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Regenerative Elevator, Energy Storage System (ESS), Energy Management Protocol, Peak Load Reduction, Apartment Housing

1. 서 론

탄소중립 및 스마트 도시 구현을 위한 건물 에너지 관리의 중요성이 높아지면서, 전력회생형 엘리베이터(Regenerative Elevator)의 도입이 확산되고 있다. 전력회생형 엘리베이터는 카(car)가 균형추 대비 경부하 상승 또는 중부하 하강 시 발생하는 잉여 기계에너지를 인버터를 통해 전기에너지로 회수하는 친환경 시스템으로, 기존 엘리베이터 대비 최대 64 %의 전력 절감이 가능하다[1].

국내에서는 서울특별시가 2019~2022년 215개 단지에 2,304대를 설치하였고[2], 광주광역시·창원시·김해시 등 지자체로 보급이 확산되고 있다[3]. 그러나 기존 연구는 회생에너지를 주로 엘리베이터 자체 구동 보완에 활용하거나[4- 5], 타 부하와의 연계를 개념 수준에서만 논의하였다는 한계가 있다[6]. 또한 정상, 피크, 긴급 등 다양한 운영 조건을 통합적으로 대응하는 에너지 관리 체계가 부재하였다.

이에 본 연구는 ESS와 회생에너지를 연계하여 다양한 운영 시나리오에 대응할 수 있는 E-ECP(ESS-based Energy Control Protocol)를 제안하고, 전산 모의실험을 통해 기존 방식과의 성능을 비교·검증한다.

2. 관련연구

전력회생형 엘리베이터의 회생에너지 활용 연구는 크게 세 방향으로 진행되었다.

첫째, ESS 통합 및 하이브리드 저장 시스템 연구이다. Kermani et al.[4]은 배터리와 울트라커패시터로 구성된 하이브리드 ESS를 적용하여 엘리베이터 소비 전력 저감과 피크 부하 관리 효과를 검증하였다. Makar et al.[5]은 슈퍼커패시터 기반 ESS를 엘리베이터 DC 링크에 연결하여 순간 회생전력 흡수·방출 시뮬레이션을 통해 유의미한 에너지 절감을 확인하였다.

둘째, DC 마이크로그리드 기반 다중 엘리베이터 에너지 공유 연구이다. Zhang et al.[6]은 고층 건물 내 엘리베이터 군을 DC 버스로 연결하여 회생전력을 실시간 공유하는 시스템을 제안하고 15.9~54.5 %의 에너지 절감 효과를 보고하였다.

셋째, 엘리베이터 이외 부하 연계 연구이다. 김민찬[7]은 회생에너지를 전기차 충전소에 활용하는 방안을 제시하였으나 개념적 논의 수준에 머물렀다.

종합하면, 기존 연구는 정상·피크·긴급 등 다양한 운영 조건을 통합 대응하는 동적 에너지 관리 체계를 제시하지 못하였다. 특히 기존 우선순위 제어는 대부분 고정된 부하차단 순서나 단순 SOC 밴드 온/오프에 머물러 ESS를 ‘부하 추종원’으로 사용한다. 본 연구가 제안하는 E-ECP는 ① 예측 회생전력(P_predicted)을 판정에 선반영하고, ② 시간대 마스크 M(t)와 SOC_target 선제충전을 결합해 피크창을 능동 관리하며, ③ 비상예비 R_res로 비상 계층을 항상 보장하고, ④ 부분지원 계수(φ_B, φ_V)로 연속적 차등 공급을 수행한다는 점에서 차별된다. 즉 ‘예측 + 예비보장 + 시간대 마스킹 + 연속 차등지원’을 하나의 시나리오 상태기계로 통합한 것이 본 연구의 핵심 차별점이다.

3. E-ECP 설계

3.1 설계 원칙

E-ECP의 기본 철학은 ‘ESS를 전부하 추종원(total load follower)이 아닌 전략적 예비·완충원(strategic buffer)으로 운용’하는 것이다. 엘리베이터 4대의 하루 회생전력(16~20 kWh)은 건물 총 공용 부하(205~250 kWh)의 약 7~10 %에 불과하므로, ESS를 무분별하게 방전하는 대신 운영 상태에 따라 선별적으로 투입한다. 이에 따라 비응급 부하는 부분지원만 허용하고, 특정 시간대에는 비상부하 외 ESS 지원을 완전히 중단하는 보수적 운용 원칙을 채택한다. 전체 제어 구조는 Fig. 1과 같다.

그림 1. 회생 에너지 생성 및 E-ECP 부하 제어 구조

Fig. 1. Regenerative Energy Generation and E-ECP Load Control Structure

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3.2 핵심 변수 및 설계 수식

E-ECP의 시나리오 판정과 부하 제어는 다음의 핵심 변수와 수식을 기반으로 이루어진다. 각 변수의 정의는 Table 1에 정리하였으며, 폐루프 제어 구조는 Fig 2와 같다.

그림 2. E-ECP 제어 블록 다이어그램

Fig. 2. E-ECP Control Block Diagram

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(1) 실질 가용 에너지 (ESS_avail)

시점 t에서 실제로 부하에 투입할 수 있는 전력량으로, 현재 잔여량에 예측 회생전력을 합산하고 비상예비를 공제하여 산출한다.

(1)
$ESS\_avail(t) = ESS\_remain(t) + P\_predicted(H, t) - R\_res$

ESS_remain(t)은 시점 t의 ESS 잔여 전력량[kWh]이다. P_predicted(H,t)는 예측 지평 H=30분 동안 엘리베이터 운행으로 발생할 회생전력의 예측값[kWh]으로, 직전 30분간의 운행 로그(운행 횟수, 방향, 탑승 인원)를 이용한 이동평균 회귀식으로 산출하며 불확실성을 감안해 하한 추정치를 사용한다. 구체적으로 회생전력 추정값과 예측값은 다음 식 (2)와 같이 정의한다.

(2)
$\hat{P}\_regen(t) = \beta_0 + \beta_1 \cdot n\_up(t) + \beta_2 \cdot n\_down(t) + \beta_3 \cdot n\_pax(t)$
$P\_predicted(H,t) = \max( 0, \hat{P}\_regen(t) - z \cdot \sigma\_\epsilon ) \cdot ( H / 60 ), \quad H = 30\text{분}, z \geq 1$

여기서 n_up·n_down은 윈도우 내 상승·하강 운행 횟수, n_pax는 탑승 인원 합, $\sigma\_\epsilon$는 회귀 잔차 표준편차, z는 보수적 하한 추정을 위한 계수(본 연구 z=1)이다.

R_res는 비상설비(부하 2.8 kW)를 최소 2시간 유지하기 위해 항상 확보해야 하는 비상예비 에너지로, 기본 소요량은 2.8 kW × 2h = 5.6 kWh이다. 본 연구에서는 방전 효율($\eta\_d$ = 0.95)에 따른 손실과 약 5 %의 설계 안전마진을 추가로 반영하여 R_res = 5.6 kWh / 0.95 × 1.05 ≈ 6.2 kWh로 설정하였으며, 시간 불변 상수로서 어떤 상태에서도 소진되지 않도록 설계된다. 산출된 ESS_avail(t)은 매 평가 주기($\Delta t$=5분)마다 갱신되며, 시나리오 판정의 1차 입력값이 된다.

아울러 E_min은 ESS_avail(t)이 이 값 미만으로 낮아지면 SOC가 SOC_peak_guard 이상으로 유지되더라도 선제적으로 Conserve 모드로 전환시키는 보조 임계치이다. 비상예비 R_res 대비 약 30 %의 여유를 반영하여 E_min = R_res × 1.3 ≈ 8.0 kWh로 설정하였으며, 이는 SOC 기준만으로는 포착하기 어려운 급격한 부하 변동 상황에서 ESS_avail의 절대적 에너지 부족을 조기에 감지하기 위한 보완 장치이다.

(2) SOC(State of Charge) 관리 기준

SOC는 배터리 충전 상태를 백분율로 나타내는 지표로, 다음의 3단계 임계값에 따라 운영 모드 전환의 기준이 된다.

(3)
SOC_floor = 30 % $\rightarrow$ SOC(t) < SOC_floor : Emergency 강제 전환
SOC_peak_guard = 45~50 % $\rightarrow$ SOC(t) < SOC_peak_guard : Conserve 전환
SOC_target(t) = 55~60 %(피크 직전 06~07시, 17~18시) / 40~45 %(비피크 시간대)

SOC_target(t)는 시간대별 목표 SOC 곡선으로, 피크 시간 직전에 충전량을 선제적으로 확보하여 피크 시간대 집중 방전이 가능하도록 한다. SOC는 30 %~90 % 범위 내에서만 운용되며 범위 초과 시 충·방전이 자동 차단된다.

(3) 시간대 마스크 M(t)

M(t)는 피크 시간대 ESS의 불필요한 방전을 차단하는 이진 제어 변수이다.

(4)
M(t) = 0 if ( t $\in$ Peak_window ) AND ( SOC(t) < SOC_target(t) )
M(t) = 1 otherwise

Peak_window는 07:00~09:00 및 18:00~21:00이다. M(t)=0이면 비상부하(Load_1 중 소방·비상조명)를 제외한 모든 ESS 공급이 차단된다. 단, SOC(t) $\geq$ SOC_target(t)인 상태에서 피크 시간대가 도래하면 M(t)=1이 유지되어 ESS를 집중 방전하며 최대수요를 억제한다. 두 조건이 충돌하는 경우, 즉 피크 시간대이면서 SOC가 목표치 이상인 경우에는 M(t)=1(방전 허용)을 우선 적용한다. 이는 선제 충전 전략의 실질적 효과를 보장하기 위한 설계이다.

(4) 부분지원 계수 $\phi\_B(t)$, $\phi\_V(t)$

부하초과·절약 상태에서 기본부하와 가변부하에 ESS가 공급하는 비율을 동적으로 조절하는 계수이다.

(5)
P_ESS$\rightarrow$Load1(t) = $\phi\_B(t)$ × Load_1(t), $\phi\_B(t)$ $\in$ [0, 1]
P_ESS$\rightarrow$Load2(t) = $\phi\_V(t)$ × Load_2(t), $\phi\_V(t)$ $\in$ [0, 1]

정상 상태의 초기값은 $\phi\_B$=0.4, $\phi\_V$=0.3이며, 절약(Conserve) 상태에서는 $\phi\_B$ $\leq$ 0.2, $\phi\_V$=0으로 강제 제한된다. 두 계수는 ESS_avail(t), SOC(t), 일일 예산 대비 잔여량에 따라 매 평가 주기($\Delta t$=5분)마다 실시간으로 재산출된다.

(5) ESS 충·방전 에너지 수지

매 평가 주기 $\Delta t$마다 ESS의 잔여 용량은 다음 수식으로 갱신된다.

(6)
ESS_remain(t+$\Delta t$) = ESS_remain(t) + P_regen(t)×$\eta\_c$×$\Delta t$ – P_discharge(t)/$\eta\_d$×$\Delta t$

여기서 P_regen(t)은 시점 t에서 발생하는 회생전력(kW), $\eta\_c$는 충전 효율(=0.95), P_discharge(t)는 ESS 방전 전력(kW), $\eta\_d$는 방전 효율(=0.95)이다. SOC는 다음과 같이 정의된다.

(7)
SOC(t) = ESS_remain(t) / ESS_capacity × 100 [%]

단, SOC는 항상 SOC_floor(30 %) 이상, 90 % 이하의 범위 내에서만 운용되며 이 범위를 벗어나는 충·방전은 자동 차단된다.

(6) 운영 상태 판정 의사코드 (매 $\Delta t$=5분 실행)

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(7) 비교 전략 구현 방식

세 비교 전략의 시뮬레이션 구현은 다음과 같이 정의한다. Baseline은 ESS를 사용하지 않고 회생전력을 발생 즉시 교류로 변환하여 현재 부하에 직접 소비한다. SOC 밴드는 SOC가 80 % 미만이면 회생전력으로 ESS를 충전하고 SOC가 40 % 초과이면 ESS를 방전하는 단순 이진 온/오프 제어로 구현하며, 충·방전 우선순위 구분이나 부하 선별 기능은 없다. Greedy는 부하 수요가 있으면 SOC에 무관하게 즉시 최대 방전하고 회생전력이 발생하면 즉시 최대 충전하는 방식으로 구현하며, 마찬가지로 부하 우선순위를 고려하지 않는다.

표 1. E-ECP 핵심 변수 정의

Table 1. Definition of Key E-ECP Variables

변수명 단위 정의 및 역할
ESS_remain(t) kWh 시점 t에서 ESS에 저장된 잔여 전력량. 시나리오 판정의 1차 입력값.
P_predicted(H,t) kWh 예측 지평 H(=30분) 동안 발생할 회생전력 예측값. 운행 패턴·탑승 빈도 데이터 기반 통계 회귀로 산출하며 보수적 하한치 사용.
R_res kWh 비상예비 전력. 비상설비(2.8 kW)를 최소 2시간 유지하기 위한 최소 에너지($\approx$ 6.2 kWh). 절대 소진 불가.
ESS_avail(t) kWh 실질 가용 에너지 = ESS_remain + P_predicted − R_res. 시나리오 판정의 핵심 지표.
E_min kWh ESS_avail(t)의 최소 운용 임계치. SOC가 SOC_peak_guard 이상이더라도 ESS_avail(t)이 이 값 미만이면 선제적으로 Conserve 모드로 전환. 비상예비 R_res 대비 약 30 %의 여유를 반영하여 8.0 kWh로 설정.
SOC_floor % 긴급 모드 전환 SOC 하한선. SOC < 30 % 시 Emergency로 강제 전환.
SOC_peak_guard % 절약 모드 전환 임계치(45~50 %). SOC가 이 값 미만이면 Conserve 상태 진입.
SOC_target(t) % 시간대별 목표 SOC 곡선. 피크 직전(07시, 18시 기준) 55~60 %, 비피크 40~45 %. 선제적 에너지 확보 기준.
$\phi\_B(t)$, $\phi\_V(t)$ 무차원 부분지원 계수(0~1). 기본부하($\phi\_B$)·가변부하($\phi\_V$)에 ESS가 공급하는 비율. SOC와 ESS_avail에 따라 실시간 변동.
M(t) Boolean 시간대 마스크. 피크창(07~09시, 18~21시)이면서 동시에 SOC(t) < SOC_target(t)인 경우에 한하여 M=0 $\rightarrow$ 비상부하 외 공급 전면 차단. 그 외의 경우는 M=1(방전 허용).
Anomaly_flag Boolean 이상 탐지 변수. 정전·ESS 고장·급속 방전·과부하 발생 시 1로 설정 $\rightarrow$ 즉시 Emergency 전환.

3.3 부하 우선순위 체계

건물 내 부하는 생명·안전과의 연관성에 따라 3등급으로 분류된다. Load_1(기본부하)은 복도·계단 조명, CCTV, 소방설비로 구성되며, 모든 시나리오에서 반드시 공급이 보장되어야 하는 최우선 부하이다. Load_2(가변부하)는 공용 냉난방, 지하주차장 환기팬, 공동현관 자동문으로 상황에 따라 공급량이 조절된다. Load_3(선택부하)는 EV 충전소, 커뮤니티 시설, IoT 설비로 ESS 전력이 충분할 때만 공급된다. 엘리베이터는 비상 시 구조·대피 수단으로서 모든 등급과 별개로 최우선 필수 설비로 취급된다.

3.4 운영 시나리오 및 판정 절차

E-ECP는 매 평가 주기($\Delta t$=5분)마다 다음의 5단계 순차 로직을 실행하여 운영 상태를 판정하고 부하를 제어한다.

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표 2. E-ECP 운영 시나리오 및 판정 조건

Table 2. E-ECP Operating Scenarios and Decision Conditions

구분 조건 및 운영방식
정상 운영 ⦁ESS_avail(t) $\geq$ Elevator + Load_1 + Load_2 + Load_3
⦁전 부하 정상 공급, SOC_target 곡선 유지
부하 초과 ⦁ESS_avail(t) < 전체 부하, SOC $\geq$ 30 %, Anomaly=0
⦁$\phi\_B$, $\phi\_V$ 계수로 차등 부분지원, Load_3부터 순차 차단
절약 상태 ⦁SOC(t) < SOC_peak_guard 또는 ESS_avail < E_min
⦁$\phi\_B$ $\leq$ 0.2, $\phi\_V$ = 0; ESS 충전 위주 운용
긴급 상황 ⦁Anomaly_flag = 1 또는 SOC(t) < SOC_floor(30 %)
⦁비상설비(소방·비상조명)만 공급, 나머지 즉시 차단, 관리자 알림

전체 판정 흐름과 부하 차단 순서는 Fig 3과 같다.

그림 3. E-ECP 운영상태 판정 및 부하 차단 순서도

Fig. 3. E-ECP Operating-State Determination and Load -Shedding Flowchart

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긴급 모드 해제 후에는 SOC 수준에 따라 Conserve $\rightarrow$ Partial Overload $\rightarrow$ Normal 순으로 단계적으로 복귀하며, 급격한 상태 전환에 의한 시스템 불안정을 방지한다.

4. 전산 모의실험

4.1 실험환경

국내 200세대 규모 공동주택(2개 동, 22~25층, 엘리베이터 4대)을 모델로 설정하였다. 엘리베이터 1대당 하루 소비 전력은 20~25 kWh, 회생전력 회수율은 보수적으로 25 %를 적용하여 총 회생전력은 16~20 kWh/일로 산정하였다. 공용 부하는 기본부하(60~70 kWh), 가변부하(40~50 kWh), 선택부하(25~30 kWh)로 구성하여 총 205~250 kWh/일 수준으로 설정하였다. ESS 용량은 100, 150, 200 kWh의 세 가지 조건을 비교하였으며, 충방전 효율 95 %, SOC 운용 범위 30~90 %로 제한하였다. 시뮬레이션은 24시간을 5분 간격(총 288 스텝)으로 수행하였다.

4.2 비교 전략 및 시나리오

비교 대상은 E-ECP 외에 ESS 미사용 기준 전략(Baseline), SOC 40~80 % 유지 온/오프 제어(SOC 밴드), 부하 발생 시 즉시 방전·회생 발생 시 즉시 충전(Greedy)의 3가지이다. 시나리오는 특이사항 없는 정상 조건(S1, 초기 SOC 55 %), 피크 시간 부하 1.5배 급등 조건(S2, 초기 SOC 55 %), 정전 긴급 조건(S3, 초기 SOC 25 %)으로 구성하였다.

4.3 성능 평가지표 정의

성능 비교에 앞서, 본 연구에서 사용하는 주요 평가지표의 의미를 표 3에 정리한다. 각 지표는 에너지 효율성 및 안전성의 서로 다른 측면을 정량적으로 나타내며, 독자의 이해를 돕기 위해 단위와 해석 기준을 함께 제시한다.

표 3. 성능 평가지표 정의

Table 3. Definition of Performance Evaluation Metrics

지표명 단위 정의 및 의미
SOC % ESS 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 지표. 0 %는 완전 방전, 100 %는 완전 충전 상태를 의미.
피크 감소율 % ESS 제어 전략 적용 전후의 최대 전력 수요 차이를 백분율로 나타낸 지표. 값이 클수록 피크 시간대 전력 수요 억제 효과가 높으며, 전기요금 절감 및 계통 안정성에 기여함을 의미.
보호율 % 하루 동안 엘리베이터·소방설비 등 필수 부하가 중단 없이 전력을 공급받은 시간 비율. 값이 높을수록 비상 상황에서 생명·안전 설비의 연속성이 잘 보장됨을 의미.
ENS 필수 kWh Energy Not Supplied. 긴급 상황에서 필수 부하(소방설비, 비상조명 등)에 공급하지 못한 전력량의 총합. 값이 낮을수록 생명·안전 설비를 더 잘 보호 했음을 의미하며, 본 연구의 핵심 안전 성능 지표.

정량 지표 중 ENS와 보호율은 각각 다음과 같이 정의된다. ENS(Energy Not Supplied, 미공급 전력량)는 부하가 요구한 전력 중 실제 공급되지 못한 에너지의 총합으로 정의하며, 전체 부하 기준과 필수 부하 기준을 구분한다.

(8)
$\text{ENS} = \sum_t \max( 0, \text{P_demand}(t) - \text{P_supply}(t) ) \cdot \Delta t$
$\text{ENS(필수)} = \sum_t \max( 0, \text{P_demand,필수}(t) - \text{P_supply,필수}(t) ) \cdot \Delta t$
$(\Delta t = 5\text{분}, t = 1\dots288)$

비상부하 보호율 R_prot은 하루 중 필수설비가 무중단 가동된 시간 비율로 정의하며, 다음 식 (9)와 같다.

(9)
$\text{R_prot (%)} = ( \sum_t \Delta t \cdot \mathbb{1}\{ \text{필수부하 완전공급}(t) \} ) / ( N \cdot \Delta t ) \times 100, \quad N = 288$

여기서 $\mathbb{1}\{\cdot\}$은 해당 스텝에서 엘리베이터·소방·비상조명 등 필수설비 전력이 전량 공급되면 1, 아니면 0이다. 즉 보호율은 시간 기준 지표이며, ENS(필수)는 같은 안전성을 에너지량으로 본 상보적 지표이다.

4.4 성능평가 결과

표 4. 시나리오별 성능평가 결과 요약

Table 4. Summary of Performance Evaluation Results by Scenario

시나리오 ESS 용량 E-ECP Baseline SOC 밴드 Greedy
S1 정상 100kWh SOC 42.29 % (균형유지) SOC 55 % (미활용) SOC 55 % (미활용) SOC 30 % (과방전)
150kWh SOC 42.48 % (균형유지) SOC 55 % (미활용) SOC 55 % (미활용) SOC 30 % (과방전)
200kWh SOC 42.47 % (균형유지) SOC 55 % (미활용) SOC 55 % (미활용) SOC 30 % (과방전)
S2 피크 100kWh 피크 감소율 14.85 % 0 % 0 % 0 %
150kWh 피크 감소율 14.85 % 0 % 0 % 0 %
200kWh 피크 감소율 18.66 % 0 % 0 % 0 %
S3 긴급 100kWh 보호율 10.76 % ENS필수 41.75 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 2.43 % ENS필수 57.82 kWh
150kWh 보호율 16.32 % ENS필수 38.38 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 3.82 % ENS필수 57.12 kWh
200kWh 보호율 21.53 % ENS필수 37.00 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 0 % ENS필수 46.50 kWh 보호율 4.86 % ENS필수 56.42 kWh

정상 조건(S1)에서는 네 전략 모두 보호율 100 %, 회생전력 자가소비율 100 %로 동일하였다. 그러나 SOC 관리에서 차이가 나타났다. Baseline과 SOC 밴드는 ESS를 전혀 활용하지 않았고(SOC 55 % 유지), Greedy는 SOC를 30 %까지 소진하였다. E-ECP는 SOC를 약 42~43 %로 유지하여 에너지를 활용하면서도 비상 대비 여력을 확보하였다. 24시간 SOC 변화는 Fig 4와 같다.

그림 4. 24시간 ESS SOC 변화 (정상시나리오, 음영=피크)

Fig. 4. 24-Hour ESS SOC Variation (Normal Scenario, Shaded Area = Peak)

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피크 부하 조건(S2)에서 E-ECP만이 실질적인 피크 억제 효과를 보였다. ESS 100 kWh에서 최대수요 감소율 14.85 %, 200 kWh에서 18.66 %를 달성하였다. Baseline, SOC 밴드, Greedy는 모두 0 %로 피크 억제 효과가 없었으며, 특히 Greedy는 ESS를 모두 소모하고도 성과를 내지 못하였다.

한편 100 kWh와 150 kWh의 피크 감소율이 14.85 %로 동일하게 나타나는데, 이는 피크 저감량이 ESS ‘용량’이 아니라 피크창에서 실제로 방전 가능한 ‘에너지·출력’에 의해 결정되기 때문이다. 두 용량 모두 보수적 방전정책(SOC_target 및 R_res 우선 확보) 하에서 피크창에 투입되는 방전량이 동일한 상한에 도달하므로 최대수요 감소율이 같게 나타난다. 150 kWh의 추가 용량은 SOC_target(%) 기준이 동일한 비율로 유지되어 피크창에 추가 투입되지 않고 예비로 남는다. 반면 200 kWh에서는 SOC_target 이상의 여유 에너지가 충분히 커져 피크창 방전이 더 깊어지면서 18.66 %로 확대된다. 피크 부하 프로파일 비교는 Fig 5와 같다.

그림 5. 피크 부하 프로파일 (음영=피크)

Fig. 5. Peak Load Profile (Shaded Area = Peak)

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긴급 조건(S3)에서 E-ECP는 ESS 100 kWh에서 비상부하 보호율 10.76 %, ENS(필수) 41.75 kWh를 기록하였고, 200 kWh에서는 보호율 21.53 %, ENS(필수) 37.00 kWh로 개선되었다. Baseline과 SOC 밴드는 보호율 0 %로 필수 설비를 전혀 보호하지 못하였으며, Greedy는 우선순위 없이 방전하여 ENS(필수)가 오히려 56~57 kWh로 가장 높게 나타났다.

5. 결 론

본 연구는 전력회생형 엘리베이터의 회생에너지를 ESS와 연계하여 정상·피크·긴급 등 다양한 운영 조건에 통합 대응할 수 있는 E-ECP를 제안하였다. 전산 모의실험 결과, E-ECP는 정상 조건에서 ESS의 균형 있는 활용으로 비상 대비 여력을 확보하고, 피크 부하 조건에서 ESS 용량 확대에 따라 최대수요를 14.85~18.66 % 저감하며, 긴급 조건에서 비상부하 보호율 10.76~21.53 %를 달성하였다. 이는 단순 충방전 제어 방식인 Baseline, SOC 밴드, Greedy 대비 에너지 효율성과 안전성의 균형을 동시에 달성한 결과이다.

본 연구의 한계는 전산 모의실험에 기반하여 ESS 열화, 통신 지연 등 현실적 요소를 충분히 반영하지 못한 점이다. 또한 본 모의는 5분 간격 에너지·전력 수지 모델로서 전압 회복 시간 등 전기적 과도특성은 다루지 않았으며, 이는 향후 동적 모델을 통해 보완할 예정이다. 아울러 실제 공동주택 단지를 대상으로 한 실증 검증과 계절별 부하 패턴을 반영한 적응형 제어 알고리즘 개발을 수행할 예정이다.

References

1 
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저자소개

이영재 (Young-Jae Lee)
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He received his B.S. degree in Electrical Engineering from Chungnam National University, Daejeon, Korea, in 2015. He is currently pursuing an M.S. degree at the Graduate School of Chungnam National University and working as a manager at Hyundai Elevator Co., Ltd.