예측 유연성 집계 기반 저압 배전망 실시간 제어

초록

본 논문은 가정용 DER(분산에너지자원)의 실시간 활성·무효 전력 유연성을 다중 파라메트릭 최적화(MPO)로 사전 계산하고, 이를 중앙 DSO가 실시간으로 활용하도록 설계한 예측 기반 제어 프레임워크를 제안한다. 오프라인에서 각 가구별 유연성 차트를 생성하고, 일간 운영계획을 파라메트릭 형태로 포함시켜 미래 비용을 추정한다. 실시간 단계에서는 측정값을 파라메터에 대입해 즉시 최적 해를 조회하고, 중앙에서 전체 네트워크 제어를 수행한 뒤, 사전 계산된 MPO 해를 이용해 개별 가구에 분배한다. 43버스 저압망 시뮬레이션을 통해 완전 중앙집중형 완전예측 모델 및 기존 집계 방식과 비교해 비용·전압 개선 효과를 입증한다.

상세 분석

이 연구는 저압배전망(LVDS)에서 가정용 인버터, 배터리, 전기차, 히트펌프 등 다양한 DER의 활성·무효 전력 유연성을 ‘유연성 차트(Flexibility Chart)’라는 형태로 정량화한다. 핵심은 두 단계의 다중 파라메트릭 최적화(MPO)이다. 첫 번째 MPO는 각 가구 수준에서 수행되며, 입력 파라메터(예: 현재 전력 가격, 실시간 발전·소비량, 배터리 SOC 등)를 변화시켰을 때 최적 제어 정책(충·방전, 무효 전력 제공 등)과 그에 대응하는 비용 함수를 명시적으로 도출한다. 파라메트릭 해는 파라메터 공간을 ‘활성 제약이 동일한 영역’(critical region)으로 분할하고, 각 영역마다 선형 해를 제공한다는 점에서 실시간 계산 부담을 크게 줄인다.

두 번째 MPO는 운영계획(OP) 단계에서 일일 예측(태양광 생산, 부하, 전력 요금)을 입력으로 하여 미래 SOC에 대한 비용 함수를 파라메트릭 형태로 생성한다. 이 비용 함수는 조각별 선형(플랫) 형태로 표현되며, 현재 시점에서 선택된 SOC가 향후 비용에 미치는 영향을 정량화한다. 이렇게 얻어진 미래 비용 함수 Π_SoC는 실시간 MPO의 목적식에 추가되어 현재 제어가 미래 비용을 최소화하도록 유도한다.

실시간 단계에서는 중앙 DSO가 모든 가구의 파라메트릭 해를 ‘투영’해 현재 P‑Q 평면상의 유연성 차트를 구성한다. 중앙 최적화는 (i) 전력 교환 비용, (ii) Π_SoC에 의해 정의된 미래 비용, (iii) 무효 전력 사용에 대한 손실·열화 비용, (iv) 배터리 열화 비용을 모두 포함한 목적함수를 최소화한다. 제약조건은 전압 한계, 전류 제한, 각 DER의 물리적 한계 등을 포함한다. 최적 해가 도출되면, 사전 계산된 MPO 해를 이용해 각 가구에 구체적인 활성·무효 전력 목표값을 ‘비분산(disaggregation)’한다. 이 과정은 추가적인 최적화 없이 선형 매핑만으로 수행되므로 실시간 요구사항(10 s 이하)도 충족한다.

핵심 기여는 다음과 같다. 첫째, 기존 연구가 주로 활성 전력만을 다루거나 비용을 고정값으로 가정한 반면, 본 방법은 활성·무효 전력 모두를 포함하고, 비용을 파라메트릭 형태로 정확히 추정한다. 둘째, 미래 비용을 현재 제어에 반영함으로써 ‘현재‑미래 연계 비용 최소화’를 구현한다. 셋째, 모든 무거운 연산을 오프라인·분산 형태로 수행해 프라이버시를 보호하고, 실시간 계산량을 최소화한다. 넷째, 제시된 프레임워크는 전압 보정, 피크 절감, 재생에너지 잉여 활용 등 다양한 운영 목표에 적용 가능하다.

시뮬레이션 결과는 43버스 저압망에서 제안 방법이 완전 중앙집중형 완전예측 최적화와 거의 동일한 비용 절감 효과를 보이며, 기존 미래‑무관 집계 방식보다 평균 12 % 이상의 비용 절감과 전압 위반 감소를 달성함을 보여준다. 이는 파라메트릭 해의 정확도와 실시간 투영·비분산 과정이 효과적으로 작동함을 증명한다.