현재 수요반응(Demand Response) 프로그램은 발전설비 용량의 부족이나 높은 발전 연료비용의 상승으로 인해 다양한 나라들에서 도입되고 있는 실정이다. 그것은 실시간으로 소비자들이 그들의 소비패턴을 선택할 수 있는 프로그램이라 말할 수 있다. 다시 말하면, 수요반응이란 소비자들의 일반적인 전력소비패턴에서 전력가격이나 기타 다른 신호에 반응하여 전력 사용량을 변화시키는 것으로 정의할 수 있다. 수요반응의 효과는 전력가격의 급상승 방지, 공급 신뢰도 향상, 그로 인한 사회적인 복지향상 등 여러 가지 측면에서 생각해 볼 수 있다. 이러한 다양한 효과 가운데, 본 논문에서는 thermal comfort zone을 고려하여 수요반응 프로그램을 수행하는 동안 전력판매사업자 입장에서 최대의 이득을 얻기 위한 적정 인센티브와 부하 감축량을 결정한다.
강원대학교는 지난해 국내 대학 가운데 최초로 무선방식의 에어컨 원격제어장치 설치를 위한 ESCO사업을 실시했다. 이 사업을 계기로 여름철 피크전력을 줄일 수 있는 부하설비인 팩키지 에어컨들을 최대수요전력제어기(Demand Controller)를 이용해 원격제어함으로써 전년대비 약500kW 이상의 여름철 최대수요 억제효과를 가져왔다. 특히, 무선방식은 선로공사나 누전시 오작동을 일으킬 수 있는 유선방식에 비해 안정된 운전$\cdot$제어가 가능하다.
전력산업에 경쟁제도가 도입되면 전력 생산자와 소비자는 전력 시장을 통하여 그들의 편익을 최대화 하고자 한다. 발전사업자와 수요자사이에 거래되는 시장에서의 전력 가격은 시장에 공급되는 전력량과 전력수요량에 따라 균형을 이루는 점으로 결정되고 이 점에서 사회편익이 최대가 된다. 소비자의 전력사용지불의사에 따라 달라지는 전력 수요랑을 표현하는 가격탄력성에 따라 시장에서 결정되는 가격은 변하게되고, 전력 생사자는 변화하는 전력생산비용을 요금에 반영함으로써 전력수요에 적절한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 탄력성이 변함에 따라 달라지는 사회적 편익과 전력시장 참여자인 생산자와 소비자 편익변화를 가상적 시나리오에 따른 모의 실험을 통하여 경쟁적 전력시장의 경우 가격탄력성이 클수록 사회적 편익이 증가함을 보였다.
2002년도 전력소비량은 2,785억kW로서 작년보다 $8.0\%$ 증가하였으며, 12월중 소비량은 248억kW($8.2\%$증가)로 월간 최대를 기록하였다. 이처럼 전력수요가 크게 증가한 것은 8, 9월중 많은 강우와 저기온 영향으로 냉방수요 증가가 둔화되었음에도 불구하고, 10월부터 일찍 시작된 한파의 영향으로 난방전력 수요가 크게 증가한 때문으로 판단된다. $\divideontimes$겨울철 난방전력 민감도 조사에 의하면 총난방전력수요는 665만kW이며, 겨울철 기온이 $1^{\circ}C$하락함에 따라 31만kW의 난방전력이 증가하는 것으로 나타났다. 2002년도 용도별 소비량은 주택용이 $11.8\%$의 높은 증가율을 보였는데 이는 심야전력($24.9\%$ 증가)을 비롯한 난방전력의 수요가 증가한 때문이다. 또한 일반용($9.1\%$ 증가) 및 교육용($11.9\%$ 증가)도 건실한 증가율을 나타냈다. 한편, 산업용전력은 반도체, 기계장비 및 자동차업종 등 수출주도형 업종의 소비량은 높았으나, 소비 비중이 높은 화학제품 및 섬유업종의 전력소비 둔화로 평균증가율보다 낮은 $6.4\%$ 증가에 그쳤다. 그러나 전체 전력소비량에서 차지하는 비중은 $54.3\%$(1,512억kW)로 여전히 제일 높았다. 지역별로는 수도권이 1,049억kWh를 소비하여 전체의 $37.7\%$ 부산$\cdot$경남은 532억kWh로서 $19.1\%$를 점유하였다.
최근 냉방장치의 사용증가로 전력수요가 크게 증가하고 있고, 이로 인해 전력수급 문제가 야기되고 있다. 이를 해결하기 위하여 여러 조치를 취하고 있지만 사실상 아직까지도 미흡한 실정이다. 최근에는 스마트 그리드의 구축이 진행 중이며, 스마트 그리드의 일환으로 실시간 요금제의 도입도 고려되고 있다. 따라서 부하제어 등의 수요관리를 통한 적절한 대처가 필요하다. 하지만 부적절한 부하제어는 사용자의 만족도를 해칠 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 거주자의 쾌적도를 해치지 않는 조건에서 수용가에게 전기요금절감을 유도하는 냉방 시스템의 최적 부하제어 방법을 제안하는 바이다.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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