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디젤발전기의 출력비에 따른 효율을 고려한 마이크로그리드에서의 BESS와 디젤발전기의 최적 운영 기법에 관한 연구
A Study on Methodology of Optimal Operation of BESS and Diesel Generators in a Microgrid Considering Efficiency Characteristics According to the Power Ratios of Diesel Generators 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.65 no.4, 2016년, pp.539 - 546  

이병하 (Dept. of Electrical Engineering, Incheon National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the growing interest of microgrid systems all over the world, many studies on microgrid operation are being carried out. The battery energy storage system(BESS) and the diesel generator are key equipments in the microgrid. In this paper, we analyze the characteristics of fuel consumption accord...

주제어

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문제 정의

  • 여기서는 계획이 아닌 운영의 관점에서 분석하므로 전형적인 BESS의 역할인 발전력이 부족한 시간대의 전력을 그 전에 충전한 BESS전력으로 보충하는 것에서 추가하여, 디젤발전기의 변화하는 효율을 고려하여 발전단가가 더 싸게 될 수 있는 운영까지를 고려한다. 또한 BESS의 충방전 횟수의 증가에 따르는 BESS의 수명감소의 영향을 고려하는 새로운 BESS 최적운영의 모델링을 목적함수에 포함시킨다.
  • 현재 가장 널리 사용되고 있는 리튬계열 배터리의 수명은 3000 싸이클 정도로 개발되어 있으며, 향후에는 관련분야의 연구와 기술수준이 향상되어 수명이 더 늘어날 것으로 예상된다[2]. 마이크로그리드의 신재생에너지원들이 간헐적인 발전을 하는 경우가 많으므로, 이러한 특성의 발전원들을 효율적으로 운영하기 위한 여러 가지의 에너지저장장치인 납 축전지, 리독스 배터리, 플라이휠 등의 최적화 운영방법에 대하여 논의하였다[3]. 또한, 운용측면에서 마이크로그리드를 경제적으로 운용하기 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다.
  • 그러나 디젤발전기가 저출력으로 운전될 때는 급격히 효율이 떨어지므로, 디젤발전기를 높은 효율을 갖는 출력까지 출력을 높여서 발전하고 남는 전력을 축전지에 저장한 후 필요시에 방전하여 운전하는 것이 더 경제적일 수 있다. 본 논문에서는 이와 관련한 정확한 분석을 위하여 디젤발전기의 출력비에 따른 연료소모량을 발전 효율의 관점에서 분석하고, 디젤발전기의 발전단가를 출력비의 함수로 유도한다. 또한 BESS의 충방전 횟수의 증가에 따르는 BESS의 수명감소의 영향을 고려하는 새로운 BESS 최적운영의 모델링이 제시된다.
  • 마이크로그리드의 핵심설비 중 하나가 배터리이므로 배터리에 대한 연구가 활발히 수행되어 오고 있다. 전력저장장치로 널리 사용되고 있는 납축전지와 리튬계열의 배터리의 충방전 특성들을 조사하고 자가 방전 효율, 배터리의 수명, 효율 그리고 환경적인 요인들에 대하여 분석하였다[1]. 현재 가장 널리 사용되고 있는 리튬계열 배터리의 수명은 3000 싸이클 정도로 개발되어 있으며, 향후에는 관련분야의 연구와 기술수준이 향상되어 수명이 더 늘어날 것으로 예상된다[2].

가설 설정

  • 따라서, BESS는 표 3에서 제시되는 용량과 특성을 가진다고 가정한다. BESS의 충방전 수명은 3000[cycle], BESS의 자연열화 수명은 30[년], BESS의 운용 C-rate는 0.5, BESS의 수명단축에 따른 손실비용 Cred는 38.6[원/kWh]이라고 가정하였다. 또, BESS의 SOC최소치와 SOC최대치는 각각 0.
  • 1에서 7까지의 구간에서 디젤 발전기의 출력은 정격출력의 약 10% 정도의 수준으로 매우 낮다. 그러나 디젤발전기의 효율이 출력에 상관없이 일정하다는 가정에 의하여 그 효율은 모든 구간에 걸쳐 동일하다. 구간 15, 16과 17에서 약간의 전력 부족이 발생하므로, BESS는 발전전력의 여유가 있는 구간 1과 7에서 약간씩 충전하여, 전력 부족이 발생한 구간 15, 16과 17에서 충전된 전력을 방전한다.
  • 그러므로 정격 출력의 25% 수준에서 약 15% 정도의 효율저하를 나타내고 이보다 더 낮은 출력에서는 더 효율이 떨어지게 됨을 예견할 수 있고, 이를 고려하여 도출한 디젤발전기의 발전단가 수식 (1)을 적용한다. 디젤발전기의 기동정지 비용은 분석을 용이하게 하기 위하여 기동비용으로 통합하여 고려하고, 250kW급의 디젤발전기의 1회 기동비용을 970[원]이라고 가정한다.
  • 배터리는 마이크로그리드 뿐만이 아니라 전기자동차, 모바일 기기 등의 다분야에서 주요설비로 부각됨에 따라 그 기술이 날로 발전하고 있고, 대량생산화 되고 있어 가격도 크게 떨어지고 있으며, BESS는 배터리의 특성과 가격에 크게 좌우된다. 따라서, BESS는 표 3에서 제시되는 용량과 특성을 가진다고 가정한다. BESS의 충방전 수명은 3000[cycle], BESS의 자연열화 수명은 30[년], BESS의 운용 C-rate는 0.
  • 6[원/kWh]이라고 가정하였다. 또, BESS의 SOC최소치와 SOC최대치는 각각 0.1과 0.9로 운전되고, BESS의 충전 손실률은 LC =0.075 [p.u], BESS의 방전 손실률은 LD =0.075 [p.u]이라고 가정하였다. 고려되는 태양광 발전 및 풍력발전과 부하는 표 4와 같다.
  • 여기서는 마이크로그리드의 계획이 아니라 마이크로그리드의 운영을 다루고 있기 때문에 태양광발전과 풍력발전의 발전단가는 아주 낮다. 발전단가는 태양광발전이 20[원/kWh], 풍력발전이 10[원/kWh], 열병합발전과 디젤발전이 각각 150[원/kWh], 170[원/kWh]이라고 가정한다. 배터리는 마이크로그리드 뿐만이 아니라 전기자동차, 모바일 기기 등의 다분야에서 주요설비로 부각됨에 따라 그 기술이 날로 발전하고 있고, 대량생산화 되고 있어 가격도 크게 떨어지고 있으며, BESS는 배터리의 특성과 가격에 크게 좌우된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디젤발전기는 어디에서 주로 사용되는 설비인가? 신재생에너지와 같은 간헐적인 발전 전원이 많이 사용되는 마이크로그리드에서는 배터리와 같은 전력저장장치가 시스템을 효율적으로 운전하기 위한 주요 설비가 된다. 또한 디젤발전기는 태양광발전과 풍력발전 등의 신재생 에너지에 의한 발전에 문제가 발생하는 경우의 예비 전원 또는 보조 전원으로 마이크로그리드에서 널리 활용되고 있는 설비이다. 따라서 마이크로그리드를 에너지 공급과 수요의 균형을 맞추며 최소발전비용으로 운전하기 위해서는 신재생 에너지를 운용 할 때 필수적으로 포함되는 배터리 에너지저장장치(Battery Energy Storage System: BESS)와 디젤발전기의 최적 운용 기법에 대하여 연구할 필요가 있다.
마이크로그리드란 무엇인가? 마이크로그리드(Microgrid)는 분산전원을 중심으로 하는 국소적인 전력시스템을 말하는 것으로, 신재생에너지와 소형열병합발전의 고효율발전기 등을 포함하는 소규모의 전력공급설비로 구성되는 소규모의 전력망이다. 향후, 마이크로그리드의 용량은 연평균 22%로 성장하여 2017년에는 4.
시뮬레이션을 통한 마이크로그리드에서 BESS와 디젤발전기의 출력비를 조절하여 얻을 수 있는 결과는 무엇인가? 이를 활용하여 BESS와 디젤발전기의 최적운영 방안을 구하는 기법을 제시하고, 독립운전 모드의 가상의 마이크로그리드에 적용하여 그 효과를 검증하였다. 이 시뮬레이션을 통하여 디젤발전기의 효율이 출력에 따라 크게 변화하는 경우에는 BESS와의 조합운영을 통하여 더 경제적인 운영이 되도록 운영할 수 있음을 보여주었다. 그러나 경제적인 편익의 크기와 범위는 디젤발전기의 출력비에 따른 효율변화량과 기동정지비용, BESS의 수명단축에 따른 손실비용과 충방전 손실율 등의 영향을 받아 각 케이스마다 달라지고 부하와 발전량이 달라질 때마다 달라지게 되므로, 일반적인 결론을 도출하는 것은 힘들고, 특정한 조건과 환경에 따라서 시뮬레이션을 통하여 결정할 필요가 있다.
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참고문헌 (10)

  1. Chih-Chiang Hua, "Charge and discharge characteristics of lead-acid battery and LiFePO4 battery", The 2010 International Power Electronics Conference, pp. 1478-1483, 2010. 

  2. Madeleine Ecker, "Development of a lifetime prediction model for lithium-ion batteries based on extended accelerated aging test data", Journal of Power Sources, pp. 248-257, 2012. 

  3. TAN Ying, LV Zhilin, LI Suchua, "Stand-alone microgrid distributed generator optimization with different battery technologies", Proceedings of the 34th Chinese Control Conference, pp.2651-2656, 2015. 

  4. L. Xie and M. Ilic, "Model predictive economic/ environmental dispatch of power systems with intermittent resources," in IEEE Power and Energy Society General Meeting, pp.1-6, Jul. 2009. 

  5. Hak-Ju Lee, Woo-Ku Cha, Il-Kun Song and Yong-Tae Yoon, "Development of Economic based Optimal Operation Program for Microgrid," Journal of KIEE, Vol. 23, No. 12, pp. 106-114, 2009. 

  6. H.M. Kim, and T. Kinoshita, "A Multiagent System for Microgrid Operation in the Grid-interconnected Mode," Journal of Electrical Engineering and Technology, Vol. 5, No. 2, pp. 246-254, 2010. 

  7. W. Gu, Z. Wu, and X. Yu, "Microgrid Economic Optimal Operation of the Combined Heat and Power System with Renewable Energy," Proceedings of 2010 IEEE Power and Energy Society General Meeting, pp. 1-6, Jul. 2010. 

  8. M. Parol and T. Wojtowicz, "Optimization of exchange of electirical energy between microgrid and electricity utility distribution network", Modern Electric Power Systems(MEPS) 2010 Proceedings of the International Symposium, pp. 1-6, Sept. 2010. 

  9. B. Khorramdel, H. Khorramdel, J. Aghaei, A. Heidari, and V.G. Agelidis, "Voltage security considerations in optimal operation of BEVs/PHEVs integrated microgrids", IEEE Trans. on Smart Grid, Vol 6, NO 4, pp. 1575-1587, 2015. 

  10. D. Ke, C. Y. Chung, and Y. Sun,, "A novel probabilistic optimal power flow model with uncertain wind power generation described by Customized Gaussian Mixture Model", IEEE Trans. on Sustainable Energy, Vol 7, NO 1, pp. 200-212, 2016. 

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