A Novel Scheme for Operation of Energy Storage and Wind Generation Systems Considering Security Costs

Abstract

최근, 화석연료 가격과 환경문제에 대한 우려의 증가는 전세계에 걸쳐 풍력설비의 폭발적 증가를 가져오고 있다. 이와 같은 추세 속에서, 풍력을 포함한 다른 신재생 에너지원은 국가적 제약(협의체의 규약- 미국: 신재생 에너지 표준, 영국: 신재생 의무, 북유럽: 차액 지원 제도) 하에 그 비중을 증가시켜오고 있다. 그러나 전력산업에 탈규제화가 이루어진 이후, 상황은 기존과 달라졌다. 신재생 에너지의 도입 역시 시장의 경쟁 방식으로 해야 한다는 주장이 대두되었다. 이러한 정책적 방향 중 하나는 일반 보조금을 지원받는 것 이외에, 풍력생산업자(WPP)가 전력시스템에 영향을 끼친다면 그것에 책임지며 그들의 생산을 위해 경쟁할 필요가 있다는 것이다. 자연자원(예: 풍속)에 의존하는 발전원이 가장 중요하게 해결해야 할 문제는 높은 수준으로 예측하는 것이다. (수요예측 오차가 평균적으로 1%~2% 이지만, 풍력 예측자원은 현재 10%~15%의 오차를 보이고 있다.) 또한, 풍력과 같은 발전원의 간혈적 특성과 기타 관련 요인(습도, 공기 밀도 등)은 풍력발전기의 출력을 불안정하고 끊임없이 변동하게 만든다. 이러한 문제는 기존의 전통적 에너지원인 원자력, 화력 및 수력발전소에 비해 풍력의 경쟁력을 낮추고 있다. 경쟁 시장환경에서 풍력 자원의 가치를 향상시키기 위해서, 많은 노력들이 소요되어왔다

이런 노력들의 대표적 사례인 덴마크, 스웨덴, 핀란드 및 노르웨이(노드풀)등이 위치한 스칸디나비아 반도의 전력시장에 주목할 필요가 있다. 이 지역은 매우 높은 풍력자원의 비중으로 유명하며, 덴마크의 경우 2011년 기준으로 국내 총 소비량에 20%를 차지하고 있으며, 이 반도의 많은 국가들도 풍력을 미래의 주요한 전력원으로 여기고 있다. 노드풀에서는 WPP가 직면하고 있는 규제비용(혹은 불균형 패널티)은 전력 불균형 규제 가격의 제품으로 결정된다. 전력불균형은 앞선 계약에서 벗어난 양을 의미한다. 해당 연구 자료 및 논문을 검토하여, 우리는 풍력의 가치를 향상 시킬 수 있는 방법으로서 주요한 2가지 방법론을 발견하였다. (1) 시장적 접근 (2) 배터리 방식. 우리의 연구는 풍력과 결합한 배터리의 에너지 저장을 제안하였으며, 이는 두 번째 연구 방법에 속한다. 연구의 방식은 배터리/풍력 전력생산 시스템(BWGS)로 논문에서 명명하였다. 본 논문의 기여는 다음의 4가지와 같다. 첫 번째, 우리는 전기의 물리적 특성 및 경제적 특성을 충분히 고려하였지만 간단히 정리하여 배터리 문제를 최적화 문제로 모델링 하였다. 두 번째, 실시간 시장에서 독립적인 배터리 에너지 저장시스템(BESS)의 경제적 운영을 위한 프레임워크(framework)를 제공한다. 여기서 목적함수는 실시간 시장에서의 전체 매출과 배터리 비용을 포함하여, 전체 이윤을 극대화 시키는 것이다. 또한 문제는 결정론적 동적 프로그래밍(DP) 프레임워크에서 정식화되며, DP backward 방식으로 최적해 구해진다. 그 다음, 우리는 실시간 시장에서 BWGS의 경제적 운영을 위한 프레임 워크를 제공한다. 풍력발전원의 불확실성을 고려하여, 일간 예상 이득을 최대화 하는 것은 목적함수로 설정하였다. 이 문제는 확률론적 DP 프레임워크로 정식화되며, 역시 Backward 방식으로 최적해를 구하였다. 끝으로, 주파수 제어와 관련된 시장을 고려하여, 우리는 주파수 제어 가격에 응답하는 풍력자원에 대한 배터리의 충전/발전 방식을 제안하였다. 이 문제는 주파수 제어 시장에서의 지급과 배터리 비용과의 Trade off를 고려하여 최적 변동폭(Band)을 결정한다. 최적 상태는 해석적으로 유도되며, 최적 변동 폭과 시장가격, 출력 변동과 배터리 소모 비용 사이의 관계를 보여준다. 각 문제들은 각 사례연구에서 기존의 다른 방법과 비교하여 테스트된다. 시뮬레이션 결과는 WPP가 시장가격의 가용성에서 매우 큰 이점이 있을 수 있다는 사실을 보여준다. 가령, 현물 가격(Spot price), 실시간가격 및 주파수 제어 가격 뿐 아니라, 예측의 오차를 추정할 수 있는 진보된 예측 방법을 보여준다. 경쟁시장 환경에서, 이러한 요소들은 시장참여자에게 기회와 도전을 줄 수 있다.

Recently, the increases of both fossil fuel prices and environmental concerns have led to a boost in the installed capacity of wind power all over the world. In this trend, wind power and other renewable energies are encouraged and supported by many regulatory policies, such as the renewable portfolio standard in the United States, the renewable obligation in United Kingdom, and the feed-in tariff in the Nordic countries. However, things have changed since the deregulation took place in the electric power industry. The supporting policies tend to be redesigned with the intention of pushing renewable energies into market forces. One of the new policies is that besides receiving a general subsidy, Wind Power Producers (WPPs) need to compete for their generation, at the same time, being responsible for the problems, if any, they cause in the power system. The matter of fact is that the dependence on natural resources (i.e. wind energy) makes the prediction of wind power at a high degree of uncertainties

even with modern prediction tools, the error is as high as 10% – 15%, compared to the load forecasting is normally about 1% – 2% of errors. In addition, the intermittence of resources (i.e. wind speed) and other relative factors (e.g. humidity, air density, etc.) make the output of wind generation unreliable and fluctuating continuously. These issues remarkably decrease the competitiveness of WPPs in comparison with the conventional sources such as nuclear, coal-fired, gas-fired and hydro power plants. In order to improve the value of wind power under market environments, many study efforts have been spent

most of them focus on the case of electricity markets in Scandinavia Peninsula, including Denmark, Sweden, Finland, and Norway (i.e. Nordpool). This area is famous with a high share of wind power in the power system, e.g. the wind power contributes about 20% of the total domestic energy consumption in Denmark in 2011, and this is thought of as the future power system in many countries. In Nordpool, the regulation cost (also, called imbalance penalty) faced by WPPs is determined as product of the power imbalance and the regulation price

in which, the power imbalance refers to the deviation from the contracted amount ahead of time. Reviewing the state-of-the-art study in literature, we found two major approaches for improving the value of wind power: (1) a market approach and (2) a system approach. Our study lies in the second approach which proposes the use of battery energy storage combining with wind power for providing the whole system, hereafter, called Battery/Wind Generation System (BWGS), with controllability. Then, the main contribution of the dissertation is four-fold: First, we develop a new modeling for capturing both the electrical and economic properties of batteries with sufficient details but, simple to be taken into optimization problems. Secondly, we provide a framework for the economic operation of independent Battery Energy Storage Systems (BESS) in real-time markets. The objective function is to maximize the total profit in a day which includes both the revenue in real-time markets and the battery cost. The problem is formulated using deterministic Dynamic Programming (DP) framework and solved by DP backward algorithm. Then, we provide a framework for the economic operation of combined BWGS in real-time markets. With respect to the uncertainty of wind power, the objective is to maximize the expected profit over a day, which, also, consists of market revenues and battery costs. The problem is formulated in stochastic DP framework and solved by DP backward algorithm. Lastly, considering markets for frequency control, we propose a new battery charging/discharging scheme for wind power in response to the frequency control price. The problem is trade-off between the payment in frequency control markets and the battery cost through the optimal variation band, i.e. the band of output deviations. The optimality condition is derived analytically, which shows the relationship between the optimal variation band and the market price, output deviation and the battery wear cost. Each of the problems is tested in a case study and compared with other approaches in literature. The simulation result shows that WPPs can significantly take advantages of the availability of market prices, i.e. spot price, real-time price and frequency control price, as well as advanced forecasting tools which also can estimate the error of prediction. These are both opportunity and challenge to all the system-users under market environments.