수요관리를 통해 전기요금을 절감할 수 있다. 부하의 수요 관리 방법 중 하나로 ESS를 설치해 수요가 높은 시간대의 부하를 수요가 낮은 시간대로 옮기는 peak shifting을 사용함으로써 최대 부하를 낮추고 전력량 요금을 절감할 수 있다. 전기요금은 계약 용량 당 기본요금과 전력량 요금으로 이루어져있다. 전력량 요금을 최소화하기 위한 최적화 수행시 목적함수는 선형식으로 표현할 수 있으며, 기본 요금 최소화를 위한 목적함수는 이차식으로 표현할 수 있다. 선형식으로 표현된 목적함수에서는 ESS PCS(Power Conversion System)의 충, 방전 효율이 다른 경우를 다룰 수 없기 때문에 본 논문에서 충, 방전 효율이 다른 경우의 영향을 반영하고 혼합정수계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)을 이용할 수 있는 정식을 제시하였다. 혼합정수계획법을 사용한 정식에서는 사전에 정해진 최대 부하 절감율에 대해 전기요금 최소화를 수행하게 되지만 최대 부하 절감과 전기요금 절감을 동시에 고려하기 위해서는 이차 계획법을 사용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 각 최적화 방법에 대한 장, 단점을 도시철도 변전소에 대한 시뮬레이션 결과를 정량적으로 비교분석하여 ESS 설비계획수립에 적합한 최적화 방법을 선택할 수 있는 근거를 제시하였다.
수요관리를 통해 전기요금을 절감할 수 있다. 부하의 수요 관리 방법 중 하나로 ESS를 설치해 수요가 높은 시간대의 부하를 수요가 낮은 시간대로 옮기는 peak shifting을 사용함으로써 최대 부하를 낮추고 전력량 요금을 절감할 수 있다. 전기요금은 계약 용량 당 기본요금과 전력량 요금으로 이루어져있다. 전력량 요금을 최소화하기 위한 최적화 수행시 목적함수는 선형식으로 표현할 수 있으며, 기본 요금 최소화를 위한 목적함수는 이차식으로 표현할 수 있다. 선형식으로 표현된 목적함수에서는 ESS PCS(Power Conversion System)의 충, 방전 효율이 다른 경우를 다룰 수 없기 때문에 본 논문에서 충, 방전 효율이 다른 경우의 영향을 반영하고 혼합정수계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)을 이용할 수 있는 정식을 제시하였다. 혼합정수계획법을 사용한 정식에서는 사전에 정해진 최대 부하 절감율에 대해 전기요금 최소화를 수행하게 되지만 최대 부하 절감과 전기요금 절감을 동시에 고려하기 위해서는 이차 계획법을 사용하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 각 최적화 방법에 대한 장, 단점을 도시철도 변전소에 대한 시뮬레이션 결과를 정량적으로 비교분석하여 ESS 설비계획수립에 적합한 최적화 방법을 선택할 수 있는 근거를 제시하였다.
Reductions of the electricity charge are achieved by demand management of the load. The demand management method of the load using ESS involves peak shifting, which shifts from a high demand time to low demand time. By shifting the load, the peak load can be lowered and the energy charge can be save...
Reductions of the electricity charge are achieved by demand management of the load. The demand management method of the load using ESS involves peak shifting, which shifts from a high demand time to low demand time. By shifting the load, the peak load can be lowered and the energy charge can be saved. Electricity charges consist of the energy charge and the basic charge per contracted capacity. The energy charge and peak load are minimized by Linear Programming (LP) and Quadratic Programming (QP), respectively. On the other hand, each optimization method has its advantages and disadvantages. First, the LP cannot separate the efficiency of the ESS. To solve these problems, the charge and discharge efficiency of the ESS was separated by Mixed Integer Linear Programming (MILP). Nevertheless, both methods have the disadvantages that they must assume the reduction ratio of peak load. Therefore, QP was used to solve this problem. The next step was to optimize the formula combination of QP and LP to minimize the electricity charge. On the other hand, these two methods have disadvantages in that the charge and discharge efficiency of the ESS cannot be separated. This paper proposes an optimization method according to the situation by analyzing quantitatively the advantages and disadvantages of each optimization method.
Reductions of the electricity charge are achieved by demand management of the load. The demand management method of the load using ESS involves peak shifting, which shifts from a high demand time to low demand time. By shifting the load, the peak load can be lowered and the energy charge can be saved. Electricity charges consist of the energy charge and the basic charge per contracted capacity. The energy charge and peak load are minimized by Linear Programming (LP) and Quadratic Programming (QP), respectively. On the other hand, each optimization method has its advantages and disadvantages. First, the LP cannot separate the efficiency of the ESS. To solve these problems, the charge and discharge efficiency of the ESS was separated by Mixed Integer Linear Programming (MILP). Nevertheless, both methods have the disadvantages that they must assume the reduction ratio of peak load. Therefore, QP was used to solve this problem. The next step was to optimize the formula combination of QP and LP to minimize the electricity charge. On the other hand, these two methods have disadvantages in that the charge and discharge efficiency of the ESS cannot be separated. This paper proposes an optimization method according to the situation by analyzing quantitatively the advantages and disadvantages of each optimization method.
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문제 정의
ESS의 효율적 운용을 위한 스케줄링 최적화 방법은 목적 함수의 형태에 따라 선형계획법, 혼합정수계획법 혹은 이차계획법을 사용할 수 있다[6-9]. 본 논문에서는 기본요금의 절감과 전력량요금의 절감에 있어 ESS PCS(Power Conversion System) 효율의 영향이 반영된 최적화 정식이 제시되고, 도시철도 변전소 실측 데이터를 기반으로 상용프로그램인 Matlab을 대체할 수 있는 프리웨어인 Octave를 사용하여 모의한 결과를 통해 그 차이를 분석하여 설비계획수립에 적절한 방법을 선택할 수 있는 근거가 제시된다.
본 논문에서는 전기 요금을 최소화하고 결과를 정량적으로 비교하기 위한 여러 가지 최적화 방법으로 시뮬레이션을 진행하였다. 선형계획법을 사용한 전력량 요금의 최소화, 그리고, ESS PCS의 충, 방전 효율의 영향을 반영할 수 있는 최적화 정식을 제시하고, 이를 혼합정수 계획법을 사용한 전력량 요금의 최소화를 통한 비교분석을 하였다.
가설 설정
그러나 이 경우 역시 ESS의 충, 방전 효율을 분리해서 설정할 수 없는 단점을 가지고 있기 때문에 ESS의 충, 방전 효율을 100%로 동일하다고 가정하였다.
제안 방법
이 때, 부하데이터는 남광주 도시철도 변전소의 12개월 실측데이터에서 부하 변화가 상대적으로 큰 1월 데이터를 사용하였다[8]. 1월 데이터를 시간대별 전력량 요금의 최소화, 최대 부하의 절감에 따른 기본요금의 최소화 및 전력량 요금과 기본 요금으로 구성된 전기요금의 최소화로 구분하여 모의하였으며, 그 결과에 대한 비교분석을 수행하였다.
3.1.1의 경우와 비교하기 위하여 ESS PCS의 충,방전 효율을 100%로 동일하게 설정하고 식(1)에 대해 식(10)을 이용하여 최적화를 수행한 후 비교하였다. 동일한 조건하에서 각각의 최종적인 목적 함수 값이 서로 동일하게 계산되었으나, Fig.
ESS PCS의 최대 충전량 및 최대 방전량은 모두 1,000[kW], ESS 용량은 2,000[kWh]인 경우에 24시간을 15분 간격으로 나눈 96구간에 대해 α는 0.2로 설정한 후 GNU Octave Forge optim package를 사용하여 1 주일의 부하에 대하여 모의하였다.
본 논문에서는 전기 요금을 최소화하고 결과를 정량적으로 비교하기 위한 여러 가지 최적화 방법으로 시뮬레이션을 진행하였다. 선형계획법을 사용한 전력량 요금의 최소화, 그리고, ESS PCS의 충, 방전 효율의 영향을 반영할 수 있는 최적화 정식을 제시하고, 이를 혼합정수 계획법을 사용한 전력량 요금의 최소화를 통한 비교분석을 하였다. 또한 최대부하의 제한을 단독으로 고려하거나 전기요금의 최소화와 함께 고려하기 위하여 이차계획법을 사용하지만, ESS PCS의 충전 및 방전 효율이 다른 경우 영향을 고려할 수 없는 한계가 있다.
대상 데이터
2로 설정한 후 GNU Octave Forge optim package를 사용하여 1 주일의 부하에 대하여 모의하였다. 이 때, 부하데이터는 남광주 도시철도 변전소의 12개월 실측데이터에서 부하 변화가 상대적으로 큰 1월 데이터를 사용하였다[8]. 1월 데이터를 시간대별 전력량 요금의 최소화, 최대 부하의 절감에 따른 기본요금의 최소화 및 전력량 요금과 기본 요금으로 구성된 전기요금의 최소화로 구분하여 모의하였으며, 그 결과에 대한 비교분석을 수행하였다.
성능/효과
1은 ESS를 설치 한 후 전력량 요금을 최소화하기 위해 식(1)에 대해 식(3)을 이용한 최적화 수행 결과를 나타낸 그림이다. ESS의 설치 후의 전력 사용량인 dn,t + ESS가 시간대별 전력량 요금인 Cn,t보다 크면 방전을 하고 작으면 충전을 하는 결과를 보여준다. 한편, Fig.
2에서 ESS의 충전 및 방전 효율이 각각 90% 및 70%로 다른 경우의 결과와 ESS PCS의 충전 및방전 효율이 평균값인 80%로 동일한 경우의 결과를 비교해 보면 충전 및 방전 효율이 다르게 모의한 경우의 절감율이 더 높게 나타난다. 따라서 충전 및 방전효율이 다른 경우에는 본 논문에서 이를 반영한 혼합정수계획법을 통하여 최적해를 구하는 것이 전기 요금의 절감에 더 효과적이다. 최대부하의 절감만을 고려해 이차계획법을 사용한 3.
18% 절감되었다. 전력량요금과 최대부하의 절감을 모두 고려한 3.3의 경우에는 피크 부하의 절감이 17.68% 이루어졌고 전력량 요금의 경우에는 최대부하의 절감만을 고려해 이차계획 법을 사용한 3.2보다 약 0.08% 더 절감된 4.36%의 절감율을 보인다. 최대부하의 절감만 고려한 3.
따라서 충전 및 방전효율이 다른 경우에는 본 논문에서 이를 반영한 혼합정수계획법을 통하여 최적해를 구하는 것이 전기 요금의 절감에 더 효과적이다. 최대부하의 절감만을 고려해 이차계획법을 사용한 3.2의 경우에는 기본요금이 15.32% 절감되었으며, 이 때 부차적으로 전력량 요금은 4.18% 절감되었다. 전력량요금과 최대부하의 절감을 모두 고려한 3.
2와 비교하기 위해 우선 ESS PCS의 충, 방전 효율을 100% 로 동일하게 설정한 경우에는 전력량 요금의 절감율이 동일하여 제안된 정식이 서로 일치하는 것을 확인할 수 있다. 한편, 3.1.2에서 ESS의 충전 및 방전 효율이 각각 90% 및 70%로 다른 경우의 결과와 ESS PCS의 충전 및방전 효율이 평균값인 80%로 동일한 경우의 결과를 비교해 보면 충전 및 방전 효율이 다르게 모의한 경우의 절감율이 더 높게 나타난다. 따라서 충전 및 방전효율이 다른 경우에는 본 논문에서 이를 반영한 혼합정수계획법을 통하여 최적해를 구하는 것이 전기 요금의 절감에 더 효과적이다.
11% 좋아진 반면에 피크 부하의 절감율이 크지 않기 때문에 기본요금의 절감율은 낮게 나왔다. 한편, 충방전 효율이 다른 경우를 고려하지 않은 3.1.1의 선형계획법을 적용한 결과와 충방전 효율이 다른 경우를 고려하여 혼합정수계획법을 적용한 3.1.2와 비교하기 위해 우선 ESS PCS의 충, 방전 효율을 100% 로 동일하게 설정한 경우에는 전력량 요금의 절감율이 동일하여 제안된 정식이 서로 일치하는 것을 확인할 수 있다. 한편, 3.
후속연구
또한 최대부하의 제한을 단독으로 고려하거나 전기요금의 최소화와 함께 고려하기 위하여 이차계획법을 사용하지만, ESS PCS의 충전 및 방전 효율이 다른 경우 영향을 고려할 수 없는 한계가 있다. 각 최적화 기법을 이용한 ESS 운전 최적화를 통해 전기 요금 절감 결과를 얻을 수 있었으며, ESS PCS의 충전 및 방전 효율이 다른 경우에 대비한 정량적 비교 분석결과를 제시함으로써 ESS 설비계획수립에 적합한 최적화 방법을 선택할 수 있는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
전기요금은 무엇으로 이루어져 있는가?
부하의 수요 관리 방법 중 하나로 ESS를 설치해 수요가 높은 시간대의 부하를 수요가 낮은 시간대로 옮기는 peak shifting을 사용함으로써 최대 부하를 낮추고 전력량 요금을 절감할 수 있다. 전기요금은 계약 용량 당 기본요금과 전력량 요금으로 이루어져있다. 전력량 요금을 최소화하기 위한 최적화 수행시 목적함수는 선형식으로 표현할 수 있으며, 기본 요금 최소화를 위한 목적함수는 이차식으로 표현할 수 있다.
ESS(Energy Storage System)를 설치하여 효율적으로 운용하였을 때, 이점은 무엇인가?
근래에 전기요금의 최소화를 위한 ESS(Energy Storage System) 설치를 통해 전력량 요금이 높은 구간 에서 전력량 요금이 낮은 구간으로 부하를 이전함으로써 전력 소비에 대한 요금을 효율적으로 운용하는 방법에 대한 연구가 진행되었다[1-2]. ESS(Energy Storage System)를 설치하여 효율적으로 운용하였을 경우 최대 부하 이전 (Peak Shifting)을 통해 ESS 설치 전 보다 낮은 계약용량을 가능하게 하고, 그에 따른 기본요금의 절감을 이룰 수 있고, 부하의 이전으로 인한 부하 평준화의 이점이 있다[3-5].
Energy Storage System의 효율적 운용을 위한 스케줄링 최적화 방법은 무엇이 있는가?
ESS의 효율적 운용을 위한 스케줄링 최적화 방법은 목적 함수의 형태에 따라 선형계획법, 혼합정수계획법 혹은 이차계획법을 사용할 수 있다[6-9]. 본 논문에서는 기본요금의 절감과 전력량요금의 절감에 있어 ESS PCS(Power Conversion System) 효율의 영향이 반영된 최적화 정식이 제시되고, 도시철도 변전소 실측 데이터를 기반으로 상용프로그램인 Matlab을 대체할 수 있는 프리웨어인 Octave를 사용하여 모의한 결과를 통해 그 차이를 분석하여 설비계획수립에 적절한 방법을 선택할 수 있는 근거가 제시된다.
참고문헌 (9)
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Jae-Haeng Heo, Seungkwon Shin, Jong-young Park and Hyeongig Kim, "Study on the Optimal Operation of ESS Considering Urban Railway Load Characteristic," The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers., vol. 64, no. 10, pp. 1508-1516, 2015. DOI: https://doi.org/10.5370/KIEE.2015.64.10.1508
D. Maly and K. Kwan, "Optimal battery energy storage system (BESS) charge scheduling with dynamic programming," IEEE Proceedings-Science, Measurement and Technology, vol. 142, no. 6, pp. 453-458, 1995. DOI: https://doi.org/10.1049/ip-smt:19951929
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