Profit-Oriented Planning and Multi-Market Operation Model for Hybrid Energy Storage Systems

기술 요약: 하이브리드 에너지 저장 시스템의 수익 중심 계획 및 다중 시장 운영 모델

문제 제기
변동성 재생에너지원의 증가된 침투도는 전력 시스템의 유연성 강화를 필요로 하여, 독립 에너지 저장 운영자 (ESO) 의 도입을 촉진하고 있습니다. 기존 문헌은 가격 수용자 (price-taker) 저장 시스템의 용량 산정이나 집합된 분산 자원의 운영 조정에 대해 광범위하게 다루고 있으나, 가격 결정자 (price-maker) 역할을 수행하는 하이브리드 에너지 저장 시스템 (HESS) 을 관리하는 ESO 에 대한 용량 계획과 다중 시장 입찰의 공동 최적화에는 공백이 존재합니다. 기존 모델들은 종종 통합 구성 요소의 기술적 이질성을 유지하지 못하며, 다양한 저장 기술을 단일 입찰 주체로 집계하여 개별 운영상의 이점을 가립니다. 또한, 기존 최적화 모델들은 일반적으로 에너지 이송이 저장 장치와 주요 전력망 사이에서만 발생한다고 가정하여, 공존하는 이질적 시스템 간의 내부 에너지 라우팅이 제공하는 운영 유연성을 간과합니다.

방법론
저자들은 두 개의 이질적 저장 시스템 ($s_1$ 및 $s_2$) 을 관리하는 ESO 에 대한 용량 계획 및 다중 시장 운영과 관련된 수익 중심 결정을 공동으로 최적화하기 위한 이중 수준 최적화 프레임워크를 제안합니다.

• 상위 수준 문제 (ULP): ESO 는 가격 결정자로서, 최적 정격 용량 ($E_s$) 을 결정하고 차일드 에너지 - 예비력 시장과 실시간 균형 시장에 가격 - 수량 제안을 제출함으로써 총 수익을 극대화합니다. ULP 는 두 저장 시스템 간의 내부 전력 이송 메커니즘을 명시적으로 모델링하여, 전력망 접근이 제한될 때 조정된 에너지 관리를 가능하게 합니다. 목적 함수는 에너지 차익거래, 예비력 공급, 실시간 균형 조정으로 인한 수익에서 한계 운영 비용과 상각된 투자 비용을 차감한 값을 포함합니다.
• 하위 수준 문제 (LLP): 이들은 시스템 운영자 (SO) 의 시장 청산 과정을 나타냅니다.
  • LLP 1 (차일드): ESO, 풍력 발전기, 가스 발전기로부터 제출된 제안에 기반하여 에너지 및 상/하향 예비력 용량을 공동 최적화하는 비용 최소화 문제입니다. 이는 청산 가격 ($\lambda$) 과 일정을 결정합니다.
  • LLP 2 (실시간): 풍력 예측 편차에 따른 시스템 균형을 회복하기 위해 균형 시장을 청산하는 비용 최소화 문제입니다. 이는 이전에 조달된 차일드 예비력과 새로운 실시간 제안을 활용하며, 배치는 차일드 약속에 의해 엄격하게 제한됩니다.
• 해법 기법: 이중 수준 모델은 균형 제약이 있는 단일 수준 수학적 계획 (MPEC) 으로 재형성됩니다. 내생적 가격과 수량의 곱과 같은 비볼록성과 이차항을 처리하기 위해, 저자들은 Big-M 재형성과 McCormick envelopes를 사용하여 문제를 혼합 정수 선형 계획 (MILP) 으로 선형화합니다. 결과적으로 생성된 대규모 MILP 로 인해 벤더스 분해 알고리즘이 활용됩니다. 이 접근법은 장기 투자 변수 (용량) 를 단기 운영 의사결정에서 분리하여, 각 전형적인 날에 대한 고유한 최적성 절단 (optimality cuts) 을 생성함으로써 정보를 보존하고 수렴을 가속화합니다.

주요 기여

1. 가격 결정자 HESS 를 위한 이중 수준 프레임워크: 본 논문은 두 개의 이질적 저장 시스템에 대한 용량 계획과 차일드 및 실시간 시장 참여를 공동 최적화하는 새로운 프레임워크를 제안하며, 시장 청산 가격에 영향을 미치는 가격 결정자로서 ESO 를 명시적으로 모델링합니다.
2. 시스템 차별화 입찰 전략: 저장 장치를 집계하는 모델과 달리, 이 프레임워크는 ESO 가 시장별 기술별 독립적인 가격 - 수량 제안을 제출할 수 있도록 합니다. 이는 고에너지 밀도 대 고전력 밀도와 같은 다양한 저장의 보완적 특성을 활용하여 시장 참여를 맞춤화합니다.
3. 명시적 내부 전력 송전 모델링: 이 모델은 이질적 저장 시스템 간의 전력 이송 메커니즘을 공식화합니다. 이는 전력망 교환 용량이 제한될 때 시장 참여와 수익성을 유지하기 위한 중요한 완충 역할을 제공하는 조정된 내부 에너지 관리를 가능하게 합니다.

결과
호주 국가 전력 시장 (차일드) 과 캐나다 AESO(풍력) 의 데이터를 활용한 수치 실험은 다음과 같은 결과를 보여줍니다.

• 최적 용량 할당: 이 모델은 혼합 투자 포트폴리오를 결정하는데, 높은 전력 - 용량 비율을 가진 시스템 ($s_2$) 은 변동성이 큰 가격 구간에서 신속하고 대량의 이송을 통해 차익거래 수익을 확보하도록 설계됩니다. 반면, 낮은 전력 - 용량 비율을 가진 시스템 ($s_1$) 은 차일드 시장에서 기저 예비력 마진을 제공하는 데 특화되도록 최적화됩니다.
• 시장 영향: 가격 결정자로서 ESO 는 전략적으로 시장 균형을 이동시킵니다. 방전 시에는 한계 가스 발전기로부터 시장 점유율을 확보하기 위해 우량 순서 (merit order) 에 용량을 삽입하되, 더 낮은 가격대를 유발하지 않도록 합니다. 충전 시에는 더 저렴한 발전기의 용량을 소진하도록 전략적으로 입찰하여, 한계 청산 가격을 상승시킬 더 비싼 장치의 가동을 피합니다.
• 수익 분배: 차일드 시장은 주요 수익원이 됩니다. 고전력 시스템 ($s_2$) 은 특히 에너지 차익거래에서 공동 운영 수익의 대부분을 창출하는 반면, 저전력 시스템 ($s_1$) 은 예비력 수익에 크게 기여합니다. 실시간 시장 수익은 일반적으로 음수인데, 이는 ESO 가 실시간 가격이 차일드 가격보다 낮을 때 풍력 예측 편차를 균형 맞추기 위해 실시간으로 충전하는 경향이 있기 때문입니다.
• 내부 송전 가치: 전력망 접근이 제한된 (혼잡) 시나리오 하에서는 내부 전력 송전이 활성화됩니다. 이 메커니즘은 운영자가 하이브리드 시스템 내에서 전력을 재배분하여 전력망 제약을 완화하고 최적 용량 계획 결정에 영향을 미칠 수 있게 합니다.

의의
본 논문은 해당 프레임워크가 HESS 에 차별화된 입찰 전략과 시장 참여 유연성을 제공하여 전반적인 수익성을 향상시킨다고 주장합니다. 기술적 이질성을 유지하고 내부 조정을 모델링함으로써, 이 연구는 저장 시스템을 통합된 가격 결정 주체로 취급하는 것이 이를 집계하거나 가격 수용자로 취급하는 것보다 더 효과적인 전략적 계획을 가능하게 함을 입증합니다. 결과는 이질적 시스템에 대한 독립적 의사결정 변수의 필요성을 검증하고, 물리적 전력망 제약 하에서 시장 참여를 유지하기 위한 내부 조정의 가치를 강조합니다. 저자들은 향후 연구에서 재생에너지 발전 및 부하 예측 불확실성의 영향, 상세한 열화 모델, 그리고 다중 운영자 시장 균형을 조사할 것이라고 언급합니다.