시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.
현재 정부는 본격적인 전력 스마트그리드 확대에 앞서 제주도 구좌읍 6,000호를 대상으로 스마트그리드 실증사업을 추진 중에 있다. 하지만, 관련 기업들은 정부와 한전 주도의 한국 전력시장의 한계, 기존 전력망의 높은 안정성 및 효율성, 신재생에너지 활용도 미흡, 전기요금 인상 우려 등을 이유로 스마트그리드 확산에 대한 부정적인 시각을 가지고 있다. 본 연구는 스마트그리드 시장을 활성화하기 위한 핵심 이슈들을 1) 이해관계자들의 대립 문제, 2) 실시간 요금제 도입에 따른 효과 문제, 3) 소비자들의 수요 반응 참여 부족, 4) 스마트그리드의 비즈니스 모델부재, 5) 스마트그리드 거점지구 확산 문제 등의 5가지로 분류하고, 이에 대한 전략적 방안을 제시하였다.
With the growing penetration of distributed generation including from renewable sources, smart grid power system is needed to address the reliability problem. One important feature of smart grid is demand response. In order to design a demand response program, it is indispensable to understand how consumer reacts upon the change of electricity price. In this paper, we construct an econometrics model to estimate the hourly price elasticity of demand. This panel model utilizes the hourly load data obtained from KEPCO for the period from year 2005 to 2009. The hourly price elasticity of demand is found to be statistically significant for all the sample under investigation. The samples used for this analysis is from the past historical data under the price structure of three different time zones for each season. The result of the analysis of this time of use pricing structure would allow the policy maker design an appropriate incentive program. This study is important in the sense that it provides a basic research information for designing future demand response programs.
최근 지구 온난화와 에너지 고갈 및 환경파괴로 인한 환경 문제에 대하여 세계 각국에서 심각하게 고민하고 있으며, 전기자동차의 상용화를 앞두고 이산화탄소 배출의 저감 및 효율적인 에너지 사용이 중요시 되고 있다. 또한, IT 기술의 발달과 함께 독점적인 전력공급에서 수요자가 참여하는 양방향 커뮤니케이션의 스마트 그리드의 개념이 도입되었다. 주요 국가들에서는 스마트 미터의 보급과 함께 에너지 사용의 효율성 개선을 위하여, 전력 경쟁시장에서 소비자의 수요반응의 활성화를 위한 인센티브의 지급 등의 정책도입이 요구되고 있다. 이에, 본 연구에서는 머지않아 등장할 소매전력시장에서 소비자의 수요반응을 증진하여 소비자의 전기 사용 비용을 절감하며 소매사업자의 이익을 최대화하는 전력 가격결정 모델을 제시하였다. 소비자 수요반응 참여율과 가격 탄성률에 따른 시뮬레이션을 시행하여 수요 반응을 나타내는 소비자 별 탄성률을 모든 소비자가 시간대별 고정 값을 사용하는 것과 소비자 별 탄성률을 예측하는 것을 비교하였다. 이를 통하여 전력 소매 시장에서 소비자의 에너지 사용을 줄이고 소매업자의 이익을 최대화할 수 있음을 밝혔다.
본 논문에서는 전력시장에서 원가 이하로 규제되고 있는 소매요금제도의 문제점을 분석하기 위해 규제된 소매요금 대신 시간별 도매시장가격의 변동을 반영하는 실시간 요금제를 도입할 경우 사회후생에 미치는 영항과 이와 같은 소매요금제도의 변화가 한국전력의 손실 규모를 어느 정도 보전할 수 있는지를 추정한다. 전력거래소의 전력통계정보시스템(EPSIS)과 에너지경제연구원 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS), 통계청, 한국은행, 기상청의 2008~2010년 통계자료에 기초하여 실질소매가격, 온도, 가구수, 습도 실질 GDP, 그리고 요일 및 공휴일 더미 등을 설명변수로 이용하여 상대적으로 수요가 많은 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 최대 부하시간대와 최저 부하시간대의 수요패턴을 분석하였다. 회귀분석을 통해 추정된 선형수요함수와 발전기별 한계비용에 기초하여 산정된 계단식 공급함수를 이용하여 규제된 소매요금이 시장균형가격인 실시간 요금으로 전환될 경우의 사회후생 변화를 살펴본 결과, 여름기간(6~8월)에는 사회후생이 약 674억 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 한전손실 총액 중 7,055억 원은 소비자잉여의 이전으로, 나머지 674억 원은 시중손실의 감소로 충당될 수 있음을 확인하였다. 겨울에는 사회후생 증대가 약 2,251억 원에 이르고, 한전의 손실 중 1조 1,743억 원이 소비자잉여의 전가로 보전될 수 있는 것으로 나타나 소매요금의 규제가 사중손실의 발생을 통해 전체 사회후생을 감소시키고, 한전에게 막대한 손실을 초래하고 있다는 결과를 도출하였다.
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
The considerations of the electrical device' characteristics and the customers' satisfaction have been important criteria for efficient smart grid systems. In general, an electrical device is classified into a non-interruptible device or an interruptible device. The consideration of the type is an essential information for the efficient smart grid scheduling. In addition, customers' scheduling preferences or satisfactions have to be considered simultaneously. However, the existing research studies failed to consider both criteria. This paper proposes a new and efficient smart grid scheduling framework considering both criteria. The framework consists of two modules - 1) A day-head smart grid scheduling algorithm and 2) Real-time sudden demand negotiation framework. The first method generates the smart grid schedule efficiently using an embedded genetic algorithm with the consideration of the device's characteristics. Then, in case of sudden electrical demands, the second method generates the more efficient real-time smart grid schedules considering both criteria. In order to show the effectiveness of the proposed framework, comparisons with the existing relevant research studies are provided under various electricity demand scenarios.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
Ahmed, Sheeraz;Raza, Ali;Shafique, Shahryar;Ahmad, Mukhtar;Khan, Muhammad Yousaf Ali;Nawaz, Asif;Tariq, Rohi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2398-2421
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2020
In third world countries like Pakistan, the production of electricity has been quickly reduced in past years due to rely on the fossil fuel. According to a survey conducted in 2017, the overall electrical energy capacity was 22,797MW, since the electrical grids have gone too old, therefore the efficiency of grids, goes down to nearly 17000MW. Significant addition of fossil fuel, hydro and nuclear is 64.2%, 29% and 5.8% respectively in the total electricity production in Pakistan. In 2018, the demand crossed 20,223MW, compared to peak generation of 15,400 to 15,700MW as by the Ministry of Water and Power. Country faces a deficit of almost 4000MW to 5000MW for the duration of 2019 hot summer term. Focus on one aspect considering Demand Side Management (DSM) cannot oversea the reduction of gap between power demand and customer supply, which eventually leads to the issue of load shedding. Hence, a scheduling scheme is proposed in this paper called RPSMDSM that is based on selection of those appliances that need to be only Turned-On, on priority during peak hours consuming minimum energy. The Home Energy Management (HEM) system is integrated between consumer and utility and bidirectional flow is presented in the scheme. During peak hours of electricity, the RPSMDSM is capable to persuade less power consumption and accomplish productivity in load management. Simulations show that RPSMDSM scheme helps in scheduling the electricity loads from peak price to off-peak price hours. As a result, minimization in electricity cost as well as (Peak-to-Average Ratio) PAR are accomplished with sensible waiting time.
Due to the reinforcement of government's DSM(Demand Side Management) policy. Solid State Meter was introduced in Korea since 1993 and it is applied to the high voltage customer exceeding 100kW in order to equalize daily load curve. In recent days, KEPCO has a Plan to use the Solid State Meter which has a data recording and remote meter-reading function for low voltage customer to introduce the real-time pricing system and reduce peak power in the near future. So, this paper suggests the specification and function of Solid State Meter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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