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태양광 장치로부터 전력을 공급 받아 에너지 저장장치에 저장하여 부하 상황에 따라 전력을 효율적으로 제공하는 ESS(Energy Storage System)와 EMS (Energy Management System)에 대한 많은 연구결과가 발표되고 있다[1]-[3].

이강준 등은 태양광 발전량 예측 기반 에너지 절감 ESS 알고리즘을 개발하였다[4]. 조재영 등은 신재생에너지 발전과 연계한 에너지저장시스템의 최적 운영을 위한 에너지관리시스템의 구성요소 설계 시 고려할 기능, 운영 효과 분석과 전력요금 절감 방안으로서 태양광 발전 시스템에 리튬이온전지 기반의 배터리 시스템과 에너지관리시스템 연계 및 구축방안을 제시하였고[5], 이원준 등은 부하예측과 태양광 발전량 예측을 이용한 최적의 ESS 충/방전 스케줄링 알고리즘을 개발하였다[6]. 그리고 김일영 등은 3kW 스마트 그리드 홈 에너지 시스템으로 인터넷을 통해 전력정보를 수집하고 수정된 정보를 효율적으로 사용하기 위해서 모니터링과 스케줄러를 통한 관리방법에 대해 구현하였으며[7] 여정훈은 ESS연계 태양광 발전소 설계 시의 고려사항과 용량 산정 및 운영방안 등에 대한 연구 결과를 제시하고 있다[8].

세계 ESS 시장은 2016년 28.8억불이며, 연평균 32% 성장하여 2025년에는 347억불로 전망(2016 Navigant Research)하고 있으며 2025년 시장은 수용가분야(57.2%), 송배전분야(27.1%), 발전분야(15.7%)로 구성될 것으로 예상하고 있다. 미국에서는 2016년 221MW 규모로 유틸리티용이 시장을 주도하고, 최근 LIB가 96.5%를 차지하며, 2022년에는 2,567MW까지 성장될 전망이다. 2016년 221MW 규모의 유틸리티용이 시장을 주도하고 있으며 2017년 1Q 시장의 기술별 ESS 시장에서 LIB의 시장 점유율이 96.5%를 차지하고 있다. 일본은 2015년 600MWh 규모로 가정용이 ESS 시장을 주도하고 있으며 2020년까지도 가정용을 중심으로 3,300 MW까지 성장될 전망이다. 최근 일본의 대형 ESS 프로젝트는 신재생에너지 연계 및 전력부하 이동, 주파수 조정 위한 목적이 다수를 차지하고 있다. 2019년부터는 자가소비를 위한 PV+ESS 설치확산, ZEH 및 VPP의 수요증가로 ESS 시장 성장이 클 것으로 예상하고 있다. 독일은 2015년 67MW 규모로 가정용이 시장을 주도하고 있으며 2021년에는 가정용 및 유틸리티 시장의 성장으로 705MW까지 성장이 예상되고 있다. 최근 독일의 대형 ESS 프로젝트는 전력계통 안정화를 위한 주파수 조정 목적이 다수를 차지하고 있다[9].

국내 산업계에서도 에너지의 체계적인 관리와 에너지의 효율적 사용을 위한 통합 솔루션인 에너지관리시스템의 도입 필요성이 점증되고 있다. 에너지를 사용하는 사용자 중심의 에너지관리시스템을 구축하고 에너지를 사용하는 조직 구성원 전체가 참여하여 적은 비용으로 많은 효과를 거둘 수 있는 모니터링 및 ICT 기반의 에너지관리시스템 보급 및 확산이 필요하며 국내 현황에 맞는 에너지 절약 및 온실가스 감축을 위하여 ICT 기술을 활용하여 에너지관리시스템을 개발하고 산업, 건물, 주택 부분에 도입 필요성이 높아지고 있다[10].

또한 에너지관리 수단으로 에너지 흐름의 모니터링 기능과 제어기능을 제공하는 에너지관리시스템에 관한 연구도 발표되고 있다[11]. 국내 EMS 공급 기업은 약 100개(중소기업 약 80%)로서 국내 및 외국 기업간 기술 격차로 시장 역할이 양분되어 미미한 실정이나 최근의 시장 활성화에 힘입어 관심이 고조되고 있다. 현재의 내 EMS 시장은 초기단계로서 마이크그리드(K-M국EG) 사업을 통해 기술개발 및 실증사업과 IT기반 ESCO 사업을 통해 2011년부터 시범 보급 사업을 수행하고 있다. 현재 국내 EMS 보급 장애요인으로서 높은 설치비용(건물 3∼6억원, 공장 6∼10억원)과 수요자원 관리 서비스 취약 그리고 국내 기술 경쟁력 취약(특수 센서, 유량계 및 제어기술 분야)을 들고 있다.

조재영 등은 신재생에너지 발전과 연계한 ESS의 최적 운영을 위한 EMS의 구성요소 설계 시 고려할 기능, 운영 효과 분석과 전력요금 절감 방안을 제안하고 있다. 시스템 운영 효과를 높이기 위한 방안으로 EMS를 이용하여 최대수요 발생시간대의 피크전력을 경부하 시간대 충전전력으로 대체하여 ESS 전용 요금제에 따른 요금편익과 부하 평준화에 기여하는 효과를 제시하고 있다[5].

현재 일부 대규모 수용가에서는 전력관리를 위한 감시·제어 시스템을 적용하고 있으며 이러한 전력관리 시스템을 적용할 경우 범국가적으로 연간 에너지를 최소 10%, 최대 30% 이상 줄일 수 있고 누진세를 적용하는 가정의 경우 전기사용료 또한 대폭 줄일 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나 전체 전력수요의 약 50~60%를 소비하고 있는 중·소규모 수용가에서는 이러한 대규모 시스템 위주의 고가 전력 관리시스템을 도입하는 것이 소규모 환경에 맞지 않아 5% 정도의 수용가에서만 적용하고 있는 것으로 조사되어 이들 대상뿐만 아니라 국가 에너지의 20%를 신재생에너지로 끌어 올린다는 정부의 발표에 따른 잠재적 수요층을 겨냥해 중·저가의 ESS 개발이 요구되고 있는 실정이다.

또한 기존 가정에 설치된 ESS에서는 고열로 인한 부품 손상뿐만 아니라 화재발생 등으로 인한 회로장치 이상 등의 문제가 발생하고 있다. 인더스트리뉴스에 따르면 최근 1년간 발생한 ESS의 화재 폭발 사고는 고창·경산 변전소, 영암·거창 풍력발전소, 군산·해남 태양광발전소, 세종아세아제지 피크제어용 등 모두 7곳에서 화재가 발생했으며, 이로 인한 재산피해가 200억원 발생하는 등 이상고온 현상으로 각종 화재 사고가 끊이지 않고 있는 가운데, 사고 원인으로 BMS 오류라는 결과가 나와 향후 이에 대한 연구가 시급한 실정이다[12].

이에 따라 본 연구에서는 실시간 기상정보 데이터 및 전력수요와 연동하여 충·방전량을 결정하는 태양광발전 예측 기반 에너지 절감 ESS 시스템을 제안하고 수요자 소비패턴 그리고 발전량 누적데이터 기반 부하예측을 통한 능동제어 및 모니터링을 위한 EMS 시스템을 개발하고자 한다. 또한 DR 표준 프로토콜을 적용한 게이트웨이를 개발하고 데이터 수집을 통한 효율적인 전력운영 알고리즘을 개발하고자 한다.

기존의 중소규모 ESS에서는 고열로 인한 부품 손상, 화재발생 등으로 회로장치 손상 등의 문제가 발생하고 있으나 ESS 모듈에 대한 모니터링 관리시스템이 설치되어 있지 않아 실시간 대응이 어려운 상황이다. 또한 날씨, ESS, 건물의 온도 및 습도, 누적 데이터 분석 등을 통한 효율적인 통합 에너지관리의 필요하다. 그리고 기존 EMS 및 BEMS는 수십 개의 센서와 작동기가 연동하여 작동함으로 에너지 관련 계측기 및 자동제어용 센서 등의 설치비용 부담이 증가하고 있어 개선이 필요하다.

이들 요구를 수용하기 위해 본 연구에서는 태양광 발전량과 소비패턴, 전력공급 이상상황 그리고 외부환경을 모니터링하여 이들 누적데이터 기반 부하예측을 통한 능동제어 EMS 시스템을 개발한다. 그리고 DR 표준 프로토콜 적용 게이트웨이를 개발하여 ESS의 전반적인 데이터 수집을 통한 효율적인 전력운영관리 시스템인 EMS 계통도는 그림 1과 같으며 세부 개발내용은 다음과 같다.

Fig. 1. 
Diagram of active control solar power ems according to electric power demand response

2.1 전력수요 반응형 ESS시스템 능동제어 및 모니터링을 위한 EMS 시스템 설계

ESS 시스템 환경 분석을 통해 효율적인 관리를 위한 환경데이터 및 센싱 데이터 수집 및 분석, ESS 시스템의 능동적 제어, 전력공급소의 전력수요에 따른 데이터 송‧수신을 진행하고 환경, 설비, 전력상황, 수집, 분석, 예측 등 전력 부하에 대한 전반적인 상황을 모니터링 하는 전력수요 반응형 ESS 시스템 능동제어 및 모니터링을 위한 EMS 시스템의 데이터 수집내용과 세부과정은 그림 2와 같다.

Fig. 2. 
Item of data collection

2.2 EMS 데이터 수집 및 저장 방식 개발

데이터 분석 및 EMS 모니터링 데이터 활용 구조는 그림 3과 같고 세부 동작은 다음과 같다.

Fig. 3. 
Collect and store of elements data

‧ ESS 시스템 설비별 데이터 감지 리스너 개발
‧ 설비별 데이터 수신 및 분석 알고리즘 구현
‧ 핵심 수신 데이터(요소 데이터) 추출 및 저장
‧ 온/습도 센서 데이터 수신 감지 리스너 개발
‧ 온도 및 습도 데이터 추출 및 데이터 저장
‧ 기상청 데이터 수신 기능 구현
‧ 설정별 타이머 생성 및 주기별 데이터 요청
‧ 기상청 응답 데이터 수신
‧ XML분석기반 요소데이터 추출 및 데이터저장

2.3 수집 데이터 기반 통합 EMS 상태 및 예측 모니터링

구현된 BMS 도출 데이터 기반 배터리 상태정보 모니터링은 그림 4와 같다.

Fig. 4. 
Monitoring of state information for ESS

Fig. 5. 
Efficiency analysis according to amount of charge and discharge

a) 실시간 배터리 충량 잔여수명 수치 표시
b) 배터리 압(V), 류(A), 온도(℃) 표시
c) 최고, 최 셀 압 표시
d) 시스템 보호를 한 과충, 과방, 과열, 과류, 통신장애 등 여부 표 시
e) 일별, 월별 ESS 충/방량 효율 분석 그래 제공

2.4 통합 ESS시스템 상태에 및 분석결과에 따른 능동적 제어 기능 구현

배터리 상태정보 기반 전력피크 대응 알고리즘 결과에 따른 능동적 배터리 운영 기능은 그림 6과 같다.

Fig. 6. 
Operational function of active battery

건물 또는 스마트 그리드 시스템에서 요금제에 따른 부하 제어를 통해 전력피크를 절감 시키는 데에 목적이 있다. 본 시스템은 발전되는 태양광 전력은 소비전력으로 사용되며, 전력계통의 심야전기를 배터리에 충전하고, 피크시간대에 방전함으로써 전력 피크를 절감하는 시간대별 배터리 운영 기술을 적용하였다.

2.7 시간대별 부하데이터 예측

다양한 기상 요소 중 냉난방부하의 영향으로 수용가 부하데이터와 가장 밀접한 관계롤 가지는 기온과 상관관계 정보를 이용하여 시간대별 부하데이터를 예측한다.

‧ 최고/최저 온도와 부하데이터의 상관관계를 바탕으로 시간대별 수용가 부하데이터 예측이 사용될 온도요소 선정
‧ 부하데이터의 24시간 패턴 예측을 위한 과거 데이터 선정 ; 최근 과거 3년 데이터 선정 및 보정계수 계산
‧ 보정계수률 이용한 최대/최소 부하데이터 보정
‧ 보정된 부하데이터를 이용하여 부하 패턴 예측
‧ 예측된 최대/최소 부하데이터와 24시간 패턴을 사용하여 예측일의 시간대별 부하 데이터 예측

Fig. 7. 
Flowchart of method for power acceptance

2.10 데이터 패킷 처리를 위한 게이트웨이 기능

Open ADR 2.0에 기반하여 데이터 패킷 처리를 위한 게이트웨이 기능 구현

‧ EMS 시스템연계 Open ADR 게이트웨이 구현
‧ DR 프로토콜 규격에 맞춘 패킷 송·수신 및 데이터 처리 기술 개발
‧ IEEE 기반 TCP/IP패킷 송·수신 처리부 구현
‧ EMS로의 데이터 전송을 위한 패킷 생성 개발
‧ Open ADR Send Packet Data 가공 기술 구현
‧ Open ADR 수신 패킷 데이터 처리 기술 구현

Fig. 8. 
DR interaction between VTN and VEN

2.11 Open ADR EiOpt 데이터 처리 개발

실시간 전력운영 정보 수집 및 전달을 위한 VTN 및 VEN 간 oadrCreateEvent(VTN-VEN간 데이터 요청을 위한 요청 이벤트) 및 oadrResponse(데이터 요청에 대한 응답 이벤트)를 구현하였으며, 그림 9는 이에 대한 구성을 표현한다.

Fig. 9. 
Gateway architecture

‧ GateWay는 VTN으로부터 전송된 운전/제어 명령을 EMS로 중계
‧ 운전제어 명령은 목표 전력 절감 수치에 따른 충/방전 명령으로 사용량 및 절감량, 운전 시간대 등을 포함
‧ GateWay로부터 운전제어 명령을 중계 수신한 EMS는 목표 절감량 및 운전 시간 명령에 따라 PCS 및 BMS를 제어
‧ ModbusTCP 및 RTU를 통하여 EMS와 운영설비들 간 통신 구현

상용화되고 있는 중소규모 태양광 ESS에서는 고열로 인한 부품손상, 모니터링 관리시스템 부재, 센서링 비용, 날씨 및 습도 등 외부 환경변화로 인하여 효율적인 통합 에너지관리에 문제가 되고 있다.

본 연구에서는 실시간 기상정보 데이터 및 전력수요와 연동하여 충·방전량을 결정하는 태양광발전 예측 기반 에너지 절감 시스템을 제안하였고, 수요자 소비패턴 그리고 발전량 누적데이터 기반 부하예측을 통한 능동제어 EMS 시스템을 개발하였다. 또한 DR 표준 프로토콜을 적용한 게이트웨이를 개발하여 전반적인 데이터 수집을 통한 효율적인 전력운영 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응적 EMS 시스템은 국가 기관에서 지정한 품질인증 기업을 통해 품질검증을 진행하였다. 본 시스템의 시험품질 목표는 표 3과 같다.

품질검증은 블랙박스 테스트를 통해 다양한 경우의 수에 의한 반복/회귀적 시스템 운영을 진행하였다. 테스트 진행에 따른 결함 발견 및 수정을 반복함으로써 그림 10과 같이 목표 품질 성과를 달성하였다.

Fig. 10. 
Quality verification result

개발된 능동제어 및 모니터링 EMS 시스템은 3kW ~ 10kW급 태양광 발전시스템에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.