1.1 약어

MG : 마이크로그리드

REMG : Renewable Energy based Micro-Grid

DPMG : Dispatchable Micro-Grid

RES : Renewable Energy power Source

LCOE : Levelized Cost of Energy[＄/kWh]

$LCOE_{spec.}$ : 마이크로그리드에서 지정한 LCOE값

EIR : Energy Index of Reliability

BESS : Battery Energy Storage System

SMP : System Marginal Price

$t$ : variable (time)

$D(t)$ : 전력수요함수

$S(t)$ : 전력공급함수

$d COE$ : 증분발전원가[＄/kWh]

$d RL$ : 증분 공급신뢰도[%]

$SOC_{H}$ : 에너지저장장치의 충전상태 고점한계[pu]

$SOC_{L}$ : 에너지저장장치의 충전상태 저점한계[pu]

$\eta_{B}$ : 배터리의 충방전효율[%]

$W_{BESS}$ : MG의 공급신뢰도가 1이 되는 배터리의 에너지용량 [kWh]

3.1 REMG-Microgrid 사이 거래(SW S1B on-off)

Microgrid에 접속하려는 REMG1의 시스템 용량(MVA)이 Microgrid 시스템 용량(MVA)보다 매우 작은 경우 전력 거래를 위해 스위치 SIB를 on할 조건 검토는 다음과 같다.

① Microgrid와 REMG1의 LCOE(EIR) 곡선 RLB, RL1을 구한다.

② Microgrid의 MVA가 REMG1의 MVA보다 매우 크므로 통합 시 LCOE 곡선은 RLR로 된다.

③ 통합 전 REMG1과 Microgrid의 운전점은 각각 PA, PB이므로 통합 시 곡선은 PB로 되며 이 때 신뢰도와 LCOE의 차이를 구하면 각각 $\triangle RL_{XY}$, $\triangle LCOE_{xy}$로 된다.

3.2 REMG-Microgrid 사이 거래(SW S1B on-off)

REMG1과 REMG2 간의 연계운전을 고려하는 경우 거래를 검토하는 조건은 다음과 같다.

① 각 REMG의 LCOE(EIR) 곡선 RL1, RL2를 구한다.

② 통합(S12 on)시 LCOE(EIR) 곡선 REMG12를 구한다.

③ RL1, RL2의 운전점은 각각 P1, P2이고 통합 시의 운전점은 $P^{*}$라고 하면 통합 시의 각 MG에서의 신뢰도와 LCOE의 이득은 다음 표 1과 같이 계산된다.

이상의 방법을 다수의 REMG가 있는 전력망의 계통연계 시 의사결정에 적용하는 방법론화하면 다음 그림 4와 같다.

서로 다른 간헐성과 변동성을 갖는 전원과 부하로 구성된 MG들을 연계한 경우 공급신뢰도와 LCOE 간의 확률적인 관계는 선형적으로 구할 수 없으므로, 시뮬레이션에 의존한다. 만약 각 MG의 전원과 부하 간헐성과 변동성 확률분포가 동일하다고 가정할 때, 각 MG의 계통용량을 $Q_{A}$[MVA], $Q_{B}$[MVA], 신뢰도비용함수를 각각 $LCOE(EIR_{A})$, $LCOE(EIR_{B})$라 두면 연계시의 합성 신뢰도비용함수 $LCOE(EIR_{AB})$는 다음 식으로 구할 수 있다.

만약 두 MG의 발전원가 신뢰도함수가 같다면 식 (6)은 식 (7)과 같이 간략화 계산될 수 있다.

4.1 PV와 Wind 간 연계 의사결정

위 방법을 제주 서귀포 표선면(북위 33.21, 동경 126.45)의 자연조건 하에 주택용 부하를 공급하는 20MW PVMG 3.5MW wind MG 그리고 PV+Wind MG에 대해 LCOE(EIR) 곡선을 HOMER program을 이용하여 구하였다. 급전불능전원인 PV와 Wind 전원은 BESS가 추가됨에 따라 잉여발전전력(그림 1의 Area 2)을 저장한 후 미공급부하(그림 1의 Area 1)에 공급하여 공급신뢰도 RL을 증가시키게 되며, BESS가 미공급부하를 0으로 하면 신뢰도 EIR은 100%로 된다.

그림 5는 이를 도시한 것이다. 두 MG의 신뢰도 비용은 0으로 하고 부하에 같은 신뢰도 조건으로 공급하는 것으로 한다. 곡선 RLPV, RLWind, RLintcon은 각각 PV기반 및 Wind 기반 MG의 LCOE(EIR)과 두 MG를 연계한 때의 LCOE(EIR)을 나타낸 것이다.

연계 시 EIR 구간에 따른 연계 조건을 검토한다.

① EIR=75%~95% 구간 : $LCOE_{PV}$(EIR) > $LCOE_{w\in d}$(EIR)이므로 PVMG의 연계 이익에 따른 지불 조건이 발생한다. 85%까지는 이익이 근소하나 85~95%까지는 연계이익 폭이 증가해 최대 0.06＄/kWh에 달한다.

② EIR>95%인 구간 : 연계 시 $LCOE_{con}$(EIR)>$LCOE_{PV}$(EIR)이므로 연계이익이 발생하지 않으므로 연계가 불필요하다.

③ Wind는 PV와 연계 시 전 구간에서 이익 확보가 가능하다.

4.2 MG와 Microgrid 간 연계 의사결정

2033년 제주와 2033년도 육지계통을 대상으로 하여 연계운전에 대한 의사결정방법을 사용하여 검토하였다. 신뢰도에 대한 LCOE(EIR)은 그림 6과 같다. 제주의 신재생비율(Renewable Fraction)은 39.6(EIR=99.8%)~42.7%(EIR=94.2%)이다. 의사결정 검토 시 신뢰도 지장 비용은 데이터가 없어 고려하지 않는 것으로 한다.

두 계통의 LCOE는 EIR=98.3%에서 교점을 이루며, 이 이하의 신뢰도 구간에서 제주의 LCOE는 육지계통보다 낮아 육지계통에 연계 운전하여 전력을 판매하는 것이 유리하다. 그러나 이보다 높은 EIR 구간에서는 제주발전력의 LCOE가 높아져서 연계하는 것이 불리하다.

만약 제주계통의 신뢰도를 육지계통의 설계수준인 99.92%(0.3일/년)로 높이기 위한 계통연계를 고려한다면 제주의 연계지불비용은 $\triangle LCOE$(99.92%)=0.005[＄/kWh]로 산출된다.

4.3 전원변동성의 LCOE 추가 반영

신재생전원의 변동성은 ESS의 용량 증가와 전력손실 및 수명 감소를 일으켜 REMG의 LCOE를 증가시키게 된다. 이 변동성은 각 주기에 따라 다르며 우리나라의 경우 60분대의 변동성은 최대 31.1%, 평균 29.0% 정도이다. 이 값을 Operational Reserve(OR)로 반영하여 HOMER simulation을 수행하고 LCOE에 주는 감도를 그래프로 나타낸 결과는 표 2, 그림 7(PVMG), 그림 8(Wind MG)과 같다.

PVMG(EIR=90%)에서는 변동성에 대한 LCOE 감도는 0.0004~0.0009＄/kWh, Wind MG(EIR=90%)에 대해서는 0.00028~0.00036＄/kWh로 계산되었다. 이 변동성에 대한 예비력 비용은 추가되는 BESS 용량에 기인한 것이다.