시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.
Distributed energy resources (DERs) are essential for coping with growing multiple energy demands. A microgrid (MG) is a small-scale version of the power system which makes possible the integration of DERs as well as achieving maximum demand-side management utilization. Hence, this study focuses on the analysis of optimal power dispatch considering economic aspects in a multi-carrier microgrid (MCMG) with price-responsive loads. This paper proposes a novel time-based demand-side management in order to reshape the load curve, as well as preventing the excessive use of energy in peak hours. In conventional studies, energy consumption is optimized from the perspective of each infrastructure user without considering the interactions. Here, the interaction of energy system infrastructures is considered in the presence of energy storage systems (ESSs), small-scale energy resources (SSERs), and responsive loads. Simulations are performed using GAMS (General Algebraic modeling system) to model MCMG, which are connected to the electricity, natural gas, and district heat networks for supplying multiple energy demands. Results show that the simultaneous operation of various energy carriers, as well as utilization of price-responsive loads, lead to better MCMG performance and decrease operating costs for smart distribution grids. This model is examined on a typical MCMG, and the effectiveness of the proposed model is proven.
본 논문의 목적은 전력 소비자 입장에서 비용 최소화를 하는 DR(Demand Response)프로그램의 설계이다. 이는 DR자원을 입찰받는 환경에서 시장의 가격을 고려하여 DR자원의 투입량과 그 보상금을 결정하는 것에 초점을 맞추고 있다. 또한 수요 감축이 이루어진 후에 발생하는 수요증가현상(Payback)현상을 고려하였다. payback 현상을 고려하지 않고 DR프로그램을 설계할 경우 당장의 피크를 줄이기 위해 많은 DR자원 투입하는 경우가 있다. 이런 경우 당장의 피크는 없어지지만 추후의 증가하는 수요에 의해 제2의 피크가 발생하거나 비용이 증가하는 현상이 생긴다. 따라서 Payback은 DR프로그램을 실행하는데 있어서 반드시 고려되어야할 중요한 현상이다. 본 논문에서는 몇 가지 payback 모델을 바탕으로 소비자 입장에서 비용 최소화하는 DR프로그램을 구현하였다.
In this study firstly we survey the calculation method and the characteristics of the way of estimating CBL(Customer BaseLine Load) that is important calculation tool for DRP internationally. Also we analyze the power consumption pattern using the 15 minutes load profiles of about 120,000 customers in domestic. Based on this pattern, we provide the CBL calculation method that can be utilized in DRP to save the cost, and analyze the accuracy of the CBL calculation proposed in this paper through the simulation.
한국의 수요자원(Demand Response, DR) 거래시장은 자연재해 또는 예기치 않은 발전소 사고로 인한 전력수급 위기 시 최대수요를 억제하며, 발전소 건설비용 절감 및 운영예비력 확보를 위한 목적으로 운영되고 있다. 수요자원 거래시장에 참여한 수용가는 전력거래소로부터 수요 감축 1시간 전 급전지시를 통보 받으며, 요청된 수요자원 감축을 통하여 기본급과 실적금을 정산 받는다. 본 논문에서는 냉각 시스템과 ESS을 갖춘 수용가가 계시별요금제와 수요자원 거래시장에 동시 참여 시, 최적 운영계획 수립을 위한 DR 에너지관리 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 주위온도 예측오차가 있는 전일 운영 스케줄링과 DR 운영일 리스케줄링의 두 가지 운영 스케줄링으로 구성된다. 전일 운영 스케줄링의 경우, 냉각 시스템, ESS의 운영스케줄링은 과거 주위온도 데이터를 기반으로 생성된 주위온도 시나리오와 불확실한 DR감축 시나리오에 의해 결정된다. 또한 DR 운영일에 대한 리스케줄링은 수용가의 DR 수익과 건물내부 열괘적성이 보장되며 제안된 방법은 혼합정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming, MILP)에 의해 기대 에너지 비용을 최소화한다.
A new intelligent power network (Smart Grid) that grafts some new technologies, such as the extension of the new and reproducible energy, electric motors, and electric storages, onto the regulation of green house gases according to the recent convention on climate changes has been actively promoted. As establishing such an intelligent power network, it is possible to implement a real-time rate system according to the change from the conventional single directional information transmission to the bidirectional information transmission. Such a real-time rate system can provide power during the chip rate hour by avoiding the high rate hour although customers use the same level of power through providing such real-time rate information including power generation costs. In this study, the establishment of an operating system that makes an effective use of the real-time rate system and its operation method are to be proposed.
최근 지속적인 전력 수요 증가와 이에 따른 사회적 비용 및 갈등 해결을 위한 방안으로 수요자원 거래시장(Demand Response Market)의 활성화가 크게 대두되고 있다. 국내의 경우 2014년부터 수요자원 거래시장을 운영 중이나 대규모 수요자원 거래에 집중하고 있다. 하지만, 전력 소비 비중의 증가, 큰 감축 유동성, 항상 활용 가능, 사회 인식 개선 등의 면에서 소규모 전력 소비자의 시장 참여는 성공적인 수요자원 거래시장 운영의 핵심적 요소로 볼 수 있다. 이 논문은 2016년 여름 스마트폰 어플리케이션을 활용하여 5,000명 이상의 소규모 전력 소비자를 대상으로 한 인센티브 기반(incentive-based) 수요반응(Demand Response) 프로그램의 실제 시범운영 결과를 분석하고 그 효과를 검증하며, 이를 통하여 소규모 전력 소비자 대상 수요자원 거래시장의 가능성을 제시한다.
농어촌지역에서 수요응답형교통(demand response transport, DRT)이 정착하기 위해서는 수요부족의 문제가 있는 농어촌버스보다 긍정적 측면이 많아야 된다. 연구는 기존 농어촌버스와 DRT가 혼용 운행되고 있는 지역에서 DRT의 중요도와 실행도(importance- performance analysis, IPA)를 분석하고, 농어촌버스 만족도와의 관계성 분석하기 위해 IPA의 불일치 이론을 적용한다. IPA 결과로 가장 시급한 개선항목은 DRT 운행범위이며 환승위치, 환승시간, 환승거리, 정시도착, 안전운전, 운행시간, 차량수가 개선항목이다. 불일치이론 결과 농어촌버스와 비교하여 DRT 활성화를 위해서는 실행도보다 중요도가 큰 경우, 환승 편리성, 운행 시간 및 범위, 운행차량에 대해 실행도를 높인다. 실행도보다 중요도가 작은 경우 차량청결도, 안전운전, 운영자 친절, 환승요소, 운행요소, 요금은 지속적인 실행도가 유지되도록 한다.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
본 연구에서는 중앙냉방시스템용 모형실험장치를 구성하여 에너지 소비량 및 전력사용요금의 절감을 위한 최적제어방법을 구현하여 실험적 연구를 수행하였다. 최적제어방법으로는 새벽시간의 예냉을 이용한 전력디맨드 응답제어와 외기온도변화를 고려한 외기보상제어방법 등을 고려하였으며, 제어알고리즘은 LabVIEW 프로그램을 이용하여 작성하였으며, 제어 및 모니터링을 통해 최적제어방법과 기존제어방법과의 제어성능을 비교 고찰하였다. 연구결과로서 본 연구에서 제시한 최적제어방법이 기존제어방법에 비해 양호한 응답특성을 나타냈으며, 에너지소비량은 약 9.5%, 전력요금은 약 15.7%를 각각 절감한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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