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



Energy Management System, Energy Storage, Hybrid Power System, Energy Efficiency

1. 연구 배경

1997년, 선박에 의한 대기오염 방지를 위해 MARPOL 73/78 부속서가 채택된 이후 해상 운송 분야에 대한 환경 오염물질 배출 규제가 본격적으로 시작되었다. 아울러 지난 2015년에 EU는 선박의 이산화탄소 배출량에 대한 모니터링, 보고 및 검증에 관한 규칙인 EU MRV를 발효하였으며, 2018년에 국제 해운업계는 2050년까지 2008년 대비 탄소배출량을 50% 감축하는 데 합의했다(1). 그러나 1971년부터 2019년까지 선박으로부터 배출되는 이산화탄소의 양은 거의 두 배에 이를 만큼 증가하였다. Fig. 1은 2020년에 국제 에너지 기구(IEA, Internati- onal Energy Agency)에서 발표한 해상 운송 분야의 이산화탄소 배출량을 나타낸다(1).

지속적으로 강화되고 있는 배출 규제에도 불구하고 해상 운송 분야에서의 이산화탄소 배출량은 계속 증가하고 있다. 그러나 해상 운송 분야에서도 배출 저감과 탄소중립을 실현하기 위한 노력들이 이루어지고 있다. 예를 들면 선박의 대체 연료에 관한 연구를 비롯하여 연료전지, 풍력, 태양광 발전 등 신재쟁에너지를 이용한 친환경 발전 시스템에 관한 연구들이 꾸준히 이어지고 있다(2,3,4).

그림 1 국제 해상 운송 선박의 CO2 배출량(1)

Fig. 1 CO2 emission from international marine transportation(1)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig1.png

특히 선박에서는 기존의 내연기관을 전기 모터로 대체하는 전기 추진 선박에 관한 연구가 화두가 되고 있다. 이는 환경 보전의 중요성이 확산되면서 전기 자동차의 보급이 늘어나는 추세에 발맞추어 더욱 가속화되고 있다(5,6). 아울러 이런 추세에 따라 선박용 배터리 시장이 급속하게 성장하고, 그에 따라 해상에서도 배터리가 가격 경쟁력을 갖출 수 있을 것으로 예상하고 있다(7).

그러나 국제 해상 운송의 경우 파도와 같은 해상 환경의 영향이 크고 선박의 종류와 크기에 따라 운항 조건이 크게 달라지기 때문에 선박에 배터리를 탑재함에 있어 대상 선박의 운항 패턴, 특히 전력부하의 운용 특성에 맞게 배터리의 운용 및 제어 개념 등 필요한 사양을 설계하는 데 어려움이 많다. 이에 본 논문에서는 기존 내연기관 중심의 선박용 발전 시스템에 배터리를 적용한 하이브리드 선박의 에너지 효율을 개선하기 위한 에너지관리시스템(EMS, Energy Management Syste-m) 알고리즘을 설계하였다. 또한 해당 알고리즘을 검증하기 위하여 대형 컨테이너 운반선의 실제 운항 데이터를 분석하여 실험 시나리오를 설계하였으며, HILS(Hardware In the Loop Si-mulation)를 구현하여 검증하였다.

2. 시뮬레이터 설계

2.1 하드웨어 개념 설계

본 논문의 시뮬레이터는 실제 선박의 전력계통을 모사하여 설계하였으며, 제어 알고리즘 또한 선박의 PMS(Power Management System, 전력관리시스템)와의 연동을 고려하여 설계하였다. 아래 Fig. 2는 컨테이너 선박의 전력계통 예시를 나타내고 있다.

그림 2 컨테이너 선박의 전력계통 예시

Fig. 2 An example of ship’s grid on a container vessel

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig2.png

Fig. 2에는 3,800kW 용량의 발전기 네 대가 전력계통에 전력을 공급하고, 6.6kV 고압 배전반에는 선수 쓰러스터(bow thruster) 등의 중부하(Heavy Loads)가 연계되며, 변압기(transformer)를 통해 감압된 440V 배전반에는 주로 기관실 내의 펌프와 팬 등의 일반 부하(General Loads)가 연계된다.본 연구에서 설계한 하드웨어는 Fig. 2의 예시를 바탕으로 구현하였고, 1장에서 언급한 것처럼 기존의 내연기관 중심의 발전 시스템에 배터리를 연동함으로써 발전기의 효율을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. Fig. 3은 본 논문에서 설계한 하드웨어 개념도를 나타낸다.

그림 3 하드웨어 개념도

Fig. 3 Hardware block diagram

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig3.png

하드웨어는 발전기, 일반부하(General Loads), 중부하(Heavy Loads)를 간소화 하여 구성하였고, 여기에 배터리 시스템을 추가하였다. 배터리의 경우 운용 특성에 따라 방전 동작을 수행할 때는 계통에 전력을 공급하고, 충전 동작을 수행할 때는 계통으로부터 전력을 공급받는다. 따라서 전력원의 특성과 전력부하의 특성을 동시에 갖는다. 본 논문에서는 배터리를 이용하여 발전기의 연비를 개선하고 불필요한 기동을 방지하는 알고리즘을 검증하므로, 교류전력 대신 직류전력 기반으로 모사하였다. Table 1은 하드웨어 구성에 사용된 장비 목록을 나타낸다. 여기에서는 하드웨어 구성에 사용된 차단기와 전류 계측용 홀센서는 생략되었다.

표 1 하드웨어 구성 장비 목록

Table 1 Device list of hardware

Description

Device

Specification

#1,3Generator

DCPowerSupply

80V/30A

#2,4Generator

DCPowerSupply

50V/10A

Battery

(Discharging)

DCPowerSupply

50V/10A

GeneralLoads

Electric Load

150V/60A/600W

HeavyLoads

Electric Load

150V/60A/600W

Battery

(Charging)

Electric Load

150V/60A/300W

그림 4 시뮬레이터 블록다이어그램

Fig. 4 Simulator block diagram

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig4.png

한편 선박에는 전력부하를 안정적으로 운용하기 위해 PMS가 탑재된다. PMS는 선내 소요전력 및 발전기의 부하율을 감시하면서 필요에 따라 대기 중인 발전기를 기동하거나 운전 중인 발전기를 정지함으로써 선박 전력부하 운용을 위한 전반적인 역할을 수행한다. Table 1의 발전기 모사용 DC Power Supply의 출력을 제어하고 PMS를 모사하기 위해 NI社의 cRIO 9047을 활용하였다. Table 2는 PMS 모사를 위한 cRIO 9047 장비, 사용된 모듈및파라미터를 나타낸다.

표 2 cRIO 9047 적용 모듈 및 파라미터

Table 2 Applied modules and parameters at cRIO 9047

Module

Description

Type

NI9870

·#1,3GEN.Control

RS232

·#2,4GEN. Control

NI9215

·BUS Voltage

AI

·#1,3GEN.OutputCurrent

·#2,4GEN.OutputCurrent

NI9482

·#1,3GEN.ACB

DO

·#2,4GEN.ACB

또한 배터리 시스템을 안정적으로 운용하기 위해 BMS(Battery Management System, 배터리관리시스템)가 탑재되어 배터리의 충전, 방전 및 전류율(c-rate) 제어, 셀 밸런싱, 온도 유지 등의 기능을 수행한다. Table 1의 배터리시스템 역할 중 DC Power Supply는 배터리 방전을, Electric Load는 배터리 충전을 모사하도록 하였으며, 이를 위해 NI社의 cRIO 9035를 활용하였다. Table 3은 BMS 모사를 위한 9035 장비, 사용된 모듈 및 파라미터를 나타낸다.

표 3 cRIO 9035 적용 모듈 및 파라미터

Table 3 Applied modules and parameters at cRIO 9035

Module

Description

Type

NI9870

·Battery Dischar. Power

RS232

·Battery Char. Load

NI9215

·Dischar. Current

AI

·Char. Current

NI9482

·Battery Dischar. ACB

DO

·Battery Char. ACB

Fig. 4는 본 시뮬레이터의 블록다이어그램을 나타낸 것으로써 Table 1,2,3에서 언급하고 있는 각 장비들의 연동 관계를 나타낸다. Fig. 5는 시뮬레이터를 구성하고 있는 각 장비의 실제 연동 모습을 나타내는데, 5(a)는 시뮬레이터의 각 제어부를, 5(b)는 발전기와 배터리시스템, 일반부하, 그리고 중부하를 모사하는 DC Power Supply와 Electric Load의 연동 모습을 나타낸다.

2.2 제어 알고리즘 설계

본 논문의 시뮬레이터에 적용된 알고리즘은 크게 부하 범위 판별부, 배터리 상태 및 출력 결정부로 이루어져 있다. 주요 알고리즘은 EMS에 의해 수행되며, EMS의 연산 결과에 따라 PMS와 BMS에서 각각 발전기와 배터리, 즉 DC Power Supply와 Electric Load를 제어한다. EMS와 PMS, BMS는 MODBUS TCP/IP로 연동되어 데이터를 송수신한다.

그림 5 하드웨어 장비 연동 및 구현

Fig. 5 Hardware device integration

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig5.png

부하 범위 판별부에서는 현재 발생하고 있는 소요전력을 바탕으로 전력 변동의 범위를 산정함으로써 발전기가 적정 부하율로 운전될 수 있도록 한다. 부하 범위를 판별할 때는 소요전력의 변동 폭(width)을 바탕으로 소요전력의 위치(position)를 선정한다. 이때 소요전력의 변동을 감지하면서 일정 주기(Sampling interval)마다 부하 범위의 폭을 확장 또는 축소하며 부하 범위를 모니터링 한다. 단, 소요전력이 상승하여 부하 범위 폭을 벗어나는 경우에는 발전기 과부하 방지를 위해 즉시 부하 범위 폭이 조정되도록 한다. 반대로 소요전력이 하강하여 부하 범위 폭을 벗어나는 경우는 다음 주기가 시작될 때 부하 범위 폭을 조정하도록 한다. Fig. 6은 부하 범위 판별 알고리즘의 개념을 간략하게 나타낸다.

그림 6 부하 범위 판별 알고리즘 개념

Fig. 6 Concept of algorithm for load distinguishing

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig6.png

먼저 EMS는 부하 범위 판별을 위해 스택을 생성하고, 일정한 시간 간격(Sampling interval)마다 전력부하를 감지한다. 스택에 정해진 수의 데이터(Sampling data)가 쌓이면 부하 범위를 조정한다. 부하 범위는 스택에 쌓인 데이터의 최댓값과 최솟값을 기준으로 설정하는데, 이때 안전 마진(Safety margin)이 0%이면 감지된 최댓값과 최솟값이 그대로 부하 범위의 상한값과 하한값이 된다. 안전 마진을 높이면 상한값과 하한값의 오차에서 그 비율만큼 늘리고, 반대로 안전 마진을 낮추면 부하 범위를 줄인다. 이때 안전 마진은 부하 범위의 최소 폭(Minimum width)보다 작게 설정되지 않는다. Table 4는 부하 범위 판별 시 활용되는 파라미터 목록을 나타낸다.

표 4 부하 범위 판별 파라미터

Table 4 Parameters of algorithm for load distinguishing

Parameter

Unit

Description

Mimimum width

kW

부하 범위의 최소 폭

Sampling interval

s

Stack에 data를 쌓는 주기

Sampling data

-

반영되는 data 수

Safety margin

%

부하 범위 안전 계수

Initial stack

kW

Stack에 처음 쌓인 값

Position transition

s

위치 변경 지연 시간

다음으로 배터리 상태 및 출력 결정부는 배터리의 상태를 충전 또는 방전으로 결정하고, 각각의 충전율과 방전율을 도출한다. 이때 배터리의 상태를 운전 중인 발전기의 부하율에 따라 결정되는데, 예를 들어 발전기의 부하율이 발전기 고부하(High Load) 지점보다 높으면 배터리를 방전하고, 발전기의 부하율이 저부하(Low Load) 지점보다 낮으면 배터리를 충전한다. 배터리의 상태가 결정되면 전력부하와 발전기의 고부하 및 저부하 지점을 비교하여 배터리의 충전율 또는 방전율을 결정한다. 이때 발전기의 고부하 및 저부하 지점은 선박의 PMS에서 설정한 값을 따르는데, 선박의 설계에 따라 달라질 수 있지만 보편적으로 발전기 부하율이 85%에 이르면 발전기를 추가로 기동하고, 병렬운전 중에 발전기의 부하율이 60% 아래로 내려가면 한 대를 정지한다. 따라서 발전기의 부하율이 85%를 넘어가면 배터리를 방전하고, 반대로 60% 아래로 내려가면 배터리를 충전함으로써 발전기의 부하율이 일정 범위 내에 머물도록 한다. Fig. 7은선박용 발전기의 SFOC(Specific Fuel Oil Consumption, 연료소비율) 예시와 배터리 상태 및 출력 결정 알고리즘의 개념을 간략하게 나타낸 것이다.

배터리가 대기 상태에서 충전 또는 방전 상태로 전환되어 충전율 또는 방전율이 도출되어야 할 경우에는 배터리의 SOC(State Of Charge, 잔존용량)를 기준값과 비교하고, 발전기의 운전대수를 확인하며, 발전기의 부하율을 확인한다. 배터리 SOC는 100%까지 충전되거나 0%까지 방전되지 않도록 기준값과 비교하여 충전 또는 방전이 가능한 상태인지 확인한다. 또한 발전기가 한 대 운전 중이거나 두 대 이상이 병렬운전 중인지 확인한다. 그리고 발전기의 부하율이 고부하 및 저부하 지점 사이에 위치할 수 있도록 배터리의 충전전력 또는 방전전력을 결정한다. Table 5는 배터리의 상태 결정 시 활용되는 조건을 나타낸다.

그림 7 발전기 SFOC 및 배터리 상태 결정 개념

Fig. 7 Example of DG SFOC and concept of battery control

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig7.png

그림 5 배터리 제어 조건

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig5.png

Table 5 Conditions for battery control

Status

Condition

ST’BY →

Charging

· Current SOC < REFSOC

· Running DG == 1

· LFUP on Charging < Range_max

ST’BY →

Discharging

· Current SOC > REFSOC

· Running DG == 1

· LFUP on Charging < Range_max

Charging

→ ST’BY

· Current SOC ≥ REFSOC

· LFUP on Charging > Range_max

· LFDOWN on ST’BY < Range_min

Discharging

→ ST’BY

· Current SOC ≤ REFSOC

· LFUP on ST’BY < Range_max

· Discharging C-rate == 0

마지막으로, 시나리오에 따라 중부하 기동 신호가 발생하면 현재 발전기의 여유 전력을 확인한다. 만약 중부하 기동 후에 발전기의 여유 전력이 부족할 것으로 판단하면 배터리를 방전 상태로 전환하여 발전기를 보조한다. 이때 발전기 부하 범위의 상한값을 기준으로 중부하 용량을 합산하고, 이 합산 결과가 고부하 지점을 넘어서게 될 경우에는 고부하 지점을 넘어서는 부분에 대해서는 배터리에서 방전하도록 방전전력을 도출한다.

3. 실험 및 검증

3.1 실험 시나리오 설계

본 논문에서는 배터리의 운용 개념 중 첨두부하 저감 및 부하 평준화를 반영하여 시나리오를 설계하였다(8). Fig. 8은 배터리의 운용 개념을 간략하게 나타내고 있는데, 8(a)는 첨두부하 저감, 8(b)는 부하 평준화 기능이다.

먼저 8(a)의 첨두부하 저감 기능은 전력부하 운용 중에 소요전력이 일정 수준 이하로 낮아지면 배터리시스템에서 배터리를 충전할 수 있도록 함으로써 발전기의 부하율이 일정 수준 이상으로 유지될 수 있도록 한다. 그리고 특정 전력부하가 기동됨으로써 소요전력이 순간적으로 급등하게 되면 발전기의 병렬운전까지 시간이 필요하기 때문에, 배터리시스템은 배터리를 방전하도록 함으로써 전력계통의 안정성이 유지될 수 있도록 한다. 이때 소요전력이 급등하는 것은 선박의 경우에 대하여 선수 쓰러스터, 양묘기, 평형수 펌프 등이 기동되는 상황으로 예를 들 수 있다. 선박의 중부하가 기동될 때 발전기의 전력이 부족하게 되면 정전(blackout)이 발생할 수 있어 배터리시스템이 첨두부하를 저감하게 되면 전력 안정성을 확보할 수 있다.

그림 8 배터리 운용 모드(10)

Fig. 8 Battery operation modes(10)

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig8.png

다음으로 8(b)의 부하 평준화 기능은 운용 중인 전력부하에 대해 발전기의 부하율이 일정 수준으로 평준화 될 수 있도록 배터리를 충전 또는 방전하는 기능이다. 8(b)에서는 전력부하가 낮을 때 배터리를 충전했다가 일정 수준 이상으로 전력부하가 상승하면 바로 배터리를 방전하도록 예를 들고 있다. 하지만 배터리의 잦은 충전 및 방전을 방지하기 위해 8(a)와 같이 배터리의 충전을 위한 기준과 방전을 위한 기준을 각각 설정할 수 있다. 8(b)의 부하 평준화 기능은 또한 첨두부하 저감 기능과 달리 선박의 중부하가 기동되지 않는 상황에서 일반부하가 기동을 멈추어 발전기의 부하율이 너무 낮아지는 경우에 배터리를 충전하고, 반대로 발전기의 부하율이 일반부하에 의해 높아지는 경우에 불필요한 병렬운전을 방지하기 위해 배터리를 방전한다.

Fig. 9는 본 논문에서 설계한 실험 시나리오를 나타낸다. 실험 시나리오는 13,000TEU 컨테이너 운반선의 소요전력 패턴을 분석하였으며, 대양에서 항해 중에 약 2,000kW에서 3,000kW에 이르는 소요전력이 발생하였다. 또한 접안(berthing) 및 이안(unberthing) 중에 약 3,000kW의 기저부하에서 약 3,500kW에서 4,000kW에 이르는 중부하가 기동되어 약 7,000kW에 이르는 소요전력이 발생하였다. 이에 따라 9(a)의 첨두부하 저감 시나리오에서는 중부하 운용이 잦은 접안 및 이안 상황을 가정한 소요전력 패턴을 입력하였고, 9(b)의 부하 평준화 시나리오에서는 대양에서 항해 중인 상황을 가정한 소요전력 패턴을 입력하였다. 각각의 시나리오에서 소요전력 패턴은 Fig. 4에서 나타낸 부하 제어기(Load Controller)를 통해 입력하여 Electric Load를 제어하고, PMS에서 DC Power Supply를 제어하며, EMS의 배터리 상태 및 출력 결정에 따라 BMS에서 DC Power Supply와 Electric Load를 제어한다.

그림 9 실험 시나리오

Fig. 9 Test scenario for EMS simulator

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig9.png

먼저 9(a)의 첨두부하 저감 시나리오는 약 100초 동안 진행되었고, 약 3,000kW의 일반부하에 중부하의 정격용량 4,000kW를 반영하여 약 7,000kW의 소요전력을 감당하도록 설정하였다. Fig. 9(a)에서는 초기 일반부하 3,000kW에 중부하의 공회전(idle running)을 시작으로 소요전력이 점차 상승하는 것을 확인할 수 있다. 약 5초 지점부터 중부하의 출력이 상승하여, 약 28초 지점에서 중부하는 정격 출력에 도달한다. 이때부터 약 40초 간 화이트 노이즈 형태로 소요전력에 변동을 주면서 발전기와 배터리의 출력을 확인하도록 하였다. 그리고 중부하를 정지하여 배터리의 출력이 하강하고 발전기의 출력이 조정되는 것을 확인하도록 하였다.

다음으로 9(b)의 부하 평준화 시나리오는 약 700초 동안 진행되었고, 약 2,000kW에서 3,000kW 이상에 걸쳐 분포하는 소요전력을 감당하도록 설정하였다. 항해 중에는 중부하의 기동

표 6 제어기 파라미터 설정

Table 6 Parameters setting at controllers

Controller

Parameter

Unit

Value

BMS

· Battery capacity

kWh

2,000

· Max.Dischar.C-rate

C

1.0

· Max.Char.C-rate

C

0.6

· C-rate step

C

0.01

· SOC range

%

20~80

· SOC default

%

70

PMS

· Heavy load

%

80

· Heavy load delay

s

10

· Light load

%

50

· Light load delay

s

30

· Efficiency Max

%

76

· Range_min

%

58

· Range_max

%

78

· Least no. of DG

-

1

이 잦지 않기 때문에 첨두부하 저감 시나리오에 비해 소요전력 변동 범위는 첨두부하 저감 시나리오보다 작다. 또한 발전기 부하율이 고부하 및 저부하 지점을 벗어날 경우, 발전기 부하율이 고부하 저부하 지점 사이에서 운전되는 경우에 발전기와 배터리의 출력 변동을 확인할 수 있도록 하였다. 이때에도 화이트 노이즈 형태로 소요전력 패턴을 계단식 또는 급격하게 바뀌도록 설정하였다. Table 6은 실험 시나리오 수행을 위해 설정한 파라미터를 나타낸다.

발전기를 모사하는 DC Power Supply의 출력은 시나리오에 따른 소요전력 1,000kW당 24W를 출력하도록 설정하였다. 시뮬레이터의 신뢰성을 확인하기 위해 발전기의 고부하 지연시간(High Load delay) 및 저부하 지연시간(Low Load delay) 이내에 배터리 출력이 발전기의 최적 부하율(Efficiency Max)을 5% 오차 범위 이내로 유지시킬 수 있는지 확인하였다.

그림 10 시뮬레이터의 출력 결과

Fig. 10 Result of EMS simulator

../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/fig10.png

3.2 실험 및 결과

Fig. 10은 실험 시나리오에 대한 시뮬레이터의 출력 결과를 나타낸다. Fig. 10(a)는 첨두부하 저감 시나리오에 대한 시뮬레이터의 대응 결과를, 10(b)는 부하 평준화 시나리오에 대한 대응 결과를 나타낸다. 또한 상부에는 발전기의 부하 및 부하율을, 하부에는 배터리의 입·출력 및 충·방전율을 나타내고 있다.

먼저 첨두부하 저감 시나리오에 대한 실험은 Fig. 9(a)의 소요전력에 대한 1, 2번 발전기의 부하를 Fig. 10(a)와 같이 나타내고 있다. 20초 부근에서 배터리 출력이 상승하였고, 3,800kW 용량의 발전기 두 대가 운전 중인 상황에서 선내 소요전력이 약 7,000kW 부근까지 상승하게 되므로 발전기 부하율이 약 92%까지 상승하게 된다.

따라서 발전기 고부하를 방지하기 위해 배터리가 방전 상태로 전환되어 발전기의 부하를 분담하는 것을 확인할 수 있다. 발전기의 고부하 지점이 80%로 설정되었으므로, 배터리 출력전력이 상승하면서 발전기의 부하율이 하강하였고, 고부하 지연시간 10초에 이르기 전에 발전기의 부하율을 목표 범위 안으로 유지하고 있다.

부하 평준화 시나리오에 대한 실험은 Fig. 9(b)의 소요전력에 대한 1번 발전기의 부하를 Fig. 10(b)와 같이 나타내고 있다. 실험 시나리오 시작과 동시에 약 3,400kW의 소요전력이 발생하여 고부하 지점을 넘게 되므로 배터리를 방전 상태로 운용한다. 이에 따라 발전기의 부하율이 적정 범위 앞으로 조정되는 것을 확인할 수 있다. 이후 고부하 범위를 벗어나면 배터리 방전을 멈추었다가, 100초를 전후로 발전기의 부하율이 상승할 때 배터리를 다시 방전하도록 한다. 200초를 전후로 소요전력이 급격히 낮아지면 발전기의 부하율이 저부하 지점을 벗어나므로 배터리를 높은 전력으로 충전한다. 250초 이후에는 고부하 지점을 벗어나 소요전력을 계단식으로 낮추었으나 발전기 부하율이 저부하 지점을 벗어나지 않는 적정 범위에 있으므로 배터리를 대기 상태로 유지하고 있다. 550초를 전후로 발전기의 부하율이 저부하 지점을 벗어나면서 배터리를 충전하고, 700초를 전후로 소요전력이 상승하면서 배터리를 다시 방전으로 전환되었다.

4. 결론 및 고찰

최근 국제 해상 운송 분야에서의 환경오염 규제가 강화되면서 국제사회의 규제 대응을 위해 다양한 배출 저감 기술들이 선박에 적용되고 있다. 그중에서 전기차의 보급과 전력변환기술의 발달로 선박용 배터리 시스템의 개발 또한 빠르게 진행되고 있다. 그러나 선박 설계 시 보수적으로 적용되는 해상 마진(sea margin)과 불규칙한 해상 환경 등으로 인해 배터리 기반의 하이브리드 선박을 설계하는 데 있어 용량 산정이나 운용 개념 확립 등에 많은 리스크와 제약이 발생한다. 이에 본 논문에서는 13,000TEU 컨테이너 선박을 모델로 발전기와 배터리의 하이브리드 전력계통을 모사하였고, Real Time 환경에서 선박용 배터리가 발전기를 보조할 수 있도록 제어 알고리즘을 설계하였다. 설계된 제어 알고리즘은 실험 시나리오에 따라 설계된 환경 안에서 알고리즘을 수행하였으며, 입력된 소요전력 시나리오에 적절히 대응함으로써 배터리의 주요 기능인 첨두부하 저감과 부하 평준화를 수행하였다. 또한 배터리의 충전 및 방전으로 발전기의 고부하 및 저부하 지연시간이 지나기 전에 발전기의 목표 부하율인 76% 지점에서 오차 범위 5% 이내로 조정되도록 하였다. 이에 따라 선박의 종류 및 크기에 따른 소요전력 패턴을 다양하게 수집하여 적용함으로써 시뮬레이터의 활용 범위를 넓히는 동시에 하이브리드 선박 설계에 필요한 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대한다. 더욱이 소요전력 패턴에 큰 차이가 있는 선종을 중심으로 시뮬레이터 환경을 다변화하여 배터리시스템의 최적 사양 설계와 적절한 운용 및 제어 개념 설계에 활용함으로써 하이브리드 선박 설계 시수를 저감할 수 있을 것으로 기대한다.

추후 본 시뮬레이터를 기반으로 선박에 탑재되는 중부하의 종류에 따라 직입기동, 소프트 스타트, 인버터 방식 등을 선별적으로 적용하면 전력부하 운용 특징에 따라 특정 선종에 필요한 배터리시스템의 모듈화가 가능할 것으로 생각하며, 배터리뿐만 아니라 연료전지나 슈퍼캐패시터 등의 친환경 직류전원으로의 확장을 통한 친환경 선박 설계 및 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원을 받아 수행한 연구과제입니다. (No. 20215410100 030)

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저자소개

김민욱 (Minwook Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/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.

오진석 (Jinseok Oh)
../../Resources/kiee/KIEE.2024.73.1.177/au2.png

He received his 1st Ph.D degree from Korea Maritime and Ocean Universicy in 1996, and 2nd Ph.D degree from Kyushu University in 2009.

He has been in Korea Maritime and Ocean University since 1996, where he is a professor.

His research interests include ocean plant, monitoring&control system and communication system.