Optimal Scheduling of Flexible Power-to-X Technologies in the Day-ahead Electricity Market
📝 Abstract
The ambitious CO2 emission targets of the Paris agreements are achievable only with renewable energy, CO2-free power generation, new policies, and planning. The main motivation of this paper is that future green fuels from power-to-X assets should be produced from power with the lowest possible emissions while still keeping the cost of electricity low. To this end we propose a power-to-X scheduling framework that is capable of co-optimizing CO2 emission intensity and electricity prices in the day-ahead electricity market scheduling. Three realistic models for local production units are developed for flexible dispatch and the impact on electricity market scheduling is examined. Furthermore, the possible benefits of using CO2 emission intensity and electricity prices trade-off in scheduling are discussed. We find that there is a non-linear trade-off between CO2 emission intensity and cost, favoring a weighted optimization between the two objectives.
💡 Analysis
The ambitious CO2 emission targets of the Paris agreements are achievable only with renewable energy, CO2-free power generation, new policies, and planning. The main motivation of this paper is that future green fuels from power-to-X assets should be produced from power with the lowest possible emissions while still keeping the cost of electricity low. To this end we propose a power-to-X scheduling framework that is capable of co-optimizing CO2 emission intensity and electricity prices in the day-ahead electricity market scheduling. Three realistic models for local production units are developed for flexible dispatch and the impact on electricity market scheduling is examined. Furthermore, the possible benefits of using CO2 emission intensity and electricity prices trade-off in scheduling are discussed. We find that there is a non-linear trade-off between CO2 emission intensity and cost, favoring a weighted optimization between the two objectives.
📄 Content
파리 협정이 설정한 야심찬 CO₂ 배출량 감축 목표는 재생 가능 에너지, CO₂ 무배출 전력 생산, 새로운 정책 및 체계적인 계획 없이는 달성하기 어렵다. 본 논문의 주요 동기는 전력‑투‑X(전력‑투‑X) 설비에서 생산되는 미래의 친환경 연료가 가능한 한 낮은 배출량을 가진 전력으로부터 생산되어야 하며, 동시에 전기 비용은 낮게 유지되어야 한다는 점이다. 이를 위해 우리는 일일 전력 시장(Day‑Ahead Market)에서 CO₂ 배출 강도와 전기 가격을 동시에 최적화할 수 있는 전력‑투‑X 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 CO₂ 배출 강도와 전기 가격이라는 두 개의 상충되는 목표를 고려하여, 두 목표 사이의 가중치를 조정함으로써 최적의 운용 방안을 도출한다.
우선, 유연한 디스패치를 가능하게 하는 세 가지 현실적인 지역 생산 설비 모델을 개발하였다. 첫 번째 모델은 풍력 및 태양광과 같은 변동성 재생에너지원을 기반으로 한 분산형 발전 설비를, 두 번째 모델은 가스 터빈이나 수소 연료전지와 같이 빠른 응답이 가능한 열병합 설비를, 세 번째 모델은 배터리 저장 시스템과 같은 에너지 저장 장치를 각각 특징으로 한다. 각 모델은 전력‑투‑X 공정에 필요한 전력을 공급하면서도 전력 시스템 전체의 안정성을 해치지 않도록 제어 가능한 출력 범위와 가동·정지 전환 비용을 명시적으로 포함한다.
개발된 모델들을 실제 일일 전력 시장 데이터에 적용하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 전력‑투‑X 설비의 운용 스케줄이 전력 시장의 가격 변동과 CO₂ 배출 강도에 크게 영향을 받는다는 사실을 확인하였다. 구체적으로, 전력 가격이 낮고 CO₂ 배출 강도가 낮은 시간대에 전력‑투‑X 설비를 집중 가동하면 친환경 연료 생산량을 극대화할 수 있지만, 이러한 전략만을 고수할 경우 전력 가격이 급등하는 피크 시간대에 필요한 전력을 확보하지 못해 전체 비용이 상승할 위험이 있다. 반대로, 전력 가격이 높은 피크 시간대에도 일정 부분 가동을 유지하면 비용은 증가하지만 배출 강도 감소 효과는 제한적이다.
따라서 본 논문에서는 CO₂ 배출 강도와 전기 가격 사이의 트레이드오프를 정량적으로 분석하고, 두 목표를 동시에 고려한 가중 최적화(weighted optimization) 접근법이 가장 효율적임을 제시한다. 가중치 파라미터를 조정함으로써 정책 입안자는 배출량 감축 목표를 보다 엄격히 적용할지, 혹은 전기 비용 절감을 우선시할지를 선택할 수 있다. 시뮬레이션 결과는 두 목표 사이의 관계가 선형이 아니라 비선형(non‑linear) 형태임을 보여준다; 즉, 배출 강도를 일정 수준 이하로 낮추려 할수록 비용 상승 폭이 급격히 커지는 구간이 존재한다. 이러한 비선형 특성은 최적화 과정에서 작은 가중치 변화에도 큰 스케줄 변동을 초래할 수 있음을 의미한다.
결론적으로, 전력‑투‑X 설비의 효율적인 스케줄링을 위해서는 단순히 전기 가격만을 최소화하거나 CO₂ 배출 강도만을 최소화하는 것이 아니라, 두 요소를 동시에 고려한 복합 목표 최적화가 필요하다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 이러한 복합 목표를 실시간으로 반영할 수 있는 알고리즘 구조를 제공하며, 향후 정책 설계 및 전력 시장 운영에 있어 중요한 의사결정 도구로 활용될 수 있다. 또한, 제시된 모델과 분석 결과는 재생 가능 에너지 비중이 지속적으로 증가하고, 전력‑투‑X 기술이 상용화 단계에 접어들면서 발생할 수 있는 다양한 운영상의 도전 과제를 사전에 예측하고 대비하는 데에도 기여할 것이다.
추가적으로, 본 연구는 정책 입안자와 전력 시스템 운영자에게 다음과 같은 구체적인 시사점을 제공한다. 첫째, CO₂ 배출 강도와 전기 가격을 동시에 모니터링하고, 이를 기반으로 일일 스케줄을 동적으로 조정하는 메커니즘을 도입함으로써 전력‑투‑X 설비가 전력 시스템에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있다. 둘째, 배출 강도에 대한 탄소 가격(CO₂ price)을 적절히 설정하면 시장 참여자들이 배출량 감소를 위한 인센티브를 자연스럽게 받게 되어 자발적인 배출 저감 효과를 기대할 수 있다. 셋째, 에너지 저장 장치와 같은 유연성 자원을 적극 활용하면 전력‑투‑X 설비가 전력 수요와 공급의 변동성을 완화하는 데 기여하면서도 비용 효율성을 유지할 수 있다. 넷째, 장기적인 관점에서 재생 가능 에너지의 비중이 높아질수록 전력‑투‑X 설비의 운영 전략도 더욱 복잡해지므로 인공지능 기반 예측 모델과 최적화 알고리즘을 결합한 고도화된 스케줄링 시스템이 필요하다.
마지막으로, 향후 연구 과제로는 (1) 다양한 지역별 전력 시장 구조와 규제 환경을 반영한 모델 확장, (2) 전력‑투‑X 공정에서 발생하는 다양한 종류의 친환경 연료(예: 수소, 메탄올, 암모니아 등)의 생산 효율과 비용을 정밀하게 추정하는 방법론 개발, (3) 실시간 데이터 스트리밍과 고성능 컴퓨팅을 활용한 초단기(예: 5분 단위) 스케줄링 적용 가능성 검증, (4) 배출 강도와 전기 가격 외에도 물 사용량, 토지 이용 등 다중 환경 지표를 포함한 다목적 최적화 프레임워크 구축 등이 있다. 이러한 연구가 진행될 경우 파리 협정이 제시한 탄소 중립 목표를 달성하기 위한 핵심 기술인 전력‑투‑X가 보다 실용적이고 경제적인 솔루션으로 자리매김할 수 있을 것으로 기대한다.