전일 수급불균형 범위 시장에서 전력 판매사업자의 다중단계 추계학 분석 기반 피크 요금제 최적 스케줄링

Abstract

본 논문에서는 전력 시스템 내의 신재생에너지원 출력, 도매 pool 시장의 전력가격, 전력 부하 및 경쟁사의 전략 등의 무작위 요인으로부터 비롯되는 불확실성에 대응하기 위해 다중단계 추계학적 방법론을 적용한 판매사업자의 최적 피크 요금제 스케줄링 방안을 제안한다. 판매사업자가 기존의 결정론적 및 단일단계 추계학적 방법론을 사용하여 피크 요금제를 스케줄링 할 경우, 의사 결정 시점에서 전체 기간의 최적값이 도출되므로 불확실성 요소의 변화에 대응하기 어렵다. 반면, 다중단계 추계학적 방법론을 적용할 경우에는 각 단계에서 갱신되는 정보를 바탕으로 순차적으로 의사 결정을 내릴 수 있다. 다중단계 추계학적 방법론에서 불확실성 요소의 추계학적 과정은 시나리오 트리 구조를 통해 반영하였으며, 비선형성으로 인한 계산의 복잡도를 줄이기 위해 big-M 방법과 같은 선형 근사 기법을 구현하여 목적함수를 혼합 정수 선형 계획법 (mixed-integer linear programming, MILP) 문제로 변환하였다. 대상 전력 시장으로는 Power Exchange for Frequency Control (PXFC) 시장 환경을 도입하였다. 기존 도매시장 구조에서 수급균형 비용은 비용 사회화 원칙에 기반하여 모든 시장 참여자에게 할당된다. 이 경우 전체 불균형량에 대한 개별 시장 참여자의 기여는 고려되지 않으므로, 시장 참여자의 불균형 유발을 방지하기 위한 적절한 인센티브 또는 패널티가 존재하지 않는다. 한편, PXFC 시장 구조에서는 수급균형 비용이 비용 유발자 원칙에 따라 할당되므로 이에 따라 판매사업자는 각자가 발생시킨 불균형량에 대한 공정하고 투명한 가격 신호를 받을 수 있으며 불균형량을 줄이기 위해 기존 도매시장보다 더 적극적인 역할을 수행하게 된다. 따라서 본 논문에서는 판매사업자의 불확실성이 증가하는 환경에서 이에 따른 수급균형 비용을 고려한 판매사업자의 전략을 정량적으로 분석하기 위해 PXFC 시장 환경을 상정하였다. 단, 시장 구조 설계 시에는 특정 시장 참여자 입장에의 고려가 아닌, 전체적인 시장 참여자들의 행동을 예측 및 해석하고 이를 반영하는 사회 후생 극대화 측면의 거시적인 관점이 필요하므로 본 학위논문에서는 PXFC 시장 구조 설계에의 연구는 포함하지 않았음을 밝힌다. 사례연구에서는 다중단계 추계학적 방법론을 적용한 피크 요금제 운영의 효과를 검증하기 위해, 자체 생산시설로 태양광 발전원을 소유하며 최종 소비자에게 피크 요금제를 제공하는 판매사업자의 기대 수익을 다양한 케이스에서 비교하였다. 케이스는 단일단계 추계학적 방법론과 다중단계 방법론으로 나뉘며, 다중단계 방법론에서는 단계 세분성 및 결정론적 접근법과의 결합 여부에 따라 다르게 구성되었다. 모의 결과 단일단계 추계학적 방법론에 비해 다중단계 추계학적 방법론에서 판매사업자의 기대수익이 증가하였으며, 다중단계 방법론에서는 단계의 세분성이 높아질 수록 피크 이벤트의 발령 시점이 분산되어 위반량 및 패널티 비용이 감소하고 기대수익이 증가함을 확인하였다. 다음으로 결정론적 방법론을 결합한 하이브리드 (hybrid) 케이스에서는 위반량의 최댓값을 제한하여 재무적인 위험이 높은 경우에서도 일정 수익을 보장할 수 있음을 보였다. 마지막으로 민감도 분석을 통해 세 가지 주요 매개변수가 판매사업자의 수익 변동에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 자유화된 전력 시장 구조에서 판매사업자가 고려해야 하는 불확실성 요소가 증가할 경우, 판매사업자의 의사 결정을 위한 효율적이고 안전한 방법론으로 활용할 수 있을 것이다.

In this paper, a novel multi-stage stochastic programming (MSSP) model is proposed for a power retailer to schedule critical peak pricing (CPP) considering uncertainties in demand and the generation of photovoltaics. When using deterministic or single-stage stochastic methodology, retailers face difficulties in coping with changes in uncertainty because the optimal values of the entire period are determined once at the time of decision-making. On the other hand, with the multi-stage stochastic model, retailers can revise their decision at each stage recursively based on information updated gradually over time. In the multi-stage stochastic model, the stochastic process of the random variables can be approximated in the form of a scenario tree structure. In addition, to reduce the computational complexity due to non-linearity, linear techniques, such as the big-M method, are implemented to transform the objective function into a mixed-integer linear programming problem. For the target market, we adopt a power exchange for frequency control (PXFC) market. Under the typical wholesale market structure, balancing costs are allocated to all market participants in a socialized manner. Within this structure, it is difficult to give appropriate incentives or penalties to market participants, because the contribution of individual market participants to the imbalance is not considered. Conversely, in the PXFC market structure, balancing costs are allocated based on a cost-causality principle. Retailers can thereby receive fair and transparent price signals and play a more active role to reduce the imbalances they cause in the PXFC market compared to the typical wholesale market. In summary, this paper introduces the PXFC market to analyze retailer strategy considering its balancing costs. However, in designing the market structure, it is necessary to take a macroscopic view in terms of maximizing social welfare by reflecting the prediction and interpretation of entire market participants behavior, rather than considering specific market participants' position. Therefore, it is noted that research on the PXFC market structure design is not included in this thesis. The effectiveness of the proposed method in terms of expected profit is analyzed using numerical simulations compared with several case studies. Case studies are divided according to methodology, stage granularity, and whether they are combined with a deterministic approach. The results show that the expected value of profit increased in the multi-stage stochastic model compared with the single-stage stochastic model. Also, the case with finer stage granularity yielded higher expected profit. This is due to the reduction in penalty costs following the distribution of critical events to the stage in which the imbalance violates the reserve band. A hybrid case combined with a deterministic approach could guarantee a profit by restricting the maximum number of violations in high-risk scenarios. Finally, through sensitivity analysis, we analyze the effect of the three main parameters which are critical peak rate, penalty price and minimum interval between successive critical events on the profit change of the retailer. This study can be used as an analysis of changes in retailer strategy in the liberalized power market structure and also as an efficient and safe methodology for retailer decision-making under an environment of increasing uncertainties in the power system.