[논문]전력저장장치를 고려한 일간 최적 기동정지계획 수립연구

송하나; 장세환; 김형중; 노재형; 박종배

doi:10.5370/kiee.2011.60.4.717

전력저장장치를 고려한 일간 최적 기동정지계획 수립연구
Daily Unit Commitment Scheduling of Power System with Energy Storage System 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.60 no.4, 2011년, pp.717 - 725

송하나 (건국대학교 전기공학과) , 장세환 (건국대학교 전기공학과) , 김형중 (에너지관리공단) , 노재형 (건국대학교 전기공학과) , 박종배 (건국대학교 전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In the power system with an electric storage system that can increase utilization rate of the source of such new renewable energy, this paper introduces the approach on the daily unit commitment scheduling that determines simultaneously optimum operational condition and output of thermal generators and electric storage device. The unit commitment is one of the most important issues in economic operation and security of short-term operational plan of the power system. It is to determine on/off status of generator to minimize operational cost during the given period. The committed generator should satisfy various operational limitation such as estimated demand by system, spinning reserve condition within minimum operational cost. In order to determine on/off or charge/discharge/idle condition and output level of units and electric storage system, the MILP(Mixed Integer Linear Programming) is suggested. The proposed approach is the mixed method between LP(Linear Programming) and IP(integer programming) which seeks the value of real number and integer that maximize or minimize function objective within given condition. The daily unit commitment problem with the electric storage system is applied to MILP algorithm through linearization and formulation process. The proposed approach is applied to the test system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 신재생에너지 전원의 이용률을 높일 수 있는 전력저장기술의 도입을 고려하여 화력발전기와 전력저장장치의 최적 운영상태 및 출력을 동시에 결정하는 일간 최적 기동정지계획문제의 접근법을 제안하고 있다. 최적의 발전기의 On/Off 상태와 출력 및 전력저장장치의 On/Off/Idle 상태와 출력수준을 결정하기 위해 활용된 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming)은 선형계획법과 정수계획법을 혼합한 방법으로 주어진 제약조건 내에서 목적 함수를 최대 또는 최소로 하는 실수 및 정수 조건의 해를 구하는 방법이다.
전력저장장치를 고려한 일간 기동정지계획 문제를 해석하기 위해 본 논문에서는 대상 문제를 선형화하여 Mixed Integer Linear Programming(MILP) 기법을 적용하여 최적의 기동정지계획 수립 연구를 수행하였다. 테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영계획문제를 해석 및 결과 비교분석하였다.

제안 방법

CASE 1에서는 10대의 화력발전기와 전력저장장치를 고려한 모의 전력시스템에 대해서 시뮬레이션을 수행하였다. 대상 시스템의 시간별 수요 데이터와 Battery 데이터 및 10대의 화력발전기의 데이터는 아래의 표와 같다[16].
CASE 2에 대해서는 10대의 화력발전기에 전력저장장치 및 태양광, 풍력의 신재생 에너지를 고려하여 해석하였다. 여기에서 신재생에너지는 출력 및 상태의 예측이 어려운 에너지원으로, 사전에 출력을 결정하여 Must-Run으로 부하에 반영시킴으로써 부하측 자원으로 고려하였다.
CASE 2에서는 위의 모의 전력시스템에 대해서 CASE 1과 동일한 방법으로 사례연구를 수행하였다. 그 결과로 다음의 그림 6과 같이 전체 수요에서 신재생에너지의 발전량만큼을 수요가 감소되고, 전력저장장치의 충/방전에 의해, 피크 시간대의 수요의 감소를 확인할 수 있다.
CASE 1의 결과는 AI기법을 이용한 기존의 연구결과들과 비교하면 상대적으로 높은 결과를 보였지만, AI기법은 휴리스틱 방법으로서 경험에 기반하여 문제를 해결하거나 학습하거나 발견해 내는 방법으로 현실적으로 만족할 만한 수준의 해를 찾지만, 본 논문에서 사용한 MILP는 수치해석적인 방법으로서 문제에 접근하기 때문에 결과에 대한 신뢰성를 가질 수 있다. 또한, 전력저장장치를 고려한 결과에서는 자명한 해를 도출하였다.
발전기의 On/Off 상태 및 저장장치의 Charge/Discharge/Idle 상태를 정수형 변수로 처리하고, 발전기의 출력 및 저장장치의 충·방전량을 실수형 변수로 처리하였다.
본 사례연구에서는 전력저장장치 및 신재생에너지를 고려한 일간 기동정지계획 문제를 해석하기 위해, 대상 문제를 모델링 및 선형화하고 Mixed Integer Linear Programming (MILP) 기법을 적용하여 최적의 기동정지계획 수립 연구를 수행하였다. 테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영 계획문제를 해석하고, 결과를 비교분석하였다.
상기 모의 전력시스템에 대한 일간 기동정지계획은 제안된 모델링기법과 MILP알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 표 4는 전력저장장치를 고려하지 않은 10대의 화력발전기만의 결과이고, 표 5는 10대의 화력발전기와 전력저장장치의 출력을 나타낸 시뮬레이션의 결과이다.
본 사례연구에서는 전력저장장치 및 신재생에너지를 고려한 일간 기동정지계획 문제를 해석하기 위해, 대상 문제를 모델링 및 선형화하고 Mixed Integer Linear Programming (MILP) 기법을 적용하여 최적의 기동정지계획 수립 연구를 수행하였다. 테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영 계획문제를 해석하고, 결과를 비교분석하였다. 상용프로그램 Matlab 2009를 기반으로 사례연구가 이루어졌다.
전력저장장치를 고려한 일간 기동정지계획 문제를 해석하기 위해 본 논문에서는 대상 문제를 선형화하여 Mixed Integer Linear Programming(MILP) 기법을 적용하여 최적의 기동정지계획 수립 연구를 수행하였다. 테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영계획문제를 해석 및 결과 비교분석하였다. 사례연구 1에서는 수치해석적 기법인 MILP가 AI(기존 연구결과) 기법들에 비해 상대적으로 높은 결과를 보였지만, 결과에 대한 신뢰성을 확인할 수 있었고, 전력저장장치를 고려한 결과에서는 자명한 해를 도출하였다.

데이터처리

MILP 알고리즘을 일간 기동정지계획문제에 적용하기 위해 일간 기동정지계획 문제를 일반적인 형태로 선형화 및 공식화한다. 제안된 접근법과 모델링 기법의 우수성을 입증하기 위해 10대의 화력발전기, 저장장치 및 신재생에너지원을 포함한 테스트 계통에 대한 사례연구를 수행하고 기존의 연구들과 비교분석을 수행한다.

이론/모형

발전기의 On/Off 상태 및 저장장치의 Charge/Discharge/Idle 상태를 정수형 변수로 처리하고, 발전기의 출력 및 저장장치의 충·방전량을 실수형 변수로 처리하였다. 그리고 혼합정수선 형계획법의 알고리즘 중 가장 효율적인 방법으로 널리 사용되고 있는 분기한정법(Branch and Bound Method)으로 해석하였다. 이것은 선형문제이기 때문에 다음의 그림과 같이 2차의 연료비용함수는 1차로 근사화하였다.
시뮬레이션은 전체의 동작 전압 범위 이상의 전류와 전압을 예측할 수 있는 모델을 요구한다. 본 논문에서 태양광전원을 고려하기 위한 모델링 방법으로 기존의 연구의 모델링 방법을 기반으로 하고 있다[2]. 이러한 태양광발전시스템의 운영 능력은 최대 출력에 의해 결정된다.
풍력발전시스템의 종류에 따라 다양한 모델링 기법들이 제안되고 있으며, 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 연구와의 비교분석을 위해 종래의 연구에 제안된 풍력발전시스템에 대한 모델링 기법을 기반으로 한다[12]. 다음은 풍력발전시스템에 대한 모델링 식을 나타내고 있다.
본 논문에서는 제안된 계통의 발전기 기동정지문제를 선형계획법과 정수계획법을 혼합한 방법인 혼합정수선형계획 문제(Mixed Integer Linear Problem)로 공식화하였다. 발전기의 On/Off 상태 및 저장장치의 Charge/Discharge/Idle 상태를 정수형 변수로 처리하고, 발전기의 출력 및 저장장치의 충·방전량을 실수형 변수로 처리하였다.
테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영 계획문제를 해석하고, 결과를 비교분석하였다. 상용프로그램 Matlab 2009를 기반으로 사례연구가 이루어졌다.

성능/효과

CASE 1의 결과는 AI기법을 이용한 기존의 연구결과들과 비교하면 상대적으로 높은 결과를 보였지만, AI기법은 휴리스틱 방법으로서 경험에 기반하여 문제를 해결하거나 학습하거나 발견해 내는 방법으로 현실적으로 만족할 만한 수준의 해를 찾지만, 본 논문에서 사용한 MILP는 수치해석적인 방법으로서 문제에 접근하기 때문에 결과에 대한 신뢰성를 가질 수 있다. 또한, 전력저장장치를 고려한 결과에서는 자명한 해를 도출하였다.
CASE 2에서는 위의 모의 전력시스템에 대해서 CASE 1과 동일한 방법으로 사례연구를 수행하였다. 그 결과로 다음의 그림 6과 같이 전체 수요에서 신재생에너지의 발전량만큼을 수요가 감소되고, 전력저장장치의 충/방전에 의해, 피크 시간대의 수요의 감소를 확인할 수 있다.
사례연구 1에서는 수치해석적 기법인 MILP가 AI(기존 연구결과) 기법들에 비해 상대적으로 높은 결과를 보였지만, 결과에 대한 신뢰성을 확인할 수 있었고, 전력저장장치를 고려한 결과에서는 자명한 해를 도출하였다. 또한, 사례연구 2에서는 기존의 연구들과 비교해서 제안한 알고리즘이 다른 기존의 AI 기법들보다 더 경제적인 운영비를 도출한 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 전력저장장치 및 분산전원들에 대한 완벽한 기술적인 모델링과 환경적인 요인들에 대한 고려가 미흡하기 때문에 향후 이러한 점을 보완하여 더욱 현실성 있는 연구를 수행할 것이다.
다음 표는 본 논문에서 수행한 사례연구의 결과에 대한 기존의 연구들과의 비교 결과를 나타내고 있다. 모든 사례에서 본 논문에서 사용한 방법이 다른 기존의 AI 기법들보다 더 경제적인 운영비용을 도출한 것을 확인할 수 있다.
테스트 계통으로 10대의 발전기 시스템에서 24시간 동안의 수요에 대한 발전기 및 전력저장장치의 운영계획문제를 해석 및 결과 비교분석하였다. 사례연구 1에서는 수치해석적 기법인 MILP가 AI(기존 연구결과) 기법들에 비해 상대적으로 높은 결과를 보였지만, 결과에 대한 신뢰성을 확인할 수 있었고, 전력저장장치를 고려한 결과에서는 자명한 해를 도출하였다. 또한, 사례연구 2에서는 기존의 연구들과 비교해서 제안한 알고리즘이 다른 기존의 AI 기법들보다 더 경제적인 운영비를 도출한 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

또한, 사례연구 2에서는 기존의 연구들과 비교해서 제안한 알고리즘이 다른 기존의 AI 기법들보다 더 경제적인 운영비를 도출한 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 전력저장장치 및 분산전원들에 대한 완벽한 기술적인 모델링과 환경적인 요인들에 대한 고려가 미흡하기 때문에 향후 이러한 점을 보완하여 더욱 현실성 있는 연구를 수행할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	발전기 기동정지 문제란?	전력계통의 단기운영계획에 있어서, 발전기 기동정지(Unit Commitment) 문제는 전력계통의 경제적 운영과 안전에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 사안들 중 하나이다[1]. 발전기 기동정지 문제는 주어진 기간 동안 시스템제약 등의 다양한 운영제약을 만족시키면서 운영비용을 최소화시키는 발전기의 On/Off 상태를 계획하는 최적화문제이다. 현재까지 최적의 결과를 위한 접근법을 찾기 위해, 우선순위 기법 (Priority list methods)[2], 동적프로그래밍(Dynamic programming)[3], Lagrangian relaxation methods[4], Mixed-integer programming[5] 등과 같은 수치적인 최적화 기법(Numerical optimization techniques)들과 유전알고리즘 (Genetic algorithms)[6], simulated annealing(SA)[7], Particle swarm optimization(PSO)[8] 등과 같은 발견적 탐색 기법(Stochastic search methods)들에 대한 연구가 폭넓게 이루어지고 있다.
	혼합정수선형계획법이란?	본 논문에서는 신재생에너지 전원의 이용률을 높일 수 있는 전력저장기술의 도입을 고려하여 화력발전기와 전력저장장치의 최적 운영상태 및 출력을 동시에 결정하는 일간 최적 기동정지계획문제의 접근법을 제안하고 있다. 최적의 발전기의 On/Off 상태와 출력 및 전력저장장치의 On/Off/Idle 상태와 출력수준을 결정하기 위해 활용된 혼합정수선형계획법(Mixed Integer Linear Programming)은 선형계획법과 정수계획법을 혼합한 방법으로 주어진 제약조건 내에서 목적 함수를 최대 또는 최소로 하는 실수 및 정수 조건의 해를 구하는 방법이다. MILP 알고리즘을 일간 기동정지계획문제에 적용하기 위해 일간 기동정지계획 문제를 일반적인 형태로 선형화 및 공식화한다.
	발전기 기동정지 문제를 해결하기 위해 연구되는 주제는?	발전기 기동정지 문제는 주어진 기간 동안 시스템제약 등의 다양한 운영제약을 만족시키면서 운영비용을 최소화시키는 발전기의 On/Off 상태를 계획하는 최적화문제이다. 현재까지 최적의 결과를 위한 접근법을 찾기 위해, 우선순위 기법 (Priority list methods)[2], 동적프로그래밍(Dynamic programming)[3], Lagrangian relaxation methods[4], Mixed-integer programming[5] 등과 같은 수치적인 최적화 기법(Numerical optimization techniques)들과 유전알고리즘 (Genetic algorithms)[6], simulated annealing(SA)[7], Particle swarm optimization(PSO)[8] 등과 같은 발견적 탐색 기법(Stochastic search methods)들에 대한 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. 최근 신재생에너지원 및 전력저장장치에 대한 세계적인 관심에 따른 전력저장시스템을 적용[9]하거나 태양광, 풍력과 같은 신재생 에너지를 적용[10]하는 연구도 진행되고 있다.

참고문헌 (17)

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천영길, "스마트그리드 구축을 위한 전력저장기술 및 제도적 개선방안 연구", 한양대학교 석사학위논문, FEB, 2010
김상철, 김두현, "혼합정수 선형계획법을 이용한 계통의 전압제어 및 안전도 평가", 한국산업안전학회 산업안전학회지, Vol. 14, No.2, JUN, 1999
이종학, "분기한정법에 기반한 새로운 전역최적화법", 충주대학교 석사학위논문, FEB, 2010
장세환, 정윤원, 김욱, 박종배, 신중린, "Bounded QEA 기반의 발전기 기동정기계획 연구", KIEE, Vol. 58, No 6, JUN, 2009

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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