디지털 전환과 구현의 가속화로 에너지 수요가 급증하면서 에너지 공급 및 저장 기술은 친환경적 목적성 이외에 경제성 및 효율성을 더욱 요구하게 되었으며, 통합 및 에지 수준에서 기존 에너지관리 효율화 이상으로 지능화 기반의 최적화가 절실히 필요한 상황이다. 에너지저장시스템(ESS)은 적용 분야별로 전력용, 상업용, 무정전 전원용, 가정용, 통신 운영용 등으로 분리 가능하다. 수소경제의 활성화 로드맵과 함께 정책 이슈였던 재생가능에너지(RE)의 대규모 ESS와 에너지관리시스템(EMS)의
1. 개요
디지털 전환과 구현의 가속화로 에너지 수요가 급증하면서 에너지 공급 및 저장 기술은 친환경적 목적성 이외에 경제성 및 효율성을 더욱 요구하게 되었으며, 통합 및 에지 수준에서 기존 에너지관리 효율화 이상으로 지능화 기반의 최적화가 절실히 필요한 상황이다. 에너지저장시스템(ESS)은 적용 분야별로 전력용, 상업용, 무정전 전원용, 가정용, 통신 운영용 등으로 분리 가능하다. 수소경제의 활성화 로드맵과 함께 정책 이슈였던 재생가능에너지(RE)의 대규모 ESS와 에너지관리시스템(EMS)의 고도화 및 지능화 방안이 최근 생태계에서 다시 이슈화되고 있으며, ESS 산업의 성장 가속화와 함께 에너지인터넷(IoE) 기반의 ESS와 EMS의 융복합 시스템이 급속히 확산되고 있다. 특히 그림 1과 같이 ESS의 전력변환시스템(PCS), 전력관리시스템(PMS), 배터리관리시스템(BMS)과 발전원 및 송배전 네트워크, 수요 반응(DR), 비상전원, 가상발전(VPP) 등을 연계 관리하는 지능형 EMS 개발에 에너지 IoT(IoE) 및 빅데이터, 클라우드와 에지컴퓨팅, 블록체인, 인공지능(AI) 등의 기술이 다양하게 접목되고 있다.
그림 1. EMS 모델링 구조와 형태[EMS, ESS(EMS), ESS+EMS, EMS+ESS+DR]
RE의 활용은 친환경 목표 달성 및 경제적 이득 대비 에너지 수요 및 공급 과정의 변동에 의한 비경제성 발생이라는 양면성도 갖고 있다. 이는 에너지 그리드의 인프라 구축과 효율적 운영제어, 저장 시스템의 지능화가 필요한 이유가 되기도 하며, 특히 ESS의 PCS, PMS, BMS와 EMS는 에너지 수?공급의 변화를 흡수하고 조율하는 관리의 중심에 있으므로 에너지 패러다임의 변화 관리의 축으로 평가되기도 한다. 그러나 수?공급의 변화와 상황의 복잡도는 하드웨어나 단일 솔루션만으로 해결이 어려워 동적 특성을 정교하게 제어하기 위한 소프트웨어나 학습과 인공지능 형태의 지원을 필요로 하며 지능형 ESS와 EMS가 필수적으로 요구되고 있다. 이를 충족하기 위해서는, 첫째, 통합시스템과 마찬가지로 하위시스템이나 독립적 시스템에서의 ESS와 EMS는 해당 그리드의 구성, 용량 및 관리 규모에 따른 시스템 효율화, 시스템 설계에서 운영 및 폐기까지의 전 수명주기 동안 시스템의 최적화 구현이 핵심이다. 더욱이 ESS와 EMS 운영 주체의 수익 극대화를 위한 예측 분석, 머신러닝, 빅데이터 처리, 그리드 에지의 컴퓨팅 실행, 실시간 이벤트 처리나 상황 대응 처리를 위한 자동 혹은 자율적 지능화는 필수적이다. 둘째, ESS와 EMS는 구성 그리드상에서 미사용 에너지를 균형 있게 배분 및 공급하고 수요 계약자의 보상을 최적화하고, 자원과 네트워크시스템의 운영비용 절감 및 최적 판단을 위해서도 지능화를 필요로 한다. 셋째, 에너지 수요자의 요금 할인, 가상발전 수익, 투자 공제, 발전 유틸리티 및 그리드 인프라 등에 대한 인센티브와 경제가치의 변화 속에서 수익성 최대화와 가치 실현을 위한 대안의 선택이나 의사결정의 지능화도 역시 필수적이다.
요약하면 에너지를 생산, 판매, 분배하는 방식과 이에 대한 이해관계자 모두를 만족시키기 위해 AI가 유용한 도구로 작동할 수 있다는 전제하에서, AI 기반의 에너지서비스시스템, 플랫폼, 네트워크, 유틸리티 및 장치와 해당 알고리즘 개발이 매우 시급하고 중요하다고 본다. 특히 RE에 대한 분산형 마이크로그리드 에지에서 에지컴퓨팅, 빅데이터 처리 및 분석, IoT 기술 기반의 ESS와 EMS의 최적 결합, 에너지 생산, 분배, 공급과 혼합 포트폴리오 구상의 실시간 의사결정 과정에서 기계 혹은 심층학습 기반의 통합 지능 공급 및 보안 구현을 위한 구체적 방안 도출 등은 매우 중요한 과제이다. 본 보고서는 산업정책 및 사업 추진상 나타나는 ESS 산업의 위기 대응 및 성장전략과 정책 관련 정보, 지능형 ESS와 EMS 관련 연구 및 기술개발 이슈 및 시장동향을 조사, 분석, 공유하고자 한다.
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