• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-168
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• 2020

소비패턴과 무관하게 부과되는 현행 주택용 전기요금은 소비자선택권을 제약하는 문제가 있다. 이의 개선을 위하여 정부는 2019년 9월부터 주택용 계시별 요금제 기반의 실증 사업을 개시하였으나 그 효과에 대한 분석은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 우선 기존 누진요금 대비 주택용 계시별 요금의 변화와 한계를 분석하였다. 분석을 위하여 두 개 단지의 아파트 전기사용량 데이터를 사용하였다. 주택용 계시별 요금제 적용 결과 전기사용량이 많은 경우 요금이 최대 33.8 % 까지 감소하는 반면 전기사용량이 적은경우 최대 117.7 % 증가한 것으로 나타났다, 이는 사회적 관점에서 전기요금의 수용성 문제를 야기할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 누진제기반 계시별요금제를 제시하였다. 분석 결과 누진제 대비 계시별 요금제는 사용자의 전력소비 패턴에 따라 요금의 변동을 보이면서도 요금변동률 평균은 32%에서 -1.9 %로 감소한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전기요금이 기존 누진제의 틀을 유지하면서도 계시별요금제의 효과를 지원할 수 있음을 의미한다.

• 신재생에너지
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• 제17권2호
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• pp.1-8
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• 2021

We estimated the price range of electricity transactions under the prosumer system, considering the spread of renewable energy and the prospect of introducing a surplus power trading system between power consumers in Korea. The range (min/max) of power transaction prices was estimated by prosumers and consumers who could purchase electricity from utilities if needed. It is assumed that utilities purchased electricity from prosumers and consumers under a Time-of-Use (TOU) rate, trading at a monthly price. The range of available transaction prices according to the amount of power purchased from utilities and the amount of transaction power was also estimated. The price range that can be traded is expected to vary depending on variables such as the TOU rate, purchased and surplus power, levelized cost of electricity, etc.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.312-321
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• 2018

한국의 수요자원(Demand Response, DR) 거래시장은 자연재해 또는 예기치 않은 발전소 사고로 인한 전력수급 위기 시 최대수요를 억제하며, 발전소 건설비용 절감 및 운영예비력 확보를 위한 목적으로 운영되고 있다. 수요자원 거래시장에 참여한 수용가는 전력거래소로부터 수요 감축 1시간 전 급전지시를 통보 받으며, 요청된 수요자원 감축을 통하여 기본급과 실적금을 정산 받는다. 본 논문에서는 냉각 시스템과 ESS을 갖춘 수용가가 계시별요금제와 수요자원 거래시장에 동시 참여 시, 최적 운영계획 수립을 위한 DR 에너지관리 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 주위온도 예측오차가 있는 전일 운영 스케줄링과 DR 운영일 리스케줄링의 두 가지 운영 스케줄링으로 구성된다. 전일 운영 스케줄링의 경우, 냉각 시스템, ESS의 운영스케줄링은 과거 주위온도 데이터를 기반으로 생성된 주위온도 시나리오와 불확실한 DR감축 시나리오에 의해 결정된다. 또한 DR 운영일에 대한 리스케줄링은 수용가의 DR 수익과 건물내부 열괘적성이 보장되며 제안된 방법은 혼합정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming, MILP)에 의해 기대 에너지 비용을 최소화한다.