최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급 및 확대 정책으로 스마트그리드의 핵심인 ESS에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있는 반면, 우리나라의 경우, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않다. 또한, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 한국의 전기요금 체계를 기반으로 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 분석기법을 비교하여 최적의 경제성 분석방법을 제시한다.
최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급 및 확대 정책으로 스마트그리드의 핵심인 ESS에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있는 반면, 우리나라의 경우, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않다. 또한, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 한국의 전기요금 체계를 기반으로 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 분석기법을 비교하여 최적의 경제성 분석방법을 제시한다.
Recently, the government is promoting the new renewable energy spread and expansion policy. To this end, the investment and the research is ongoing on the core of the ESS (Energy Storage System) for the Smart Grid that is being spread around the industrialized countries. US and European countries ha...
Recently, the government is promoting the new renewable energy spread and expansion policy. To this end, the investment and the research is ongoing on the core of the ESS (Energy Storage System) for the Smart Grid that is being spread around the industrialized countries. US and European countries have also conducted a variety of ESS related systems maintenance and improvement in order to induce the activation of the ESS industry. On the other hand, our country has no law and institutional foundation for the introduction of activation ESS, and there is no objective basis for the economic impact of the introduction of the ESS. Therefore, spread and activation of the ESS is not properly conducted. In this paper, the economics of the ESS based on the Korea electric pricing system for the spread and activation of the ESS effectively proposes a technique for analysis. To do this, define the ESS operating model, and propose the best economic analysis method economic analysis comparing each operating model.
Recently, the government is promoting the new renewable energy spread and expansion policy. To this end, the investment and the research is ongoing on the core of the ESS (Energy Storage System) for the Smart Grid that is being spread around the industrialized countries. US and European countries have also conducted a variety of ESS related systems maintenance and improvement in order to induce the activation of the ESS industry. On the other hand, our country has no law and institutional foundation for the introduction of activation ESS, and there is no objective basis for the economic impact of the introduction of the ESS. Therefore, spread and activation of the ESS is not properly conducted. In this paper, the economics of the ESS based on the Korea electric pricing system for the spread and activation of the ESS effectively proposes a technique for analysis. To do this, define the ESS operating model, and propose the best economic analysis method economic analysis comparing each operating model.
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문제 정의
ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위해 본 절에서는 ESS 운영 모형을 정립하고 이에 대한 경제성 분석방법을 제시한다. ESS는 운영전략에 따라, 사용요금절감모형, 기본요금절감모형, 하이브리드모형으로 정의될 수 있다.
하지만 최적의 운영방안을 찾기 위해서는 반드시 기본요금과 사용요금을 포괄하여야 한다. 따라서 본 연구는 이러한 전기 기본요금까지도 고려한 최적의 ESS경제성 분석기법을 제시하고자 한다.
본 절에서는 앞서 제시한 ESS의 운영 모형별 경제성 분석기법을 제시한다.
이에 본 논문에서는 실제 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위하여 3가지 운영 모형을 정의하고, 각각의 경제성 분석을 위한 기법을 제시하였다. 또한, 작년 데이터와 날씨 데이터를 회귀분석하여 최대저감 피크전력점량을 추정하는 기법을 제시하였다.
이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 전기기본요금에 대한 고려까지 포함하여 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 경제성 분석기법을 비교하여 최적의 방법을 제시한다.
ESS는 운영 모형에 따라 경제성이 다르게 분석될 수 있으므로, ESS의 경제성은 각 모형의 분석 결과 중에서 가장 높게 나타난 결과가 가장 정확한 결과라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는, 각 모형별 경제적 이득치를 기반으로 회수기간법(Payback Period Method)에 따라 초기 투자비를 회수하는 기간을 구하고 이를 비교하였다.
가설 설정
필요시 배터리가 전력을 공급할 수 있으므로 다른 발전기의 기동을 상쇄할 수 있다. PCS의 용량과 배터리의 용량을 고려해서 충전 시 약 2시간 이상이 소요되고, 약 2시간 가량 방전이 가능하다고 가정한다. 이 모형에서는 전력을 구입하고 저장하는 데 드는 비용과 배터리를 방전함으로써 얻는 이익 사이의 차이를 기반으로 경제성을 따지게 되므로 배터리의 운영비용과 효율이 중요하다.
제안 방법
그림 6은 실제 A기관의 한달간 주중 평균 수요전력(kW)그래프이다. 경부하 시간대인 5시부터 8시까지 충전이 이루어지고 있으며, 기관피크를 낮추기 위하여 중간부하인 9시부터 11시까지 방전을 실시하였다. 이후는 최대부하시간대인 13시부터 16시 30분까지 방전을 하고 있다.
기본요금 절감모형을 기반으로 한 경제성 분석은 전기기본요금이 최대수요부하(kW)에 기본요금 단가를 곱하여 계산되므로 매일의 전력수요곡선에서 ESS 사용용량인 230 kWh로 저감시킬 수 있는 최대 저감피크선을 탐색하고, 최대저감 피크전력점선이 사용량을 넘지 않도록 ESS를 운용하여 데이터를 수집, 분석하였다. 그림 9는 실제 A기관의 8월 전력수요(kW) 그래프이다.
하절기 최대피크저감을 추정하기 위해 여름철을 대상으로 회귀분석을 시행하였다. 대상기간은 주말 및 공휴일을 제외한 업무일로 한정하였고 종속변수인 ML(최대저감 피크전력점)을 구하기 위하여 하절기에 가장 많은 영향을 미치는 최저온도, 습도, 강수량, 운무와의 회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 최저온도로 계산했을 때 R-squared값이 61%로 산출되었으므로, 최저 피크저감수요 추정 모형을 수식 (8)과 같이 정의할 수 있다.
동절기 최대피크저감을 추정하기 위해 겨울철을 대상으로 회귀분석을 시행하였다. 대상 기간을 주말 및 공휴일을 제외한 업무일로 한정하였고 종속변수인 ML을 구하기 위하여 겨울철에 가장 많은 영향을 미치는 최저온도, 습도, 강수량의 회귀분석을 수행하였다.
이에 본 논문에서는 실제 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위하여 3가지 운영 모형을 정의하고, 각각의 경제성 분석을 위한 기법을 제시하였다. 또한, 작년 데이터와 날씨 데이터를 회귀분석하여 최대저감 피크전력점량을 추정하는 기법을 제시하였다.
먼저 피크를 저감할 수 있도록 ESS를 운영하고, 기관피크를 산정할 때 대상 기간인하·동절기중 최대부하, 중부하 때만 피크를 낮추기 위한 방전을 실시한다.
본 연구에서 제시한 기법은 실제 ESS를 도입한 기관에 적용하여 유용성과 효과성을 검증하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 ESS 경제성 분석을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
사용요금 절감모형을 기반으로 한 경제성 분석을 위하여 그림 7과 같이 경부하 때 충전을 실시하고, 방전시간을 최대부하 시간대로 이동하여 절감요금을 극대화하여 운영하였다. 중부하인 9시부터 10시 구간 그리고 17시부터 20시 구간에서 시행하던 방전을 최대부하 시간대로 변경하여 방전을 추진하였다.
날씨 데이터의 경우, 2013년 일별 날씨자료를 기상청에서 수집하여 식에 반영하였으며, 분석을 위해 R 도구를 활용하였다. 온도, 강수량, 습도 및 운무와 같은 기상인자들과 수요전력량, 수요전력, 최대저감 피크전력점와의 상관관계를 도출하였으며, 기상인자들과 전기사용인자들간의 공분산행렬(cov)과 상관계수행렬(cor)을 그림 2, 그림 3과 같이 도출하였다. 분석결과 강수량은 0과 null이 존재하여 회귀분석에서 제외하였다.
이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 전기기본요금에 대한 고려까지 포함하여 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 경제성 분석기법을 비교하여 최적의 방법을 제시한다.
사용요금 절감모형을 기반으로 한 경제성 분석을 위하여 그림 7과 같이 경부하 때 충전을 실시하고, 방전시간을 최대부하 시간대로 이동하여 절감요금을 극대화하여 운영하였다. 중부하인 9시부터 10시 구간 그리고 17시부터 20시 구간에서 시행하던 방전을 최대부하 시간대로 변경하여 방전을 추진하였다. 실제 A기관의 사용요금 절감모형 운영방식에 따른 ESS 경제성 분석결과는 앞서 제시한 수식에 의거 그림 8과 같이 도출된다.
하이브리드 모형을 기반으로 한 경제성 분석은 전기기본요금이 최대수요부하(kW)에 기본요금 단가를 곱하여 계산되므로 1년 중 최대저감 피크전력점 이하인 경우는 사용요금절감 방식으로 ESS를 운영하고, 그렇지 않은 경우에는 기본요금절감모형으로 운영하여 데이터를 수집하였다. 실제 A기관의 1년중 최대피크저감 순위는 표 7과 같고, 위 데이터를 근거로 하여, 앞서 3.
하절기 최대피크저감을 추정하기 위해 여름철을 대상으로 회귀분석을 시행하였다. 대상기간은 주말 및 공휴일을 제외한 업무일로 한정하였고 종속변수인 ML(최대저감 피크전력점)을 구하기 위하여 하절기에 가장 많은 영향을 미치는 최저온도, 습도, 강수량, 운무와의 회귀분석을 수행하였다.
현재 한전에서의 가격정책에 따라 270kWh ESS초기 설치비 3월 한달간의 운영비를 산출하고 실제 운영에 따른 편익을 활용하여 작년도 전기사용량에 대비하여 년간 수입을 계산하였고, 270kWh의 용량중 수명을 고려하여 85%만 충·방전에 활용하였으며, 순현가법(NPV Method)을 통하여 연간 순수익 현가치를 산출하였다.
대상 데이터
그중에 리튬이온배터리 분야는 유일하게 우리나라에서 경쟁력을 갖춘 분야이지만 저장단위용량(kWh)당 에너지비용이 높기 때문에 지금까지는 많이 활성화 되고 있지 않다. 그러나 빠른 반응 속도와 높은 에너지밀도가 요구되는 시설을 중심으로 급격히 확산되고 있으므로 본 연구에서는 ESS의 범위를 리튬이온전지로 한정하였다.
본 연구에서 제시한 경제성 분석기법을 실제 병원으로 운영되고 있는 A기관의 운영 데이터에 적용하였다. 현재 한전에서의 가격정책에 따라 270kWh ESS초기 설치비 3월 한달간의 운영비를 산출하고 실제 운영에 따른 편익을 활용하여 작년도 전기사용량에 대비하여 년간 수입을 계산하였고, 270kWh의 용량중 수명을 고려하여 85%만 충·방전에 활용하였으며, 순현가법(NPV Method)을 통하여 연간 순수익 현가치를 산출하였다.
데이터처리
동절기 최대피크저감을 추정하기 위해 겨울철을 대상으로 회귀분석을 시행하였다. 대상 기간을 주말 및 공휴일을 제외한 업무일로 한정하였고 종속변수인 ML을 구하기 위하여 겨울철에 가장 많은 영향을 미치는 최저온도, 습도, 강수량의 회귀분석을 수행하였다.
따라서, 해당 기관의 과거 데이터를 활용하여 현시점의 최대저감 피크전력점를 예측할 수 있는 기법이 필요하다. 전기사용량은 기상데이터의 영향을 많이 받으므로, 최대저감 피크전력점 추정을 위해 기존의 운영 데이터와 날씨 자료를 토대로 회귀 분석을 통하여 선형식을 도출하였다. 날씨 데이터의 경우, 2013년 일별 날씨자료를 기상청에서 수집하여 식에 반영하였으며, 분석을 위해 R 도구를 활용하였다.
이론/모형
전기사용량은 기상데이터의 영향을 많이 받으므로, 최대저감 피크전력점 추정을 위해 기존의 운영 데이터와 날씨 자료를 토대로 회귀 분석을 통하여 선형식을 도출하였다. 날씨 데이터의 경우, 2013년 일별 날씨자료를 기상청에서 수집하여 식에 반영하였으며, 분석을 위해 R 도구를 활용하였다. 온도, 강수량, 습도 및 운무와 같은 기상인자들과 수요전력량, 수요전력, 최대저감 피크전력점와의 상관관계를 도출하였으며, 기상인자들과 전기사용인자들간의 공분산행렬(cov)과 상관계수행렬(cor)을 그림 2, 그림 3과 같이 도출하였다.
성능/효과
기본요금 절감모형으로 분석한 결과, ESS의 방전시 일일기관피크를 최대로 하는 시점에 방전할 경우 전기사용요금 기준 년간 590만원 정도의 절감효과가 발생하였고. 또한 1년후 기본요금을 매월 1백만원정도 추가로 절감할 수 있다.
따라서, 실제 A기관에서 ESS를 도입할 경우 가장 많은 경제성을 획득할 수 있는 모형은 하이브리드모형으로 운영할 경우이며, 투자대비 회수기간은 20.58년으로 산정된다. 또한, 효과적인 ESS 경제성분석을 위해 제시한 최대저감 피크전력점추정기법의 경우, 실측치와 추정치의 오차범위가 4% 이내로 나타나, 실제 경제성분석을 위해 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다.
58년으로 산정된다. 또한, 효과적인 ESS 경제성분석을 위해 제시한 최대저감 피크전력점추정기법의 경우, 실측치와 추정치의 오차범위가 4% 이내로 나타나, 실제 경제성분석을 위해 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다.
사용요금 절감모형으로 분석한 결과, 최소부하 시간대에 충전하고 경부하 시간대에 방전하여 사용요금의 절약을 최대로 했을 때 년간 760만원 정도의 절감효과가 발생하였다. 설치비용은 410백만원이 소요되어 투자회수기간은 대략 53년으로 추정된다.
하이브리드모형으로 분석한 결과, 기본요금에 영향을 미치는 달은 8,7,6월과 1,2,11,12월에 ESS를 활용하여 월별 최대 피크치 만큼만 피크 저감시키고 남은 전기는 최대부하 시간대 방전하여 요금을 절감토록 하여 년간 740만원정도의 사용요금을 절감하고, 12백만원의 기본요금을 절감하여, 투자회수기간을 분석하면 대략 20.58년으로 추정된다.
후속연구
본 연구에서 제시한 기법은 실제 ESS를 도입한 기관에 적용하여 유용성과 효과성을 검증하였다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 ESS 경제성 분석을 위해 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사용요금 절감 모형은 무엇을 기반으로 경제성을 계산하는가?
PCS의 용량과 배터리의 용량을 고려해서 충전 시 약 2시간 이상이 소요되고, 약 2시간 가량 방전이 가능하다고 가정한다. 이 모형에서는 전력을 구입하고 저장하는 데 드는 비용과 배터리를 방전함으로써 얻는 이익 사이의 차이를 기반으로 경제성을 따지게 되므로 배터리의 운영비용과 효율이 중요하다.
ESS는 무엇인가?
최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급확대정책으로 스마트그리드의 핵심인 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다[1-3]. ESS는 잉여 전력을 필요한 시점에 적절히 공급할 수 있도록 저장해두는 장치로 전기에너지의 품질 및 효율성을 극대할 수 있는 에너지 활용 시스템이다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있다.
특정기관에서 ESS의 경제적 효과를 얻기 위해서 해야 하는 행동은 무엇인가?
하지만 전기요금의 상당부분은 기본요금으로 이루어져 있는데 기본요금절감을 통해 경제성을 극대화 하는 부분을 언급하고 있지 않다는 점이 다소 한계점으로 지적된다. 전기기본요금은 과거 1년간 동하절기 기간 동안 중부하와 최대부하시간대 전력피크 중 가장 큰 값에 기본요금단가를 곱하여 산정되기 때문에 특정기관에서 ESS의 경제적 효과를 보기 위해서는 해당기관 최대전력피크를 적절한 수준으로 관리하여야 한다. 그러나 건물별 전력피크를 구할 수 없거니와 전력피크를 구하더라도 ESS를 어떻게 운영해야 전력피크를 낮출 수 있는지에 대한 방법을 찾기가 쉽지 않다.
참고문헌 (12)
New Growth Engine Industry Information Technology Research, Domestic and Foreign Energy Storage System Industry Status and Business Strategy, Industrial Economics Research, 2014.
Korea Smart Grid Association, Smart Grid ESS Technology Trends Report, Korea Smart Grid Association, 2012.
K. I. Hwang, "Survey on Network Protocols for Energy Network Infrastructure based on Smart Utility Networks," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 1, no. 3, pp.119-124, Dec. 2012.
A. Dehamna, E. Bloom, Energy Storage on the Grid, Pike Research, 2001.
KEMA, Market Evaluation for Energy Storage in the United states, pp.C-2, 2012.
BIR Research Group, Energy Storage System(ESS) Industry Trends and Prospects, BIR, 2014.
C. S. Jin, ESS Industry Trends and Future Development Prospects, pp.9-10, 2012.
B. S. Kim, "Status of Energy Storage Technologies and Future Challenges the Power Industry", Journal of the Electrical World Monthly Magazine, pp.68, 2011.
Ministry of Knowledge Economy, Energy Storage Technology Development and Industrialization Strategy, pp.1-2, 2011.
D. S. Go, Energy Storage Systems for Power Supply Demand Balance and Smart Grid (ESS), Korea Institute for Industrial Economics & Trade, 2012.
S. M. Cho, Optimal BESS Sizing for Customer using New Model Considering Efficiency and Life Cycle, Ph. D. dissertation, Graduate School of Soongsil University, 2012.
Smart Grid Team, BESS Acquisition Approach Research for Smart Grid Real and Statable Power Supply Balance, Korea Power Exchange, 2013.
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