정부는 전력 부하관리의 중요성을 인식하고 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 산업육성을 위해 지원정책을 추진하고 있다. 하지만 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS) 설비를 연계하는데 대한 경제성 확보의 불확실성은 에너지저장장치(ESS) 보급을 제약하는 가장 큰 원인이다. 따라서 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전에 대한 구체적인 경제성 분석을 통한 효과적인 설비도입에 대한 연구가 필요하다. 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS)를 연계하였을 때 발생하는 수익구조를 확인하고 그에 따라 최적의 경제성을 확보할 수 있는 에너지저장장치(ESS) 설비 용량을 선정하는 것이 무엇보다 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 에너지저장장치(ESS) 보급 및 ...
정부는 전력 부하관리의 중요성을 인식하고 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 산업육성을 위해 지원정책을 추진하고 있다. 하지만 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS) 설비를 연계하는데 대한 경제성 확보의 불확실성은 에너지저장장치(ESS) 보급을 제약하는 가장 큰 원인이다. 따라서 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전에 대한 구체적인 경제성 분석을 통한 효과적인 설비도입에 대한 연구가 필요하다. 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS)를 연계하였을 때 발생하는 수익구조를 확인하고 그에 따라 최적의 경제성을 확보할 수 있는 에너지저장장치(ESS) 설비 용량을 선정하는 것이 무엇보다 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 에너지저장장치(ESS) 보급 및 신재생에너지 확대 정책의 일환으로 정부가 추진중인 태양광발전(PV) 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비와 관련해서 에너지저장장치(ESS)의 배터리와 PCS의 최적 용량을 산출하고 경제성 분석을 실시하여 정부 지원방안을 적용한 최적의 설비기준을 제시하고자 한다. 그리고 에너지저장장치(ESS)의 전력 피크관리 효용성을 확인하기 위해서 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계 발전시 발전패턴의 변화를 검토해 보고자 한다. 또한 태양광발전(PV) 단독설비 경제성과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비 경제성을 내부수익률법으로 비교하여 에너지저장장치(ESS) 지원정책의 효과를 확인하고자 했으며 에너지저장장치(ESS) 설비비와 매출인자인 SMP/REC 가격 변동에 따른 내부수익률민감도 분석을 수행하여 에너지저장장치(ESS) 경제성 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 현재 가동중인 LG하우시스 울산 공장내 태양광 발전소 2015년 발전실적(일평균 3.69시간 발전)을 소규모 태양광(3MW)과 대규모 태양광(10MW) 발전실적으로 전환시켜 배터리와 PCS 용량별 에너지저장장치(ESS) 이용률을 산출하는 모델을 구축하였다. 그리고 산출된 에너지저장장치(ESS) 이용률로 선정한 배터리 용량과 PCS 용량을 개별적으로 경제성 분석을 실시하여 최적의 경제성을 확보할 수 있는 에너지저장장치(ESS) 설비 기준을 제시하였다. 경제성 분석에 적용된 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비 수익모델은 산업통산자원부 신재생에너지 공급의무화제도 관리운영지침에 제시된 바와같이 에너지저장장치(ESS) 충전시간은 10시부터 16시까지로 한정하고 그 외 시간대에 방전하는 전력량에 한하여 REC 가중치 5.0을 적용하여 내부수익률법으로 분석하였다. 주요어 : 에너지저장장치(ESS) 연계발전, 에너지저장장치(ESS) 경제성
정부는 전력 부하관리의 중요성을 인식하고 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 산업육성을 위해 지원정책을 추진하고 있다. 하지만 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS) 설비를 연계하는데 대한 경제성 확보의 불확실성은 에너지저장장치(ESS) 보급을 제약하는 가장 큰 원인이다. 따라서 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전에 대한 구체적인 경제성 분석을 통한 효과적인 설비도입에 대한 연구가 필요하다. 태양광발전(PV)에 에너지저장장치(ESS)를 연계하였을 때 발생하는 수익구조를 확인하고 그에 따라 최적의 경제성을 확보할 수 있는 에너지저장장치(ESS) 설비 용량을 선정하는 것이 무엇보다 중요하다고 하겠다. 본 연구에서는 에너지저장장치(ESS) 보급 및 신재생에너지 확대 정책의 일환으로 정부가 추진중인 태양광발전(PV) 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비와 관련해서 에너지저장장치(ESS)의 배터리와 PCS의 최적 용량을 산출하고 경제성 분석을 실시하여 정부 지원방안을 적용한 최적의 설비기준을 제시하고자 한다. 그리고 에너지저장장치(ESS)의 전력 피크관리 효용성을 확인하기 위해서 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계 발전시 발전패턴의 변화를 검토해 보고자 한다. 또한 태양광발전(PV) 단독설비 경제성과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비 경제성을 내부수익률법으로 비교하여 에너지저장장치(ESS) 지원정책의 효과를 확인하고자 했으며 에너지저장장치(ESS) 설비비와 매출인자인 SMP/REC 가격 변동에 따른 내부수익률 민감도 분석을 수행하여 에너지저장장치(ESS) 경제성 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 현재 가동중인 LG하우시스 울산 공장내 태양광 발전소 2015년 발전실적(일평균 3.69시간 발전)을 소규모 태양광(3MW)과 대규모 태양광(10MW) 발전실적으로 전환시켜 배터리와 PCS 용량별 에너지저장장치(ESS) 이용률을 산출하는 모델을 구축하였다. 그리고 산출된 에너지저장장치(ESS) 이용률로 선정한 배터리 용량과 PCS 용량을 개별적으로 경제성 분석을 실시하여 최적의 경제성을 확보할 수 있는 에너지저장장치(ESS) 설비 기준을 제시하였다. 경제성 분석에 적용된 태양광발전(PV)과 에너지저장장치(ESS) 연계발전 설비 수익모델은 산업통산자원부 신재생에너지 공급의무화제도 관리운영지침에 제시된 바와같이 에너지저장장치(ESS) 충전시간은 10시부터 16시까지로 한정하고 그 외 시간대에 방전하는 전력량에 한하여 REC 가중치 5.0을 적용하여 내부수익률법으로 분석하였다. 주요어 : 에너지저장장치(ESS) 연계발전, 에너지저장장치(ESS) 경제성
The government recognizes the importance of power load management and they are promoting support policies to foster converged industry of energy storage system(ESS) with solar energy generation(PV) based on power generation industry. However, the uncertainty about the economics of linking energy sto...
The government recognizes the importance of power load management and they are promoting support policies to foster converged industry of energy storage system(ESS) with solar energy generation(PV) based on power generation industry. However, the uncertainty about the economics of linking energy storage system(ESS) with solar energy generation(PV) is the main reason to constrain the spread of energy storage devices. Thus, the study of economic feasibility through the optimal capacity calculation model of energy storage system(ESS) connected with solar power generation(PV) is required. It is paramount important to identify the structure of profit when energy storage system(ESS) connected with solar power generation(PV) and select the capacity of the energy storage system(ESS). In this paper, the optimum capacity of battery and PCS of energy storage system (ESS) is calculated and economic analysis is conducted to suggest the optimal facility standard applying government support plan. In addition, changes in the power generation pattern will be examined when the energy storage system(ESS) and solar power generation(PV) are connected in order to verify the power peak management efficiency of the energy storage system (ESS). Moreover, we tried to confirm the effect of ESS support policy through comparing economical efficiency of single facility with solar power generation(PV) and connected energy storage system (ESS) by the internal rate of return. We will analyze the internal rate of return energy storage system(ESS) facility cost and SMP/REC price, which is a sales factor, and will utilize them to the economic forecasting of energy storage system(ESS). To do this, LG Hausys Ulsan plant, which is currently in operation, convert the solar power plant's 2015 power generation output data(daily average 3.69 hour power generation) to small solar power(3MW) and large-scale solar power(10MW) and then built a model that calculates utilization rate of battery and PCS capacity of the energy storage system(ESS). Furthermore, the selected battery capacity and PCS capacity are separately analyzed by economic analysis to propose energy storage system (ESS) facility standard which can guarantee the best economical efficiency. Lastly, the profit model applied to the economic analysis is limited to the energy storage system (ESS) charging time from 10:00 to 16:00, and for the amount of electric power discharged in other time zones based on Ministry of Commerce, Industry and Energy Guideline for Management of New and Renewable Energy Supply Mandatory System, the REC factor 5.0 was applied and analyzed by the internal rate of return method. Key words : energy storage system(ESS), economic forecasting of energy storage system(ESS)
The government recognizes the importance of power load management and they are promoting support policies to foster converged industry of energy storage system(ESS) with solar energy generation(PV) based on power generation industry. However, the uncertainty about the economics of linking energy storage system(ESS) with solar energy generation(PV) is the main reason to constrain the spread of energy storage devices. Thus, the study of economic feasibility through the optimal capacity calculation model of energy storage system(ESS) connected with solar power generation(PV) is required. It is paramount important to identify the structure of profit when energy storage system(ESS) connected with solar power generation(PV) and select the capacity of the energy storage system(ESS). In this paper, the optimum capacity of battery and PCS of energy storage system (ESS) is calculated and economic analysis is conducted to suggest the optimal facility standard applying government support plan. In addition, changes in the power generation pattern will be examined when the energy storage system(ESS) and solar power generation(PV) are connected in order to verify the power peak management efficiency of the energy storage system (ESS). Moreover, we tried to confirm the effect of ESS support policy through comparing economical efficiency of single facility with solar power generation(PV) and connected energy storage system (ESS) by the internal rate of return. We will analyze the internal rate of return energy storage system(ESS) facility cost and SMP/REC price, which is a sales factor, and will utilize them to the economic forecasting of energy storage system(ESS). To do this, LG Hausys Ulsan plant, which is currently in operation, convert the solar power plant's 2015 power generation output data(daily average 3.69 hour power generation) to small solar power(3MW) and large-scale solar power(10MW) and then built a model that calculates utilization rate of battery and PCS capacity of the energy storage system(ESS). Furthermore, the selected battery capacity and PCS capacity are separately analyzed by economic analysis to propose energy storage system (ESS) facility standard which can guarantee the best economical efficiency. Lastly, the profit model applied to the economic analysis is limited to the energy storage system (ESS) charging time from 10:00 to 16:00, and for the amount of electric power discharged in other time zones based on Ministry of Commerce, Industry and Energy Guideline for Management of New and Renewable Energy Supply Mandatory System, the REC factor 5.0 was applied and analyzed by the internal rate of return method. Key words : energy storage system(ESS), economic forecasting of energy storage system(ESS)
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