동적 내부 예측 전력 스케줄링을 통한 마이크로그리드 실시간 전력 관리 최적화

초록

본 논문은 마이크로그리드 내 외부 전력 교환 시점을 제어하는 시간 가변 이진 파라미터를 도입한 동적 내부 예측 전력 스케줄링(DIPPS) 기법을 제안한다. MINLP‑PS 모델을 McCormick 완화를 이용해 MILP‑PS로 변환함으로써 계산 시간을 38.27 초에서 0.92 초로 97.6 % 단축시켰으며, 실제 부하·PV·ESS 데이터를 활용한 3가지 사례를 통해 전력 교환 시점 조절과 자원 활용 효율성을 검증하였다.

상세 분석

DIPPS는 마이크로그리드의 내부 전력 스케줄링을 예측 기반으로 수행하면서, 외부 그리드와의 전력 매매 시점을 동적으로 조정한다. 핵심은 시간에 따라 변하는 이진 변수 bS(t)를 비용 함수에 곱해, 특정 구간에서는 전력 판매를 억제하고 ESS에 저장하도록, 다른 구간에서는 저장된 전력을 무조건 판매하도록 하는 것이다. 이를 통해 전력 구매 비용이 높은 피크 시간대에 판매를 최소화하고, 저렴한 전력 구매 시기에 ESS 충전을 유도한다.

모델링 단계에서는 전력 흐름을 나타내는 변수 PA​B와 3개의 상호 배제 이진 변수(bV, bG, bC)를 도입해 충전·방전·그리드 거래의 충돌을 방지한다. ESS 상태‑충전(SoC) 제약은 0.2 ~ 0.8 범위로 제한하고, 충·방전 전력은 용량의 40 %와 20 %로 각각 제한한다. 전력 균형식, PV 활용식, SoC 업데이트식 등 비선형 곱셈 항은 McCormick 완화를 적용해 선형화 변수(z, y, w 등)로 대체함으로써 MILP 형태로 변환한다.

계산 효율성 측면에서, 원래 MINLP‑PS는 IPOPT 기반 비선형 솔버로 38.27 초가 소요되었지만, MILP‑PS는 상용 MILP 솔버(예: CPLEX, Gurobi)로 0.92 초 내에 최적해를 도출한다. 이는 실시간 운영에 충분히 적용 가능한 수준이다.

실험에서는 UCI 에너지 데이터셋을 기반으로 24시간 부하와 PV·ESS 파라미터를 동일하게 유지한 채, 세 가지 시나리오를 비교하였다. Case A는 고정 비용 함수를 사용해 전력 구매를 최소화하고, ESS 충전·방전이 PV 잉여에만 의존한다. Case B와 Case C는 각각 새벽 0‑6시와 저녁 18‑24시에 bS(t)=1을 설정해 해당 구간에서 전력 판매를 강제한다. 결과는 bS(t) 설정에 따라 외부 전력 판매 시점이 명확히 이동하고, 전체 비용 절감 효과가 나타남을 보여준다. 특히, 저가격 구간에 전력을 구매하고 고가격 구간에 판매하도록 스케줄링을 재배치함으로써 피크 요금 부담을 크게 낮출 수 있다.

이와 같이 DIPPS는 (1) 비선형 MINLP 문제를 선형 MILP로 변환해 실시간 계산 가능성을 확보하고, (2) 시간 가변 이진 파라미터를 통해 외부 전력 교환 정책을 유연하게 구현하며, (3) ESS 수명과 사이클 제한을 고려한 현실적인 제약을 포함한다는 점에서 기존 연구와 차별화된다. 향후 연구에서는 다중 마이크로그리드 간 P2P 거래 모델, 배터리 열화 모델 통합, 그리고 더 긴 예측 호라이즌을 위한 분산 최적화 알고리즘을 탐색할 수 있다.