피크시프 에너지 저장을 위한 효율 기반 배터리 폐기 기준 및 수명 모델 최적 운영

본 논문은 전력 시스템에서 피크시프(peak‑shaving) 용도로 활용되는 리튬이온 배터리의 수명 평가와 운영 최적화를 통합적으로 다룬다. 서론에서는 전력 피크와 재생에너지 변동성으로 인한 유연성 확보 필요성을 강조하고, 리튬이온 배터리가 용량 감소와 내부 저항 증가라는 두 가지 주요 열화 메커니즘을 겪으며, 기존 연구에서는 주로 용량 기반(예: 80 % 용량) 폐기 기준을 사용해왔지만, 전력 시스템에서는 이 기준이 과도하게 보수적일 수 있음을 지적한다. 이에 저자들은 세 가지 핵심 기여를 제시한다. 첫째, 배터리 효율·시간대별 전력가격·아비트라지 이익을 결합한 효율 기반 폐기 기준을 수식화한다. 이 기준은 배터리 충·방전 효율이 감소함에 따라 발생하는 추가 비용이 피크와 밸리 전력가격 차익을 초과하면 폐기하도록 설계된다(식 1). 둘째, 효율 기반 기준을 전기적 등가 회로 모델에 연결해, 내부 저항 R과 정격 용량 L_C를 이용해 효율 기준을 용량·저항 기반 형태(식 3)로 변환한다. 이를 바탕으로 기존의 용량·저항 열화 모델(식 4‑5)을 채택하고, DOD와 충전량 Q에 대한 멱함수 형태로 표현한다. 충전량 Q는 사이클 수 N과 초기 용량 L_st를 이용해 근사(식 7)함으로써, 용량 기반(식 8‑9)과 효율 기반(식 10‑12) 두 가지 폐기 기준에 대한 최대 사이클 수 N_end를 도출한다. 효율 기반 모델은 L·R 곱과 사이클 수 사이에 3차 함수 관계가 있음을 보여주며, 실수 해는 Mathematica를 이용해 구한다. 셋째, 배터리 열화 비용을 “사이클 손실률 × 투자비용” 형태(식 14)와 “캘린더 손실률 × 투자비용” 형태(식 15)로 단순화하고, 이를 피크시프 운영 최적화 모델에 내재한다. 목표 함수(식 16)는 전력 구매 비용, 피크 용량 비용, O&M 비용, 열화 비용을 최소화하도록 설계되었으며, 전력 균형(식 17), SOC·파워 제한(식 18‑19), DOD 계산(식 20), PV 출력 제한(식 21), 피크 용량 정의(식 22), 그리고 배터리에서 전력 판매 금지 제약(식 23) 등 실제 전력 시스템 제약을 모두 포함한다. 선형화 기법을 적용해 MILP 형태로 변환하고, Gurobi와 자체 알고리즘(Algorithm 1)으로 해결한다. 실증 분석에서는 중국 장쑤성 전력 데이터와 시간대별 전력가격을 사용해 24 시간 시뮬레이션을 수행하였다. 효율 기반 폐기 기준을 적용한 경우, 배터리 효율이 0.92에서 0.88로 감소해도 피크시프 이익이 유지되며, 배터리 수명이 기존 80 % 용량 기준 대비 약 30 % 연장되고 연간 순이익이 약 15 % 증가한다는 결과가 도출되었다. 이는 효율 감소가 용량 감소보다 완만하게 진행되는 경우가 많아, 실제 운영에서는 용량 기준보다 효율 기준이 더 현실적인 폐기 시점을 제공함을 시사한다. 또한, 재사용 배터리나 저효율 단계에서도 경제적 가치를 정량적으로 평가할 수 있는 프레임워크를 제공한다는 점에서 실무 적용 가능성이 높다. 결론에서는 효율 기반 폐기 기준과 통합 수명 모델이 피크시프 에너지 저장 시스템의 경제성을 크게 향상시키며, 배터리 투자 회수 기간을 연장하고 전력 시스템의 유연성을 강화한다는 점을 강조한다. 향후 연구로는 다중 에너지 시스템(예: 전기차·수소 연계)과 시장 메커니즘(예: 실시간 전력시장)에서의 적용 확대와, 실시간 상태 추정 기반 동적 폐기 기준 개발을 제시한다.