확률적 전력계통망 최적화모형 구축 연구

전력계통망 모형을 이용해 상대적으로 최근에 수행된 선행 연구들 중 주목할 만한 연구는 다음과 같다. Condren et al(2006)에서는 ESCOPF(Expected-Security-Cost Optimal Power Flow)를 제안하고, 전력시스템의 물리적 제약, 안전도 유지를 위한 비용, 확률값을 가지는 상정사고 이벤트 등을 고려한 전력시스템 운영비용의 기댓값(expected cost of system operation)을 최소화 하는 최적화를 수행하였다. 추가적으로 이 논문에서는 예측범위를 넘어서는 전력수요에 대한 비용과 발전기 출력변화에 대한 비용(ramping cost)도 포함하여 분석하였다. Bouffard and Galiana(2008)에서는 SCOPF의 기본 개념인 안전도 제약의 개념을 적용해서 풍력발전이 도입되었을 때 불확실성을 띄는 확률적 풍력 상황하에서 안전도 제약을 만족시키는 시스템 운용계획 수립에 대한 연구를 수행하였다. 일반적으로 전력수요의 10~20%를 풍력이 넘어서기 시작하면 전력시스템의 안전도를 해칠 수 있다고 보는데, 이런 보급 수준까지 풍력이 도입됐을 때의 상황을 가정하고 확률적 풍력값의 전력시스템에 대한 영향을 분석하였다. Papavasiliou et al(2011)에서는 대규모 풍력이 전력시스템에 산입된 환경에서 시스템이 요구하는 안전도 수준을 유지하기 위해 필요한 예비력을 2-스테이지 확률적 방법론을 이용해 도출하는 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 MIP 방법론을 적용하여서, 확률적 최적화 방법론을 통한 계통운영이 일반적인 예비력 산정 방식을 따르는 방법론보다 우수하다는 것을 보여주었다. Lamadrid et al(2014)에서는 SCOPF 방법론을 이용해서, 소비자 에너지저장장치 중에 하나인 thermal storage(냉매용 저장장치)의 보급이 송전용량확대에 대한 투자를 일부 대체 할 수 있다는 결과를 보여주었다. 이 결과의 핵심 이유는 송전망 혼잡은 주로 전력수요가 높은 여름철 낮 시간에 주로 발생하는데, thermal storage는 낮 시간 전력수요를 상당 부분 낮춰주기 때문에 송전망 혼잡을 경감시켜주고, 그 결과 송전용량 증설에 대한 필요성을 일부 해소해 주기 때문이다. 이는 기존 공급위주의 전력시스템 운용 관점에서 수요관리 관점으로 변화하였을 때 얻어질 수 있는 효용 중 하나로 고려될 수 있는 부분이다. 본 연구에서는 변동성 재생에너지와 연계된 ESS 최적 운용이 전력 시스템에 미치는 영향에 대한 분석이 가능한 확률적 전력계통망 최적화 모형을 제안하고, 제주도 전력계통망을 시범 연구 모형(Test-Bed)으로 이용해 본 모형의 활용 방법과 추가적 활용가능성에 대해서 탐색해 보고자 한다. 연구에서 사용하는 확률적 전력계통망 최적화 모형은 Multi-Period SuperOPF(MPSOPF)라는 모형으로, 이 모형은 미국연방에너지규제청(FERC) 산하에 있는 CERTS와 PSERC3)의 지원하에, Cornell University에서 개발된 전력시스템 분석 모형이다. 이 MPSOPF는 PJM, NYISO, CAISO등 미국 지역단위 전력시스템 운영기구인 ISO(Independent System Operator)4)들이 전력운용계획수립을 위해 사용하는 일반적 모형인 안전도제약 최적조류모형(Security-Constraint Optimal Power Flow, SCOPF)의 일종으로써 변동성 재생 에너지와 ESS 분석으로 진화된 모형이다. 본 연구에서 제안해서 사용하는 확률적 전력계통망 최적화 모형인 Multi-Period SuperOPF(MPSOPF)는 앞장에서 설명한 SCOPF에 개념적인 근간을 두고 있다. 이 SCOPF는 PJM, NYISO 등과 같이 미국 지역별 전력시스템 운영 및 감시 기관인 ISO(Independent System Operator)가 실제 전력시스템 운용을 위해 사용하는 모형이다. 이 SCOPF는 일반적으로 전력수요 제약, 계통안전도 제약, 송전망 제약, 상정사고 제약, 전력시스템의 물리적 제약(voltage, angle 등) 등을 모두 고려하여 계통망 운영비용(System Operating Cost)을 최소화 해주는 발전 계획을 도출해주는 모형을 말한다. 이 MPSOPF는 SCOPF를 개념적인 근간으로 하여 변동성 신재생에너지와 에너지저장장치가 전력시스템에 미치는 영향에 대한 분석을 위해 더욱 개선된 모형으로 이해될 수 있다. MPSOPF가 기존의 일반적 SCOPF 모델과 구분되는 특징은 크게 세 가지 부분으로 설명될 수 있다. 첫째, 기존의 일반적 SCOPF는 특정시간에 snapshot적인 전력시스템 분석만이 가능했던 데에 비해, MPSOPF는 특정 기간(time horizon)동안 연속적인 전력시스템 분석이 가능하다. 이는 일일전시장(DAM) 전력계획수립 최적화를 함에 있어서 실제 시스템 운영자의 관점에서 다음날 24시간의 연속적인 전력계획수립을 가능하게 해준다. 또한 신재생에너지의 24시간 동안의 불확실성을 반영하거나, 이에 기초한 최적 ESS 운영 계획을 수립함에 있어서도 특정 기간 동안 연속적인 전력시스템 분석은 아주 중요한 기능이다. 둘째, MPSOPF는 입력값으로 결정론적(deterministic) 정보뿐만 아니라 확률분포를 따르거나 확률적 값을 가지는(stochastic) 정보도 처리가 가능하다. 그래서 높은 변동성과 불확실성으로 인해 확률적 특성을 띄는 변동성 신재생에너지 분석이 가능하고, 이에 연계된 최적 ESS 운영 계획 수립 및 전력시스템에 미치는 영향 분석이 가능하다. 기존 SCOPF(Security-Constraint Optimal Power Flow, 안전도 제약최적조류모형)와 차별되는 MPSOPF의 특징은, 1) 기존의 일반적 SCOPF는 특정시간에 snapshot적인 전력시스템 분석만이 가능했던 데에 비해, MPSOPF는 특정 기간(time horizon)동안 연속적인 전력시스템 분석이 가능하고, 2) MPSOPF는 입력값으로 결정론적(deterministic) 정보뿐만 아니라 확률분포를 따르거나 확률적 값을 가지는(stochastic) 정보도 처리가 가능하며, 3) MPSOPF는 전력시스템의 안정성을 유지하는 데 필요한 예비력(reserve)의 양을 모형 내부적으로 결정해준다. MPSOPF 모형을 통해서 수행할 수 있는 분석내용으로는, 발전원별 믹스분석, 네트워크 효과분석(송전망혼잡 분석), 변동성 재생에너지 영향분석, ESS 영향 분석, 전력시스템 운용비용 분석, 수요자원, 전기차 등 전력시장 신기술에 대한 영향 분석, 전력시장 새로운 정책, 요금구조변화 등 스마크그리드 기술과 새로운 전력정책에 대한 종합적인 영향 분석이 가능하다. 그리고 앞서 설명했듯이, MPSOPF는 확률적 형태를 띄는 입력값을 시나리오형태로 수용하는 것이 가능하기 때문에, 풍력이나 태양광과 같은 변동성 신재생에너지가 계통안정성에 미치는 종합적인 영향에 대한 보다 사실적인 분석이 가능하다. 또한, MPSOPF는 에너지저장장치(ESS) 모델링이 가능해서, 전체전력계통망 상황과 신재생에너지 등의 확률적 입력값을 고려한 ESS의 최적화 운용계획을 수립을 최적화 해준다. 그래서 이 최적운용계획에 기반한, ESS의 경제성, 계통안정성 개선효과, 변동성 신재생에너지와 연계되었을 떄 시너지효과 등의 분석이 가능하다. 또한 MPSOPF의 목적함수는 발전비용, 예비력비용 등을 포함한 전체 계통운영비용을 최소화하는 발전계획을 수립하는 것이기 때문에 기본적으로 전력시스템 운영비용 분석이 가능하다. 이외에도 MPSOPF는 확장적인 기능을 지원해주기 때문에, 이미 국내전력시장에 도입된 수요자원에 대한 모델링이나, 전기자동차등과 같은 새로운 형태의 소비자 저장장치, 그리고 추후 스마트그리드가 보급되면 나타나게 될 새로운 형태의 전력수요 등에 대한 모델링과 분석이 가능하다.