1. 서 론

화석 연료의 무분별한 사용으로 인한 기후변화가 발생하고 있고, 이를 대비하기 위해 2016년 발효된 ‘파리기후변화협약’에 따라 2021년부터 세계 국가별로 자발적 온실가스 감축 목표를 설정하여 이행하기 위한 노력을 하고 있다⁽¹⁾. 국내 또한 지속 가능한 친환경 에너지 확산 기반 구축을 위해 공공기관의 ESS 설치 의무화, 신재생에너지 발전량 증대 등의 정책을 시행하고 있고, 관련 연구가 수행되고 있다^(2-3).

공공기관은 1,000[kW] 이상의 건축물에 대해 계약전력의 5[%] 이상의 에너지저장장치(Energy Storage System, ESS) 규모를 의무적으로 설치해야 한다. 하지만, 철도교통 분야 공공기관은 ESS 설치 의무화 대상에 포함되지 않는다⁽⁴⁾. 신재생에너지 발전량 증대, 국제적인 움직임과 국가 정책 및 제도 변화를 고려하여 철도교통 분야 또한 신재생에너지 및 ESS 활용을 고려한 연구가 필요하다.

전기철도 중 일반적인 도심에 운영되는 도시철도는 출근 및 퇴근 시간대 높은 부하 사용량을 보이며, 일반적인 부하와는 다른 부하 패턴을 보인다. 일반적인 부하는 부하가 가장 많이 발생하는 시간대인 최대 부하 시간대에 가장 높은 부하 사용량을 보이고, 대게 낮 시간대에 일어난다. 즉, 요금이 가장 비싼 최대 부하 시간대에 도시철도의 부하 사용량이 적으므로, 전기요금 중 1년 중 가장 높은 피크 값을 기준으로 산정되는 기본요금을 적절히 줄일 수 있다면 높은 경제성을 가질 수 있게 된다^(5-6).

본 논문에서는 도시철도 변전소의 부하가 평일 또는 주말 및 공휴일에 따라 다른 부하 패턴을 보이는 특징을 이용하여 ESS의 오전 피크만 저감하는 방식과 종일 저감하는 방식에 따른 ESS 최대 용량 산정 방식을 제안한다. 나아가, 부하 패턴에 따라 ESS의 5가지 시점별 동작 방식 알고리즘을 이용하여 도시철도에 적합한 동작 방식을 제안한다. 소개된 ESS의 최대 용량 산정 방식과 ESS의 동작 방식에 대한 검증을 수행하기 위해 전력해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 타당성을 입증하였다.

2. 도시철도의 부하 패턴

도시철도의 부하는 크게 평일과 주말(공휴일 포함)의 두 가지 패턴으로 분류할 수 있다. 그림 1은 국내 실제 운영 중인 도시철도 변전소의 평일과 주말의 대표 부하 패턴의 예시를 보여준다.

그림 1 도시철도의 평일과 주말 부하 패턴

Fig. 1 Load pattern of weekdays and weekends for urban railroads

그림과 같이 특히, 평일에는 승객들의 출근 및 퇴근 시간대에 높은 부하 사용량을 보인다. 주말의 경우, 평일과는 다르게 시간에 따라 큰 편차를 보이지 않는다. 이처럼, 도시철도 부하는 전기요금 체계 중 가장 비싼 시간대인 최대부하 시간대에 부하 사용량이 많지 않으므로, 평일 시간대에 높게 발생하는 피크 값 저감을 통해 기본요금을 크게 절감할 수 있다. 여기서, 최대부하 시간대는 한전에서 전기요금을 시간대별로 구분하는 시간대 중 하나이며, 표 1과 같이 구분할 수 있다.

3. ESS 최대 용량 산정방식

그림 2의 그래프는 도시철도 변전소에서 발생한 시간별 부하 피크 값을 나타내며, 최대용량 산정방식에 사용된다. 부하 패턴에 따라 총 5개의 영역으로 구분될 수 있다. 첫 번째 영역인 Charging 영역은 열차 운행 종료 후 ESS를 충전, Peak shaving 영역은 오전 피크가 발생될 때 피크 저감, Charging and Discharging 영역은 충전 및 방전을 통해 오후에 발생되는 피크 저감을 대비, Discharging 영역은 오후 피크를 저감, 마지막으로 Retention 영역은 다음 날의 피크 저감을 위한 대비를 한다.

그림 2 피크 그래프와 부하 패턴에 따른 시점별 영역 구분

Fig. 2 Peak graph and division by time according to load pattern

그림 2에서 나타낸 부하 피크 그래프는 해당 계통에서 발생했던 시간별 가장 높은 피크 값들이므로, 실제 계통에서 발생되는 부하 사용량은 이보다 더 큰 값으로 발생할 수 없다는 전제조건을 갖는다. 여기서, ESS 제어와 관련한 전력 값을 다음과 같이 정의한다. $P_{th}$는 부하 평탄화 기준 값으로 ESS가 즉각적인 동작을 수행해야 되는 값이다.$P_{\bmod e}$는 ESS가 피크 저감 동작을 할지, 사용량 저감 동작을 할지 구분하는 값이다. $t_{1}$과 $t_{2}$는 각각 열차 운행 종료시간 및 시작시간이다. $t_{3}$는 가장 높은 피크 값인 $P_{peak}$이후 첫 번째 $P_{th}$=$P_{load}$ 시점이며, $t_{4}$와$t_{5}$는 15시 이후 가장 높은 피크 값인 $P_{peak,\:2nd}$ 직전과 직후 $P_{th}$=$P_{load}$ 일 때의 시각이다. $t_{h}$는 전기요금이 가장 비싼 시간대인 최대부하 시간대 중 첫 번째 시각이며, 국내 기준 10시이다. ESS의 용량 산정 방식은 크게 오전 피크만 저감하는 방식과 종일 저감하는 방식으로 나눌 수 있다.

3.1 오전피크만 저감하는 방식

오전 피크만 저감하게 될 경우, ESS는 기본요금 저감 목적으로 사용된다. 이 방식의 장점은 적은 ESS 용량으로도 높은 피크 저감이 가능하므로 경제성이 높다. 피크 저감량이 많아질수록 ESS가 저감해야되는 부하량이 많아지기 때문이다.

오전 피크만 저감하는 방식의 경우, $P_{th}$를 $P_{peak,\:2nd}$값을 기준으로 한다. $P_{th}$ 값을 $P_{peak,\:2nd}$ 보다 높게 설정하게 되면, 어떠한 부하 패턴에서도 $P_{peak,\:2nd}$보다 높은 오후 부하가 발생할 수 없으므로 오전 피크만 저감할 수 있게된다. 즉, $P_{th}$를 $P_{peak,\:2nd}$보다 높게 설정 후, ESS의 용량을 $P_{load}$>$P_{th}$의 값의 합으로 산정할 수 있다. 설명된 오전 피크만 저감하는 방식의 Flowchart는 그림 3과 같다.

그림 3 오전 피크만 저감하는 방식 순서도

Fig. 3 Flowchart of morning peak reduction method

여기서, α는 $P_{peak,\:2nd}$와 여유 값을 두기 위한 여유율이며, β는 사고 상황이나, DC/DC 컨버터나 DC/AC 인버터에서 발생하는 손실 보상 등을 보상하기 위한 목적의 ESS 여유 용량이다. 본 연구에서는 α=1.02, β= 1.25로 가정하였다⁽⁷⁾.

3.2 종일 저감하는 방식

종일 저감하는 방식은 오후에 발생되는 피크까지 고려가 되므로 ESS를 낮 시간동안 충전 및 방전을 통해 효용적으로 사용이 가능하다. 이 방식의 경우, 그림 4와 같이 $A_{sav\in g}$과 $A_{cutt\in g}$ 두 가지 그래프 내 영역이 고려되어야 한다.

그림 4 종일 저감하는 방식의 용량산정

Fig. 4 Capacity calculation of whole day reduction method

$A_{cutt\in g}$은 오후 피크를 저감하기 위한 필요 용량이며, $A_{sav\in g}$은 ESS를 충전할 수 있는 면적이다. 두 개의 영역은 다음과 같은 식으로 계산할 수 있다.

(1)

$A_{sav\in g}=\sum_{i=t_{3}}^{t_{4}}f\left(P_{th}-P_{load,\:i}\right)$

(2)

$A_{cutt\in g}=\sum_{i=t_{3}}^{t_{5}}f\left(P_{load,\:i}-P_{th}\right)$

(3)

$A_{sav\in g}>A_{cutt\in g}$

여기서, $A_{cutt\in g}$은 $t_{3}$부터 $t_{5}$이고, $A_{sav\in g}$은 $t_{3}$부터 $t_{4}$까지의 시간이다. $t_{4}$ 시점부터 ESS가 방전되어야 하지만, $t_{3}$부터 $t_{4}$ 시점 사이 평탄화 기준값을 넘는 부하 사용에 대해서 저감이 필요하므로, $A_{cutt\in g}$은 $t_{3}$부터 적용된다. 식 (3)을 통해 방전해야 하는 $A_{cutt\in g}$의 면적보다 충전 가능한 $A_{sav\in g}$의 면적이 더 넓을 때의 $P_{th}$를 산정하여, ESS의 용량을 그림 5와 같은 순서도처럼 산정한다. 여기서, $P_{th}$에 피크 값 기준 60[%]에서 시작되는데, 이는 실험적인 분석을 통해 식 (3)이 성립하는 $P_{th}$ 값을 정확히 찾기 위함이다.

그림 5 종일 저감하는 방식 순서도

Fig. 5 Flowchart of whole day reduction method

4. 부하 패턴 기반 ESS 동작 알고리즘

그림 2와 같이 ESS의 동작은 부하 패턴에 따라 5가지 영역으로 나누어져 있고, 영역별 동작은 다음과 같다.

4.3 Charging and Discharging Period

피크 저감 동작을 수행했을 경우, ESS의 용량은 비어 있는 상태이므로, 종일 저감하는 방식을 기준으로 오후 피크 저감을 위한 용량 충전, 또는 남는 용량에 대해 방전이 필요하다. $A_{cutt\in g}$은 계통에서 발생할 수 있는 가장 큰 오후 피크 값의 합이므로, 현재 남은 용량을 기준으로 동작 지시를 한다. 남은 용량 $So C_{t}$ > $A_{cutt\in g}$이면, 잉여 용량 $So C_{l}$을 최대부하 시간대에 모두 방전한다. 여기서,

그림 6 ESS 동작 방식 알고리즘

Fig. 6 ESS operation algorithm

(4)

$So C_{l}=So C_{t}-A_{cutt\in g}-10[\%]$

ESS의 용량을 $t_{3}$이전 많이 방전된 경우, 오후 피크 저감을 위해 충전 동작을 수행하여야 한다. $So C_{t}$ = $A_{cutt\in g}$+10[%]가 될 때까지 충전이 필요하다.

5. 시뮬레이션 결과

본 논문에서 제시하는 ESS 최대 용량 산정 방식의 타당성을 입증하기 위해 PSCAD/EMTDC를 활용하였다. 실제 계통에서 적용할 수 있는지를 판단하기 위해 국내 도시철도 변전소 중 하나인 A 변전소의 부하 데이터를 활용하였다. 평일과 주말 그리고 특수일 3가지 부하 시나리오를 이용하여 각각의 동작에 대해 확인하였다. 여기서 특수일은 일반적인 평일과 주말 패턴과는 다른 선거일, 수능일 등의 날들이다. 본 논문에서는 종일 피크 저감하는 방식만 산정하였다.

본 논문에서 사용된 3가지 시나리오는 전형적인 평일, 주말, 그리고 특수일의 특성을 가진다. 평일의 경우, 오전 피크 및 오후 피크가 다른 날들에 비해 좀 더 높게 발생되는 가혹한 날을 선정했다. 주말의 경우, 대체로 높은 부하 사용량을 보이는 날로 선정 했으며, 특수일의 경우, 오전에는 $P_{th}$를 넘는 피크가 발생하지 않고, 오후에 피크가 발생되는 날로 선정하였다. 이처럼 가혹한 날들로 시뮬레이션하여 제시된 방법론을 입증하였다.

실측 데이터를 이용하여 전체일의 부하데이터를 활용하여 도출된 $P_{peak}$와 $P_{peak,\:2nd}$는 각각 416.8[kW]와 328.7[kW]이다. 종일 피크 저감방식은 $A_{sav\in g}$과 $A_{shav\in g}$의 크기가 도출되어야한다. 그림 5의 순서도에 따라 $P_{peak}$의 60[%] 지점부터 $P_{th}$ 값을 증가시키며 $A_{sav\in g}$>$A_{cutt\in g}$이 성립하는 $P_{th}$는 280[kW]이다. $W_{ESS}$=280[kWh]가 되며, 여유율 β를 곱하면 350[kWh]의 용량이 도출된다.

PSCAD로 나타낸 ESS와 도시철도 변전소, 그리고 주전원 모델링은 그림 7과 같다. ESS 모델링은 전류원 기반 Average model을 사용하였다.

그림 7 PSCAD를 이용한 도시철도 및 ESS 모델링

Fig. 7 Urban railroad and ESS modeling using PSCAD

5.1 시나리오 1 : 평일

그림 8 평일 부하 패턴

Fig. 8 Load pattern of weekday

앞서 계산된 $P_{th}$가 280[kW] 이므로 그 이상 발생되는 부하는 ESS가 동작하여 피크를 저감을 수행해야 된다.

그림 9 a) ESS 동작에 따른 평일 주전원 변화 b) ESS 충전 및 방전량

Fig. 9 a) Change in source on weekday due to ESS operation b) ESS charging and discharging amount

그림 9처럼 $P_{th}$를 넘는 부하가 발생되는 경우, ESS가 동작하여 피크 저감을 수행하고, $A_{cutt\in g}$ 만큼의 방전을 위해 낮 시간대 충전이 수행되는 것을 확인할 수 있다. 또한, Discharging period에 접어들게 되면 남아있는 ESS의 모든 SoC를 방전하는 것을 확인할 수 있다. ESS 동작에 따른 충전 및 방전량은 그림 9 b)와 같다.

5.2 시나리오 2 : 공휴일

공휴일 부하 패턴의 경우, 그림 10과 같이 평일과는 다르게 출근 또는 퇴근 시간대 높게 발생되는 피크가 발생하지 않는다.

그림 10 공휴일 부하 패턴

Fig. 10 Load pattern of holiday

그림 11 a) ESS 동작에 따른 공휴일 주전원 변화 b) ESS 충전 및 방전량

Fig. 11 a) Change in source on holiday due to ESS operation b) ESS charging and discharging amount

그림 11은 ESS가 공휴일 패턴에 따라 동작을 수행한 결과이다. 그림 11 a)와 같이 오전 피크가 발생하지 않아 $t_{h}$시점까지 ESS가 Stand-by 된 것을 확인할 수 있다. 그 이후, 잉여 용량 $So C_{l}$을 $t_{4}$ 이전까지 방전하는 것을 확인할 수 있다.

5.3 시나리오 3 : 특수일

특수일은 일반적인 부하 패턴과는 다르게 평일 및 주말 패턴이 섞인 패턴을 보인다. 그림 12처럼 오전에는 주말처럼 피크가 발생되지 않고, 오후에는 평일처럼 피크가 발생되는 패턴을 보인다.

그림 12 특수일 부하 패턴

Fig. 12 Load pattern of special day

그림 13 a) ESS 동작에 따른 특수일 주전원 변화 b) ESS 충전 및 방전량

Fig. 13 a) Change in source on special day due to ESS operation b) ESS charging and discharging amount

그림 13처럼 오전 피크가 발생하지 않고, 시나리오 2처럼 $t_{h}$ 이전까지 ESS는 Stand-by 된 것을 확인할 수 있다. $So C_{l}$을 $t_{4}$ 이전까지 방전 후, 오후 피크가 발생될 때 피크 저감을 수행하여 $P_{th}$ 이내로 피크 저감을 수행한 것을 확인할 수 있다.

표 2에서처럼 ESS를 사용하여 피크 저감을 수행한 결과, 평일 기준 약 130.9[kW]의 피크를 감소시킬 수 있었고, 약 108[만원]의 월 요금 절감이 가능하다. 최대부하 시간대 ESS의 동작에 따라 사용량 요금 절감을 분석한 결과, 주말 또는 특수일에 큰 저감량을 보였으며, 약 200[kW]의 부하 저감을 통해 하루 160[만원]의 요금 절감을 확인하였다. 평일의 경우 피크 저감을 통한 기본요금 절감을, 주말 또는 특수일의 경우 최대부하 시간대 부하 저감을 통한 사용량 요금 저감을 통해 제안된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.

표 2 시나리오별 결과분석

Table 2 Analyze results by Scenario

시나리오	Weekdays	Weekends	Special days
Peak Before ESS Operation[kW]	410.0	-	-
Peak after ESS Operation[kW]	279.1	-	-
Peak Reduction[kW]	130.9	-	-
Basic Charge Saving [Won/Month]	1,089,088	-	-
Max. Load Time Reduction [Summer, kW]	46.1	192.3	197.1
Usage Charge Saving [Won/day]	383,943	1,599,937	1,639,457

6. 결 론

본 논문에서는 도시철도 변전소에서 평일 또는 주말 및 공휴일에 따라 부하 패턴이 비슷한 추이를 보이는 특성을 이용하여 부하 패턴 기반 ESS 용량 산정방식 및 동작 방식을 소개하였다. 실제 계통에 적용할 수 있는지 타당성을 확인하기 위해, PSCAD를 이용하여 국내 도시철도 변전소 중 하나인 A 변전소의 부하 데이터를 활용하여 나타낸 결과, 종일 저감하는 방식의 경우, 350[kWh]의 최대 용량이 도출되었다.

도출된 최대 용량을 이용하여 실제 도시철도 변전소에서 발생된 3가지 일일 부하 데이터를 적용하여 제안된 ESS 동작 알고리즘에 따라 ESS가 동작하여 부하 평탄화 기준값 이내로 부하를 유지하는지 전력해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC로 확인하였다. 평일 피크 저감을 통해 기본 요금을 약 108[만원/월]을 절감할 수 있었고, 주말과 특수일은 최대부하 시간대 ESS를 방전시켜 사용량 요금 절감을 통해 약 160[만원/일]의 요금을 절감할 수 있었다.