다양한 리드타임을 가진 투자후보를 고려한 송전망 확충 및 보강 계획

Abstract

송전망 계획자는 미래 송전망 구성을 위한 최적 투자선택을 하는데 있어서 투자후보의 기술, 사회환경적 영향, 건설에 필요한 기간(이하 리드타임)과 같이 다양한 요소를 고려한다. 송전계획에 활용되는 기술이 다양해지고, 계획의 환경영향 분석과 사회합의가 주목 받는 현 시점에서 리드타임 또한 송전계획의 중요한 요소로 고려되고 있다. 리드타임의 기간은 위 요소(기술, 환경영향, 사회합의 등)들로부터 영향을 받기 때문에, 송전계획 시에 각각의 투자후보들은 다양한 리드타임을 가지게 된다. 본 논문은 리드타임이 다양한 투자후보를 고려한 최적 송전계획방법을 제안한다. 계획에는 불확실한 요소가 항상 존재하는데, 송전계획자는 계획 수립 시 주요 불확실성 요소를 고려할 필요가 있다. 예측 불확실성의 크기는 예측 기간과 관계가 있기 때문에, 투자후보 별로 다를 수 있는 리드타임은 불확실성 측면에서 송전계획자에게 새로운 관점을 제공한다. 즉, 어떤 투자후보를 선택하느냐에 따라 그 송전계획은 다른 크기의 불확실성에 노출될 수 있다. 기존의 송전계획 연구에서 리드타임은, 투자후보의 리드타임 기간을 일종의 페널티 요소로 모델링하여 계획에 반영하거나, 송전선 건설과 발전기 건설의 리드타임 조정 측면에서 주로 다루어졌다. 본 연구에서는 투자후보가 지닌 리드타임의 시간적 다양성이 계획의 불확실성과 그 계획의 최적결정에 미치는 영향을 수학적 모델링을 통해 분석하고, 최적 송전계획을 세우고자 한다. 이를 위해 투자후보의 리드타임 다양성을 송전계획 문제에서 고려할 수 있도록 해주는 멀티 스테이지 모델을 제안하였다. 그 모델에서 수요예측의 불확실성을 확률변수로 모델링하고, 불확실성의 크기는 상대표준편차를 통해 나타내었다. 이를 통해 송전계획자의 투자결정에 따라 달라질 수 있는 불확실성 크기를 정량적으로 나타내고, 그것이 최적결정에 미치는 영향을 분석하였다. 상기 문제를 확률적 비선형 혼합정수 계획 문제로 수학적 정식화 하였다. 이를 선형화 과정을 통해 확률적 선형 혼합정수 계획 문제로 변환하였다. 몬테 카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo Simulation)과 샘플평균근사 (Sample Average Approximation)법을 이용해 확률적 문제를 다루었고, 선형 혼합정수 계획법을 통해 최적해를 구하였다. Garvers six-bus 시스템에서 케이스 스터디를 통해 다른 방법들을 비교하여 제안한 방법의 유효성을 검증하고, 리드타임이 최적결정에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 송전망 계획자가 불확실한 환경에서 다양한 리드타임을 가진 투자후보들이 주어졌다면, 그 특성을 고려하여 최적 송전계획을 세우기 위한 방법을 제안한다.

Investment options of transmission expansion planning (TEP) can be characterized by lead times according to their length, technology, and environmental and social impacts. The different lead times of investment options can be an important element of TEP problems, especially under an uncertain environment. This paper proposes a novel framework for TEP with investment options of various lead times considering demand uncertainty. A multi-stage model is developed to reflect the different lead times in the planning method. The level of demand uncertainty is represented using a relative standard deviation. Demand uncertainty in the presented multi-stage model and its influence on the optimal decision are studied. The problem is formulated as a mixed integer linear problem to which stochastic programming is applied. The proposed framework is illustrated with case studies on a modified Garvers six-bus system. The case studies verify the effectiveness of the framework for TEP problems with a mathematically tractable model and demonstrates that the proposed method achieves better performance than other methods when the problems involve investment candidates with various lead times under uncertain conditions.