주거용 피크 부하 감소를 위한 제한된 정보 기반 직접 부하 제어

초록

본 논문은 열펌프·전기 온수기·전기차와 같은 가정용 열·운송 장치를 제한된 정보만으로 중앙 집중식 최적화 제어(L1, L2)하여 변압기 피크 부하를 평탄화하는 방법을 제시한다. 실제 파일럿 실험과 시뮬레이션을 통해 기존 제어(L1) 대비 개선된 제어(L2)가 여름 피크 감소에 더 효과적이며, 완전 정보 이상적인 제어와 비교했을 때 약 50% 수준의 피크 감소를 달성함을 확인하였다.

상세 분석

이 연구는 가정용 열펌프(HP), 전기 온수기(EWH), 전기차(EV)라는 세 종류의 온도·충전 기반 가변 부하를 대상으로, 중앙 제어기가 사전에 정확한 온도·배터리 상태·미래 충전 일정 등을 알 수 없는 현실적인 상황을 가정한다. 이를 위해 두 가지 제한 정보 기반 직접 부하 제어(DLC) 모델을 설계하였다. 첫 번째 모델(L1)은 기존 파일럿에 적용된 최적화 구조로, 24시간 롤링 호라이즌을 사용해 각 부하의 차단·시작 명령을 결정한다. 차단 가능 시간(K_block), 연속 차단 상한(K_max,b), 최소 차단 지속시간(K_min,b) 등 고객 편의를 보장하는 제약을 이진 변수 u, v, w 로 명시하고, 부하 전력은 단순히 차단 여부와 정해진 정격 전력의 곱으로 추정한다. 두 번째 모델(L2)은 L1의 설계 결함을 보완한다. 구체적으로, 과거 차단 명령이 현재 상태에 미치는 잔여 효과를 고려하고, 인플렉시블 부하(P_inf)와 HP·EWH의 실제 열 수요를 외부 온도 기반 가중치 α_HP·P_nom 형태로 더 정교히 예측한다. 또한 EV 충전은 플러그인 여부(ϕ_EV)와 최소 충전 시간(K_min,EV)을 포함해 고객 불편을 최소화하도록 설계되었다.

제어 목표는 변압기 레벨에서 관측되는 총 전력의 절대값 최대치를 최소화하는 것으로, 이는 피크 전력(P_max)을 변수로 두고 모든 시간 단계에서 |P_tot(t)| ≤ P_max 을 만족하도록 하는 선형(또는 MILP) 형태의 목적식이다. 이상적인 제어(Perfect Knowledge)와 비교하기 위해, 완전 모델에서는 HP·EWH의 열 저장·손실 동역학, EV의 SoC 목표·충전 효율 등을 모두 정확히 반영한다. 제한 정보 모델은 이러한 상세 모델을 배제하고, 대신 통계적 추정값과 간단한 제약만을 사용한다.

실험 결과는 두 단계로 제시된다. 첫 번째는 스위스 취리히 주택 22가구(33개의 TCL)와 최대 두 대의 EV를 대상으로 한 현장 파일럿으로, L1이 실제 통신 지연·센서 부재 상황에서도 피크 전력 감소와 고객 불편 최소화를 달성했음을 보여준다. 그러나 파일럿에서 드러난 과도한 차단 연속시간과 예측 오차가 L2 설계에 반영되었다. 두 번째는 파일럿과 동일한 조건을 시뮬레이션 환경에 확대 적용한 결과이며, L2는 여름 피크 감소율을 L1 대비 약 15% 향상시켰고, 이상적인 완전 정보 제어와 비교했을 때 평균 피크 감소의 48% 수준을 달성했다. 이는 제한된 정보만으로도 상당한 피크 완화 효과를 얻을 수 있음을 실증한다.

핵심 인사이트는 다음과 같다. (1) 차단·시작 명령만으로도 열·전기차 부하의 열 관성·배터리 용량을 활용해 피크를 효과적으로 평탄화할 수 있다. (2) 과거 제어 이력과 간단한 외부 온도 기반 예측을 결합하면, 상세 온도·SoC 측정이 없어도 충분히 정확한 스케줄링이 가능하다. (3) 제한 정보 기반 모델은 구현 비용과 프라이버시 위험을 크게 낮추면서도, 이상적인 모델의 절반에 해당하는 피크 감소 효과를 제공한다. (4) 롤링 호라이즌 길이와 차단 제약 파라미터(K_block, K_max,b 등)의 조정이 실시간 운영 안정성과 고객 만족도 사이의 트레이드오프를 결정한다.