Multi regional power system transmission storage collaborative planning based on distributed optimization framework

현대적인 전력망은 더 이상 몇몇 대규모 발전소에서 가정과 공장으로 전기가 꾸준히 흐르는 단순한 일방통행 도로가 아닙니다. 그것은 날씨가 공급을 결정하는 복잡한 양방향 네트워크가 되었습니다. 풍력 발전소와 태양광 배열은 바람이 불거나 해가 비칠 때만 전력을 생산하며, 종종 에너지가 가장 필요한 도시에서 멀리 떨어진 외딴 지역에 위치합니다. 이는 근본적인 불일치를 만듭니다. 즉, 에너지는 한 곳에서 한 시점에 사용 가능하지만, 수요는 다른 곳에서 다른 시간에 존재한다는 것입니다. 전등을 계속 켜두기 위해 엔지니어들은 이 이중적인 퍼즐을 풀어야 합니다. 그들은 광활한 거리를 가로질러 전기를 이동시킬 새로운 송전선을 구축해야 하며, 동시에 그 에너지를 나중에 사용하기 위해 거대한 배터리를 설치해야 합니다. 과제는 돈을 낭비하거나 그리드를 취약하게 만들지 않으면서 각각 얼마나 구축하고 어디에 배치할지를 결정하는 것입니다.

산시성 국가전망(State Grid Shanxi Electric Power Company)의 연구진은 이러한 상호 연결된 전력 시스템의 미래를 계획하기 위한 새로운 방법을 개발함으로써 이 퍼즐을 해결했습니다. 그들은 새로운 송전선을 건설하는 것과 에너지 저장 장치를 설치하는 것을 별개의 결정으로 취급하는 대신, 두 가지를 동시에 최적화하는 통합 모델을 만들었습니다. 그들의 접근 방식은 새로운 송전선과 대형 배터리가 종종 같은 역할을 할 수 있다는 점을 인식합니다. 즉, 두 가지 모두 시스템이 재생 에너지의 예측 불가능한 변동을 처리할 수 있게 해줍니다. 서로의 이웃과 조화를 이루면서도 각 지역이 자체적인 계획 문제를 해결할 수 있게 하는 정교한 수학적 프레임워크를 사용하여, 연구진은 이전 방식보다 더 저렴하고 효율적이며 청정 에너지를 더 잘 흡수할 수 있는 그리드를 설계하는 방법을 찾아냈습니다.

연구진은 이 방법을 실제 대규모 국가 그리드의 복잡성을 모방하도록 설계된 네 개 지역 전력 시스템 시뮬레이션에서 테스트했습니다. 이 시스템에서 일부 지역은 풍력 및 태양광 전력이 풍부하지만 인구는 적은 반면, 다른 지역은 중공업과 높은 전력 수요를 가지고 있지만 재생 에너지 생성량은 적습니다. 연구진은 이 새로운 협력적 접근 방식을 세 가지 기존 전략과 비교했습니다: 송전선만 구축하는 방식, 배터리만 설치하는 방식, 그리고 각 지역이 서로 소통하지 않고 독자적으로 계획하는 방식입니다. 결과는 명확했습니다. 송전선과 저장 배터리를 동시에 결정하는 협력적 계획이 가장 좋은 결과를 냈습니다. 이 계획은 다른 전략들에 비해 연간 총 시스템 비용을 수천만 달러 절감했습니다. 구체적으로, 이 새로운 계획은 송전선만 구축했을 때보다 연간 3,650만 위안을 절감했고, 배터리만 구매했을 때보다 4,470만 위안을 절감했으며, 지역들이 독단적으로 행동한 비협력적 접근 방식에 비해서는 무려 8,280만 위안을 절감했습니다.

단순히 돈을 아끼는 것을 넘어, 협력적 계획은 재생 에너지를 사용할 수 있는 능력을 크게 향상시켰습니다. 시뮬레이션에서 이 새로운 방법은 "송전선 전용" 전략보다 4.6%포인트 더 많은 풍력 및 태양광 전력을 수용하고 사용할 수 있었으며, "배터리 전용" 전략보다는 3.55%포인트 더 많은 전력을 수용할 수 있었습니다. 이는 재생 에너지를 낭비하는 것, 즉 '출력 제한(curtailment)'이 경제적 및 환경적 손실이라는 점에서 매우 중요한 차이입니다. 연구진은 적절한 위치에 배터리를 배치하고 이를 연결할 만큼의 충분한 송전선을 구축함으로써, 시스템이 바람과 태양의 일일 변동을 완화할 수 있다는 것을 발견했습니다. 배터리는 전력이 너무 많을 때 충전하고 수요가 높을 때 방전하며, 송전선은 잉여 에너지를 바람이 부는 지역에서 햇빛이 비치는 지역으로, 또는 수요가 낮은 지역에서 높은 지역으로 이동시킵니다. 공간을 통해 에너지를 이동시키고 시간 속에 에너지를 저장하는 이 조합은 훨씬 더 안정적이고 유연한 그리드를 만들어냈습니다.

이 성공 뒤에 숨겨된 기술적 혁신은 단순히 계획 자체에 있는 것이 아니라, 최적의 해답을 찾기 위해 필요한 거대한 수학적 문제를 해결하는 방식에 있었습니다. 국가 전체의 그리드를 계획하는 것은 수백만 개의 변수를 포함합니다: 가능한 모든 새로운 선로의 위치, 모든 잠재적인 배터리 설치 지점, 하루의 모든 시간, 그리고 가능한 모든 날씨 시나리오가 포함됩니다. 이 모든 것을 하나의 컴퓨터 프로그램에서 한꺼번에 해결하는 것은 매우 어렵고 느리며, 종종 모든 지역이 중앙 기관과 자신의 민감한 데이터를 공유해야 하는데 이는 항상 실용적인 것은 아닙니다. 연구진은 '분산 최적화(distributed optimization)'라고 불리는 기법을 사용했습니다. 여러 사람이 거대한 직소 퍼즐을 맞추려고 노력한다고 상상해 보십시오. 한 사람이 모든 조각을 한꺼번에 맞추려고 하는 대신, 퍼즐을 여러 구역으로 나눕니다. 각 사람은 자신의 구역을 작업하되, 조각들이 서로 맞는지 확인하기 위해 이웃의 구역과 맞닿는 경계 부분을 끊임없이 체크합니다.

이 연구에서 전력 시스템의 각 지역은 로컬에서 어디에 선로와 배터리를 구축할지 결정하며 독립적으로 자신의 계획 문제를 해결했습니다. 그러나 그들은 고립되어 작업하지 않았습니다. 그들은 이웃과 연결되는 송전선에 대한 정보만을 교환하여, 들어오고 나가는 총 전력량이 완벽하게 일치하도록 했습니다. 이 방법 덕분에 팀은 계산을 훨씬 빠르게 수행할 수 있었습니다. 전통적인 중앙 집중식 컴퓨터 모델이 해답을 찾는 데 82초 이상 걸린 반면, 지역별 계산을 병렬로 실행하는 새로운 분산 방식은 약 21.5초 만에 완료되었습니다. 이 속도 향상은 매우 중요한데, 이는 그리드 계획자들이 더 많은 시뮬레이션을 실행하여 다양한 시나리오를 테스트함으로써 더 강력하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다. 또한 이 방법은 각 지역이 내부 비용이나 상세한 네트워크 데이터를 중앙 기관에 공개할 필요 없이 필요한 경계 정보만을 공유했기에 각 지역의 프라이버시를 존중했습니다.

이 연구는 단 하나의 도구에만 의존하는 것은 미래에 불충분하다는 것을 확인해주었습니다. 송전선 구축에만 집중하는 계획은 과잉 구축되어 제대로 활용되지 못할 수도 있는 인프라에 너무 많은 비용을 쓰는 경향이 있습니다. 반대로, 배터리에만 의존하는 계획은 모든 잉여 에너지를 국지적으로 저장하려고 하기 때문에, 에너지를 필요한 곳으로 이동시킬 기회를 놓쳐 너무 비싸질 수 있습니다. 지역들이 서로 협력하지 않는 독립적 계획 방식은 지역들이 중복된 자산을 구축하거나 서로를 지원하지 못해 높은 비용과 에너지 낭비를 초래하므로 최악의 결과를 낳습니다. 연구진의 발견은 가장 효율적인 경로가 균형 잡힌 혼합임을 시사합니다. 시뮬레이션된 4개 지역 시스템에서 최적의 계획은 5개의 특정 송전 통로를 130에서 260 메가와트 범위로 확장하는 동시에, 4개 지역 전체에 총 800 메가와트의 전력 용량과 3,200 메가와트시의 에너지 저장 장치를 설치하는 것이었습니다.

이러한 자원의 구체적인 구성은 명확한 패턴을 보여주었습니다. 재생 에너지 출력이 가장 높아 전력을 낭비할 위험이 컸던 지역들이 로컬 저장 장치 추가의 혜택을 가장 많이 받았습니다. 배터리는 버퍼 역할을 하여 생산량이 정점일 때 잉여 에너지를 흡수하고, 해가 진 후 저녁 피크 시간대에 에너지를 방출했습니다. 한편, 새로운 송전선은 안전 밸브 역할을 하여 해당 지역이 잉여 전력을 이웃에게 수출할 수 있게 했습니다. 이러한 조율을 통해 시스템은 "송전선 전용" 계획만큼 거대한 선로를 많이 지을 필요도 없었고, "배터리 전용" 계획만큼 많은 배터리를 설치할 필요도 없었습니다. 그 결과, 총 비용은 최소화되고 신뢰성은 극대화된 시스템이 만들어졌습니다.

연구진은 또한 일반적인 하루 동안 시스템이 어떻게 작동하는지도 살펴보았습니다. 그들은 지역 간의 전력 흐름이 정적이지 않으며, 날씨와 수요에 따라 하루 동안 방향과 크기가 변한다는 것을 발견했습니다. 아침에는 어떤 지역이 상승하는 수요를 충족하기 위해 전력을 수입할 수 있고, 오후에는 태양광 생산이 정점에 달함에 따라 동일한 지역이 이웃에게 전력을 수출하는 상태로 바뀔 수 있습니다. 배터리는 이 과정에서 핵심적인 역할을 수행하며, 그리드에 저렴한 재생 에너지가 가득할 때 충전하고 그리드에 전력이 필요할 때 방전합니다. 배터리의 충전 상태(state of charge), 즉 배터리가 얼마나 차 있는지에 대한 관리도 안전 범위를 유지하도록 세심하게 관리되어 다음 주기를 위한 준비를 마칩니다. 저장 장치와 송전선 사이의 이러한 역동적인 상호작용은 단일 기술로는 달성할 수 없는 수준의 매끄러움으로 재생 에너지의 변동성을 처리할 수 있게 해주었습니다.

이 연구는 협력적 접근 방식이 단순한 이론적 연습이 아니라 현대 전력망이 직면한 과제에 대한 실질적인 해결책임을 결론짓습니다. 분산 최적화 프레임워크를 사용함으로써, 그리드 계획자들은 완벽한 중앙 집중식 계획에 거의 근접한 결과를 얻으면서도 속도, 프라이버시, 확장성이라는 추가적인 이점을 얻을 수 있습니다. 이 방법은 각 지역이 자율성을 유지하면서도 더 효율적이고 탄력적인 전체를 만들기 위해 협력할 수 있게 합니다. 세계가 풍력과 태양광 중심의 미래로 나아감에 따라, 공간을 통한 에너지 이동과 시간 동안의 에너지 저장을 모두 계획하는 능력은 필수적일 것입니다. 이 연구는 이를 수행하는 방법에 대한 명확한 로드맵을 제공하며, 더 저렴하고 깨끗하며 신뢰할 수 있는 그리드의 핵심이 물리적 구성 요소들의 지능적인 조율에 있음을 보여줍니다. 연구 결과는 전력 계획의 미래가 선로냐 배터리냐를 선택하는 문제가 아니라, 재생 에너지 통합이라는 복잡한 퍼즐을 풀기 위해 이들이 어떻게 함께 작동하는지를 이해하는 데 있다는 것을 시사합니다.