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Study on Optimal Real Time Pricing Model for Smart Grid in a Power Retailer Market

스마트 그리드 환경의 전력소매시장을 위한 최적의 실시간 가격결정 모형에 대한 연구

  • 문준영 (서울대학교 산업공학과) ;
  • 신기태 (대진대학교 산업경영공학과) ;
  • 박진우 (서울대학교 산업공학과)
  • Received : 2012.04.16
  • Accepted : 2012.05.11
  • Published : 2012.05.31

Abstract

Recently, global warming, energy shortage, and environmental disruption have been serious problems in every nation. It became more and more important to reduce the emission of CO2 and to use of energy efficiently. Smart grid was also introduced using the rapidly developing information technology. It deployed the mutual communication concept between customers and the suppliers in the electricity supply. There were increasing demands to adopt the smart meter and to present incentive for efficient energy usage in many developed countries. The objective of this research was to develop the optimal real time pricing model which maximized the profit of the power retailer and reduced the usage of energy. The simulation study was given to show the usefulness of the model. Simulation considered the customer demand response rate and price elasticity rate. The price elasticity rate was compared in the condition of fixed value according to time and variable value according to the customers. The optimal price model could maximize the profit of the power retailer and reduce the energy usage of the consumers.

최근 지구 온난화와 에너지 고갈 및 환경파괴로 인한 환경 문제에 대하여 세계 각국에서 심각하게 고민하고 있으며, 전기자동차의 상용화를 앞두고 이산화탄소 배출의 저감 및 효율적인 에너지 사용이 중요시 되고 있다. 또한, IT 기술의 발달과 함께 독점적인 전력공급에서 수요자가 참여하는 양방향 커뮤니케이션의 스마트 그리드의 개념이 도입되었다. 주요 국가들에서는 스마트 미터의 보급과 함께 에너지 사용의 효율성 개선을 위하여, 전력 경쟁시장에서 소비자의 수요반응의 활성화를 위한 인센티브의 지급 등의 정책도입이 요구되고 있다. 이에, 본 연구에서는 머지않아 등장할 소매전력시장에서 소비자의 수요반응을 증진하여 소비자의 전기 사용 비용을 절감하며 소매사업자의 이익을 최대화하는 전력 가격결정 모델을 제시하였다. 소비자 수요반응 참여율과 가격 탄성률에 따른 시뮬레이션을 시행하여 수요 반응을 나타내는 소비자 별 탄성률을 모든 소비자가 시간대별 고정 값을 사용하는 것과 소비자 별 탄성률을 예측하는 것을 비교하였다. 이를 통하여 전력 소매 시장에서 소비자의 에너지 사용을 줄이고 소매업자의 이익을 최대화할 수 있음을 밝혔다.

Keywords

References

  1. Albadi, M. H. and El-Saadany, E. F., "Demand response in electricity markets : an overview," IEEE Power Engineering Society General Meeting, pp. 1-5, 2007.
  2. Carrion, M., Arroyo, J. M., and Conejo, A. J., "A Bi-level Stochastic Programming Approach for Retailer Futures Market Trading," IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 24, No. 3, pp. 1446-1456, 2009. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2009.2019777
  3. Farugui, A., Harris, D., and Hledik, R., "Unlocking the C53 billion savings from Smart meters in the EU : How increasing the adoption of dynamic tariffs could make or break the EU's smart grid investment," Energy Policy, 2010. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.06.010
  4. Kim, D.-H., Kim, D.-M., and Kim, J.-O., "Determination of the optimal Incentives and amount of load reduction For a retailer to maximize profits Considering Demand Response Programs," IEEE International Conference On Power and Energy, December 1-3, 2008
  5. Lijesen, M. G., "The real-time price elasticity of electricity," Energy Economics, pp. 249-258, 2007. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2006.08.008
  6. Mohsenian-Rad, A., Wong, V. W. S., Jatskeich, J., and Schober, R., "Optimal and Autonomous Incentive-Based Energy Consumption Scheduling Algorithm for Smart Grid," Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), pp. 1-6, 2010.
  7. Rahimi, F. and Ipakchi, A., "Demand Response as a Market Resource Under the Smart Grid Paradigm," IEEE Transactions on Smart Grid, Vol. 1, No. 1, pp. 82-88, 2010. https://doi.org/10.1109/TSG.2010.2045906
  8. Wang, J., Kennedy S., and Kirtley J., "A New Wholesale Bidding Mechanism for Enhanced Demand Response in Smart Grids," Innovative Smart Grid Technologies, pp. 1-8, 2010.
  9. Yusta, J. M., Ramirez-Rosado, I. J., Dominguez-Navarro, J. A., and Perez-Vidal, J. M., "Optimal electricity price calculation model for retailers in a deregulated market," Electrical Power and Energy Systems, Vol. 27, pp. 437-447, 2005. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2005.03.002