전송·배전 연계 에너지 저장 공유 최적화

본 논문은 중앙집중식 전력시장이나 통합된 에너지 거래 메커니즘이 존재하지 않는 전력 시스템에서, 전송망(TSO)과 배전망(DSO) 간에 에너지 저장 시스템(ESS)의 서비스를 효율적으로 ‘스택’(동시 제공)하기 위한 통합 최적화·통신 프레임워크를 제시한다. 연구는 크게 네 부분으로 구성된다. **1) 배경 및 필요성** 전송 수준에서는 혼잡 완화, 주파수 조절 등 시스템 전반의 안정성을 위한 서비스가 요구되고, 배전 수준에서는 전력 불균형 비용 절감, 재생에너지 활용 확대, 전력 피크 절감 등 로컬 목표가 존재한다. 기존 연구는 각각의 목표를 별도 최적화하거나, 중앙시장 메커니즘을 전제로 한 서비스 스택링을 다루었지만, 두 수준을 동시에 고려하는 체계적인 방법은 부족했다. 특히, 미국 서부와 유럽 일부 지역처럼 전력 계약이 양자간(bilateral) 형태인 경우, 중앙시장 없이도 다중 서비스를 조정할 필요가 있다. **2) 프레임워크 설계** 연구진은 TEPO(Transmission Energy Positioning Optimizer)와 DEPO(Distribution Energy Positioning Optimizer)라는 두 최적화 엔진을 정의하고, 이들 간에 5가지 표준 보고서를 교환한다. 보고서는 용량(Capacity), 혼잡 예측(Congestion forecast), 초기 스케줄(Initial schedule), 완화 필요량(Mitigation needs), 최종 스케줄(Final schedule)이다. 교환 순서는 TEPO가 용량을 요청 → DEPO가 제공 → TEPO가 혼잡 예측을 전달 → DEPO가 초기 스케줄을 제출 → TEPO가 완화 필요량(넷로드 경계)을 반환 → DEPO가 최종 스케줄을 확정한다. 이 절차는 OpenADR 표준을 기반으로 하여 기존 스마트그리드 통신 인프라와 호환 가능하도록 설계되었다. **3) 다단계 최적화 모델** 프레임워크는 네 단계의 MILP(혼합정수선형계획) 문제로 구성된다. - **Stage 1 (Pre‑mitigation UC)**: 전통적인 단위발전(UC)와 경제적 디스패치를 수행한다. 여기서는 ESS와 전송 보안 제약을 무시하고, 발전기 가동·정지, 최소·최대 출력, 램프 제한, 재생 가능량 커트라인 등을 포함한다. 목표는 전체 운영비 최소화이며, 전통적인 비용 함수(발전기 연료비·시동비·재생 커트 비용)로 표현된다. - **Stage 2 (Independent Congestion Relief)**: TEPO는 DEPO가 제공한 ESS 용량 정보를 바탕으로, 가중 ℓ₁‑노름을 최소화하는 목적함수를 사용한다. ℓ₁‑노름은 “필요한 교정량(발전기 재스케줄링 + ESS 충·방전)”의 절대값 합을 의미하며, 각 시간·버스별 가중치를 부여해 중요한 구간에 더 큰 페널티를 적용한다. 이 단계에서는 ESS 스케줄을 미리 알지 못하므로, TEPO는 독립적으로 최소 교정량을 산출한다. - **Stage 3 (Coordinated Congestion Relief)**: TEPO가 제시한 넷로드 경계(완화 필요량)를 DEPO가 수용한다. DEPO는 배전 측 로컬 목표(예: 전력 불균형 비용, SOC 유지, 배터리 수명 고려)를 포함한 자체 최적화를 수행한다. 이 과정에서 ESS는 TEPO가 요구한 충·방전 구간을 만족하면서도 배전망 내 전압·전류 제약을 준수한다. - **Stage 4 (Post‑mitigation UC)**: 최종 스케줄을 반영해 재조정된 UC를 수행하고, 전송망 보안 제약(라인 흐름 한계, 전압 각도 제한 등)을 검증한다. 필요 시 추가적인 발전기 재스케줄링을 수행한다. 각 단계는 선형/정수 제약식으로 표현되며, ℓ₁‑노름 절대값은 보조 변수와 두 개의 부등식으로 선형화한다. 모델은 CPLEX·Gurobi 등 상용 MILP 솔버로 해결 가능하며, 시간 해상도는 1시간 또는 15분 구간으로 설정한다. **4) 사례 연구** - **3‑버스 테스트 시스템**: 단일 ESS가 배전 버스에 연결된 간단한 모델에서, 전송 라인에 발생한 과부하를 ESS 충·방전과 일부 발전기 재스케줄링으로 완화한다. 결과는 라인 흐름 위반이 0이 되고, 전체 운영비가 약 12 % 감소한다. - **태평양 북서부 대규모 모델**: 실제 전력망 데이터를 활용해 30 GW 규모 ESS 포트폴리오와 2000여 개 버스를 포함한 모델을 구축하였다. TEPO‑DEPO 프레임워크 적용 시, 전송 혼잡 비용이 연간 약 45 M$ 절감되고, 재생에너지(풍·태양) 활용도가 3 %p 상승한다. 또한, 배전망 내 전압 편차와 SOC 변동이 허용 범위 내에 머무른다. **5) 현장 실증** 워싱턴 대학교·두산그리드테크·SnoPUD·BPA가 공동으로 진행한 실증시험에서는 에버렛에 설치된 200 MWh 배터리를 사용하였다. 실시간 운영 환경에서 TEPO‑DEPO 프로토콜을 적용했으며, 예측된 혼잡 완화량과 실제 측정값이 95 % 이상 일치했다. 시스템 안정성 지표(주파수 편차, 라인 흐름)에도 부정적 영향을 미치지 않았으며, 배터리 SOC 관리와 로컬 전력 피크 감소 효과도 확인되었다. **6) 정책·규제 연계** FERC와 CAISO의 최신 규제 방향을 인용해, ESS가 자체 SOC를 관리하면서 다중 서비스를 제공하도록 허용하는 것이 프레임워크의 전제 조건임을 강조한다. OpenADR 기반 통신 표준을 채택함으로써 기존 스마트그리드 인프라와의 호환성을 확보하고, 다수의 DEPO 인스턴스와도 확장 가능한 구조를 제공한다. **7) 결론 및 향후 과제** 본 연구는 (1) 전송‑배전 연계 최적화 모델을 단계별 MILP로 구체화, (2) 가중 ℓ₁‑노름을 통한 최소 교정량 목표 도입, (3) 표준화된 보고서 교환 프로토콜을 통해 실시간·분산 환경에서도 적용 가능한 구조 제시, (4) 대규모 시뮬레이션과 현장 실증을 통한 실효성 입증이라는 네 가지 주요 기여를 제공한다. 향후 연구에서는 (i) 불확실성(재생에너지·수요 변동) 고려한 확률적 모델링, (ii) 다중 ESS·다중 TSO‑DSO 네트워크에 대한 스케일업, (iii) 시장 메커니즘과 연계한 가격 신호 설계 등을 탐색할 예정이다. 이러한 확장은 중앙시장 부재 지역에서 ESS 활용도를 극대화하고, 전력 시스템 전반의 경제성·신뢰성을 동시에 향상시킬 것으로 기대된다.