TSO와 DSO 협조 모델이 시장 권력에 미치는 영향 분석

초록

본 논문은 TSO와 DSO 간의 다양한 협조 스키마를 게임 이론적 프레임워크로 모델링하고, 두 단계(일일예측시장·실시간조정시장)에서의 균형을 구한다. CIGRE 테스트 시스템을 이용한 실험 결과, 배전 자원을 전송계통에 제공하도록 허용하는 스키마가 전송망 혼잡 시 전체 시스템 비용을 크게 증가시킬 수 있음을 보여준다.

상세 분석

이 연구는 현재 급증하고 있는 분산 에너지 자원(DER)의 활성화를 전력 시스템에 통합하기 위한 시장 설계 문제에 초점을 맞춘다. 저자는 TSO와 DSO가 각각 독립적으로 혹은 공동으로 보조서비스 시장을 운영하는 세 가지 협조 방식을 제시한다. 첫 번째(A) 방식은 전송망과 배전망이 하나의 공동 보조서비스 시장을 공유하도록 하여, 모든 유연성 자원이 동일한 시장에 참여한다. 두 번째(B) 방식은 전송망과 각 배전망이 별도의 보조서비스 시장을 운영하되, 각 시장에 연결된 자원만이 해당 시장에 참여한다. 세 번째(C) 방식은 B와 유사하지만, 배전망에서 사용되지 않은 유연성 자원을 전송망 보조서비스 시장에 추가로 제공할 수 있게 허용한다.

각 스키마는 2단계 확률적 순차 게임으로 모델링된다. 1단계는 일일예측시장(DAM)으로, 전력 생산자와 수요가 가격을 제시하고 시스템 운영자는 총 비용 최소화를 목표로 시장을 정산한다. 2단계는 실시간 보조서비스 시장(ASM)으로, 실제 부하·재생에너지 편차와 전송망·배전망 혼잡을 해소하기 위해 상승·하강 조정 및 부하 차단을 구매한다.

전통적인 균형조건을 KKT 조건으로 전환함으로써 각 참여자를 선도자(리더)로, 시장 운영자를 추종자(팔로워)로 보는 다중 리더-공통 팔로워 게임을 구성한다. 이때 각 리더는 자신의 이익을 극대화하는 입찰 전략을 선택하고, 팔로워는 모든 리더의 입찰을 받아 시스템 전체 비용을 최소화하는 최적화 문제를 해결한다. 결과적으로 전체 모델은 MPEC(수학적 프로그램 with 균형 제약) 형태가 되며, 저자는 이중 선형화와 보완 조건의 Big‑M 변환을 통해 MILP 형태로 변환한 뒤, 반복적 베스트‑리스폰스 알고리즘으로 Nash 균형을 탐색한다.

수치 실험은 유럽 표준 CIGRE 33‑버스 배전망을 기반으로 수행되었다. 실험 시 전송망에 혼잡 구간을 인위적으로 삽입하고, DER의 유연성 비율을 단계적으로 증가시켰다. 결과는 A와 C 스키마가 전송망에 DER의 보조서비스 제공을 허용할 경우, 혼잡 해소를 위해 과도한 상승 조정이 발생하고, 이에 따른 가격 상승과 비용 증가가 두드러짐을 보여준다. 반면 B 스키마는 각망이 독립적으로 운영되므로 전송망 혼잡 시 DER의 활용이 제한되어 전체 비용 상승이 상대적으로 완만했다. 이러한 현상은 시장 권력(특히 대형 Aggregator)의 전략적 입찰이 시스템 비용에 미치는 영향을 강조한다. 즉, DER가 전송망에 직접 참여하도록 허용하면 시장 참여자들이 혼잡 구간을 이용해 가격을 인위적으로 끌어올릴 여지가 커지며, 이는 규제 설계 시 주의해야 할 핵심 리스크임을 시사한다.

본 논문의 주요 기여는 (1) TSO‑DSO 협조 구조를 게임 이론적 다단계 모델로 정형화한 점, (2) MPEC‑MILP 변환과 반복적 균형 탐색 절차를 제시한 점, (3) 실제 네트워크 사례를 통해 협조 스키마별 비용·시장 권력 영향을 정량적으로 비교한 점이다. 이러한 분석은 정책 입안자와 규제 기관이 DER의 전송망 참여를 허용할 때 발생할 수 있는 부작용을 사전에 평가하고, 적절한 시장 메커니즘(예: 가격 상한, 혼잡 비용 할당) 설계에 활용될 수 있다.