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문제 정의
- 다음의 목적함수와 제약조건은 dual problem과 primal problem의 duality gap을 이용한 LR방법으로 해를 구할 수 있다.[3,4] 그리고 이러한 LR 방법의 해를 구한 후 ESS를 추가적으로 고려하여 SMP를 감소시키는 알고리즘에 논의해 보겠다.
- 그러나 기존의 연구에서는 ESS자원을 활용함에 있어서 Heat curve와 같은 비용사정하는 부분이 어려워 Unit Commitment(UC) 알고리즘은 이러한 ESS를 반영하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 이러한 ESS의 특징과, SMP를 낮추는 목적으로 ESS를 UC에 적용하는 방법에 대해 고려해 보았다.
- 본 논문에서는 전력가격에 큰 비중을 차지하는 System Marginal Cost(SMP)를 줄이는 방법으로 ESS를 포함하여 Unit Commitment(UC)를 수행하는 방법과 그에 따른 효과를 분석하였다. 먼저 기존의 LR 알고리즘으로 ESS가 제외된 경우의 UC 수행 방법에 대해 살펴보았고, 이후 기존의 LR알고리즘으로부터 얻은 결과 값에 ESS를 추가하는 방법으로 Dynamic Programming 방법의 한 종류인 Label Correcting Methods에 대해서 논의하였다.
- 본 논문은 기존의 UC 알고리즘인 LR[1,2]을 먼저 논의한 뒤 ESS를 추가하기 위한 수학적인 모델링을 논의하였다. 그리고 수학적으로 모델링된 ESS를 적용하기 위한 방법으로 Dynamic Programming의 한 종류인 Label Correcting Methods[4] 방법에 대해 소개하였으며, 마지막으로 MATLAB으로 구현한 시뮬레이션 결과 값을 분석하였다.
- 다시 말하면, 최대 출력까지 출력을 낼 경우에는 그 만큼의 발전량만큼이 ESS에 저장되는 것을 말하며, ESS를 이용하여 한계발전기의 발전량을 대체할 경우는 ESS의 방전을 의미하게 된다. 이러한 한계발전기와 ESS의 특성을 이용하여 본 논문에서의 ESS 충 방전 알고리즘의 목적함수와 제약조건 및 알고리즘에 대해 설명하고자 한다.
가설 설정
- SMP를 감소시키기 위한 ESS의 충 방전 알고리즘을 시뮬레이션 하기 위해 본 논문에서는 MATLAB을 사용하였다. 최대 ESS의 용량은 300MW로 가정을 하였다. 발전기 10대의 특성자료와 임의적인 수요 data를 LR 알고리즘[2]에 적용하면 각 시간대별 발전량이 나오게 된다.
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