 부하량(예측값)을 나타내고,
Figure pat00027
는 ESS 자원 충방전량(예측값) / 내부 부하량(예측값)을 나타내며,
Figure pat00028
는 EVA 자원 스케줄 에너지 / 조정 가능 에너지를 나타낸다. 또한,
Figure pat00029
는 DRA 자원 스케줄 에너지 / 조정 가능 에너지를 나타내고,
Figure pat00030
는 MG 자원 스케줄 에너지 / 조정 가능 에너지를 나타낸다.
한편, 가상 발전소 서버(110)는 하기의 수학식 11을 이용하여 개발 참여자원 내부의 전력 입찰량에 대한 상ㆍ하한을 제약한다.
Figure pat00031
Figure pat00032
는 하루 전 시장 각 참여자원 입찰량 하한/상한을 나타낸다.
또한, 가상 발전소 서버(110)는 가상 발전소의 최대 수익을 위한 하루 전 시장의 전력 입찰량을 결정한다.
가상 발전소 서버(110)는 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 바탕으로 실시간 시장을 운용한다(S240).
가상 발전소 서버(110)는 복수의 분산 에너지 자원 집합체(DERA)(130)로부터 실시간 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신한다(S250).
가상 발전소 서버(110)는 DERA 하루 전 시장 계획량을 실시간에서 준수하는 정도를 평가하고, 그에 따라 내부 정산 가격을 결정한다(S260).
부연하자면, 가상 발전소 서버(110)는 예비력을 보강하기 위한 방법으로 ESS의 SOC 범위를 좁혀 하루 전 시장에 내부 입찰하고, 확보된 추가 에너지만큼을 실시간 불확실성 관리에 사용한다. 실시간 불확실성은 태양광 발전량이 전일 예측한 발전량과 동일하지 않거나 부하의 소모 전력량이 전일 예측과 다름을 의미한다.
가상 발전소 서버(110)는 실시간 상황에서 발전 전력량이 하루 전 시장 계획량에 비해
Figure pat00033
만큼 부족하면 추가 방전 예비력 확보를 위해 SOC 상한을 높이며, 실시간 발전 전력량이
Figure pat00034
만큼 초과 시 ESS 추가 충전 예비력을 확보 할 수 있도록 SOC 상항을 일정량만큼 낮춘다.
가상 발전소 서버(110)는 위와 같은 SOC 상한 조정과 하한 조정을 통해 MG의 SOC 상한과 하한을 조절한다.
하루 전 시장 계획량과 실시간 시장 운전 결과량의 차이를 편차로 약칭한다
편차의 억제에 기여한 DERA(130)는 그 시간대의 최대 가격을 적용하고, 그 반대이면 최소 가격을 적용한다.
가상 발전소 서버(110)는 전력 입찰량 편차에 따라 다르게 정산하는 내부 정산 가격을 결정하고, 결정한 내부 정산 가격을 DERA(130)로 전송한다.
편차는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 기준으로 계산하되, 내부 정산 가격 계산시 100%에서 MAPE 만큼을 차단한 값을 준수율로 정의한다.
가상 발전소 서버(110)는 각 DER에 가격 정산 시 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 알려주고, 편차가 5% 미만 시 최대 가격인 도매시장 가격으로 지급하고, 편차가 95% 이상 시 최소 가격인 소매시장 가격을 지급하여 편차 준수율에 따라 내부 정산 가격을 차등 지급한다.
100% 정확한 예측은 불가능하므로 준수율이 95% 이상인 경우에도 최대 가격 적용하며, 준수율은 하기의 수학식 12를 통해 나타낸다.
가상 발전소 서버(110)는 하기의 수학식 12, 수학식 13, 수학식 14를 이용하여 DER의 전력 입찰량 편차에 따라 다르게 정산하도록 내부 정산 가격을 결정한다.
Figure pat00035
수학식 12는 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 구하는 수식이다.
수학식 12는 편차가 적으면 준수율을 1에 가까워지고, 편차가 클수록 0에 가까워진다.
가상 발전소 서버(110)는 전력 입찰량 편차의 준수율이 0.95 이상이면, 가장 좋은 가격으로 정산하고, 전력 입찰량 편차의 준수율이 0 미만이면, 가장 좋지 않은 가격으로 정산한다.
좋은 가격은 전기를 팔 때 가장 비싸게 팔고, 살 때 가장 싸게 싸는 것을 의미하고, 나쁜 가격은 전기를 팔 때 가장 싸게 팔고, 살 때 가장 비싸게 싸는 것을 의미한다.
Figure pat00036
수학식 13은 DER의 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차의 준수율에 따른 판매 시간대 내부 정산 가격을 결정하는 수식이다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 전력 시장(120)에 판매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 지급하는 금액의 편차가 적다면(준수율 0.95 이상), 예측한 전력 입찰량을 잘 지켰으므로 전력 판매 시 가장 비싼 금액인 도매시장 판매 금액으로 지급한다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 전력 시장(120)에 판매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 지급하는 금액의 편차가 크다면(준수율 0 미만), 예측한 전력 입찰량을 잘 지키지 못했으므로 전력 판매 시 가장 저렴한 금액인 소매시장 판매 금액으로 지급한다.
가격순서는 소매 구매 가격, 도매 구매 가격, 도매 판매가격, 소매 판매 가격순으로 비싸며, 판매시간대에는 제일 비싼 도매 판매가격을, 구매시간대에는 제일 저렴한 도매 구매 가격을 책정받는 것이 유리하다.
도매시장 판매 가격은 VPP 발전 전력을 도매 시장에 판매할 때의 가격이고, 도매시장 구매 가격은 소매 전력 사업자(load serving entitiy, LSE)가 부하에 전력을 공급하기 위해 도매시장에서 전력을 구매하는 가격이고, 소매시장 판매 가격은 MG와 같이 ESS와 PV를 갖고 있는 자원의 잉여전력을 LSE에게 판매하는 가격이고, 소매시장 구매 가격은 부하를 소비하는데 적용되는 가격이다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 전력 시장(120)에 판매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 지급하는 금액의 준수율이 0 내지 0.95인 경우, 소매시장 판매 가격과 도매시장 판매 가격 범위 내에서 준수율에 따른 금액으로 지급한다.
Figure pat00037
여기서,
Figure pat00038
는 전일/실시간으로 t에서 입찰한 전력량이고,
Figure pat00039
는 t 시간에서 도매/소매 판매 가격이고,
Figure pat00040
는 t 시간에서 도매/소매 구매 가격을 나타낸다.
c는 VPP 참여 자원 구분 코드(PV, ESS, EVA, DRA, MG)이고, i는 VPP 참여 자원 번호 인덱스이고, k는 k번째 날짜이다.
i는 예를 들어, EVA(전기차 충전소)에 충전하는 전기차가 1대가 아니라 여러대이며, 이 차량 수가 i의 수를 의미한다.
수학식 14는 DER의 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차의 준수율에 따른 구매 시간대 내부 정산 가격을 결정하는 수식이다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 구매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 수금하는 금액의 편차가 적다면(준수율 0.95 이상), 예측한 전력 입찰량을 잘 지켰으므로 전력 구매 시 가장 저렴한 금액인 도매시장 구매 금액으로 지급한다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 구매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 수금하는 금액의 편차가 크다면(준수율 0 미만), 예측한 전력 입찰량을 잘 지키지 못했으므로 전력 구매 시 가장 비싼 금액인 소매시장 구매 금액으로 지급한다.
가상 발전소 서버(110)는 DERA(130)가 구매한 전력량에 대해 가상 발전소 서버(110)가 수금하는 금액의 준수율이 0 내지 0.95인 경우, 도매시장 구매 가격과 소매시장 구매 가격 범위 내에서 준수율에 따른 금액으로 지급한다.
DERA(130)는 내부 정산 가격을 도매 가격으로 정산받기 위해서 실시간 변동성에 대응하는 예비력을 보충해야 한다. 이를 위해서 가상 발전소 서버(110)는 ESS의 SOC 범위를 조절하여 이루어진다.
DERA(130)는 내부 정산 가격을 기반으로 예비력을 조정하여 실시간 불확실성에 대응한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 ESS의 SOC 범위를 조정하는 과정을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 SOC 범위 조절을 통한 하루 전 시장 계획량과 실시간 시장 계획량의 편차 추세를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6은 DERA(130)가 내부 정산 금액을 받기 위해 예비력을 확보하는 과정이다. ESS를 가진 DERA(130)는 MG만 있기 때문에 MG만 적용된다.
도 5과 같이, 예비력 확보는 ESS의 SOC 범위를 조절하여 이루어진다.
ESS 범위를 조절하지 않는 초기에는 자신이 사용할 수 있는 모든 가용 에너지를 하루 전 시장의 내부 입찰에 계산하는데 투입하기 때문에 실시간 변동을 잘 준수하지 못하고, 도 6의 첫 부분처럼 큰 편차가 발생한다.
이후에 도 5와 같이, SOC의 범위를 조절하여 예비력을 확보하고, 도 6과 같이, 계획량의 편차는 초기에 비해 점차 감소함을 확인할 수 있다.
가상 발전소 서버(110)는 실시간 변동성에 대응하기 위하여 ESS의 충전 범위(SOC)를 좁혀서 이루어진다.
본 발명에서 DERA(130)인 MG, EVA, DRA는 부하를 소유하고 있어(EVA는 전기 차량이 부하가 될 수 있음) 잉여 발전 전력 발생 시 판매를, 전력을 소비해야 하는 시간에서는 구매에 대한 계획을 세운다.
DERA(130) 중 MG만이 ESS를 보유하고 있으며 다른 DERA(130)인 EVA와 DRA는 ESS를 보유하지 않아 예비력을 보충 할 수 없어 실시간 변동성에 대응을 잘하지 못한다고 가정한다.
분산 에너지 자원 집합체(DERA)(130)는 전달받은 입찰 결과와 내부 정산 가격을 이용하여 예비력을 조정한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 운영 시스템
110: 가상 발전소 서버
120: 전력 시장
130: DERA
131 : 마이크로 그리드
132 : EVA
133 : DRA
140: PV
150: ESS

Claims (12)

  1. PV(Photovoltaic)와 ESS(Energy Storage System)를 직접 운영하고, 분산 에너지 자원 집합체(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)에 연결되어 전력 정보를 수신하는 가상 발전소 서버를 포함하고,
    상기 가상 발전소 서버는 상기 PV와 상기 ESS로부터 예측 설비 정보를 획득하고, 상기 DERA로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신하고, 상기 예측 설비 정보와 상기 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 결정하고, 상기 결정된 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 이용하여 상기 하루 전 시장의 전력 입찰 계획의 준수 정도를 평가하여 내부 입찰 및 내부 정산 가격을 결정한 다음, 상기 결정한 내부 정산 가격을 상기 DERA에 전달하여 상기 DERA의 예비력을 조정하여 실시간 불확실성을 조정하는 가상 발전소 운영 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 DERA는 상기 PV, 상기 ESS, 부하로 이루어진 마이크로 그리드(Micro Grid, MG), 복수의 EV(Electric Vehicle)로 이루어진 EVA(Electric Vehicle Aggregator), 복수의 전력 수요 자원(Demand Response Resource)로 이루어진 전력 수요 관리 사업(Demand Response Aggregator, DRA)로 이루어진 복수의 DER(Distributed Energy Resource)을 포함하는 가상 발전소 운영 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 상기 DER에게 금액 정산 시 전일 전력 입찰량과 실시간 전력 입찰량의 편차에 따라 금액을 차등 지급하여 상기 DERA에서 실시간 불확실성에 대응하도록 유도하는 가상 발전소 운영 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 구하는 하기의 수학식 1에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 가장 좋은 가격으로 정산하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 가장 좋지 않은 가격으로 정산하는 가상 발전소 운영 시스템.
    [수학식 1]
    Figure pat00041

    여기서,
    Figure pat00042
    는 전일/실시간으로 t에서 입찰한 전력량이고, c는 VPP 참여 자원 구분 코드(PV, ESS, EVA, DRA, MG)이고, i는 VPP 참여 자원 번호 인덱스이고, k는 k번째 날짜임.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 하기의 수학식 2에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 판매 시간대 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 전력 판매 시 가장 비싼 금액인 도매시장 판매 금액으로 지급하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 전력 판매 시 가장 좋지 않은 금액인 소매시장 판매 금액으로 지급하는 가상 발전소 운영 시스템.
    [수학식 2]
    Figure pat00043

    여기서,
    Figure pat00044
    는 t 시간에서 도매/소매 판매 가격이고,
    Figure pat00045
    는 t 시간에서 도매/소매 구매 가격임.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 하기의 수학식 3에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 구매 시간대 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 전력 구매 시 가장 저렴한 금액인 도매시장 구매 금액으로 지급하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 전력 구매 시 가장 비싼 금액인 소매시장 구매 금액으로 지급하는 가상 발전소 운영 시스템.
    [수학식 3]
    Figure pat00046
  7. 청구항 2에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 내부 정산 가격을 도매 가격으로 정산받기 위하여 상기 MG의 ESS의 SOC(Steat of Charge) 범위를 조절하여 실시간 변동성에 대응하는 예비력을 보충하는 가상 발전소 운영 시스템.
  8. 청구항 2에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 상기 각 DER에 가격 정산 시 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 알려주고, 상기 편차가 5% 미만 시 최대 가격인 도매시장 가격으로 지급하고, 상기 편차가 95% 이상 시 최소 가격인 소매시장 가격을 지급하여 편차 준수율에 따라 상기 내부 정산 가격을 차등 지급하는 가상 발전소 운영 시스템.
  9. 가상 발전소 서버에서 가상 발전소 운영 방법에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 PV(Photovoltaic)와 ESS(Energy Storage System)로부터 예측 설비 정보를 획득하는 단계,;
    상기 가상 발전소 서버는 분산 에너지 자원 집합체(Distributed Energy Resource Aggregation, DERA)로부터 하루 전 시장 내부의 전력 입찰 정보를 수신받는 단계;
    상기 가상 발전소 서버는 상기 예측 설비 정보와 상기 전력 입찰 정보를 이용하여 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 결정하는 단계;
    상기 가상 발전소 서버는 상기 결정된 하루 전 시장의 전력 입찰 계획을 이용하여 상기 하루 전 시장의 전력 입찰 계획의 준수 정도를 평가하여 내부 입찰 및 내부 정산 가격을 결정하는 단계; 및
    상기 결정한 내부 정산 가격을 상기 DERA에 전달하여 상기 DERA의 예비력을 조정하여 실시간 불확실성을 조정하는 단계를 포함하는 가상 발전소 운영 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 전일 및 실시간으로 입찰한 전력량의 편차를 구하는 하기의 수학식 1에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 가장 좋은 가격으로 정산하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 가장 좋지 않은 가격으로 정산하는 단계를 포함하는 가상 발전소 운영 방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00047

    여기서,
    Figure pat00048
    는 전일/실시간으로 t에서 입찰한 전력량이고, c는 VPP 참여 자원 구분 코드(PV, ESS, EVA, DRA, MG)이고, i는 VPP 참여 자원 번호 인덱스이고, k는 k번째 날짜임.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 하기의 수학식 2에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 판매 시간대 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 전력 판매 시 가장 비싼 금액인 도매시장 판매 금액으로 지급하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 전력 판매 시 가장 좋지 않은 금액인 소매시장 판매 금액으로 지급하는 단계를 포함하는 가상 발전소 운영 방법.
    [수학식 2]
    Figure pat00049

    여기서,
    Figure pat00050
    는 t 시간에서 도매/소매 판매 가격이고,
    Figure pat00051
    는 t 시간에서 도매/소매 구매 가격임.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 가상 발전소 서버는 하기의 수학식 3에 의해 상기 DER의 전력 입찰량 편차의 준수율에 따라 구매 시간대 내부 정산 가격을 다르게 결정하고, 상기 준수율이 0.95 이상이면, 전력 구매 시 가장 저렴한 금액인 도매시장 구매 금액으로 지급하고, 상기 준수율이 0 미만이면, 전력 구매 시 가장 비싼 금액인 소매시장 구매 금액으로 지급하는 단계를 포함하는 가상 발전소 운영 방법.
    [수학식 3]
    Figure pat00052
KR1020220017917A 2021-12-31 2022-02-11 가상 발전소 운영 시스템 및 방법 KR20230103799A (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20210194057 2021-12-31
KR1020210194057 2021-12-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230103799A true KR20230103799A (ko) 2023-07-07

Family

ID=87154126

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220017917A KR20230103799A (ko) 2021-12-31 2022-02-11 가상 발전소 운영 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230103799A (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117239810A (zh) * 2023-11-09 2023-12-15 南方电网数字电网研究院有限公司 虚拟电厂电能调度方案获取方法、装置和设备
CN117498468A (zh) * 2024-01-03 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种多区域虚拟电厂协同优化运行方法
CN117559387A (zh) * 2023-10-18 2024-02-13 东南大学 基于深度强化学习动态定价的vpp内部能源优化方法及系统
CN117592621A (zh) * 2024-01-19 2024-02-23 华北电力大学 一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法
CN117669985A (zh) * 2023-12-21 2024-03-08 上海合煌能源科技有限公司 一种虚拟电厂管理方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210152431A (ko) 2019-10-29 2021-12-15 한국전력공사 가상발전소 운영을 위한 소규모 전력자원 통합 운영 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210152431A (ko) 2019-10-29 2021-12-15 한국전력공사 가상발전소 운영을 위한 소규모 전력자원 통합 운영 장치

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117559387A (zh) * 2023-10-18 2024-02-13 东南大学 基于深度强化学习动态定价的vpp内部能源优化方法及系统
CN117239810A (zh) * 2023-11-09 2023-12-15 南方电网数字电网研究院有限公司 虚拟电厂电能调度方案获取方法、装置和设备
CN117239810B (zh) * 2023-11-09 2024-03-26 南方电网数字电网研究院有限公司 虚拟电厂电能调度方案获取方法、装置和设备
CN117669985A (zh) * 2023-12-21 2024-03-08 上海合煌能源科技有限公司 一种虚拟电厂管理方法及系统
CN117669985B (zh) * 2023-12-21 2024-05-14 上海合煌能源科技有限公司 一种虚拟电厂管理方法及系统
CN117498468A (zh) * 2024-01-03 2024-02-02 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种多区域虚拟电厂协同优化运行方法
CN117498468B (zh) * 2024-01-03 2024-05-03 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 一种多区域虚拟电厂协同优化运行方法
CN117592621A (zh) * 2024-01-19 2024-02-23 华北电力大学 一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法
CN117592621B (zh) * 2024-01-19 2024-04-23 华北电力大学 一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sadati et al. Operational scheduling of a smart distribution system considering electric vehicles parking lot: A bi-level approach
US20220156775A1 (en) Distributed Energy Control
KR20230103799A (ko) 가상 발전소 운영 시스템 및 방법
Bitar et al. Deadline differentiated pricing of deferrable electric power service
El-Taweel et al. Optimization model for EV charging stations with PV farm transactive energy
JP2022130284A (ja) プールおよび先物市場におけるバーチャルパワープラントのリスク制約最適化
Celik et al. Quantifying the impact of solar photovoltaic and energy storage assets on the performance of a residential energy aggregator
Wolak The role of efficient pricing in enabling a low-carbon electricity sector
Mukisa et al. Store-on grid scheme model for grid-tied solar photovoltaic systems for industrial sector application: Costs analysis
Narayanan et al. Economic impacts of power-based tariffs on peer-to-peer electricity exchange in community microgrids
Schuller et al. Assessing the economic potential of electric vehicles to provide ancillary services: the case of Germany
Kim et al. Joint demand response and energy trading for electric vehicles in off-grid system
Lowder et al. Evolving Distributed Generation Support Mechanisms: Case Studies from United States, Germany, United Kingdom, and Australia
Chawda et al. Uncertainty and risk management in electricity market: Challenges and opportunities
Behboodi et al. Integration of price-driven demand response using plug-in electric vehicles in smart grids
Wijaya et al. An economic analysis of pervasive, incentive-based demand response
Ali et al. How P2P trading helps an electricity retailer exposed to volatile spot prices: A case study
Spasova et al. Energy exchange strategy for local energy markets with heterogenous renewable sources
US20230281733A1 (en) Information processing apparatus for smart grid
Sarparandeh et al. Medium-term planning of vehicle-to-grid aggregators for providing frequency regulation service
Howlader et al. Independent Energy Storage Systems can Minimize Uncertainty of Profit for Retailers in ISO Market
US20230096126A1 (en) Information processing apparatus for smart grid
Aznavi Intelligent and Cost-Effective Energy Management of Smart Building Equipped with behind the Meter Energy Storage Systems
US20230268736A1 (en) Electric power trade supporting device
Bränström et al. Combining Smart Energy Storage with a Nordic PV Park: An explorative study of revenue-improving and cost-reducing battery services