• 대한전기학회
Mobile QR Code QR CODE : The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
  • COPE
  • kcse
  • 한국과학기술단체총연합회
  • 한국학술지인용색인
  • Scopus
  • crossref
  • orcid

  1. (Hanwha Ocean, Mechanical/Control System R&D Team, Korea, E-mail : kimmw@hanwha.com)



Fuel Consumption, Emission Mitigation, Hybrid Vessel, Shaft Generator, Energy Storage

1. 서 론

세계 해운 시장은 환경 오염 방지를 위한 배출물질 규제 정책과 급변하는 에너지 가격에 대응하기 위해 다양한 기술을 두고 검토하고 있다. 예를 들면 신형 선박의 최적 선형 설계, 화물 운송량의 경제성 분석, 전력 및 추진체계 설계, 적합한 운항 속력 설정, 대체 연료 및 재생 에너지 모색, 최적 운항 경로 선정 등을 주된 사례로 꼽을 수 있다(1). 이러한 움직임은 국제 해상 운송을 통해 배출되는 황산화물과 질소산화물이 전 세계 배출량 대비 각 13\% 및 15\%에 이른다는 2012년 IMO(International Maritime Organization)의 통계 이후 더욱 두드러지게 관찰되었다(1,2). 더욱이 IMO는 국제 해상 운송 분야에서 이산화탄소 배출량을 감축하기 위한 투자를 게을리할 경우, 2050년에는 이산화탄소 배출량이 2012년과 비교하여 적게는 50\%에서 많게는 250\%까지 증가할 것으로 내다보고 있다. 이러한 상황에 따라 IMO는 해상 운송 분야에서의 배출물질 저감을 위한 규제를 2050년까지 단계적으로 강화할 계획이라고 발표하였다(3).

이처럼 국제 사회에서 환경 오염에 대한 우려의 목소리가 커지고 IMO의 규제 정책이 강화되는 상황에 직면하면서, 전통적인 방법에서 탈피하여 해상 운송의 패러다임을 바꾸려는 움직임이 나타나고 있다(4). 대표적으로 하이브리드 추진 선박을 꼽을 수 있는데, 내연기관을 중심으로 선박에 필요한 추진력을 생성하던 기존의 기계식 추진 방식에 축발전기/모터(shaft generator/ motor)를 추가 구성하는 것이 특징이다.

그림 1 축발전기/모터의 구성 예시(5)

Fig. 1 An Example of Shaft Generator/Motor Configuration(5)

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig1.png

이때 축발전기/모터는 선박의 추진력을 발생시키는 주기관과 연계되는데, 기어(gear)를 매개로 하는 기어 타입과 축(shaft)을 매개로 하는 인라인 타입으로 분류할 수 있다. Fig.1은 하이브리드 추진 선박에서 축발전기/모터가 주기관과 연계되는 구성 예시를 나타낸다(5).

축발전기/모터는 선박이 저속으로 운항할 때는 모터로 동작하여 내연기관 대신 선박에 필요한 추진력을 발생시키고, 선박이 고속으로 운항할 때는 발전기로 동작하여 선내 전력계통에 전력을 공급한다. 즉, 주기관이 선박의 추진을 위해 프로펠러를 회전시키면서 발생하는 여분의 동력으로 축발전기를 구동하여 전력을 생산하는 방식이다(1,5). 선박의 주기관은 내연기관으로써 낮은 부하, 즉 선박의 저속 운항 중에는 연비가 불량하여 단위 출력당, 단위 시간당 연료 소모량이 증가한다. 그리고 증가한 연료 소모량만큼 배기가스 발생량이 늘어 환경 오염 물질의 배출량 또한 늘어나게 된다. 따라서 시간이 지날수록 엄격해지는 환경 규제에 대응하는 방안이면서, 대형 선박의 운항 비용 중 상당 부분을 차지하는 연료 비용을 절약할 수 있는 방법으로 하이브리드 추진 선박에 대한 연구가 진행되고 있다고 할 수 있다.

하지만 이러한 추세는 중소형의 어선이나 여객선, 군함, 연구 등 특수한 목적을 가진 선박을 대상으로 적용되어 운항 중이며, 비교적 규모가 큰 상업용 선박에 적용된 사례나 연구 실적은 여전히 부족한 실정이다(6). 이에 따라 본 연구에서는 대형 상업용 컨테이너 운반선의 실제 운항 데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 선박의 가상 운항 시나리오를 설정하여 하이브리드 선박의 연료 소모량을 시뮬레이션 하였다. 2장에서 시뮬레이션 수행을 위한 장비 모델을 설계하고, 3장에서 시뮬레이션 시나리오, 수식 및 알고리즘을 설계하고, 4장에서 대형 상업용 선박에 대한 하이브리드 시스템의 에너지 저감 효과를 분석하였다.

2. 하이브리드 선박 모델 설계

본 연구에서는 하이브리드 선박의 연료 저감 효과를 분석하기 위해 축발전기/모터 및 이차전지 기반의 에너지저장장치가 추가된 가상의 선박 모델을 설계하였다

Fig.2는 선박의 하이브리드 시스템 예시를 나타낸다. 선박의 주기관(1)과 축발전기/모터(4)가 기어를 통해 연계되었고, 디젤 발전기(2)와 에너지저장장치(3)가 주배전반에 전력을 공급하는 방식이다. 주배전반에는 모터를 비롯하여 크고 작은 용량의 전력부하들이 연계되어 전력계통을 이룬다(7).

본 연구의 시뮬레이션을 위해 Fig.2의 예시를 바탕으로 실제 선박의 계통과 유사한 하이브리드 선박 모델을 설계하였다. 대형 컨테이너 선박이나 LNG 선박과 같이 두 대의 주기관에 축발전기/모터를 각각 연계하고, 축발전기/모터는 다시 전력변환장치를 통해 전력계통에 연계한다. 선박의 발전기는 모두 4대를 가정하였고, 마찬가지로 전력변환장치를 이용하여 이차전지 기반의 에너지저장장치를 전력계통에 연계하였다. Fig.3은 시뮬레이션을 위한 하이브리드 선박 모델의 시스템 구성을 나타낸다.

그림 2 하이브리드 추진 및 발전 시스템 예시(7)

Fig. 2 An Example of Hybrid Propulsion and Generation System(7)

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig2.png

그림 3 하이브리드 선박 모델의 시스템 구성

Fig. 3 Configuration of Hybrid Vessel Model

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig3.png

2.1 주기관 모델

선박의 주기관은 프로펠러를 회전시켜 선박이 추진할 수 있도록 하며, 하이브리드 선박의 경우 축발전기/모터가 연계되기 때문에 주기관의 출력은 프로펠러와 축발전기/모터에 동시에 동력을 공급하게 된다. 단순한 예로, 주기관의 출력이 8,000 kW이고 축발전기/모터에서 1,000 kW의 전력을 생산하고 있다면, 나머지 7,000 kW의 출력은 선박의 추진에 사용되고 있다고 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주기관의 출력이 토크와 회전수의 최대 조합 한계, 즉 Torque/Speed limit을 넘지 않도록 제한한다. Fig.4는 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 매일 1회씩 수집한 주기관 출력 데이터 중 선박이 원양에서 항해 중일 때, 즉 Sea Going 상황일 때를 선별하여 나타내었다.

그림 4 선박 주기관 운항 데이터

Fig. 4 Operational Data of Ship’s Main Engine

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig4.png

Fig.5는 앞서 언급한 것처럼 주기관의 Torque/Speed limit을 기준으로 주기관의 출력을 구분한 것이다. 붉은 경계선이 Torque/Speed limit이며, 위쪽은 축발전기/모터 구동이 불가한 상태, 아래쪽은 구동이 가능한 상태의 출력이다.

그림 5 Torque/Speed limit에 따른 데이터 구분

Fig. 5 Classification according to Torque/Speed limit

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig5.png

아래 식 (1)은 주기관의 출력을 의미한다. $ME_{output}$는 주기관의 출력(W), $\tau$는 주기관의 토크(Nm), $\omega$는 주기관의 각속도(rad/s)를 의미한다.

(1)
$ME_{output}=\tau\times\omega$

주기관은 MAN 社의 선박용 2행정 저속엔진을 모델로 선정하였고, 대략적인 사양은 Table 1과 같다.

표 1 주기관 모델 사양

Table 1 Specification of Main Engine Model

Model

5G70ME-C9.5-GI

MCR

(Maximum Continuous Rating)

12,050kW

@68.2RPM

NCR

(Nominal Continuous Rating)

10,845kW

@65.8RPM

Fuel Type

Dual Fuel

(Gas, Oil)

본 연구의 모델로 선정된 주기관은 이중연료 엔진으로, Gas와 Oil을 모두 사용할 수 있다. 일반적으로 배출물질의 규제가 강한 연안이나 항구 입출항 시에는 Gas를 사용하여 배출물질을 낮춘다. 본 연구에서는 하이브리드 선박 모델이 연료로 Gas를 사용하는 것으로 가정한다. 주기관의 부하율에 대한 Gas 소모율과, Gas의 연소를 위해 보조 연료 개념으로 공급되는 Pilot Oil의 소모율은 Fig.6과 같다. Gas는 주기관의 저부하에서 연소가 어려워 비교적 많은 양의 Pilot Oil이 함께 공급되어야 하나, 고부하 영역으로 갈수록 Gas 자체의 연소가 용이하여 Pilot Oil의 공급량이 줄어든다. SGC(Specific Gas Consumption)는 Gas 소모율, SPOC(Specific Pilot Oil Consumption)는 Pilot Oil 소모율을 의미한다.

그림 6 주기관 모델의 연료소모율 곡선

Fig. 6 Specific Fuel Oil Consumption Curve of Main Engine Model

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig6.png

2.2 축발전기/모터 모델

Fig.7은 인라인 타입의 축발전기/모터가 주기관에 연계되어 있는 모습을 도시한다. 주기관의 출력이 축을 통해 축발전기/모터와 프로펠러에 전달되는 것을 확인할 수 있다. 이때 주기관의 출력에 의해 축발전기/모터의 회전자가 회전하며 전력이 발생하는데, 선체(hull)와 프로펠러에 작용하는 파도 등의 외력에 의해 주기관의 회전수가 일정하지 않아 전압과 주파수가 변동하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 축발전기/모터의 출력은 드라이브를 거쳐 주배전반에 동기화 될 수 있도록 변환된 후에 전력계통에 연계된다. Fig.6에서는 Rectifier와 Inverter로 전력변환부를 묘사하였다.

다음 Table 2는 시뮬레이션을 위한 축발전기/모터의 사양을 간략히 나타내고 있다. 정격출력은 축발전기/모터 측에서 발생하는 출력이고, 시뮬레이션에 적용하여 연료소모량을 산출할 때는 전력변환효율 및 주기관으로부터의 전달받는 기계적 효율을 고려해야 한다. 그러나 인라인 타입 축발전기/모터의 경우 동력 손실이 크지 않아 무시하기로 한다. 단, 전력변환 시 발생하는 손실에 대해서는 축발전기/모터 자체의 효율과 드라이브의 효율을 모두 고려하여 각 장치의 효율을 95 \%로 산정하기로 하며, 이에 따라 전체 시스템 효율을 90 \%로 적용하였다.

그림 7 인라인 타입 축발전기/모터와 주기관 연계 예시

Fig. 7 An Example of Connection of Shaft Generator/Motor with Main Engine

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig7.png

표 2 축발전기/모터 사양

Table 2 Specification of Shaft Generator/Motor Model

Rated Output

2,500kW

Minimum RPM

50RPM

Rated RPM

65RPM

Efficiency

(including Drive Efficiency)

90%

축발전기/모터는 그 명칭에서 알 수 있듯이 발전기와 모터로 동작할 수 있는 장치이다. 발전기 모드는 주기관의 출력을 이용하여 생산한 전력을 전력계통에 공급하기 위한 목적으로 운용되며, 모터 모드는 전력계통으로부터 전력을 공급받아 축에 동력을 공급하기 위한 목적으로 운용된다. 다음 Fig.8은 축발전기/모터의 발전기 모드와 모터 모드의 운용 개념을 묘사하고 있다.

본 연구에서는 축발전기/모터의 발전기 모드를 이용하여 하이브리드 선박 모델이 원양 항해, 즉 Sea Going 중에 축발전기/모터와 에너지저장장치의 하이브리드 운용을 통해 선박 운항 데이터 대비 어느 정도의 에너지 저감 여부를 검증한다.

그림 8 축발전기/모터의 운용 모드(5)

Fig. 8 Operational Mode of Shaft Generator/Motor(5)

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig8.png

2.3 발전기 모델

발전기는 선박의 주요 발전원이다. 그러나 시뮬레이션에서는 축발전기/모터의 출력으로 전력을 공급하고, 여분의 전력이 필요한 경우에 발전기를 추가 기동하여 축발전기/모터의 과부하만큼 전력을 공급하도록 하였다. Table 3은 하이브리드 선박의 발전기 모델의 사양을 간략하게 나타내고 있다.

발전기는 주기관과 마찬가지로 이중연료 엔진 모델을 선정하였으며, 시뮬레이션에서는 발전기가 Gas를 사용하는 것으로 가정하였으며, Fig.9는 발전기 모델의 Gas 및 Pilot Oil 소모율을 나타내고 있다.

표 3 발전기 모델 사양

Table 3 Specification of Generator Model

Model

HIMSEN 7H35DF

Rated RPM

720RPM

Rated Output

·Engine : 3,360kW

·Alternator : 3,200kW

Fuel Type

Dual Fuel(Gas, Oil)

2.4 에너지저장장치 모델

이차전지 기반의 에너지저장장치는 축발전기/모터의 운용 시 충전 또는 방전을 통해 선내 전력부하를 원하는 영역으로 일부 조정할 수 있다. 예를 들어 축발전기/모터의 전력 공급이 커지면서 주기관의 출력이 Torque/Speed limit을 넘으려고 할 때 방전하고, 반대로 부하가 낮을 때 충전하여 주기관의 연비를 더 양호한 영역으로 조정한다. 또한 에너지저장장치는 직류 출력 특성을 가지므로 교류 전력을 기반으로 하는 선박의 전력계통에 연계하기 위해 전력변환장치가 필요하다. 그리고 상황에 따라 충전 및 방전이 필요하므로 전력변환장치는 충전 및 방전을 모두 수행하기 위해 양방향 컨버터를 고려해야 한다. 충전 및 방전 시에는 내부 저항에 의해 열이 발생하는데, 이때 발생하는 열은 모두 손실로써 이차전지의 효율이 낮아진다. Fig.10은 에너지저장장치 모델을 간략히 도시하고 있다.

그림 10 에너지저장장치 모델의 구성

Fig. 10 System Configuration of Energy Storage System

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig10.png

에너지저장장치의 충전 및 방전 효율은 일반적으로 용량에 대한 전류의 비율을 의미하는 C-rate의 영향을 받으며, C-rate가 낮으면 효율이 높고 C-rate가 높으면 효율이 낮아진다. 본 논문에서는 최대 C-rate를 1로 설정하였으며, Fig.11은 리튬이온전지의 출력에 따른 효율 예시를 나타낸다(8).

그림 11 배터리 전류 레이트에 따른 효율 예시(8)

Fig. 11 An Example of Example according to Battery C-rate(8)

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig11.png

다음으로 양방향 전력변환이 가능한 컨버터의 효율은 Fig.12와 같다. 출력이 상승할수록 효율이 높아지며, 최고 효율 지점인 출력 30\% 부근을 지나면서 효율은 서서히 하락한다(9).

그림 12 전력변환장치의 효율 곡선(9)

Fig. 12 Efficiency Curve of Power Conversion Device(9)

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig12.png

3. 시뮬레이션

3.1 제어 알고리즘 설계

축발전기/모터는 주기관의 회전속도와 토크에 따라 구동 가능 여부를 결정하고, 에너지저장장치는 주기관의 출력, 즉 2.1절에서 언급한 것처럼 주기관의 출력이 Torque/Speed limit을 넘지 않도록 조정한다. 예를 들어, 축발전기/모터의 구동으로 인해 주기관의 출력이 Torque/Speed limit 이상으로 상승하면 에너지저장장치를 방전하여 축발전기/모터의 부하를 줄임으로써 주기관의 출력이 하강하도록 한다. 반대로 주기관의 출력이 Torque/Speed limit보다 낮아지면 축발전기/모터를 이용해 에너지저장장치를 충전 할 수 있도록 한다. 에너지저장장치의 충전 및 방전에 따라 에너지의 흐름을 간략하게 도시하면 Fig.13과 같다. Fig.13(a)는 에너지저장장치를 충전 할 때 에너지의 흐름을, 반대로 Fig.13(b)는 방전 할 때 에너지의 흐름을 나타낸다.

그림 13 하이브리드 선박 모델의 에너지 흐름

Fig. 13 Energy Flow of Hybrid Vessel Model

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig13.png

Fig.13의 $P$는 프로펠러 구동에 필요한 추진 동력(kW), $S$는 축발전기/모터에서 발생한 출력(kW), $S'$은 축발전기/모터 구동을 위해 필요한 주기관 출력(kW), $EL$은 선박의 전력부하(kW), $C$는 에너지저장장치 충전 전력(kW), $C'$은 컨버터의 출력(kW), $C''$은 에너지저장장치에 충전되는 전력(kW), $D$는 에너지저장장치의 방전 전력(kW), $D'$은 컨버터의 출력(kW), $D''$은 에너지저장장치에서 방전되는 전력(kW)을 의미한다. 이때 프로펠러 구동에 필요한 $P$와 선박의 전력부하 $EL$은 선박의 운항 데이터를 활용하고, 시뮬레이션을 통해 축발전기/모터와 에너지저장장치를 활용한 에너지 저감 효과를 검증하였다. 본 시뮬레이션을 위해 NI 社의 LabVIEW를 활용하였으며, Table 4는 블록 다이어그램의 의사코드(pseudocode)와 제어 알고리즘을 구성하고 있는 수식들을 간략하게 나타내고 있다.

표 4 제어 알고리즘 수식 및 의사코드

Table 4 Control Algorithm and pseudocode

Input : $P$ // Propulsion Power

$\quad \quad\quad E L$ // Electric Load

$\quad \quad$y // ME RPM

Output : $(i, j)$ // Index for Maximum Consumption Gain

$\quad \quad\quad C P^{O p t i}$ // Optimal Charging Power

$\quad \quad \quad D P^{O v t i} \quad / /$ Optimal Discharging Power

$\quad \quad \quad$Consumptiongain $[i][j] \quad / /$ Energy Consumption Gain

Setting : $Batt_{Cap}$ / / Battery Capacity

$\quad \quad \quad$ unit $_C$ // Charging Power Setting Unit

$\quad \quad \quad$ unit $_D / /$ Discharging Power Setting Unit

$\quad \quad \quad$ $f(x, y) \quad / / \mathrm{ME}$ Fuel Consumption Characteristic

$\quad \quad \quad$ $\eta_{E L, y} \quad / /$ Efficiency of Shaft Generator/Motor

Consumptiongain $[a][b]=\{\} \quad / /$ Fuel Consumption Gain(2D)

$S=E L / \eta_{E L, y} / / \mathrm{ME}$ additional Output for SGM at $E J$

$C_{m e}=f(x, y) \times x \quad / /$ ME Fuel Consumption

$n_C=\operatorname{round}\left(\frac{\text { Batt }_{C a p}}{\text { unit }_C}\right)$ // Number of Charging

$n_D=\operatorname{round}\left(\frac{B_{a t t_{C a p}}}{\text { unit }_D}\right)$ // Number of Discharging

for $\mathrm{i}=0$ to $n_C+1$ do

$\enspace \enspace C=i \times$ unit $_C \quad / /$ Calculated Charging Power

$\enspace \enspace S^{\prime}=(E L+C) / \eta_{E L+C v}$

$\enspace \enspace \enspace \enspace \enspace \enspace$ // ME additional Output for SGM at $E J$ with Charging

$\enspace \enspace C_{m e}^C=f(x+C, y) \times(x+C)$

$\enspace \enspace \enspace \enspace \enspace \enspace$ // ME Fuel Consumption during Charging

$\enspace \enspace C_{\text {time }}^C=\text { Batt }_{\text {Cap }} / C^{\prime} \text { // Charging Time }$

for $\mathrm{j}=0$ to $n_D+1$ do

$\enspace \enspace D=i \times \text { unit }_D \quad / / \text { Calculated Discharging Power }$

$\enspace \enspace S^{\prime}=(E L-D) / \eta_{E L-D y}$

$\enspace \enspace \enspace \enspace \enspace \enspace$ // ME additional Output for SGM at $E z$ with Discharging

$\enspace \enspace$ C_{m e}^D=f(x-D, y) \times(x-D)

$\enspace \enspace \enspace \enspace \enspace \enspace$ // ME Fuel Consumption during Discharging

$\enspace \enspace C_{\text {time }}^D=B_{\text {Bat }} t_{C a p} / D^{\prime \prime} \quad / / \text { Discharging Time }$

$(i, j)=\max _{i, j}$ consumption gain

$C P^{\text {Ovti }}=i \times$ unit $_C$

$D P^{O p t i}=j \times$ unit $_D$

Consumptiongain $[i][j]$

$$=\left\{\frac{C_{t i m e}^D\left(C_{m e}-C_{m e}^D\right)-C_{\text {time }}^C\left(C_{m e}^C-C_{m e}\right)}{C_{\text {time }}^C+C_{\text {time }}^D}\right\}$$

Table 4의 Input에 해당하는 데이터는 주기관 출력($P$), 전력부하($EL$), 주기관 회전수($y$)이고, Output으로는 최대 연료소비량 이득 인덱스($i,\: j$), 최적 충전 전력($CP^{opti}$), 최적 방전 전력($DP^{opti}$), 최대 연료소비량 이득($Con\sum ption ga\in[i][j]$)이 있다. 그리고 시뮬레이션 상에서 설정하는 값은 배터리 용량($Batt_{cap}$), 산출하고자 하는 충전 전력 단위($un_{C}$), 산출하고자 하는 방전 전력 단위($un_{D}$), 주기관 회전수($y$)에 대한 출력($x$)의 연료소비율($f(x,\: y)$)이 있다. 여기서 배터리 용량은 1,000[kWh]로 설정하였다.

수식에는 전력부하($EL$)를 위해 축발전기/모터에 공급해야 하는 주기관의 출력 상승분($S'=EL/\eta_{EL,\: y}$), 주기관의 연료소비량($C_{me}=f(x,\: y)\times x$), 충전 상황의 연산 횟수($n_{C}$), 방전 상황의 연산 횟수($n_{D}$)가 있다. 이때 충전 상황에 따른 알고리즘으로는 충전 전력($C=i\times un_{C}$), 충전 전력($C$)을 고려한 주기관의 출력 상승분($S'=(EL+C)/\eta_{EL+C,\:y}$), 배터리 충전 전력을 고려한 주기관 연료소비량($C_{me}^{C}= f(x+C,\: y)\times(x+C)$), 배터리를 충전하는 데 걸리는 시간($C_{time}^{C}= Batt_{cap}/C''$)이 있다. 그리고 방전 상황에 따른 알고리즘으로는 방전 전력($D=i\times un_{D}$), 방전 전력($D$)을 고려한 주기관의 출력 감소분($S'=(EL-D)/\eta_{EL-D,\:y}$), 배터리 방전 전력을 고려한 주기관 연료소비량($C_{me}^{D}= f(x-D,\: y)\times(x-D)$), 배터리를 방전하는 데 걸리는 시간($C_{time}^{D}= Batt_{cap}/D''$)이 있다.

3.2 시나리오 입력 및 결과 산출

수집한 데이터 중 시나리오 설계에 활용된 데이터는 추진 동력(propulsion load), 전력부하(electric load), 주기관 회전수(ME RPM)이며, 작성된 시나리오를 입력하여 축발전기/모터와 에너지저장장치가 없는 상태에서 주기관의 연료 소모량을 먼저 산출한다. 이후 주기관의 Torque/Speed limit을 넘지 않는 범위 안에서 축발전기/모터의 발전기 모드 출력이 유지되고, 이때 에너지저장장치를 충전하도록 한다. 그리고 전력부하가 축발전기/모터의 출력보다 커질 때는 주기관의 출력이 Torque/Speed limit을 초과하지 않도록 에너지저장장치를 방전하도록 한다.

표 5 선박 운항 데이터 수집 목록

Table 5 List of Acquisited Ship’s Operation Data

Data

Unit

Shaft Power

kW

Main Engine RPM

RPM

Generator Output

kW

Running Hour

HH

Consumption

M/T(Metric Tonnage)

그림 14 시뮬레이션 수행 절차

Fig. 14 Simulation Procedure

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig14.png

그림 15 시뮬레이션 시나리오 및 결과

Fig. 15 Result of Simulation Scenario

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig15-1.png

../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/fig15-2.png

최종적으로 에너지저장장치의 충전 및 방전을 종합한 주기관의 연료 소모량을 산출하여 하이브리드 선박의 에너지 저감 효과를 분석한다. Table 5는 데이터 수집 목록을 나타내며, Fig.14는 시뮬레이션의 수행 절차를 간략하게 나타낸다.

Fig.15는 시뮬레이션 시나리오 및 결과를 나타내고 있다. Fig.15(a)는 시나리오에 따른 주기관 출력과 하이브리드 선박의 주기관 출력 변동을 나타낸다. 초록색은 시나리오에 따른 주기관 출력, 보라색은 전력부하, 검정색은 추진 동력을 나타내고, 에너지저장장치의 충전 또는 방전을 비롯하여 전력부하 운용에 필요한 축발전기/모터의 출력에 따라 주기관의 출력 변동을 빨강색으로 나타내고 있다. 시뮬레이션의 210분 지점까지는 시뮬레이션과 시나리오 상 주기관 출력이 같은 추세로 이어지며 수치만 다른 것을 알 수 있다. 이는 추진 동력에 에너지저장장치의 충전 동작을 수행하면서 충전에 필요한 전력을 추가로 공급해야 하기 때문이다. 그리고 210분 지점 이후부터는 에너지저장장치를 방전하면서 하이브리드 선박의 주기관 출력이 줄어드는 것을 알 수 있다. Fig.15(b)는 에너지저장장치의 충전 및 방전에 따라 달라지는 SOC(충전상태, State of Charge)를 나타낸다. 충전 및 방전 동작을 한 사이클 안에서 모두 수행하기 위해 SOC 40\%에서 90\%까지 충전하고, 이후에 다시 40\%까지 방전하였다. 이때 최적 충전 전력($CP^{Opti}$)은 300kW, 최적 방전 전력($DP^{Opti}$)은 약 600kW로 설정되었음을 알 수 있다. Fig.15(c)는 시뮬레이션 시나리오 및 하이브리드 선박의 에너지 소모량을 나타낸다. 빨강색 빗금이 하이브리드 선박, 초록색 빗금이 시나리오의 에너지 소모량을 나타낸다. 빗금친 영역의 차이가 저감된 에너지를 의미하며, 최대 연료소비량 이득($Con\sum ption ga\in[i][j]$)을 1년간의 이득으로 환산했을 때 7,786TJ/year로 계산되었다. Table 6은 에너지 저감 결과를 간략하게 나타낸다.

표 6 하이브리드 선박 운항 시뮬레이션 결과

Table 6 Result of Simulation of Hybrid Vessel Operation

Classification

System

withoutBattery

System

with Battery

Energy

1,253,177TJ/year

1,245,391TJ/year

Gas

20,155.5ton/year

20,030.3ton/year

Pilot Oil

937.8ton/year

932.0ton/year

Reduction

· Energy : 7,786TJ/year

· Gas : 125.2ton/year

· Pilot Oil : 5.8ton/year

4. 결론 및 고찰

본 연구에서는 실제 7,000TEU 컨테이너 운반선의 운항 데이터를 바탕으로 하이브리드 선박의 에너지 저감 효과를 검증하였다. 수집된 운항 데이터를 바탕으로 300분 간의 시나리오를 설계하였고, 1분을 1일로 산정하여 1년 동안의 운항 결과를 산출하여 비교하였다. 결과적으로 전체 운항 기간 대비 에너지 저감 효과가 다소 적은 것으로 판단된다. 대형 상선의 경우 운항 중 전력부하의 변동에 크지 않은 특성에 따라 에너지저장장치의 충전 및 방전 효과가 극대화 되지 못한 한계가 있는 것으로 사료된다. 또한 Gas 모드로 운용되는 내연기관의 연비가 Oil 모드에 비해 상당히 개선되는 추세에 있으며, 이에 따라 에너지저장장치의 전력변환 효율보다 내연기관의 효율이 현재로서는 더 높기 때문에 효과가 극명하지 않은 것으로 사료된다. 이에 따라 선박이 항내에 진입하고 항구에 접안하였을 때 충전량을 늘리는 등 제어 알고리즘을 개선 및 보완하여야 할 것으로 보이며, 대형 상선의 운항 특성이 선종에 따라 차이를 보이는 점을 감안하여 보다 세부적인 전력부하 패턴 분석을 통해 에너지저장장치의 운용 개념을 설계하면 하이브리드 선박의 에너지 저감 효과를 증대시킬 수 있을 것으로 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제입니다. (No.20215410 100030)

References

1 
H. P. Nguyen, A. T. Hoang, S. Nizetic, X. P. Nguyen, A. T. Le, C. N. Luong, V. D. Chu, V. V. Phan, 2020, The Electric Propulsion System as a Green Solution for Management Strategy of CO2 Emission in Ocean Shipping:A Comprehensive Review, Int Trans. Electr Energ Syst. Special issue PaperDOI
2 
J. Verma, D. Kumar, 2021, Recent Development in Energy Storage Systems for Marine Environment, Mater. Adv., Vol. 2, No. 21, pp. 6800-6815DOI
3 
H. S. Yi, 2019, Study on a Rule-Based Strategy for a Fuel Cell-Engine Generator-ESS Marine Hybrid System, JKOSME, Vol. 43, No. 9, pp. 674-680DOI
4 
M. Pamik, M. Nuran, Dec, 2021, The Historical Process of the Diesel Electric Propulsion System, Maritime Faculty Journal, Vol. 13, No. 2, pp. 299-316DOI
5 
Z. Duan, Y. Chen, H. Gao, L. Liao, 2020, Analysis of Key Technology for New Green Marine Propulsion Systems, E3W Web Conferences, Vol. 194DOI
6 
M. Altosole, U. Campora, V. Vigna, Aug, 2020, Energy Efficiency Analysis of a Flexible Marine Hybrid Propulsion System, International Symposiumon Power Electronics, Electrical Drives, Vol. automation and motionDOI
7 
R. D. Geertsma, R. R. Negenborn, K. Visser, J. J. Hopman, Feb, 2017, Design and Control of Hybrid Power and Propulsion Systems for Smart Ships:A Review of Developments, Applied Energy, Vol. 194, pp. 30-54DOI
8 
E. M. Krieger, C. B. Arnold, Mar, 2012, Effects on Undercharge and Internal Loss on the Rate Dependence of Battery Charge Storage Efficiency, Journal of Power Sources, Vol. 210, pp. mar-291DOI
9 
6.5 Efficiency of Inverters, Utility Solar Power and Concentration, https://www.e-education.psu.edu/eme812/node/738Google Search

저자소개

김민욱 (Minwook Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/au1.png

He received his B.S and M.S degrees from Korea Maritime and Ocean University.

He has been with Hanwha Ocean since 2020, where he is a senior researcher.

His research interests include renewable energy and energy management system.

전경원 (Kyongwon Jeon)
../../Resources/kiee/KIEE.2023.72.8.959/au2.png

He received his Ph.D degree from Sungkyunkwan Universicy in 2015.

He has been with Hanwha Ocean since 2015, where he is a principal researcher.

His research interests include hybrid/ electric propulsion system for vessels.