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Optimal Capacity Determination of BESS for Customer using Investment Cost and Electric Cost
Optimal Capacity Determination of BESS for Customer using Investment Cost and Electric Cost
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers. 2015. Feb, 64(2): 208-213
Copyright © 2015, The Korean Institute of Electrical Engineers
This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/)which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
  • Received : November 24, 2014
  • Accepted : January 26, 2015
  • Published : February 01, 2015
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About the Authors
진 경 박
Dept. of Electrical Engineering, Kyungpook National University, Korea.
영 식 백
Corresponding Author : Dept. of Electrical Engineering, Kyungpook National University, Korea. E-mail :ysbaek@knu.ac.kr
기 석 정
Metropolitan Transit System Research Division, Korea Railroad Research Institute, Korea
지 호 박
Dept. of Electrical Engineering, Koje College, Korea.

Abstract
This study presents the estimation method for the optimal capacity of BESS(Battery Energy Storage System) in order to reduce the electric charges of common consumer. The daily optimal charge and discharge plan of BESS which satisfies the given constraints is established using linear programming through the change of rated output/rated capacity of the time that shows the electric charges in the highest reduced rate has been selected. There will be a problem to compare only reduced rate because the bigger the rated capacity, the more reduced rate is increased. Therefore, rated output/rated capacity of the time when the reduced amount of electric charges for a year is higher than the investment cost of BESS was selected.
Keywords
1. 서 론
2012년 기준으로 신재생에너지 발전에 대한 투자는 2,270억 달러로 원자력발전 254억 달러, 석탄발전 1,080억 달러, 가스 발전 130억 달러, 석유 발전 58억 달러 보다 높은 수준을 기록하고 있으며, 격차는 점차 벌어질 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 대부분의 화석연료를 수입하고 있고, 온실가스 배출량이 세계 7위이며 GDP 대비 온실가스 배출량은 OECD 국가 중 1위이다 [1] . 이로 인해 국내 전력생산에 따르는 이산화탄소의 증가로 이산화탄소 배출량을 제한하는 교토의정서의 기후변화 협약이 발효되어 개발도상국으로 분류된 우리나라도 2008년도부터 자발적으로 의무 부담하여 국내 전체 이산화탄소 배출량의 18.1%를 차지하고 있는 발전부분을 효과적으로 감축시켜야하는 큰 부담을 안고 있다. 이와 관련하여 전력산업 내의 화석에너지 고갈 및 환경 오염에 대한 해결책으로 풍력, 태양광, 연료전지와 같은 신재생에너지원 등의 대체 에너지 개발이 대두되고 있다. 또한 분산전원 형태의 신재생에너지 공급이 가능해지고 전기 에너지를 저장할 수 있는 에너지 저장 장치에 대한 관심이 높아지고 있는 시점이다. ESS(Energy Storage System)을 이용한 전력부하관리는 경제적인 비용으로 전력사용자에게 전력사용형태에 변화를 주어 전력을 바람직하게 유도하는 수단으로 전력수요의 저감 또는 부하 평준화(Load-Leveling)를 통하여 전력공급 설비에 대한 투자를 합리적으로 조정하고 기존 설비의 이용률을 향상시켜 전력공급 비용을 최소화하여 전력운용 최적화에 기여하는 역할을 할 수 있어 ESS의 필요성이 증대되고 있다. 국내 ESS의 경우, 산업통상자원부에서는 중대형 ESS 기술 개발 및 산업화 정책 추진(K-ESS 2020 전략)으로 에너지 R&D 투자를 확대하여 원천 기술 확보 및 글로벌시장 선도가 가능한 기술에 집중 투자 한다고 발표한 상황이다. 시장주도형 기술개발, 미래 신기술 개발, 국제공동 기술개발 등 기술개발의 전력량을 강화하여 미래 에너지시장을 선점하고, 2020년까지 6.4조원 규모의 기술개발 및 설비투자를 지원할 계획이다 [2] .
본 논문에서는 계시별 요금제를 사용하고 있는 일반 수용가를 대상으로 수용가의 전기요금을 절감하기 위한 BESS 최적 용량산정에 대하여 제시한다. 계약전력과 정격용량이 하나의 조합으로 이루어져 일간 충·방전 계획을 수립하여 연간 절감된 전기요금을 산출한다. 정격출력의 변화에 따른 전기요금 절감률을 비교하여 최대 절감률이 되는 시점의 정격출력과 정격용량을 선정한다. 각각의 정격용량에서 최대절감률을 보이는 정격출력이 선정되면 BESS의 투자비용을 포함한 총 전기요금과 BESS 설치 전 전기요금을 비교하여 총 전기요금이 최소가 되는 정격출력/정격용량을 선정한다. 사례연구에서는 제안한 방법을 통하여 수용가의 데이터를 기반으로 최적 충·방전계획을 수립하여 최적용량 산정을 보였다.
2. 전기사용요금과 투자비용
- 2.1 전기사용요금
현재 우리나라 전기사용요금은 전력량요금과 기본요금으로 구성되며, 전력량요금과 기본요금의 합계에 전력산업기반기금(3.7%)과 부가가치세(10%)가 포함되어 전기요금으로 산정된다 [3] .
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여기서 n : 월별일수
              i : 시간(단, i = ∼24)
              PCi : i 시간의전력량단가요금 [원/ kWh ]
              PLi : i 시간대의부하량[ kWh ]
전력량요금단가 및 기본요금 단가는 전기공급방식(저압, 고압), 계약종별(주택용, 일반용, 산업용, 교육용, 농사용, 등)에 따라 다르며, 주택용 전력을 제외한 모든 계약종별의 기본요금 적용은 계약전력을 기준으로 한다.
- 2.2 BESS 투자비용
BESS의 투자비용의 경우 출력에 관한 비용과 용량에 관한 비용으로 나누어지며, 정격출력 및 정격용량에 따라 다음과 같이 계산 할 수 있다.
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여기서 Costtotal : BESS 투자비용
              PC : BESS 의 출력 단위 비용[원/ kWh ]
              CC : BESS 의 용량 단위 비용[원/ kWh ]
              PBrated : 정격출력[ kW ]
              Pwhrated : 정격용량[ kWh ]
3. BESS 최적용량 산정
- 3.1 모의 수용가 계통
그림 1 은 BESS를 설치한 모의 수용가의 계통도를 나타낸 것으로 계량기에 측정되는 전력량을 통해서 전기요금을 계산한다. 시간대별 전력량요금 단가를 통해서 충·방전이 되며, 계량기에 측정되는 PSij PLij ± PBij 로 구성된다.
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일반 수용가 계통의 개념도 Fig. 1 Conceptual diagram of customer power system
- 3.2 최적용량 산정 방법
그림 2 는 수용가 BESS의 최적용량 산정방법의 전체적인 절차도이다.
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BESS의 최적용량 산정방법 Fig. 2 Optimal Capacity determination Method of BESS
기본정보에는 계시별 요금제와 시간대별 부하량, 정격출력/정격용량 단위비용을 입력한다. 다음 대상 수용가에 적합한 BESS의 정격용량 후보군을 선정한다. 정격용량과 계약전력을 하나의 조합으로 고정한 뒤, 정격출력을 변화시켜 일간 최적 충·방전 제어를 수립하여 전력량요금과 기본요금의 조합인 전기요금을 계산한다. BESS 설치 전 전기요금과 비교하여 절감률을 저장하고 정격출력의 변화에 따른 절감률 곡선에서 최대 절감률을 나타내는 정격출력을 선정한다. 정격용량에 따른 최대 절감률을 보이는 정격출력이 정해지면 투자비용을 포함한 총 전기요금과 BESS 설치 전 전기요금을 비교를 통해서 총 전기요금이 최소화가 되는 시점의 정격출력/정격용량을 선정한다. 또 다른 비교 방법은 각각의 정격용량에서의 최대 절감액과 투자비용을 비교해서 절감금액이 투자비용 보다 큰 시점의 정격용량을 선정하게 되면 투자비용을 포함한 총 전기요금이 최소화되는 용량을 산정 할 수 있다.
- 3.3 최적 충방전 제어
- 3.3.1 일간 최적 충방전 제어
식 (7)은 BESS의 일간 최적 충·방전 제어를 나타낸 것이다. 현재 시행되고 있는 전기요금 계산법에서 BESS 출력량을 포함하여 계산한다. 시간대별 전력량요금단가를 서로 비교하여 충·방전제어를 시행한다. 일간 충·방전 제어 계획을 통해서 절감된 전력량요금을 계산한다 [4] .
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여기서 PBi : i 시간대의 BESS 출력량[ kWh ]
- 3.3.2 목적함수
식 (8)은 본 논문에서의 목적함수이며, 전력량요금, 기본요금 그리고 투자비용으로 구성되며, 세 가지 항목의 합을 총 전기요금이라 정의한다.
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여기서, j : 월( j = 1∼12)
              nj : j 월의 일수
              PCij : j 월의 해당일 i 시간대의 전력량요금[원/ kWh ]
              PLij : j 월의 해당일 i 시간대의 부하량[ kWh ]
              PBij : j 월의 해당일 i 시간때의 BESS 출력량[ kWh ]
              BPC : 기본요금 단가[원/ kW ]
              Pcont : 계약전력[ kW ]
              a : BESS 배터리 예상수명
일간 충·방전 계획을 통해서 절감된 전력량요금에 계절별 일수를 곱하여 1년 전체 절감된 전력량요금 계산하고, 매월 기본요금을 합하여 전기요금을 계산한다. BESS의 배터리 수명은 a년으로, 1년의 투자비용을 얻기 위해서는 1/a로 축소하여 BESS의 투자비용과 절감된 전기요금 합이 최소화가 되는 시점의 정격용량을 산정한다.
제약조건:
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여기서, PB max : 배터리 출력 한계값[ kW ]
              Pwh max : 배터리 저장 에너지의 한계값[ kWh ]
식(9)와 식(10)은 BESS의 제약조건으로 배터리의 입·출력 전력은 한계범위 내에서 운전되어야 하며 식(11)은 항상 시간대별 부하량과 BESS의 출력량은 계약전력 범위 내에서 운전 되어야 한다.
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여기서, Pwhij : j 월의 해당일 i 시간대의 저장된 에너지량[ kWh ]
식(12)과 식(13)은 BESS의 시간대별 저장된 에너지량을 나타내는 제약조건이다. 에너지량은 정격용량의 범위 내에 저장 할 수 있음을 보여준다.
4. 사례 연구
- 4.1 대상 수용가의 부하패턴 분석
그림 3 은 대상 수용가의 하루 평균 부하값을 나타낸 것으로 본 논문의 대상수용가는 계약전력 28[kW]이고 4계절 봄·여름·가을·겨울 4가지 부하량를 적용하였다.
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계절별 일간 평균부하 곡선 Fig. 3 Daily average load curves in each season
- 4.2 BESS 모델 데이터
모의 수용가계통에 적용된 BESS의 모델 사양을 표 1 에 나타내었으며, 표 2 는 BESS의 정격출력/정격용량의 투자비용으로 초기 투자비용 산출을 위한 데이터이다. BESS의 출력은 식(8)∼(13)과 충·방전 효율 100%를 가정하여 고려하였다 [6] . BESS의 유지·보수비용의 경우 산출이 어려워 생략하였다. BESS의 보급이 확산되어 보수비용의 산정이 가능하다면 유지·보수비용도 함께 반영되어야 한다.
사례연구에 적용된 BESS 사양Table 1 Specification. of BESS used in Case studies
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사례연구에 적용된 BESS 사양 Table 1 Specification. of BESS used in Case studies
정격 출력과 용량에 따른 BESS의 투자비용Table 2 Investment cost of BESS according to rated output and capacity
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정격 출력과 용량에 따른 BESS의 투자비용 Table 2 Investment cost of BESS according to rated output and capacity
- 4.3 적용된 계시별 전기요금제
모의 수용가 계통은 계약전력에 따라 전기사용요금표 중 일반용전력(계약전력 300[kW]미만) 요금을 적용하였다. 그 중에서도 고압A 선택Ⅰ요금제인 표 3 을 적용하여 계산하였고, 계절별 경부하, 중간부하, 최대부하 시간대는 표 5 와 같이 적용 하였다. 이러한 계시별 요금 단가를 식 (8)에 삽입하여 전력량요금과 기본요금이 계산되면 표 4 에 있는 계절별 일수를 통해서 연간 전기사용요금을 계산한다 [5] .
전기요금표(2013. 11. 21 적용)Table 3 Electricity cost under time of Use Price
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전기요금표(2013. 11. 21 적용) Table 3 Electricity cost under time of Use Price
계절별 일수Table 4 Seasonal Days
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계절별 일수 Table 4 Seasonal Days
경부하, 중간부하, 최대부하 적용 시간대Table 5 Time Period of Off-Peak, Mid, Peak Load
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경부하, 중간부하, 최대부하 적용 시간대 Table 5 Time Period of Off-Peak, Mid, Peak Load
- 4.4 BESS 최적용량 산정
대상 수용가의 BESS의 용량 후보군은 +2[kWh]씩 증가하여 12[kWh]∼34[kWh] 범위까지, 계약전력은 용량이 증가할 때 마다 -1[kW] 감소시켜 일간 최적 충·방전 제어를 실시하여 계절별 일수를 곱하여 1년 동안의 절감률을 계산한다. 이러한 반복 수행을 통하여 각각의 용량에서 최대 절감률을 보이는 정격출력을 저장하고 투자비용을 포함하여 총 전기요금을 계산한다. BESS의 1년 투자비용을 얻기 위해서 배터리의 수명을 10년으로 가정하며, BESS의 1년 투자비용을 얻기 위해서 1/10으로 축소한다. 전기요금에서 기본요금은 큰 비중을 차지함으로써, 그것으로 인해 기본요금에 해당하는 계약전력을 -1[kW]씩 감소하였으며, BESS를 통해서 전력량요금을 절감 할 수 있는 것을 보였다. 정격출력을 1[kW]∼15[kW]까지 반복 수행을 거쳐 절감률을 저장하여 비교한 뒤, 최대 절감률을 보이는 정격출력을 그림 4 에 나 타내었다.
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최대 절감률의 정격출력 Fig. 4 highest reduced rate of rated output
BESS 설치 전 1년 동안의 전기요금과 설치 후 전기요금을 비교하면, 그림 5 와 같이 나타난다. 절감된 연간 전기요금과 투자비용을 합하여 BESS 설치 전 전기요금과의 비교를 통해서 최적 정격용량을 산정한다. 정격용량 28[kWh]에서 설치 전 전기요금보다 낮으므로 최적 용량으로 산정 하는 것이 타당하다. 다른 용량과의 비교 에서는 설치 전 전기요금보다 높으므로 적절하지 않은 것을 볼 수 있다.
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BESS 설치 전후의 전기요금 비교결과 Fig. 5 Comparison result of total electric cost according to the installation of BESS
다른 비교 방법인 1년 동안의 절감된 금액이 투자비용보다 많은 경우 최적용량으로 산정 할 수 있다. 그림 6 에서 보듯이 정격 용량 28[kWh]에서 절감금액이 투자비용보다 높은 것을 볼 수 있다. 그림 6 의 각 용량에 대한 절감금액과 투자비용을 표 6 에 나타내었다. 정격용량 28[kWh]에서 절감금액이 투자비용보다 약 20,000원 높은 것을 볼 수 있다.
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연 절감금액과 투자비용 비교결과 Fig. 6 Comparison result of a Year Saving cost and Investment
BESS 투자비용 및 절감금액 비교 분석 결과Table 6 BESS Investment Cost and Saving cost comparison
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BESS 투자비용 및 절감금액 비교 분석 결과 Table 6 BESS Investment Cost and Saving cost comparison
3. 결 론
본 논문에서는 수용가에 설치되어 부하평준화를 목적으로 갖는 BESS의 투자비용과 전기사용요금을 반영한 최적용량 산정에 대하여 제안하였다. 절감된 전기사용요금과 연간 투자비용의 조합이 최소가 될 때의 정격용량을 산정을 제안하였다. 사례연구에서는 1일 평균부하 패턴과 계시별 요금제를 이용한 일간 최적 충·방전 계획을 수립하여 계절별 일수와 함께 연간 최대 절감률의 정격출력을 산출하였다. 정격용량과 계약전력에 따라 정격출력의 변화를 보였으며, 이와 함께 투자비용을 포함하여 BESS 설치 전과 설치 후의 전기요금을 비교하여 투자비용을 포함을 총 전기요금이 최소화가 되는 최적 용량을 산정하였다. 향후 다양한 수용가의 부하패턴을 토대로 제안한 최적용량선정 기법을 검증하고 일반화하기 위한 추가 연구를 진행할 예정이다.
Acknowledgements
본 연구는 2014년도 교육부의 재원으로 한국연구재단(NRF : 2014025001)의 지원을 받아 수행한 과제이며, 관련기관 관계자 여러분에게 감사드립니다.
BIO
박 진 경(Jin-Kyung Park)
1990년 8월 7일생. 2013년 울산대 전기공학부 졸업. 현재 경북대학교 전기공학과 석사 과정
Tel : 053-940-8602
E-mail : pank8954@naver.com
백 영 식(Young-Sik Baek)
1950년 7월 8일생. 1974년 서울대 전기공학과 졸업. 1977년 동대학원 전기공학과 졸업(석사). 1984년 동대학원 전기공학과 졸업(박사). 1977년 명지대 전기공학과 조교수. 현재 경북대 전기공학과 교수
Tel : 053-950-5602
E-mail : ysbaek@knu.ac.kr
정 기 석(Ki-Seok Jeong)
1985년 3월 30일생. 2008년 경북대 전자전기컴퓨터공학과 졸업. 2010년 동대학원 전자전기컴퓨터공학과 졸업(석사).
2014년 동대학원 전자전기컴퓨터공학과 졸업(박사). 현재 한국철도기술연구원 광역도시철도시스템 연구실 박사 후 연수연구원
Tel : 031-460-5208
E-mail : jks14@krri.re.kr
박 지 호(Ji-Ho Park)
1967년 9월 14일생. 1991년 경북대 전기공학과 졸업. 1996년 동대학원 전기공학과 졸업(석사). 2001년 동대학원 전기공학과 졸업(박사). 현재 거제대학교 선박전기과 초빙교수
Tel : 053-940-8602
E-mail : pjh2458@naver.com
References
Oh Seung-hwan , Lee Chul-Yong 2014 “Economic Evaluation for Renewable Energy R&D in South Korea” Korea Energy Economics Institute 13 (2) 171 - 197
2012 "Smart Grid ESS (Energy Storage System) Technology Trend Report" Korea Smart Grid Association
Cho Kyeong-Hee , Kim Seul-Ki , Kim Eung-Sang 2013 Optimal Capacity Determination Method of Battery Energy Storage System for Demand Management od Electricity Customer" 62 (1) 21 - 28
Lo Chin H. , Anderson Max D. 1999 “Economic Dispatch and Optimal Sizing of Battery Energy Storage system in Utility Load-Leveling Operation,” IEEE Trans. on Energy Conversion 14 (3) 824 - 829    DOI : 10.1109/60.790960
Schoenung Susan 2011 "Energy Storage System Cost Update" Sandia National Laboratories
http://cyber.kepco.co.kr