Optimal Grid Connection Capacity of a Hybrid Renewable Microgrid: An Energy Management and Economic Optimisation Model
본 논문은 하이브리드 재생 에너지 마이크로그리드의 최적의 그리드 연결 용량을 결정하기 위한 에너지 관리 및 경제적 최적화 모델을 제시하며, 수입, 백업 발전 및 저장 비용 사이의 균형을 맞추는 우선순위 기반 알고리즘을 통해 다양한 부하 시나리오 전반에서 균등화 비용을 2.8% 성공적으로 절감하였다.
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햇빛과 바람을 이용해 스스로 전기를 생산하고, 남는 전력은 거대한 배터리에 저장하며, 흐리고 바람 없는 날을 대비해 가스 발전기를 대기 상태로 두는 작고 독립적인 이웃 마을을 상상해 보십시오. 이것이 바로 마이크로그리드입니다. 과거에 엔지니어들은 도시의 주 전력망으로부터 전력을 얼마나 끌어와야 할지, 혹은 얼마나 다시 보낼 수 있을지를 추측하여 이러한 시스템을 설계했습니다. 그들은 종-종 최악의 상황을 가정한 수치에 근거해 전력망과의 연결 규모를 결정했는데, 이는 결과적으로 대부분 사용되지 않는 크고 비싼 케이블에 비용을 지불하게 만드는 결과를 초래했습니다. 하지만 전력 시장은 변하고 있습니다. 전력을 사고파는 가격은 매 시간 변동하며, 연결 상태를 유지하는 비용은 실제 전력이 얼마나 흐르는지와 관계없이 지불해야 하는 고정 비용입니다. 이제 연구자들이 던지는 질문은 단순하지만 어렵습니다. 전체 시스템을 가장 저렴하게 운영하면서도 누구도 전력 부족을 겪지 않게 만드는, 주 전력망과의 정확한 연결 규모는 얼마인가 하는 것입니다.
우크라이나의 한 연구팀은 특정 유형의 하이브리드 마이크로그리드를 대상으로 이 질문에 답하기 위해 컴퓨터 모델을 구축했습니다. 그들은 단순히 태양광 패널이나 풍력 터빈이 얼마나 많은 전력을 생산할 수 있는지만을 본 것이 아니라, 모든 가능한 비용과 모든 가능한 이익을 저울질하는 상세한 경제적 시뮬레이션을 만들었습니다. 이 시스템에는 60킬로와트급 태양광 어레이, 20킬로와트급 풍력 터빈, 40킬로와트급 예비 가스 발전기, 그리고 200킬로와트시의 에너지를 저장할 수 있는 배터리 시스템이 포함됩니다. 또한 모델은 매우 중요한 현실, 즉 모든 전력 사용자가 동일하지 않다는 점을 고려합니다. 병원이나 보안 시스템과 같은 부하(load)는 필수적이어서 절대 전력이 끊겨서는 안 되지만, 가로등이나 사무실 난방과 같은 부하는 필요에 따라 중단될 수 있습니다. 연구진은 전력 부족에 대해 재정적 페널티를 부여함으로써, 정전의 비용을 연료 가격처럼 계산 가능한 실질적인 숫자로 방정식에 포함시켰습니다.
이 연구의 핵심은 햇빛이 비치지 않고 바람이 불지 않을 때 어디서 전기를 가져올지 결정하는 새로운 방식입니다. 모델은 단순히 백업 가스 발전기를 켜는 대신, 발전기를 가동하는 데 드는 연료 비용과 주 전력망에서 전기를 구매하는 현재 가격을 비교합니다. 만약 그리드 가격이 가스 비용보다 낮으면 시스템은 전력을 구매합니다. 만약 가스가 더 저렴하다면 가스 발전기를 가동합니다. 이 결정은 매 시간 발생하며, 변화하는 시장에 반응합니다. 그 후 모델은 아주 작은 전선부터 시스템이 수출할 수 있는 최대 전력을 감당할 수 있는 거대한 케이블에 이르기까지, 주 전력망과의 연결 크기를 다양하게 설정하여 수천 번의 시뮬레이션을 실행합니다. 각 크기에 대해 모델은 연료비, 배터리 마모 비용, 연결 자체에 대한 수수료, 그리고 고객에게 전달되지 못한 전력에 대한 페널티를 포함한 총 일일 비용을 산출합니다.
시뮬레이션 결과는 명확한 패턴을 보여줍니다. 마이크로그리드의 총 전력 수요가 증가함에 따라 주 전력망과의 연결 최적 규모도 커지지만, 이는 직선적인 형태를 띠지 않습니다. 40킬로와트의 적은 부하를 기준으로 할 때, 가장 경제적인 연결 규모는 18킬로와트 미만으로 놀라울 정도로 작았습니다. 부하가 200킬로와트로 늘어나면 최적의 연결 규모는 시스템이 물리적으로 수출할 수 있는 최대 전력인 170킬로와트로 증가합니다. 그러나 최적의 연결 규모를 찾는 데 따른 재정적 이득은 시스템이 커질수록 감소합니다. 가장 작은 부하 시나리오에서는 연결 규모를 최적화함으로써 총 일일 비용을 거의 3% 절감할 수 있었습니다. 반면 부하가 더 큰 경우에는, 높은 수요를 충족하기 위해 이미 큰 연결 규모를 사용해야 했기 때문에 절감 폭이 1% 미만으로 떨어졌습니다.
결정적으로, 연구는 부하가 너무 커져서 240킬로와트에 도달하면 시스템이 한계에 부착한다는 것을 발견했습니다. 가장 큰 연결 규모를 갖추더라도 태양광, 풍력, 배터리 및 발전기에서 사용 가능한 전력으로는 수요를 충족할 수 없습니다. 이 시나리오에서 모델은 시스템이 필연적으로 하루에 64킬로와트시의 전력을 공급하지 못하게 될 것이며, 이는 전력 손실에 대한 재정적 페널티를 유발할 것임을 보여줍니다. 이는 이는 추가적인 발전 설비나 저장 장치 없이는 시스템이 성장할 수 있는 한계가 있음을 나타냅니다. 또한 연구진은 현재 모델의 한계점으로, 배터리가 남는 전력이 있을 때 채우고 부족할 때 비우는 단순한 규칙에 의해 관리된다는 점을 언급했습니다. 이는 나중에 하루 중 전력 가격이 떨어질 것을 예측하여 대비하는 '미래 예측형' 관리를 하지 못함을 의미합니다. 즉, 시스템이 미래의 전력 가격을 예측할 수 있다면 배터리를 지금보다 더 효율적으로 사용할 수 있을 것입니다.
궁극적으로, 이 연구는 엔지니어와 기획자들에게 실용적인 도구를 제공합니다. 주 전력망과의 연결을 고정된 추측값이 아닌 유연한 변수로 취급함으로써 실질적인 비용 절감을 이끌어낼 수 있음을 입증합니다. 수입 전력의 가격과 국지적 발전 및 저장의 비용을 비교하고, 전력 공급 중단에 따른 실제 비용까지 고려함으로써, 모델은 연결 규모의 '스위트 스포트(최적 지점)'를 찾아냅니다. 이러한 접근 방식은 마이크로그리드가 가장 중요한 사용자들에게 신뢰성을 유지하면서도, 실제 필요보다 너무 큰 연결 규모에 비용을 지불하는 낭비를 피할 수 있게 합니다. 이 연구는 비록 절감액이 백분율 측면에서는 작아 보일 수 있지만, 그것이 자원의 더 효율적인 사용을 의미하며, 전선, 배터리, 발전기가 얽힌 복잡한 시스템 속에서도 올바른 경제적 계산이 측정 가능한 차이를 만들어낼 수 있음을 증명합니다.
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