• 에너지공학
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• 제26권2호
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• pp.99-120
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• 2017

한국지역난방공사 SS지사에서는 시설용량 전기 99MW, 열 98Gcal/h 규모의 열병합(Combined Heat & Power) 발전소를 구역전기사업으로 운영하고 있다. 이 지역은 경기불황과 수요감소로 하절기 6~9월 사이에 잉여열 처리문제가 발생하여 발전기를 가동하기 곤란한 상황이므로 경제성 있는 에너지 신사업모델 개발이 절실하다. 본 연구에서는 이곳의 실제 운영자료를 기반으로 신재생 에너지 하이브리드 시스템을 도입하여 최적화 운영모델을 개발하고자 한다. 특히 신재생에너지 중에서도 입지제약이 작고 열과 전기를 동시에 생산할 수 있는 연료전지(Fuel Cell)발전과 대표적인 신재생에너지인 태양광(Photovoltaic)발전과 심야발전시 전력을 저장하여 주간에 전력을 방출 할 수 있는 ESS(Energy Storage System)의 조합을 검토하였다. 이에 따른 최적화 모델 선정은 HOMER(Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) 프로그램을 활용하였다. 경제성 분석을 수행한 결과, 순 현재비용(NPC) 측면에서는 기존의 99MW 열병합발전이 가장 경제적이지만 신재생에너지를 사용하여 발생되는 탄소배출권 거래와 REC(Renewable Energy Certificate) 거래를 포함한 측면에서는 99MW의 CHP와 5MW의 연료전지, 521kW의 태양광을 하이브리드 시켜서 전력과 열을 공급하는 것이 99MW의 CHP 열병합발전만으로 전력과 열을 공급하는 것보다 최대 2,475억원 경제적인 것으로 나타났다. 구역전기사업에서 최적화 공정모델로 연료전지와 신재생에너지 하이브리드 시스템을 도입함으로써 경제성을 개선시킬 수 있는 결과를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.312-321
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• 2018

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.

• 전기학회논문지
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• 제62권10호
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• pp.1390-1396
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• 2013

The paper estimated the reasonable market price of lead-acid battery energy storage system (BESS) intended for demand management of electricity customers. As time-of-use (TOU) tariffs have extended to a larger number of customers and gaps in the peak and off-peak rates have gradually risen, deployment of BESS has been highly needed. However, immature engineering techniques, lack of field experiences and high initial investment cost have been barriers to opening up ESS markets. This paper assessed electricity cost that BESS operation could save for customers and, based on the possible cost savings, estimated reasonable prices at which BESSs could become a more prospective option for demand management of customers. Battery scheduling was optimized to maximize the electricity cost savings that BESS would possibly achieve under TOU tariffs conditions. Basic economic factors such as payback period and return on investment were calculated to determine reasonable market prices. Actual load data of 12 industrial customers were used for case studies.