[0001][0001] 본 발명은 해상풍력발전단지의 경제성과 환경성의 공헌도 평가 방법, 이에 적용되는 평가 장치 및 기록매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 풍력 발전기의 경제적인 가치를 산출하기 위한 경제성과 환경성의 공헌도 평가 방법, 이에 적용되는 공헌도 평가 장치 및 기록매체에 관한 것이다.
[0002][0002] 최근 세계적으로 친환경에너지원의 개발, CO 2 배출의 감소의무 그리고 고유가시대와 맞물려, 풍력, 태양력, 연료전지 및 조력발전 등과 같은 신재생 에너지원이 크게 증대되고 있다.
[0003][0003] 특히 재생에너지분야에서 풍력발전기는 최근에 기술의 발달로 발전단가가 하락하여 기존의 화석연료를 이용한 발전 방식과 경쟁이 가능한 수준까지 낮아졌다. 또한 좁은 면적 에서도 많은 양의 에너지 생산이 가능하여 타 대체에너지에 비해 상대적으로 높은 에너지밀도를 가진다. 이에 가장 널리 상용화되고 단위기기의 발전용량 및 해양풍력단지 조성 등 규모의 대형화가 빠르게 진행되고 있다. 하지만 풍속을 정확하게 예측하기란 거의 불가능하여 순간적인 전력생산량의 급변에 의한 계통전력 주파수 유지의 악영향적 요소와 매우 큰 불확실성에 기인하여 신뢰성 있는 발전계획을 세우기가 쉽지 않다.
[0004][0004] 이에 따라, 전력계통의 신뢰성과 안전성을 위해 불확실성을 갖는 발전원의 실질적인 공급능력의 정량적 평가를 위한 국내외 연구가 끊임없이 이어져 오고 있다
[0005][0005] 이와 같이, 풍력발전은 가장 급성장하고 있는 신재생 에너지원을 이용한 발전원 중 하나이지만 원자력, 석탄, 가스 에너지원을 이용한 기존의 발전기는 2개 상태로 운전모형이 모델링되는 반면, 풍력 발전기는 풍속의 다양한 변화에 따라 그 출력 또한 다양하게 변화하게 된다. 따라서, 풍력 발전기는 공급 에너지원인 바람의 속도의 크기가 시공간적으로 매우 크게 변화하므로, 발전기의 고장으로 인한 운전의 불확실성보다 에너지원의 공급에 의한 운전의 불확실성이 더 크게 된다.
[0006][0006] 풍력 발전 사업자는 풍력발전기를 건설하기 전에 미리 건설하고자 하는 풍력 발전기가 경제적인 측면에서 어느 정도 가치가 있는지 예측이 가능하기를 원한다. 이에 따라, 풍력 발전기의 경제적 측면의 가치를 측정하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
[0007][0007] 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 적어도 하나의 풍력 발전기의 기여도를 산출하는 기여도 산출방법을 제공함에 있다.
[0008][0008] 또한, 본 발명은 평균풍속의 변화에 따라 총 확률론적 발전비용, 평균 확률론적 발전비용 단가 및 CO2 배출량의 결과에 기반하여 경제성과 환경성의 기여도를 평가할 수 있는 해상풍력발전단지의 경제성과 환경성의 공헌도 평가 방법, 이에 적용되는 평가 장치 및 기록매체를 제공한다.
[0009][0009] 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력 발전기의 기여도 산출방법은, 적어도 하나의 풍력 발전기를 포함하는 전력 계통의 총 발전 비용을 산출하는 총 발전비용 산출단계; 및 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 기여도를 산출하는 기여도 산출단계;를 포함한다.
[0010][0010] 그리고, 상기 기여도는, 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도일 수도 있다.
[0011][0011] 또한, 상기 기여도 산출단계는, 하기 수학식과 같이 평균 풍속 변화에 따른 총 확률론적 발전 비용 단가로 산출되는 것을 특징으로 한다.
[0012][0012] JPEG 112020008214821-pat00001.jpg 12 103
[0013][0013] 또한, 상기 기여도 산출단계는, 하기 수학식과 같이 평균 풍속 변화에 따른 평균 확률론적 발전 비용 단가로 산출되는 것을 특징으로 한다.
[0014][0014] JPEG 112020008214821-pat00002.jpg 11 103
[0015][0015] 또한, 상기 기여도 산출단계는, 하기 수학식과 같이 평균 풍속 변화에 따른 CO 2 배출량의 변화로 산출되는 것을 특징으로 한다.
[0016][0016] JPEG 112020008214821-pat00003.jpg 12 103
[0017][0017] 총 발전비용 산출단계는, 상기 풍력 발전기가 설치될 지역의 풍속 정보를 입력받는 단계; 적어도 하나의 풍력 발전기의 출력특성정보를 입력받는 단계; 및 상기 풍속 정보와 상기 출력특성정보를 기초로, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기 각각의 유효부하 지속곡선을 산출하는 단계;를 포함할 수도 있다.
[0018][0018] 그리고, 상기 풍속 정보는, 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
[0019][0019] 또한, 상기 출력특성정보는, 풍력 발전기의 용량, 출력 시작점 풍속(Cut-in speed), 정격 출력 풍속(rated speed) 및 출력 종단점 풍속(Cut-out speed) 중 적어도 하나를 포함할 수도 있다
[0020][0020] 그리고, 상기 유효부하 지속곡선은, 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
[0021][0021] JPEG 112020008214821-pat00004.jpg 25 122
[0022][0022] 단, TIFF 112020008214821-pat00005.tif 6 7 : 상승적분을 의미하는 연산자
[0023][0023] Φ 0 : 원래의 부하지속곡선(LDC)
[0024][0024] Φ i-1 : 첫번째 발전기에서 i-1번째 발전기까지 고려한 유효부하지속곡선
[0025][0025] f oi : i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수
[0026][0026] NS : 풍력발전기의 상태의 수
[0027][0027] x : Φ의 랜덤 변수
[0028][0028] q ij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 고장률
[0029][0029] C ij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고용량[MW]
[0030][0030] 그리고, 상기 총 발전비용 산출단계는, 상기 유효부하 지속곡선을 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 어느 한 발전기에 대한 유효부하 확률분포함수를 산출하는 단계; 상기 유효부하 확률분포함수를 이용하여, 공급 지장 시간 기대치(LOLE : Loss of Load Expectation)을 산출하는 단계; 상기 유효부하 확률분포함수를 이용하여, 공급 지장 에너지 기대치(EENS : Expected Energy Not Served)를 산출하는 단계; 상기 공급 지장 에너지 기대치를 이용하여, 상기 전력계통에 포함된 발전기 중 i번째 발전기의 확률론적 발전력을 산출하는 단계; 상기 i번째 발전기의 확률론적 발전력 및 i-1번째 발전기의 공급 지장 시간 기대치를 매개변수로 하여 운영비 함수로부터 상기 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출하는 단계; 및 상기 전력계통에 포함된 발전기 각각의 발전비용을 모두 합산하여 총 발전비용을 산출하는 단계;를 포함할 수도 있다.
[0031][0031] 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 기여도 산출장치는 상술한 풍력 발전기의 기여도 산출방법을 이용하여, 풍력 발전기의 기여도를 산출할 수도 있다.
[0032][0032] 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 상술한 풍력 발전기의 기여도 산출 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록되어 있다.
[0033][0033] 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 적어도 하나의 풍력 발전기의 기여도를 산출하는 기여도 산출방법을 제공할 수 있게 되어, 풍력 발전기의 경제적 측면의 가치를 측정할 수 있게 된다. 이에 따라, 풍력 발전 사업자는 풍력발전기를 건설하기 전에 미리 건설하고자 하는 풍력 발전기가 경제적인 측면에서 어느 정도 가치가 있는지 예측할 수 있게 된다.
[0034][0034] 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 신재생발전원인 풍력발전기를 투입 시 공급 불확실성을 고려한 확률론적인 공급 신뢰도 측면에서 계통의 경제성 및 환경성을 위한 온라인 실시간 클라우딩형 시스템 구축이 가능해질 수 있으며, 이를 활용할 경우 신재생에너지가 계통에 투입될 때 풍속에 따른 경제성 및 환경성 공헌도를 평가할 수 있다.
[0035][0035] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기가 포함된 전력계통(electric power system)(100)을 개념적으로 도시한 도면이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기의 기여도 산출방법에 관하여 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 출력특성 곡선을 도시한 도면이다. 도 4는 풍력 발전기의 가용용량 확률분포 함수를 얻기 위한 풍속 모형과 출력특성곡선과의 결합모습을 도시한 도면이다. 도 5는 신뢰도 지수와 유효부하지속곡선을 나타낸 그래프를 도시한 도면이다. 도 6은 확률론적 시뮬레이션 프로그램의 샘플 입력 데이터를 나타낸다. 도 7은 상기 도 6의 입력 데이터의 모의 결과를 나타낸다. 도 8은 본 발명을 적용하여 실험된 모델계통도를 나타낸다. 도 9a 내지 도 9c는 세 개의 풍력단지별 등가발전기의 사고용량확률분포함수(foWTG)를 도시한 그래프이다.
[0036][0036] 이하, 도면을 참조하여 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용을 실시 예에 기초하여 설명한다. 이들 실시 예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시 예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시 예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시 예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시 예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 적절하게 설명된다면 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
[0037][0037] 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있는 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백히 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
[0038][0038] 본 발명은 확률론적 시뮬레이션 시스템을 이용하여 해상풍력 발전단지(1기당 3[MW], 총 10기)가 설치된 후 첨두부하를 고정시키고, 평균풍속 변화에 따라 계통모델에 대한 경제성 및 환경성 공헌도를 분석하였다. 본 발명의 실시예에 따라, 평균풍속의 변화에 따라 총 확률론적 발전비용, 평균 확률론적 발전비용 단가 및 CO 2 배출량의 결과를 나타내었으며 경제성과 환경성의 공헌도를 평가할 수 있는 방안으로 기여도 함수를 새롭게 제안하였다. 이하 설명에서는 상기 경제성과 환경성의 공헌도(contrubution)를 정량화된 값인 기여도(credit)로 설명하기로 한다.
[0039][0039] 이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시 예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
[0040][0040] 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기가 포함된 전력계통(electric power system)(100)을 개념적으로 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 전력계통(100)은 풍력발전기(110) 및 이외의 발전기(150)를 포함한다. 여기에서 이외의 발전기(150)는 화력 발전기, 원자력 발전기 등이 될 수 있다.
[0041][0041] 풍력발전기(110)는 공급 에너지원인 바람의 속도의 크기가 시공간적으로 매우 크게 변화한다. 따라서, 풍력발전기(110)의 고장에 의한 것보다 에너지원의 공급에 의한 운전의 불확실성이 상대적으로 크다. 따라서 풍력 발전기(110)는 다개상태(multi state)로 운전모형이 모델링되며, 그 모의방법이 통상 2개상태모형을 이용하는 이외의 발전기(150)와 상이하다.
[0042][0042] 이하에서는, 도 2를 참고하여, 풍력 발전기(110)가 전력계통(100)에 투입될 경우의 기여도의 산출방법에 대해 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 풍력발전기의 경제성과 환경성의 기여도 산출방법에 관하여 설명하기 위해 제공되는 흐름도이다.
[0043][0043] 여기에서, 기여도는 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 풍력 발전기가 포함된 전력 계통의 총 발전비용이 절감된 정도를 나타내는 값이다. 예컨대, 기여도는 확률론적인 발전비용의 절감정도를 알 수 있는 경제적 기여도 혹은 가치성(credit)을 정량적으로 나타낸다.
[0044][0044] 일단, 풍력 발전기의 기여도 산출장치는 풍력 발전기가 설치될 지역의 풍속 정보를 입력받는다(S210) 그리고, 기여도 산출장치는 전력계통(100)에 포함된 적어도 하나의 풍력 발전기의 출력특성정보를 입력받는다(S220)
[0045][0045] 여기에서, 풍속 정보는 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어, 풍속 정보에서 풍속의 범위는 0~35 [m/s], 평균 풍속은 10 [m/s], 풍속의 표준편차는 8 [m/s]가 될 수 있다.
[0046][0046] 그리고, 풍력 발전기의 출력특성정보는 풍력 발전기의 용량(capacity), 출력 시작점 풍속(Cut-in speed), 정격 출력 풍속(rated speed) 및 출력 종단점 풍속(Cut-out speed) 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어, 풍력 발전기의 출력특성정보 중 풍력 발전기의 용량은 10 MW, 출력 시작점 풍속은 5 m/s, 정격 출력 풍속은 14 m/s, 출력 종단점 풍속은 25 m/s가 될 수 있다.
[0047][0047] 이와 같은 정보가 입력되면, 기여도 산출장치는 풍속 정보와 출력특성정보를 기초로 적어도 하나의 풍력 발전기 각각의 유효부하 지속곡선을 산출한다(S230)
[0048][0048] 본 실시예에서는 풍력이라는 자원공급의 불확실성이 매우 큰 풍력발전기를 고려한 확률론적인 발전비용의 산정 방법론이 적용된다. 또한 확률론적인 발전비용은 공급지장 에너지기대치(EENS; Expected Energy Not Served)라는 신뢰도 평가기법을 필요로 한다. 확률론적 신뢰도 평가를 위한 기법은 몬테카를로 모의(Monte Carlo simulation)방법과 해석적 상태누적(Analytical enumeration)방법이 있다. 본 실시예에서는, 상대적으로 결과의 신빙성을 보다 용이하게 검증할 수 있는 해석적 상태누적의 방법을 토대로 한 유효부하 지속곡선을 이용하는 방법을 적용한다. 확률적인 신뢰도 지수는 확률론적인 불확실성을 갖는 발전원의 공급능력을 분석하기 위하여 널리 사용되고 있다.
[0049][0049] 상기 확률적인 신뢰도 지수는 유효부하 지속곡선(ELDC: Effective Load Duration Curve)을 이용하여 계산할 수 있다. 따라서, 상승 적분식을 이용하여 다개상태를 갖는 i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수를 고려한 유효부하 지속곡선(ELDC: Effective Load Duration Curve)인 Φ i 를 구하는 점화식은 하기 <수학식 1>과 같다.
[0050][0050] JPEG 112020008214821-pat00006.jpg 25 122
[0051][0051] 단, TIFF 112020008214821-pat00007.tif 6 7 : 상승적분을 의미하는 연산자
[0052][0052] Φ 0 : 원래의 부하지속곡선(LDC)
[0053][0053] Φ i-1 : 첫번째 발전기에서 i-1번째 발전기까지 고려한 유효부하지속곡선
[0054][0054] f oi : i번째 풍력발전기의 사고용량확률분포함수
[0055][0055] NS : 풍력발전기의 상태의 수
[0056][0056] x : Φ의 랜덤 변수
[0057][0057] q ij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 고장률
[0058][0058] C ij : i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 사고용량[MW]
[0059][0060] 여기에서, i번째 풍력발전기의 j번째 상태의 고장률(q ij )은 정규분포를 이용하여 산출될 수 있다. 구체적으로, 고장률(q ij )은 1에서 입력된 풍속정보에 포함된 풍속의 범위, 풍속의 평균값 및 풍속의 표준편차가 적용된 정규분포에 대한 확률분포함수를 뺌으로써 산출할 수 있다. 입력된 풍속정보가 적용된 정규분포는 풍력발전기가 작동될 확률에 해당되므로, 1에서 정규분포에 대한 확률분포함수를 빼면 작동되지 않을 확률, 즉 고장률이 산출되기 때문이다.
[0060][0061] 또한, 사고용량 확률분포함수(f oi )는 다음과 같은 과정을 통해 산출해낼 수 있다. 풍력 발전기의 이론적인 출력은 하기 <수학식 2>와 같다.
[0061][0062] JPEG 112020008214821-pat00008.jpg 16 50
[0062][0063] 단, P = 출력 [kW]
[0063][0064] C p = 출력계수
[0064][0065] ρ = 공기밀도(1225 kg/m 3 )
[0065][0066] V = 풍속 (m/sec)
[0066][0067] A = 날개의 회전면적 (m 2 )
[0067][0069] 이와 같이, 풍력 발전기의 이론 출력식에서 보는 것처럼 풍력발전기의 출력은 풍속에 크게 의존한다. 또한, 풍력 발전기의 출력특성곡선은 하기 <수학식 3>에 의해 정식화된다.
[0068][0070] JPEG 112020008214821-pat00009.jpg 36 139
[0069][0071] V ci : 출력시작점 풍속(the cut-in speed) [m/sec]
[0070][0072] V R : 정격출력풍속 (the rated speed) [m/sec]
[0071][0073] V co : 출력 종단점 풍속(the cut-out speed) [m/sec]
[0072][0074] P R : 정격출력 [kW]
[0073][0075] P SWbi : i번째 풍속 밴드의 대표 SWbi에 해당하는 풍력발전기의 출력 [kW]
[0074][0076] N b : 풍속밴드의 총 개수
[0075][0078] 그리고, 상기 <수학식 3>에 의한 풍력발전기의 출력특성곡선은 도 3의 그래프와 같다. 즉, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 출력특성 곡선을 도시한 도면이다.
[0076][0079] 상기 <수학식 3>에서 출력시작점 풍속과 정격출력풍속 사이에서의 곡선의 계수인 A,B,C는 하기 <수학식 4>에 의해 계산된다.
[0077][0080] JPEG 112020008214821-pat00010.jpg 90 144
[0078][0081] 상기와 같은 계수의 값을 이용하여 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 산출할 수 있게 된다. 여기에서, 풍력발전기 자체는 고장이 없다고 가정하고(즉, aleatory uncertainty는 없다고 가정), 풍력에너지원의 공급의 불확실성(즉, epistemic uncertainty)을 고려한 풍력모델과 풍력 발전기의 출력특성모델을 결합하여 얻어진 다개상태로 된 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 구하게 된다.
[0079][0082] 도 4는 풍력 발전기의 가용용량 확률분포 함수를 얻기 위한 풍속 모형과 출력특성곡선과의 결합모습을 도시한 도면이다. 도 4에 의하면, 통상 정규 확률분포 함수에 가까운 와이블 분포를 갖는 풍속 확률밀도함수와 풍력발전기의 출력특성곡선을 결합하여 풍력발전기의 다개상태로된 가용용량 확률분포함수(Available capacity probability distribution function)을 얻는 모습을 나타내고 있다. 여기에서, (P SWbi , P BSWbi )는 i번째 풍속밴드의 풍속이 SW bi 일 때의 풍력 발전기의 출력 및 풍속을 의미한다. 따라서, 이를 역으로 이용하면, 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수(f oi )를 산출할 수 있게 된다.
[0080][0083] 그 후에, 기여도 산출장치는 풍력발전기의 사고용량 확률분포함수를 이용하여 유효부하 확률분포함수를 산출하게 된다(S240) 구체적으로 기여도 산출장치는 우선순위에 의해 전력계통에 포함된 첫 번째 발전기부터 NG번째 발전기까지 상승 적분하여 유효부하 확률분포함수인 Φ NG (x)를 산출하게 된다.
[0081][0084] 그리고, 기여도 산출장치는 유효부하 확률분포함수를 이용하여 공급 지장 시간 기대치(LOLE: Loss of Load Expectation)를 산출한다(S250) 여기에서, 공급 지장 시간 기대치는 하기 <수학식 5>에 의해 산출된다.
[0082][0085] JPEG 112020008214821-pat00011.jpg 9 110
[0083][0086] 또한, 기여도 산출장치는 유효부하 확률분포함수를 이용하여 공급 지장 에너지 기대치(EENS: Expected Energy Not Served)를 산출한다(S260) 여기에서, 공급 지장 에너지 기대치는 하기 <수학식 6>에 의해 산출된다.
[0084][0087] JPEG 112020008214821-pat00012.jpg 15 109
[0085][0088] 상기 <수학식 5> 및 <수학식 6>에서 사용된 변수는 다음과 같다.
[0086][0089] Φ NG : 최종 유효부하지속 곡선
[0087][0090] L p : 최대부하[MW]
[0088][0091] IC i : 총 설비용량 (=ΣC i ) [MW]
[0089][0092] C i : i번째 발전기의 용량 [MW]
[0090][0093] ED : 총 부하 에너지 [MWh]
[0091][0094] NG : 전체 발전기 수
[0092][0096] 상술한 바와 같이, 상기 수식들에 의해, 신뢰도지수인 공급지장시간기대치(LOLE: Loss of Load Expectation) 및 공급지장 에너지기대치(EENS: Expected Energy Not Served)를 각각 구할 수 있다. 이와 같이 산출된 공급지장시간 기대치 및 공급지장 에너지 기대치를 나타낸 그래프는 도 5에 도시되어 있다. 도 5는 신뢰도 지수와 유효부하지속곡선을 나타낸 그래프를 도시한 도면이다.
[0093][0097] 그 후에, 기여도 산출장치는 공급 지장 에너지 기대치를 이용하여, 전력 계통에 포함된 발전기 중 i번째 발전기의 확률론적 발전력을 산출한다(S270) i번째 발전기의 확률론적 발전력 ΔEi는 i번째 발전기까지 고려한 전후의 공급지장 에너지 기대치(EENS)의 차이와 같다. 따라서, i번째 발전기의 확률론적 발전력 ΔE i 는 하기 <수학식 7>에 의해 산출될 수 있다.
[0094][0098] JPEG 112020008214821-pat00013.jpg 11 112
[0095][0099] 그리고, 기여도 산출장치는 i번째 발전기의 확률론적 발전력 및 i-1번째 발전기의 공급 지장 시간 기대치를 매개변수로 하여 운영비 함수로부터 i번째 풍력 발전기의 발전비용을 산출한다. 즉, 하기 <수학식 8>에 의해 i번째 풍력 발전기까지 투입된 확률론적 발전비용(PC, production const) PC i 가 산출된다.
[0096][0100] JPEG 112020008214821-pat00014.jpg 9 104
[0097][0101] 여기에서, F i [won/h]는 i번째 발전기의 운영비 함수이다. 운영비 함수는 발전기에 따라 다양한 함수가 될 수 있으며, 일 예로, 하기 <수학식 9>의 수식이 적용될 수 있다.
[0098][0102] JPEG 112020008214821-pat00015.jpg 15 138
[0099][0103] 상기 <수학식 9>는 발전기 입출력특성곡선식 H i = αP i 2 + βP i + γ의 기울기에 연료비를 곱한 증분 가격계수 λ a 및 열소비 상수에 연료비를 곱한 λ b 를 이용한 운영비 함수를 적용한 것이다.
[0100][0104] 그 후에, 기여도 산출장치는 전력계통에 포함된 발전기 각각의 발전비용을 모두 합산하여 총 발전비용을 산출한다(S290) 즉, 풍력 발전기를 고려한 전력계통의 총 확률론적 발전 비용(TPC, total production cost)는 하기 <수학식 10>에 의해 산출된다.
[0101][0105] JPEG 112020008214821-pat00016.jpg 19 116
[0102][0106] 또한, i 발전기의 CO 2 배출량 및 총 CO 2 배출량은 하기 <수학식 11> 및 <수학식 12>에 의해 산출된다.
[0103][0107] JPEG 112020008214821-pat00017.jpg 15 105
[0104][0108] JPEG 112020008214821-pat00018.jpg 15 105
[0105][0109] 상기 <수학식 11>에서 JPEG 112020008214821-pat00019.jpg 7 6 는 #i의 CO 2 배출 계수이다.
[0106][0110] 본 발명의 실시예에 따라, 기여도 산출장치는 산출된 총 발전 비용을 이용하여 기여도를 산출한다(S295). 예컨대, 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용 및 상기 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 총 발전비용에 기초하여, 상기 적어도 하나의 풍력 발전기의 기여도를 산출한다. 상기 기여도는 풍력 발전기가 포함되지 않은 전력계통의 경우에 비하여, 상기 풍력 발전기가 포함된 전력계통의 총 발전비용이 절감된 정도를 나타내게 된다.
[0107][0111] 구체적으로, 본 발명의 실시예에서는 경제성과 환경성의 기여도를 평가할 수 있는 방안으로 기여도 함수를 하기 <수학식 13>, <수학식 14>, <수학식 15>와 같이 정의한다.
[0108][0112] JPEG 112020008214821-pat00020.jpg 12 103
[0109][0113] JPEG 112020008214821-pat00021.jpg 11 103
[0110][0114] JPEG 112020008214821-pat00022.jpg 12 103
[0111][0115] 상기 <수학식 13>은 평균 풍속 변화에 따른 총 확률론적 발전 비용을 나타내며, 상기 <수학식 14>는 평균 풍속 변화에 따른 평균 확률론적 발전 비용 단가를 나타내며, 상기 <수학식 15>는 평균 풍속 변화에 따른 CO 2 배출량의 변화 결과를 나타낸다. 상기 <수학식 14>에서 APC는 평균 확률론적 발전비용(average production cost unit)을 의미한다.
[0112][0116] 이와 같은 방법을 통해, 풍력 발전기의 기여도 산출장치는 전력계통에서 풍력 발전기의 기여도를 산출할 수 있게 된다. 즉, 풍력 발전기가 포함됨으로써 어느 정도의 경제성과 환경성이 공헌되는지 예측할 수 있게 되므로, 풍력 발전기 사업자는 풍력 발전기의 가치를 예측할 수 있게 된다.
[0113][0118] 이하에서는, 상술한 방법을 제주도 전력 계통과 유사한 전력 계통에 적용한 실시예를 설명한다.
[0114][0119] 본 발명에서는 행원풍력발전단지(HWN), 성산풍력발전단지(SSN), 한림풍력발전단지(HLM), 탐라풍력발전단지(TAML)의 모델계통을 대상으로 사례연구를 하였다.
[0115][0120] 본 발명의 실험에서는 확률론적 시뮬레이션 프로그램을 이용하였다. 앞서 모델계통의 발전기 특성 데이터를 가져온 후 도 6에 도시된 바와 같이 모델계통에 데이터를 입력하였으며, 주요 입력 데이터로서 발전정격용량 및 사고확률, 풍력 발전기 특성, 풍속, 연료비 계수, 연료비 함수, 부하자료를 포함할 수 있다.
[0116][0121] 모델 계통의 데이터를 입력 후 시스템을 실행하여 도 7과 같은 결과를 얻었다. 도 7에 도시된 바와 같이 본 실험의 결과에서 LOLE는 0.02[hours/year]로 얻어진다.
[0117][0122] 본 발명의 실험에서는 제주도 전력계통 규모의 샘플계통을 대상으로 모의를 평가하여 임의의 조건하에서 평균 풍속에서의 용량을 결정하였다. 도 8과 같이 행원풍력발전단지(HWN), 성산풍력발전단지(SSN), 한림풍력발전단지(HLM)가 있는 제주도 전력계통과 유사한 모델계통과, 탐라풍력발전단지(TAML)를 추가한 모델계통을 대상으로 연구를 하였다.
[0118][0123] 하기 <표 1>은 본 실시예의 전력 계통의 입력 자료로서 발전기 특성 데이터를 나타낸다.
[0119][0124] JPEG 112020008214821-pat00023.jpg 88 166
[0120][0125] 표 1에서 알 수 있듯이, 본 실시예의 전력 계통에서는 풍력단지가 네 군데(1, 2, 3, 4번) 있다고 가정하고 이들 각각의 풍력단지에 속하는 풍력발전기들은 하나의 등가발전기로 등가화하였다. 이들을 표 1에서 WTG(Wind Turbine Generator)로 나타내었다. 그리고 HVDC는 3개 상태를 갖는 하나의 등가발전기로 가정하였다.
[0121][0126] 하기 <표 2>는 본 실험의 모델 계통의 풍력 발전 단지 특성 데이터이다.
[0122][0127] JPEG 112020008214821-pat00024.jpg 29 159
[0123][0128] 평균풍속의 변화에 따른 총 확률론적 발전비용, 평균확률론적 발전비용 단가 및 CO 2 배출량의 결과는 하기 <표 3>과 같다.
[0124][0129] JPEG 112020008214821-pat00025.jpg 86 159
[0125][0130] 도 9a, 9b, 9c는 상기 <표 3>을 도시한 그래프이다. 상기 도 9a, 도 9b, 도 9c를 참조하면, 평균풍속이 1[m/s] 증가할 때 계산하면 총 확률론적 발전비용(ΔCost A )은 전술한 <수학식 13>에 따라 2.5[GWonㆍs/Yearㆍm]로 연간 약 25억 원이 감소하였고, 평균 확률론적 발전비용 단가(ΔCost B )는 전술한 <수학식 14>에 따라 평균적으로 0.475[Wonㆍs/kWhㆍm]로 감소였으며, CO 2 배출량(Δ(CO 2 ) A )은 전술한 <수학식 15>에 따라 15.108[kTonㆍs/Yearㆍm]로 연간 15,108[Ton]이 감소함을 알 수 있다. 이는 탐라해상풍력발전단지의 경제성 및 환경성의 기여도를 의미한다.
[0126][0131] 즉, 이와 같이, 풍력 발전기의 기여도를 산출할 수 있게 되어 풍력 발전기 사업자는 보다 쉽게 풍력 발전기의 가치를 예측하고, 해상 풍력 발전 단지의 경제성과 환경성의 공헌도를 분석할 수 있게 된다.
[0127][0132] 한편, 본 실시예에 따른, 풍력 발전기의 기여도 산출장치는 상술한 풍력 발전기의 기여도 산출방법을 이용하여 기여도를 산출할 수 있다.
[0128][0133] 한편, 본 실시예에 따른 풍력 발전기의 기여도 산출방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
[0129][0134] 또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
