1. 서 론

2016년 발효된 ‘파리기후협약’에 따라 세계 각 나라는 자발적인 온실가스 감축 목표를 지정하여 이행하기 위한 노력을 하고 있다. 온실가스 감축을 위해 국내를 포함한 대부분 나라에서는 신재생에너지와 Energy Storage System(ESS)을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 국내에서는 ESS 설치 의무화 등에 정책을 수행함에 따라 많은 관련 연구가 수행되고 있다^(1-2).

국내 공공기관의 ESS 설치 의무화 규정은 1,000[kW] 건축물에 대해 계약전력 5[%] 이상 규모의 ESS를 의무적으로 설치해야 한다. 하지만, 철도교통 분야의 경우, 공공기관에는 포함되지만, ESS 설치 의무화 대상엔 포함되지 않는다. 정책 및 제도 변화 등을 고려하여 철도교통 분야도 ESS 연계에 관한 체계적인 연구 및 경제성 분석을 통한 실증적인 연구가 이루어져야 한다⁽³⁾.

전기철도 중 도심지에서 운행되는 도시철도는 짧은 역 간의 거리 특성상 대게 직류 전기철도가 사용되며, 출근 및 퇴근 시간대에 높은 부하 사용량을 보이는 특성이 있다. 도시철도를 제외한 일반적인 부하는 한전에서 규정한 전기요금이 가장 비싼 시간대인 최대부하시간대에 가장 높은 부하 사용량을 보인다. 즉, 도시철도는 낮시간대에 낮은 부하사용량을 보이므로 출근 및 퇴근 시간대에 발생하는 피크치를 줄여, 전기요금 중 1년 중 가장 높은 피크 값을 기준으로 산정되는 기본요금을 줄여 경제성을 확보할 수 있다⁽⁴⁾.

본 논문에서는 도시철도 변전소에 ESS를 연계하여 평일 또는 주말 및 공휴일에 따라 다른 부하 패턴을 가지는 특성을 이용하여 오전 피크만 저감하는 방식과 종일 저감하는 방식을 소개한다. 방식에 따른 ESS의 최대용량 산정방식을 소개하고, 경제성 분석을 이용해 최적 용량을 산정하는 방식을 소개한다. 이에 앞서, 가장 높게 피크가 발생되는 오전시간의 실측 데이터 분석을 이용해 최대 피크치를 기준으로 한 용량 산정 방식의 타당성을 나타냈다. 경제성 분석 방법의 하나인 순현재가치법을 이용하여 오전 피크만 저감하는 방식과 종일 저감하는 방식 중 가장 경제성이 높은 방식을 판별하고, 그에 따른 ESS의 최적 용량을 산출한다.

2. 도시철도 부하 패턴

도시철도 변전소에서 발생하는 부하는 크게 평일 또는 공휴일을 포함한 주말로 두 가지 패턴을 보이고, 하루 단위 부하 곡선들은 그림 1과 같다.

그림. 1. 도시철도의 여러 가지 부하패턴

Fig. 1. Various load patterns of urban railways

그림 1과 같이 평일의 경우(Weekday1~4) 출근 및 퇴근 시간대인 오전 7~9시와 오후 18~20시에 높은 부하 사용량을 보이게 되며, 퇴근 시간의 경우 오전보다는 낮게 피크가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 주말의 경우(Weekend1~4) 평일처럼 한시적으로 높은 피크가 발생하지 않고, 하루 간 편차가 크지 않음을 알 수 있다. 또한, 전력 요금이 가장 비싼 최대부하 시간대에 부하 사용량이 많지 않으므로, ESS를 이용해 적절한 피크 저감을 통해 기본요금을 크게 줄일 수 있다.

본 논문에서는 ESS 용량 산정에 앞서, 설치하려는 도시철도 변전소에서 발생했었던 부하 데이터를 모두 사용해야 한다. 기록된 전체일의 데이터에서 매시간 가장 높게 발생했었던 피크치의 합 그래프 $P_{load}$를 사용해야 한다. 이때, ESS의 용량은 최대 피크치를 기준으로 용량을 산정하게 된다.

그림 2는 가장 높게 피크가 발생하는 오전 시간의 15분 단위 평균 전력 값의 부하 확률 분포도를 나타낸다. 최대 피크를 기준으로 용량을 산정하게 되면, 실제 발생되는 15분 단위 피크치들은 최대 피크인 515[kW] 대비 약 80[%]에서 발생되는 것을 확인할 수 있다. 즉, ESS의 용량 산정에 있어 가장 높은 피크치를 기준으로 산정하게 될 경우, 여유 용량이 발생 할 수 있으며, 이는 오후 피크 저감 또는 최대부하 시간대에 용량 활용이 가능한 것을 확인할 수 있다.

그림. 2. 도시철도 15분단위 전력 사용량 확률 분포도

Fig. 2. Probability distribution diagram of electricity usage in urban railroad per 15 minutes

확률밀도함수 f(x)의 식은 아래와 같다⁽⁵⁾.

여기서, σ는 표준편차, μ는 평균을 나타낸다.

3. 도시철도 전기요금 산정방식

‘기본공급약관’에 따라 국내의 전력공급사업자인 한전은 전기 사용 용도에 따라 크게 일반용 전력, 주택용 전력, 산업용 전력, 교육용 전력 그리고 농사용 전력 등으로 구분하며, 전기철도는 산업용 전력에 해당된다. 전기요금은 크게 두 가지로 나뉘는데 1년 중 가장 높은 피크 전력을 기준으로 산정되는 기본 요금과 전력 사용량에 따라 산정되는 전력량 요금이다.

표 1은 한전에서 전기요금을 3개의 시간대로 구분한 것이다. 경부하, 중간부하, 최대부하 시간대로 나뉘며 시간대에 따라 가격이 다르게 책정된다.

철도교통 분야는 계약 전력이 300[kW] 이상으로 산업용 전력(을)에 포함된다. 산업용 전력(을)은 표준 전압에 따라 3.3~66 [kV]는 고압 A, 154[kV] 이상은 고압 B, 345[kV] 이상은 고압 C로 구분된다. 표 2는 산업용 전력(을)의 기본 요금과 전력량 요금표를 나타낸다. 국내 직류 전기철도는 한전에서 22.9[kV]를 수전 받으므로 고압 A로 구분된다⁽⁶⁾.

4. ESS 최대용량 산정방식

ESS의 최대용량 산정방식은 오전 피크만 저감하는 방식과 전일 저감하는 방식으로 나뉜다.

4.1 전피크만 저감하는 방식

오전 피크만 저감하는 방식은 그림 2와 같이 $P_{load}$ 그래프를 기준으로 오후 3시 이후에 가장 높게 발생하는 때를 $P_{peak,\:2nd}$로 칭한다. $P_{load}$ 그래프는 해당 변전소에서 발생했었던 매시간 가장 높은 피크 그래프이므로, 해당 변전소에선 오후 시간엔 $P_{peak,\:2nd}$이상의 부하가 발생 될 수 없다. 즉, 부하 피크 값을 낮추기 위한 평탄화 기준값인 $P_{th}$를 $P_{peak,\:2nd}$ 위로 산정하게 되면 오전 피크만 저감할 수 있다. $W_{ESS}$는 ESS의 최대용량이 되며 그림 3과 같다. 그림 4는 오전 피크만 저감하는 방식에 대한 용량산정 방식 순서도를 나타낸다. 여기서, α는 여유율로 $P_{th}$를 $P_{peak,\:2nd}$보다 초과하는 값으로 두기 위함이며, β는 ESS 여유용량을 나타내며, 사고 상황이나, DC/DC 컨버터나 DC/AC 인버터에서 발생하는 손실 보상 등을 보상하기 위한 목적이다. 본 연구에서는 α=1.02, β= 1.25로 설정하였다.

오전만 저감하는 방식은 낮에 ESS 충전하지 않으므로, 최대부하 시간대에 ESS 충전에 따른 전력 소모가 발생하지 않는다. 또한, 전력 요금이 싼 새벽 시간대에 ESS 충전을 수행하므로, 경제적으로도 유리하다. 단, 오전만 저감하게 될 경우, 전체적인 피크 감소량이 적어 기본요금 절감량이 적다.

그림. 3. 오전 피크만 저감하는 방식

Fig. 3. Morning peak reuction method

그림. 4. 오전 피크만 저감하는 방식 순서도

Fig. 4. Flowchart of morning peak reduction method

4.2 종일 저감하는 방식

종일 저감하는 방식은 $P_{th}$에 따라 오후에 발생되는 피크까지 모두 저감하는 방식으로, ESS를 오전 피크 저감 후, 낮에 충전하여 오후에 방전을 수행하여야 한다. 이 방식의 경우, 그림 5와 같이 $A_{sav\in g}$과 $A_{cutt\in g}$ 두 가지 영역이 계산되어야 한다.

그림. 5. 종일 저감하는 방식의 용량산정

Fig. 5. Capacity calculation of whole day reduction method

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

(2)

$A_{cutt\in g}=\sum_{i=t_{1}}^{t_{3}}f\left(P_{load,\:i}-P_{th}\right)$

(3)

$A_{sav\in g}=\sum_{i=t_{1}}^{t_{2}}f\left(P_{th}-P_{load,\:i}\right)$

(4)

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

$t_{1}$은 가장 높은 피크 이후 $P_{th}$와 $P_{load}$의 교차 시점, $t_{2}$와 $t_{3}$는 $P_{peak,\:2nd}$ 직전과 직후 $P_{th}$와 $P_{load}$의 교차 시점이다. 즉, 식 (3)과 같이 충전에 필요한 면적이 방전에 필요한 면적보다 더 넓을 때의 $P_{th}$를 선정하여 그림 6과 같이 ESS의 용량을 산정할 수 있다. $P_{th}$가 가장 높은 피크 값 $P_{peak}$의 60[%]에서 시작되는데, 이는 실험적인 결과로 식 (4)가 성립하는 $P_{th}$ 값을 정확히 찾기 위함이다⁽⁷⁾.

그림. 6. 종일 저감하는 방식 순서도

Fig. 6. Flowchart of whole day reduction method

5. 경제성 분석

본 논문에서는 어떤 사업의 사업 기간동안 발생되는 편익과 비용을 현재의 가치로 환산하여 사업의 타당성을 검증하는 경제성 분석 방법인 순현재가치법(Net Present Value, NPV)를 이용하였다. 앞서 산정된 최대용량에서 용량을 줄여나가며 용량별 경제성 분석을 수행하고, 가장 높은 NPV를 갖는 용량이 최적 용량으로 선정된다. NPV에 대한 식은 식 (5)와 같다⁽⁸⁾.

여기서, $B_{t}$는 편익, $C_{t}$는 비용, $C_{0}$는 중간 교체 비용과 초기 설치비의 합이다. 본 논문에서는 ESS 배터리 교체 주기는 사용 후 10년으로 나타내었고, 할인율은 r = 4.5[%], ESS 사용에 필요한 비용은 초기 설치비의 2.5[%]로 가정하였다. 초기 설치 비용은 다양한 설치 사례가 존재하지만, 정보공개포털의 설치 사례를 참고하여 표 3과 같이 용량에 따른 초기 비용을 나타내었다⁽⁹⁾.

6. 사례연구 및 결과

본 논문에서는 국내 도시철도 변전소 중 하나인 G 변전소의 부하 데이터를 활용하였다.

7. 결 론

본 논문에서는 실측 부하 데이터를 이용하여 도시철도 변전소의 출근 및 퇴근 시간대에 높은 부하 사용량을 보이는 특징을 이용하여 ESS를 이용한 피크 저감 및 전기요금 절감을 수행하였다. 피크를 오전만 저감하는 방식과 종일 저감하는 방식으로 나누어 최대용량을 산출하는 방법에 대해 제안하였고, 최대용량을 기준으로 ESS의 용량을 줄여가며 경제성 분석을 수행하였다. 경제성 분석 방법 중 한 가지인 미래의 가치를 현재의 가치로 환산하여 사업의 타당성을 검증하는 경제성 분석 방법인 순현재가치법을 사용하였다.

순현재가치법으로 나타낸 결과, 사업기간 N=10년은 타당하지 않았고, N=20년 결과 중, 가장 높은 경제성을 보인건 종일 저감하는 방식 중 약 282[kWh]의 ESS 용량일 때 가장 높은 경제성을 보였다.