2.1 V2G와 충전 인프라

EV는 전력 네트워크의 중요한 요소인 동시에 대기 오염뿐 아니라 화석 연료 부족에 대한 해결책으로 대두되고 있다 ^(7)(10). EV를 신재생에너지와 통합된 전력 시스템의 에너지 저장 및 부하로서 적절히 사용한다면 친환경 에너지원 및 전력 수급을 효과적으로 관리할 수 있다 ⁽¹¹⁾. 이와 관련하여 V2G 기술은 EV 배터리와 전력망 사이에서 양방향 전력 흐름을 가능하게 하는 기술이다. V2G를 통해 전력계통의 주파수 및 전압 조정, 피크 부하 절감, 예비력 확보, 태양광이나 풍력과 같은 간헐적 특성을 가진 신재생에너지를 위한 저장장치의 임무를 수행할 수 있다 ⁽¹²⁾. 그림 1은 V2G 시스템의 예를 나타낸 것이다.

V2G 서비스를 사용하기 위해서는 기본적으로 EV의 양방향 전력전송을 가능하게 하는 충전 인프라의 구비가 필요하며, EV 배터리가 역전송이 가능한 충분한 전력량을 보유해야 한다. EV 충전 인프라는 EV의 충전에 필요한 고속 및 완속 충전기와 이동형 충전기 등을 사용하기 위한 충전기 보조 시설을 통합하여 일컫는다. 2020년 3월까지 집계된 국내 등록 전기자동차는 약 10만 대이며, 전기차 충전소는 가정용 충전기를 제외하고 한국전력공사, 환경부 등을 포함해 약 2만 3천기가 설치되었다 ⁽¹³⁾. 충전 인프라와 전기 자동차의 수는 정부의 재생에너지 3020 에너지 신산업의 효과로 더욱 증가할 것으로 예상한다. 현재 국내에서 사용 중인 충전기의 제원은 표 1과 같다 ⁽¹⁴⁾.

DC 급속 충전을 제외하고, AC 완속 충전의 경우에서 EV가 낼 수 있는 최대 충전 및 방전 전력은 EV 내에 탑재된 온 보드 충전기의 제원에 의해 결정된다. 이 값은 차량의 모델에 따라 다르며, 표 2는 현재 국내에서 대중적으로 사용되는 EV들의 최대 충전 및 방전 전력과 배터리를 나타낸 것이다 ⁽¹⁵⁾. 표 2에서 기아 소울 EV를 예로 들어보면, 7kW의 완속 충전기에 연결되어있더라도 온 보드 충전기에서 제한하는 최대 충전 전력이 6.6kW이기 때문에 충전기의 제원보다 더 낮은 6.6kW의 속도로 충전될 것이다.

2.2 국내 EV 에너지 프로슈머 제도

에너지 프로슈머 제도는 전기 수요 고객이 태양광 발전기(PV) 등 분산에너지자원을 사용하려 전력을 생산할 때, 잉여 전력을 소비자에게 판매하는 거래를 인정하는 제도이다. 국내의 경우 발전설비용량 1,000kW 이하 PV 발전설비 설치자에 한해 프로슈머 지위를 인정하고 있다. 전기 자동차를 활용한 전력 판매 관련 지침에서, 총 충전 및 방전 설비용량이 1,000kW 이하인 EV에서 생산한 전력은 전력시장을 통하지 않고 전기판매사업자와 거래할 수 있도록 규정하고 있다. 이는 발전사업자가 직접 생산한 전력이나, PV 발전설비로 발전한 전력 중 자가소비 후 남는 전력 등에 한하여 적용된다 ⁽²⁾. 본 논문에서는 이러한 제도를 활용하여 DC 나노그리드 운영자의 이득을 최대화하기 위해 PV 발전량이 많은 시간에는 잉여전력을 이용하여 EV를 충전하고 PV 발전량이 적은 시간에는 방전하여 빌딩 나노그리드의 최적 운영을 위한 계획을 수립한다. 그림 2는 현재 사용되고 있는 전력 거래 제도를 통해 본 논문에서 사용하는 V2G 에너지 프로슈머 모델을 나타낸 것이다. 빌딩 운영자는 한전으로부터 전기를 공급받는 수요 고객임과 동시에 EV 사용자와 충전 장치에 대한 약정을 맺어 전력 거래가 가능하다.

4.1 시스템 구성

본 논문에서는 PV 발전기와 EV 충⦁방전 설비를 보유한 DC 나노그리드를 기준으로 EV의 충방전 스케줄링 방법을 제안한다. EV 클러스터와 DC 나노그리드 간의 최적 협조 제어를 위해서는 DC 나노그리드와 EV의 특성을 파악하고 이에 맞는 알고리즘의 개발이 필요하다. 최적 운영 스케줄링은 DC 나노그리드 운영자의 관점에서 운영 비용을 줄여 최대한의 이익을 창출할 수 있도록 하되, EV 소유자의 요구를 충족시켜 줄 수 있어야 한다. 그림 6은 본 논문에서 제안하는 DC 나노그리드의 구조를 나타낸 것이다. 제안한 구조는 정격 400V 저압 직류배전계통으로 배전선로는 OW 58$mm^{2}$을 적용하였다 ⁽¹⁸⁾.

4.2 EV 최적 충⦁방전 스케줄링 기법의 공식화

본 논문에서는 24시간 동안의 EV 충전 및 방전 전력을 제어하여 DC 나노그리드의 최적 운영 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 EV의 스케줄링을 위한 목적함수와 최적화 변수는 참고문헌 ⁽⁴⁾를 참고하여 본 논문의 상황에 맞게 정의한다. 본 논문에서 정의한 최적화 목표는 다음과 같다.

최적화의 전반적인 목표는 태양광 발전으로 인한 잉여전력으로 더 많은 EV를 충전하고 건물 내의 에너지 비용을 절약하며 잉여전력을 전력계통에 판매함으로써 나노그리드 운영자의 경제적 이익을 높이는 것이다.

EV 소유자는 원하는 충전 시간과 충전완료 시 최소 SOC 값을 정하며 EV가 나노그리드에 연계되어 있는 기간 동안, 나노그리드 운영자는 적절한 순간에 EV를 충방전하여 나노그리드 전체의 수익과 에너지 효율을 높일 수 있다.

EV의 충/방전에 대한 요금은 나노그리드의 운영자가 합리적으로 결정한다.

PV 발전에 의한 잉여전력이 발생하는 경우에는 EV의 충전을 더 많이 하도록 한다. 잉여전력이 생산되는 시간대는 전일 예측을 통해 산출할 수 있다.

이상의 나노그리드 운영목적을 달성하고 EV의 충/방전을 효과적으로 수행하기 위하여 EV 충전가격 비교변수($\rho_{EV}^{c,\:k}$), EV 방전가격 비교변수($\rho_{EV}^{d,\:k}$), 및 전력판매 가격비교변수($\rho_{grid}^{k}$) 등 3가지의 가격 비교변수를 정의하여 목적함수에 적용한다.

나노그리드 운영자는 충전소에 EV의 SoC 레벨과 관련된 가중치를 고려하여 EV의 충/방전 동작을 조정한다. 이를 위하여 EV 충전 가중치 변수($w_{n}^{c,\:k}$)와 방전 가중치 변수($w^{d,\:k}_{n}$)를 정의한다. 이때 EV 간의 에너지 교환을 억제하여 불필요한 충방전이 발생하지 않도록 한다.

위 목표를 달성하기 위한 목적함수는 식 (3)과 같으며 EV의 충방전과 전력계통과의 전력거래에서의 수익을 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 최적화를 위한 목적함수는 EV의 충전 및 방전 전력을 결정하는 식 (4)와 DC 나노그리드에서 구매 또는 판매하는 전력량을 결정하는 식 (5)로 정의한다. 하루 동안 DC 나노그리드의 충전소에 접속하여 충전 및 방전을 수행하는 EV의 총 대수는 N으로 정의하고 각 EV의 번호를 n으로 나타낸다. $s_{n}^{c,\:k}$와 $s_{n}^{c,\:k}$은 EV의 충전 및 방전 전력의 비율, $P^{\max}_{n}$는 EV의 최대 충전 및 방전 전력을 나타낸다. 식 (3)은 매 시간간격 k마다 최적화를 수행한다 ($k=1,\: 2,\:\cdots ,\: 24$).

충전 스테이션은 M개의 충전기를 보유하고 있다고 가정하며, 시간 k에서 EV의 충전 및 방전 전력의 비율은 각각 $s_{n}^{c,\:k}$와 $s_{n}^{d,\:k}$로 정의한다. $w_{n}^{c,\:k}$ 와 $w_{n}^{d,\:k}$은 각 EV의 충전과 방전의 가중치를 나타내고 $\rho^{c,\:k}_{n}$와 $\rho^{d,\:k}_{n}$는 하루의 전기 요금 체계에서 현재시간 k의 충전 요금이 얼마나 비싸고 저렴한지를 나타내는 보조 변수이고, $\rho^{k}_{grid}$는 DC 나노그리드의 전기 요금에 대한 보조 변수이다. $P^{sell,\:k}_{grid}$와 $P^{buy,\:k}_{grid}$는 각각 DC 나노그리드에서 판매, 구매하는 전력(kW)으로 정의한다. 최적화를 통해 도출하는 최적 변수는 $s_{n}^{c,\:k}$,$s_{n}^{d,\:k}$,$P^{sell,\:k}_{grid}$,$P^{buy,\:k}_{grid}$의 네 가지 연속 변수와 $u^{k}_{grid}$, $u^{k}_{n}$의 두 이진 변수이다. 최적화 변수들에 대한 자세한 내용은 스케줄링 제약조건과 함께 설명한다.

EV가 충전소에 도착하는 시간을 $t^{arr}_{n}$이라 하고, 충전소에서 떠나는 시간을 $t^{dep}_{n}$이라 정의하면 충전소에서 EV가 머무르는 총 시간 $t^{con}_{n}$은 식 (6)과 같이 정의할 수 있다.

k번째 시간에 EV가 충전기에서 분리되기까지 남은 시간 $t^{rem}_{n}$을 식 (7)과 같이 정의한다.

EV의 충전기 접속 상태는 이진 변수 $\delta^{k}_{n}$을 통해 표현한다. 식 (8)과 같이 EV가 충전소에 접속 중인 상태라면 $\delta^{k}_{n}$는 1의 값을 가지며, 충전기와 분리되어 있다면 0을 갖는다. n번째 EV가 충전소에 접속 중인 상태($\delta^{k}_{n}$=1)는 현재시간이 $t^{arr}_{n}$과 $t^{dep}_{n}$사이에 있음을 의미한다.

목적함수에 표현한 대로, EV의 충전과 방전을 결정하는 중요한 변수는 $w^{c,\:k}_{n}$, $w^{d,\:k}_{n}$, $\rho^{c,\:k}_{EV}$, $\rho^{d,\:k}_{EV}$의 네 가지 변수이다. 먼저 EV 충전 가중치 변수 $w^{c,\:k}_{n}$를 구하기 위해 각 k시간에서 EV의 충전 긴급도 $\alpha^{c,\:k}_{n}$를 식 (9)와 같이 정의한다. 이는 EV의 제원과 현재 SoC에 의해 결정된다.

여기서, $E^{cap}_{n}$은 EV의 배터리 용량(kWh)을 나타내며 $P^{\max}$는 EV의 최대 충전 허용전력(kW)을, $So C^{\max}_{n}$와 $So C^{k}_{n}$는 각각 EV 배터리에 허용된 최대 SoC(%)와 시간 단계 k에서의 SoC(%)로 정의한다. EV의 종류에 따라 $P^{\max}_{n}$와 $So C^{\max}_{n}$, $E^{cap}_{n}$의 값이 모두 다르므로 EV의 충전 긴급도를 비교하기 위해 0부터 1사이의 가중치로 정규화한다. 정규화하는 과정은 식 (10)과 같다. 여기서, $\alpha^{\max}_{n}$과 $\alpha^{\min}_{n}$은 $\alpha^{c,\:k}_{n}$의 최대 및 최소값으로 정의한다.

이어서 충전 및 방전 결정을 위한 EV 충전가격 비교변수인 $\rho^{c,\:j}_{n}$는 현재 시간의 충전 가격과 하루의 최대 및 최소 가격을 통해 결정한다.

여기서, $\beta^{\max}_{EV}$는 하루 중 가장 높은 EV의 충전 가격, $\beta^{k}_{EV}$는 시간 단계 k의 EV 충전 가격, $\beta^{\min}_{n}$은 하루 중 가장 낮은 EV 충전 가격을 의미한다. EV의 충전가격 $\beta^{k}_{EV}$는 DC 나노그리드의 운영자가 결정하며 본 논문에서는 PV 발전으로 인한 잉여전력이 커질수록 낮아지도록 설계하였다.

EV 방전에 대한 가중치 변수 $w^{d,\:k}_{n}$과 EV 방전가격 비교변수 $\rho^{d,\:k}_{n}$는 다음 식 (12)와 (13)과 같이 정의한다.

건물 운영 비용을 줄이기 위해서 나노그리드 운영자는 ToU(Time-of-Use) 기반 전기요금에 따라 전력의 구매와 판매를 고려한다. 이때 사용하는 전력판매가격 비교변수 $\rho^{k}_{grid}$는 식 (14)를 통해 계통 전기요금을 사용하여 계산한다.

식 (14)에서, $\beta^{\max}_{grid}$는 하루 중 가장 높은 전기 가격을 의미하며, $\beta_{grid}^{k}$는 시간 단계 k의 전기 가격, $\beta_{grid}^{\min }$는 하루 중 가장 낮은 전기 가격을 의미한다. 이 가격은 계통에서 계약한 요금제를 따른다.

나노그리드 운영자는 전일 예측(day-ahead)을 통해 하루의 PV 발전기 출력과 건물의 부하 수요를 미리 알 수 있다. PV 발전기의 출력이 건물의 필요 부하보다 많을 경우, 나노그리드 운영자는 EV의 충전 및 방전 가격을 낮게 조정하여 잉여전력을 통한 EV의 충전을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 EV의 충전을 유도하기 위해 필요한 최소 잉여전력을 $P^{rem}$(kW)으로 정의하여 나노그리드 운영자가 발전량이 건물의 부하 수요보다 $P^{rem}$이상 많은 경우 가격을 $\beta^{rem}$(kW/won)으로 조정하도록 하였다.

4.3 최적 스케줄링을 위한 제약조건

DC 나노그리드의 최적 운영 스케줄링을 구하기 위해서 먼저 다음을 가정한다. 첫 번째는 EV 소유자가 충전 및 방전 권한을 나노그리드 운영자에게 맡긴다는 것이다. 이를 통해 나노그리드 운영자는 EV 소유자가 충전소를 떠나기 위해 정해놓은 최소한의 목표 SoC로 정의한 $So C^{dep}_{n}$ 내에서 필요에 따라 EV의 충전과 방전은 자유롭게 할 수 있다. 두 번째는 건물에 설치된 충전기가 나노그리드 운영자의 소유라는 것이다. 이는 운영자가 직접 EV 사용자와의 약정을 통해 충전 및 방전 가격을 결정할 수 있다는 것을 의미한다.

5.1 시뮬레이션 환경의 구성

본 논문에서 제안하는 DC 나노그리드의 최적운영을 위한 EV 충방전 스케줄링의 성능을 평가하기 위해 세 가지 시나리오에서 시뮬레이션하여 결과를 분석하였다. 시나리오 1은 빌딩 나노그리드의 충전소가 모든 사람들에게 개방되어 자유롭게 사용할 수 있는 상황을 가정하였고, 시나리오 2는 빌딩 나노그리드에서 사용하는 EV가 회사의 차량으로 출장 등의 업무 시간 외에는 항시 충전소에 주차되어 있는 상황을 모의하였다. 시나리오 1과 2는 여름의 데이터를 시나리오 3은 겨울의 데이터를 이용하였다.

시뮬레이션은 모두 9월의 부하, 일사량 및 전기요금 데이터를 사용하였으며 부하와 일사량 데이터는 RNN-LSTM 예측모델을 통한 전일 예측(Day-ahead forecasting)으로 계산한다. 두 시뮬레이션에서 사용한 EV 모델은 대중적인 EV 중 하나인 테슬라 모델 3 이며 차량의 제원에 따라 $E^{cap}_{n}$와 $P^{\max}_{n}$의 값은 각각 50kWh와 7.7kW로 가정하였으며, $\eta^{c}_{n}$과 $\eta^{d}_{n}$은 모두 95%로 정의하였다. 빌딩 나노그리드에 설치된 PV의 용량은 80kW로 가정하였고, $P^{rem}$은 7kW, $\beta^{rem}$은 120원/kW로 정의하였다. 모든 시뮬레이션은 Matlab 2019b 환경에서 Inverse Problem 사의 Opti toolbox를 사용하여 MILP 최적화를 수행하였다.

5.2 시뮬레이션 시나리오 설정

5.3 시뮬레이션 결과 분석