가상발전소 최적 운영을 위한 가격탄력성 의사결정‑종속 불확실성 강건 모델링

본 논문은 가상발전소(VPP)의 운영 효율성을 극대화하기 위해, 내부 가격 정책이 수요 탄력성에 미치는 영향을 의사결정‑종속 불확실성(Decision‑Dependent Uncertainty, DDU)으로 모델링하고, 이를 해결하기 위한 전용 알고리즘을 설계하였다. 연구는 크게 네 부분으로 구성된다. 1. **연구 배경 및 문헌 고찰** DER(Distributed Energy Resources)의 급속한 보급으로 전력망의 분산화가 진행되고 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위해 VPP가 도입되고 있다. 기존 VPP 운영 연구는 주로 재생에너지 출력, 부하 예측 등 ‘결정‑독립’ 불확실성(DIU)을 가정하고, 확률적 프로그래밍(SP), 강건 최적화(RO), 분산 강건 최적화(DRO) 등을 적용하였다. 그러나 VPP 내부에서 가격을 설정하는 행위는 직접적으로 수요의 가격‑탄력성을 변화시킨다. 즉, TOU 가격이 어느 구간에 속하느냐에 따라 수요 반응의 불확실성 범위가 달라지는 DDU 상황이 발생한다. 기존 연구는 DDU를 다루는 경우가 드물며, 특히 VPP와 같은 복합 네트워크에 적용된 사례는 거의 없다. 2. **모델링** 논문은 2단계 강건 최적화 모델을 제시한다. - **1단계(마스터) 변수**: 각 노드 i와 시간 t에 대한 발전기 출력(p_DA_it, q_DA_it), 라인 흐름(p_DA_ij_t, q_DA_ij_t), 전압(v_DA_it) 및 TOU 가격 c_TOU_t. 제약식(1a‑1g)은 LinDistFlow 기반 전력 흐름, 전압 강하, 발전기 한계, 라인 용량, 전압 범위, 가격 구간을 포함한다. - **DDU 집합**: 가격‑탄력성 ξ_it 의 상·하한은 TOU 가격 대비 기준가격(C_REF_t)의 비율이 특정 구간