1. 서 론

국내 신재생에너지원의 설비용량은 지속적으로 증가해오고 있으며, 탄소감축 목표 상향으로 인해 이러한 추세는 더욱 가속화될 것으로 전망된다. 2022년 기준, 신재생에너지원의 발전량은 약 54.5TWh로 20년 전과 비교하여 약 7.9배 증가하였다 ^[1]. 탄소중립기본법에 의거한 “제1차 탄소중립·녹생성장 계획”에 따르면, 2030년의 신재생에너지원의 비중은 21.6%+α, 그리고 원자력발전원의 비중은 32.4%로 제시되고 있다 ^[2]. 이처럼 탄소중립 정책 기조에 따라 신재생에너지원의 확산은 필수 불가결한 것으로 보인다.

국제에너지기구(IEA, International Energy Agency)는 태양광 발전원과 풍력 발전원의 비중을 6단계로 구분하여 계통에 미칠 수 있는 영향들을 제시하였다 ^[3]. 현재 한국은 변동성 자원(VRE, Variable Renewable Energy)들에 의해 계통운영이 직접적인 영향을 받는 단계로 분류된다 ^[3]. 실제로 한국은 재생에너지 초과 발전량에 의한 출력제어 지시가 내려지고 있다 ^[4]. 또한, 재생에너지 밀집 지역을 대상으로 전기설비 고장 예방 및 계통 안정성 제고 등을 위한 별도의 운영 대책이 마련되기도 하였다 ^[5].

한편, 마이크로그리드(MG, Microgrid)는 부하와 분산에너지자원(DER, Distributed Energy Resource)들이 제어 시스템과 연계되어 하나의 유틸리티로 구성된 구역으로, 신재생에너지원의 증가로 인해 전력계통에 발생할 수 있는 문제들을 일부 해결할 수 있다 ^[6]. 마이크로그리드는 계통 연계형(Grid connected)과 계통 분리형(Islanded)으로 구분되며, 형태에 따라 제공할 수 있는 기능이 다르다 ^[7]. 마이크로그리드는 기본적으로 계통 수용성 증대, 내부 고객들에게 계통 안정성 및 복원력을 제공할 수 있다. 추가적으로, 계통 연계형 마이크로그리드는 전력계통에 주파수 조정, 전력 평활화, 부하추종, 전압지원, 망건설 회피 등의 서비스를 제공하여 안정적인 계통운영에 기여할 수 있다 ^[8]. 위와 같은 마이크로그리드의 특성으로 인해 최근 에너지 다소비 구역인 산업단지의 마이크로그리드화가 많은 관심을 끌고 있으며, 계통 분산화의 대안으로도 제시되고 있다 ^[9].

2010년 한국의 산업단지들은 국내 판매 전력량의 약 30%를 소비하였다 ^[10]. 이후 산업단지는 전국적으로 확산되어 개소와 생산 규모가 지속적으로 증가해오고 있다 ^[11]. 대다수의 선진국에서도 산업단지에 의해 창출되는 경제적 파급효과 및 고용창출을 기반으로 성장해왔으며, 현재는 개발도상국들 또한 이와 같은 효과를 누리고자 산업단지들을 확장하고 있다 ^[12]. 세계의 경제성장을 견인한 산업단지는 친환경적이고 지속가능한 경제발전을 위해 생태산업단지(EIP, Eco-Industrial Park)으로의 전환 필요성이 대두되었다 ^[13]. 초기의 생태산업단지에서는 바이오 연료 기반의 에너지 순환의 필요성을 강조되었고, 현재는 세계적인 온실가스 감축 정책 기조를 고려하여 재생에너지 통합형 생태산업단지로의 전환이 중점이다 ^[14]. 국내에서는 “스마트그린 산업단지”가 에너지자립 및 친환경화를 추진하는 산업단지로서 정책 기조를 이행하고 있으며, 해당 산업단지 내 최적화된 자원 및 에너지 사용 플랫폼 구축 방안으로 마이크로그리드화의 필요성을 강조하고 있다 ^[15].

본 연구에서는 앞의 내용을 근거로, 마이크로그리드가 상위계통과의 능동적 운영이 가능한 상황을 고려하여 에너지 다소비 구역 기반의 계통 연계형 지역단위 마이크로그리드를 분석대상으로 설정하였다. 이와 같은 마이크로그리드는 태양광·풍력발전기, 에너지저장장치 등 다양한 자원에 대한 투자를 통해 전력 다소비 주체에게 총 비용 절감 효과를 제공할 수 있다. 마이크로그리드는 계통 전체를 대상으로 계획 및 운영 상 편익을 제공할 수도 있지만, 본 연구에서는 전력 다소비 주체 대상의 비용 측면의 편익만을 고려하였다. 한편, 이후 2장에서는 4가지의 연계선로 조류 계약들을 제안하였고, 3장에서는 제안 계약유형별 최적설비 구성 및 비용을 산출하는 방법론을 제시한다. 마지막으로, 4장과 5장에서는 사례연구 기반의 분석결과 및 결론을 제시한다.

2. 마이크로그리드 연계선로 조류 계약 정의

본 장에서는 계통의 지역단위 에너지 자급자족 시스템 구축을 위한 마이크로그리드 도입 활성화를 고려하여 그림 1과 같이 마이크로그리드와 상위계통 간 연계선로 조류 계약유형을 정의하였다.

상위계통과의 계약유형에 따라 마이크로그리드 운영자는 최적의 설비의 투자계획을 수립하고 운영전략을 세운다. 상위계통과의 연계선로 조류에 대한 계약 형태는 마이크로그리드 내 전기설비구성과 비용에 영향을 미치기에 매우 중요한 요인이다. 이에 따라, 본 연구에서는 에너지자립, 안정적인 수급균형 관리 등을 목표로 마이크로그리드와 상위계통이 연계할 수 있는 다양한 경우들을 고려하여 표 1과 같이 총 4가지 유형의 연계선로 조류 계약을 제안하였다.

4가지 유형 중 완전 에너지자립 계약은 상위계통과 독립되어 시간에 관계없이 연계선로 내 조류가 0이 되어 선로혼잡 해소에 상당 부분 기여할 수 있는 이점을 가진다. 그러나 현실에서 구현되기 위해서는 많은 설비투자가 필요할 것으로 예상된다.

피크 부하율 목표 기반 계약은 상위계통의 안정적인 수급균형 관리를 목적으로 시간에 관계없이 연계선로 내 조류를 일정 수준 이하로 제한하게 된다. 예를 들어, 연계선로 용량이 10MW인 마이크로그리드가 상위계통과 피크 부하율을 80%로 계약한 경우, 해당 마이크로그리드가 상위계통으로부터 전력을 공급받을 수 있는 최대치는 8MW가 된다. 이와 같은 계약 형태는 연계선로 내 조류를 일정 수준 이하로 제한하고 있기에 선로 혼잡 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

변동성 관리 기반 계약은 피크 부하율 목표 기반 계약과 동일하게 상위계통의 안정적인 수급균형 관리를 목적으로 한다. 이때 시간 t와 t+1 사이의 조류 변화량을 일정 수준 이하로 제한하여 시간에 따른 연계선로 내 조류 변동성을 관리하게 된다. 예를 들어, 마이크로그리드가 상위계통과 변동성 수준을 ±5%로 계약한 경우, 시간 t의 연계선로 조류가 8MW면, 시간 t+1에 해당 마이크로그리드가 상위계통으로부터 공급받을 수 있는 최소 및 최대 전력은 각각 7.6MW(-5%: -0.4MW), 8.4(+5%: +0.4MW)가 된다. 이러한 계약의 경우, 마이크로그리드가 야기하는 부하 변동성을 최소화하여 상위계통의 증감발 예비력 확보량 절감에는 상당한 기여를 할 수 있을 것으로 기대되나, 자유로운 전력구매량 조정을 방해하여 선로 혼잡 해소에는 기여하기 어려울 것으로 예상된다. 또한, 마이크로그리드 내 변동성 자원의 영향을 자체적으로 제한하는 것이기에 완전 에너지자립 유형을 제외한 다른 계약유형보다 많은 제어설비 투자가 필요할 것으로 예상된다.

마지막으로 자유계약은 시간에 관계없이 마이크로그리드의 상황에 따라 상위계통에서 자유롭게 전력을 공급받는 계약형태를 의미한다. 상위계통으로부터의 전력공급에 제약이 없기에 설비투자는 적을 수 있으나, 마이크로그리드의 상위계통 무임승차와 관련한 문제가 발생할 수 있다.

3. 계약유형별 최적설비 구성 및 비용산출 방법론

본 장에서는 앞선 장에서 정의한 연계선로 계약유형에 대한 최적설비구성 및 비용산출 방법론을 제안하고자 하며, 그림 2는 이에 대한 개략도를 보여준다.

일반적으로 마이크로그리드의 최적설비구성 알고리즘은 자체 수급균형을 만족시키는 동시에 구성 설비들의 투자 및 운영비용을 최소화하기 위한 목적을 가진다. 이에 대한 연구들은 Grey Wolf 알고리즘, 유전 알고리즘(GA, Genetic Algorithm), 군집 최적화(PSO, Particle Swarm Optimization) 알고리즘 등 다양한 방법을 통해 진행되었다 ^[16], ^[17]. 다만, 본 연구에서는 최적화 기법 중 하나인 혼합 정수 선형 계획법(MILP, Mixed Integer Linear Programming)를 통해 최적설비구성 알고리즘을 모델링하였다 ^[18], ^[19]. MILP는 정수 변수와 선형 모델에 대한 최적화를 수행하는 기법이며, 본 제안연구의 특성상 자원들의 투자용량을 정수 결정변수로 고려했고, 목적함수 및 제약조건들이 선형수식이기에 최적화 기법 중 MILP를 선정하였다. 특히, 기존 연구들은 모델링 과정에서 마이크로그리드와 상위계통 간 연계선로 조류 제약을 고려하지 않았으나 본 연구에서는 최적설비구성 도출과정에서 앞서 제안한 4가지 계약유형을 반영하였다. 이때, 마이크로그리드 내 배치 가능한 설비 유형으로는 인버터 기반 발전원, 에너지저장장치, 에너지저장장치-전력변환장치(PCS, Power Conversion System) 를 선정하였으며, 연계선로를 통해 상위계통으로부터 전력을 구매하는 경우도 고려하였다.

기존 연구들에서 제안된 마이크로그리드 최적설비구성 알고리즘의 경우, 단순히 자원들의 용량 대비 이용률만을 고려하는 것이 아니라 마이크로그리드 내 설비들의 구성요소를 상세하게 모델링하였다. 본 연구에서도 이를 기반으로 개별자원들의 특성을 고려하여 식 (1-28)과 같은 목적함수 및 제약조건들을 구성하였다. 식 (1-6)은 목적함수로 개별자원들의 자본지출(CAPEX, Capital Expenditures), 운영지출(OPEX, Operating Expenditures), 기타비용과 상위계통으로부터 전력구매 비용의 총합을 최소화하는 해를 찾는 것을 의미한다. 이때, 개별자원에 대한 자본지출은 경제적수명으로 나누어 연가화한 연간비용을 적용하였다. 기타비용 중 토지비용의 경우, 개별자원의 설비 설치에 필요한 토지면적과 설치 대상지역의 토지비용을 활용하여 총액을 산출하고, 연간비용으로 환산하여 적용하였다. 기타비용 중 이자비용은 원리금균등상환을 가정하고 경제적수명을 기반으로 도출한 저당상수를 활용하여 매년 원리금을 산출한 뒤, 원리금에서 원금을 제외한 이자를 계산하여 반영하였다.

$PV_{cost}:$ 태양광 발전기 총 투자비용 [원]

$WT_{cost}:$ 풍력 발전기 총 투자비용 [원]

$BESS_{cost}:$ 에너지저장장치 발전기 총 투자비용 [원]

$PCS_{cost}:$ 에너지저장장치-PCS 총 투자비용 [원]

$\lambda_{PG}^{b}:$ 기본요금 [원/kWh]

$P_{PG}^{b}:$ 계약전력 [kW]

$\lambda_{PG}(t):$ $t$시간에 대한 전력량 요금 [원/kWh]

$P_{PG}(t):$ $t$시간에 대한 전력구매량 [kWh]

$N_{PV}:$ 태양광 발전기 설비용량 [kW]

$PV_{ii}:$ 태양광 발전기 CAPEX [원/kW/year]

$PV_{om}:$ 태양광 발전기 OPEX [원/kW/year]

$PV_{land}:$ 태양광 발전기 토지비용 [원/kW/year]

$PV_{interest}:$ 태양광 발전기 이자비용 [원/kW/year]

$N_{WT}:$ 풍력발전기 설비용량 [kW]

$WT_{ii}:$ 풍력발전기 CAPEX [원/kW/year]

$WT_{om}:$ 풍력발전기 OPEX [원/kW/year]

$WT_{land}:$ 풍력발전기 토지비용 [원/kW/year]

$WT_{interest}:$ 풍력발전기 이자비용 [원/kW/year]

$N_{BESS}:$ 에너지저장장치 설비용량 [kWh]

$BESS_{ii}:$ 에너지저장장치 CAPEX [원/kW/year]

$BESS_{om}:$ 에너지저장장치 OPEX [원/kWh/year]

$BESS_{land}:$ 에너지저장장치 토지비용 [원/kW/year]

$BESS_{interest}:1$ 에너지저장장치 이자비용 [원/kW/year]

$E_{tcf}^{bt}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치의 capacity fade [kWh]

$T:$ 시간 집합 내 마지막 $t$, for $t=1,\: ...,\: T$

$BESS_{rep}:$ 에너지저장장치 교체비용 [원/kWh/year]

$N_{PCS}:$ 에너지저장장치-PCS 설비용량 [kW]

$PCS_{ii}:$ 에너지저장장치-PCS CAPEX [원/kW/year]

$PCS_{om}:$ 에너지저장장치-PCS OPEX [원/kW/year]

$PCS_{land}:$ 에너지저장장치-PCS 토지비용 [원/kW/year]

$PCS_{interest}:$ 에너지저장장치-PCS 이자비용 [원/kW/year]

식(7-8)은 인버터 기반 발전원 관련 수식이며, 본 연구에서는 태양광 및 풍력발전기를 고려하였다. 이때, 태양광 발전기의 출력을 산출하기 위해 발전 효율, 모듈 면적, 일사량, 온도를 고려하였으며 ^[16], 풍력 발전기의 경우 cut-in, cut-out, 정격 풍속을 고려하였다 ^[18].

$P_{PV}(t):$ 태양광 발전기의 출력 [kWh]

$n_{PV}:$ 태양광 발전기의 발전 효율 [%]

$PV_{A}:$ 태양광 발전기의 모듈 면적 [$m^{2}$]

$G(t):$ $t$시간에 대한 일사량 [kWh/$m^{2}$]

$T_{a}(t):$ $t$시간에 대한 온도 [℃]

$P_{WT}(t):$ 풍력발전기의 출력 [kWh]

$v(t):$ $t$시간에 대한 풍속 [m/s]

$v_{c\in}:$ 풍력발전기의 cut-in 풍속 [m/s]

$v_{co}:$ 풍력발전기의 cut-out 풍속 [m/s]

$v_{r}:$ 풍력발전기의 정격 풍속 [m/s]

식(9)는 에너지저장장치의 시간대별 에너지 변화 관련 수식이다.

$E_{BESS}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치 내 에너지양 [kWh]

$P_{BESS}^{C}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치의 충전량 [kWh]

$P_{BESS}^{C}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치의 충전량 [kWh]

$P_{BESS}^{D}(t):$ $t$시간에 에너지저장장치의 방전량 [kWh]

$\eta_{BESS}^{D}:$ 에너지저장장치의 방전효율 [%]

식(10)은 시간에 따른 에너지저장장치의 capacity fade 관련 수식이다.

$E_{BESS}^{tcf}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치의 fade 양 [kWh]

$Z_{BESS}:$ 에너지저장장치의 성능감소율 [%]

식(11-12)는 에너지저장장치의 최대/최소 State of the Charge (SoC) 관련 수식이다.

$So C_{\min}:$ 최소 SoC [%]

$So C_{\max}:$ 최대 SoC [%]

식(13-14)는 에너지저장장치의 설비용량을 고려한 최대 충방전 가능량 산출 관련 수식이다.

$P_{BESS}:$ 에너지저장장치의 시간당 최대 충방전 가능율 [%]

식(15-17)은 에너지저장장치-PCS의 필요 설비용량 및 충방전량 산출 관련 수식이다.

$P_{PCS}^{C}(t):$ $t$시간에 대한 에너지저장장치-PCS의 충전량 [kWh]

$P_{PCS}^{D}(t):$ $t$시간에 대한 PS의 방전량 [kWh]

$\eta_{PCS}^{C}:$ 에너지저장장치-PCS의 충전효율 [%]

$\eta_{PCS}^{D}:$ 에너지저장장치-PCS의 방전효율 [%]

식(19-20)은 마이크로그리드 내 수급균형 관련 수식으로 다음과 같다.

$P_{L}(t):$ $t$시간에 대한 마이크로그리드 부하량 [kWh]

특히, 상위계통과 마이크로그리드 간의 계약유형에 따라 연계선로 내 조류 허용량이 달라지기 때문에 이를 제약조건으로 고려하였다. 본 연구에서 제안한 계약유형에 대해 구성한 제약조건은 다음과 같다. 식(21)은 완전 에너지자립 계약 시 적용되며, 식(22)는 피크 부하율 목표 관리 계약 시 적용된다. 식(23-24)는 변동성 관리 기반 계약 시 적용되며, 식(25)는 자유계약 시 적용된다.

$l_{\max}:$ 연계선로의 최대 용량 [kW]

$l_{peak}:$ 연계선로에 대한 피크 부하율 계약 수준 [%]

$\chi :$ 연계선로에 대한 변동성 계약 수준 [%]

또한, 본 연구에서는 식(1-25)의 최적화 수식뿐 아니라 목표 에너지자립율도 고려하고 있으며, 식(26-28)은 관련 수식을 나타낸다.

$EIR(t):$ 시간 $t$에 대한 에너지자립율

$w(t):$ 시간 $t$에 대한 부하 가중치

$EIR_{target}:$ 목표 에너지자립율

4. 사례연구

본 장에서는 앞선 장에서 제시한 최적설비구성 및 비용산출 방법론을 활용한 사례연구를 수행하였다. 이때, 에너지 다소비 구역의 실제 부하 프로파일, 대상 지역의 기상관측데이터, 마이크로그리드 내 설비 관련 파라미터 등을 입력 데이터로 사용하였으며, Python 환경에서 MILP 기반 최적화 알고리즘을 수행하여 최종적으로 계약유형별 최적설비구성을 도출하였다.

5. 결 론

본 연구에서는 전력부문의 탈탄소화로 계통에 야기되는 문제해결 및 지역단위 에너지 자급자족 시스템 구축을 위해, 상위계통과의 능동적 운영을 바탕으로 전력 다소비 주체에게 비용 측면의 편익을 제공할 수 있는 계통 연계형 마이크로그리드의 연계선로 계약유형들을 제안하였다. 또한, 최적화 이론 및 계약유형별 특성들을 고려하여 인버터 기반 발전원, 에너지저장장치, 에너지저장장치-PCS를 대상으로하는 계약유형별 최적설비 구성 및 비용산출 방법론을 정식화하였다. 이후 사례연구를 통해 제안 방법론과 실제 부하 및 기상관측데이터, 설비 관련 기술 및 비용 파라미터 등 다양한 데이터를 활용하여 계약유형별 최적설비 구성 변화를 분석하였다. 분석결과, 연계선로 계약유형에 따라 최적설비 구성이 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 상위계통의 예비력 확보량 절감 등을 위해 하위계통의 변동성을 제한할 경우 많은 용량의 제어설비 투자가 필요한 것을 확인하였다. 또한, 목표 에너지자립율에 따른 설비투자 변화 분석을 통해 에너지자립율이 증가함에 따라 제어설비 비중이 점차 증가하는 것도 확인하였다. 본 연구에서 제공하는 수치들은 설비들의 비용 및 기술 파라미터에 의해 바뀔 수 있으나, 일반적인 수준의 파라미터들을 활용하고 있기에 경향성은 유사할 것으로 보인다. 다만, 분석 대상 지역이 바뀔 경우에는 기상데이터도 바뀌기에 자원 구성에 변화가 생길 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라, 향후 연구에서는 지역별 마이크로그리드 최적설비계획 도출 및 비교, 본 연구에서 제안한 계약유형별 최적설비 구성 및 비용산출 방법론과 계통의 장기적인 계획 및 운영상 편익 산정 방법론을 활용한 지역단위 마이크로그리드의 계통 편익 산정 연구 등을 수행하고자 한다.