스마트그리드에서 시간대 선호도를 반영한 최적 실시간 가격 책정 모형

Abstract

에너지 효율을 높이기 위해 제안된 정책 중 하나인 스마트그리드는 기존 전력망에 정보통신기술을 더한 차세대 전력망이다. 스마트그리드의 실시간 가격정책은 공급자와 사용자 간 정보의 양방향 전달을 실현시켜 에너지 공급 효율을 향상하는 역할을 한다. 따라서 이런 효과를 극대화하는 최적의 실시간 가격정책을 수립하는 것이 필요하다. 그리고 시간대에 대한 소비자의 선호도가 다르고 이로 인해 소비자의 전기 소비패턴이 달라지므로 보다 현실적인 결과를 얻기 위해서는 이를 모형에 적절히 반영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 스마트그리드 시스템에서 전기 공급자의 최적 실시간 가격책정과 그에 따른 전기 소비자의 최적 소비결정 문제를 소비자의 시간에 따른 선호를 고려한 2단계 Stackelberg game으로 모델링하여 균형을 찾고 실시간 가격정책의 효과를 분석하는 것이다. 본 모형의 1단계에서 전기 공급자는 이윤을 최대화하는 실시간 전기 가격을 결정하고, 2단계에서 소비자들이 자신의 시간적 선호가 반영된 효용을 최대화하는 전기 소비량을 결정한다. 그리고 실시간 가격책정 모형과 전기 사용자의 시간대 선호도의 효과를 분석하기 위해 수치 분석에서 전기 사용자의 시간대 선호도와 시간대 선호도에 대한 공급자의 예측 정확도를 변화시키면서 전기 사용자의 전기 사용과 공급자의 이윤의 변화를 파악하였다. 분석 결과는 향후 전기 공급자 전력 공급 과부하를 방지하는 동시에 자신의 이윤을 극대화하는 전기 사용자 시간대 선호도를 예측하는 정확도를 얻는 데 도움이 될 것이다.

Smart grid is a next-generation electrical grid which includes a variety of operational and energy measures. Real-time pricing scheme under smart grid enables exchanging information between the energy supplier and users and lets energy suppliers to manage energy supply more efficiently. Thus, it is necessary to present optimal pricing policy to maximize the benefit of smart grid. In addition, since the time preference of each user is different, it is important to reflect it to the model. In this research, we propose a Stackelberg game model to analyze this two-stage decision making problem considering heterogeneous time preferences of consumers and restricted supply capacity. In the first stage, the energy supplier determines the optimal energy price for each time slot to maximize ones total profit. Following that, energy users determine the optimal energy consumption in each time slot. Equilibrium strategies in which the optimal consumption schedules of each consumer and the optimal real time pricing for the provider are analytically derived. To verify the effect of real-time pricing and time preference quantitatively, we performed the numerical example analysis using the equilibrium results of our model. Results suggest that energy consumption and profit obtained by the provider vary by the variance of time preference and the predicting accuracy of the consumers by the provider. The results can contribute to set appropriate predicting accuracy for the provider to prevent supply overload and maximize own profit.