소비자 행동 패턴을 고려한 Vehicle-to-Grid 기술의 경제적 가치 평가 및 최적 운영전략

Abstract

Eco-friendly vehicles, such as plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) and electric vehicles (EVs), are becoming increasingly common as a response to mitigate the environmental problems associated with fossil fuel use. The increasing number of EVs has both advantages and disadvantages. The aims of this paper are to identify potential problems resulting from the large-scale diffusion of EVs, investigate methods to reduce these problems, and develop a model for economic analysis. In particular, vehicle-to-grid (V2G) technology is explored as a way to help solve these problems, and optimal EV charging scheduling strategies and economic values for V2G are derived using actual behavior pattern data of Korean users. On this basis, an optimal investment model is proposed. From user behavior pattern data, electricity consumption by time, EV operation time, and the available time for EV home charging can be derived. Behavior pattern data can be used to derive users electricity consumption by time because household appliance use depends on activities. Based on the driving time of the EV, charging demand can be calculated, and information on individuals location by time makes it possible to determine the time for home charging. Based on these results, the optimal charging strategy is derived by comparing the electricity bills of each user for three different charging strategies, with the electricity rate policy fixed by time. The impact of different charging strategies on the power grid and user electricity bill is examined, and the effects of the optimal charging strategy are evaluated. Based on the user behavior pattern data, a model is developed for determining the optimal EV charging strategy for each user with a real-time electricity rate policy according to users total electricity use on a smart grid system. When users share their electricity consumption schedule and the electricity provider determines the electricity rate in real time from users total electricity use, each users electricity bill is affected both by his or her own electricity consumption schedule and by the electricity consumption schedule of the other users on the smart grid system. This situation can be formulated as a game theory situation, and each user will make a decision that maximizes his or her payoff. An algorithm for finding the Nash equilibrium in this game model is developed. Through this, the economic value of the optimal EV charging scheduling algorithm for a smart grid system is evaluated. When V2G technology is introduced into this smart grid system, where EVs can be used as an energy storage system, the optimal EV charging/discharging scheduling is derived, and the economic value of the V2G technology is evaluated. V2G technology, which can help mitigate the problems of power grid overload problem and EV users electricity bills, is not widely used yet for reasons including the low market share of EVs. In this situation, an economic analysis model for V2G technology adoption using the discounted cash flow method and real options method is proposed. Since the real options model considers volatility, it enables more flexible decision-making and has a higher value than the discount cash flow model. These attributes of real options are suitable for the adoption of V2G technology, which has a highly uncertain future cash flow. Through this model, under various circumstances, each user conducts an economic analysis of V2G technology and decides upon investing in V2G adoption.

전기자동차를 비롯한 친환경 자동차는 환경오염 문제 특히 온실가스배출 문제에 큰 도움이 된다. 그 중에서도 전기자동차가 가장 보편적인 기술이 되어가고 확산이 이루어져가고 있다. 하지만 이러한 전기자동차의 확산은 장점만이 있는 것이 아니라 단점 역시 존재한다. 본 논문에서는 환경문제를 해결할 수 있는 전기자동차가 확산되었을 경우에 발생하는 문제들에 대해 알아보고 이를 해결할 수 있는 기법들과 그것들에 대한 경제성을 평가한다. 특히 이러한 문제 해결에 도움이 되는 Vehicle-to-Grid(V2G) 기술에 대해 알아보고 한국 사용자의 실제 행동 데이터를 활용하여 최적 운영 전략을 도출하고 경제적 가치와 투자 모형을 제시한다. 사용자 행동 패턴 데이터를 통해 전기자동차 사용자의 시간별 전기 사용량, 차량 운행 시간, 가정용 충전 가능 시간 등의 결과를 도출할 수 있는 모델을 개발한다. 사용자의 시간별 전기 사용량은 각 시간에 하는 행동에 따라 사용하는 가전제품이 다르기 때문에 이를 통해 도출할 수 있다. 차량 운행 시간을 통해 전기자동차 충전 수요를 알 수 있고 행동이 이루어지는 위치를 통해 가정용 충전 가능 시간을 알 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 전기 요금 정책이 시간별로 고정된 상황에서 세가지 충전 전략에 대해서 각 사용자의 전기 요금을 비교하여 최적 충전 전략을 도출한다. 이를 통해 다양한 충전 전략이 전체 전력망과 사용자 전기 요금에 미치는 영향을 알아보고 최적 충전 전략으로 인한 효과를 확인한다. 이러한 사용자 행동 패턴 데이터를 바탕으로 전기 요금 정책이 고정된 정책이 아닌 스마트 그리드 상에서 사용자의 전체 전기 사용량에 따른 실시간 가격 정책인 상황에서 각 사용자의 최적 전기자동차 충전 전략을 도출하는 모델을 제시한다. 사용자들이 자신의 전기 소비 스케줄을 공유하고 전력 공급자가 이에 따라 시간대별 전기 요금을 실시간으로 결정할 경우 각 사용자들의 전기 요금은 자신의 전기 소비 스케줄만이 고려되는 것이 아니라 스마트 그리드 상의 다른 사용자의 전기 소비 스케줄에도 영향을 받는다. 이러한 상황은 게임 상황으로 표현이 가능하고 각 사용자는 자신의 보수를 최대화하는 선택을 하게 될 것이고 이러한 상황에서 내쉬 균형을 찾는 알고리즘과 모델을 개발한다. 이를 통해 최적 전기자동차 충전 스케줄링 알고리즘의 경제적 가치를 평가한다. 이러한 과정을 단순한 스마트 그리드에 더해 V2G 기술이 도입되어 전기자동차가 에너지 저장 장치로 사용될 경우 최적 전기자동차 충방전 스케줄링을 도출하고 이를 통해 추가로 절약되는 요금을 바탕으로 V2G 기술의 경제적 가치를 평가한다. 전력망과 전기자동차 사용자에게 이득이 될 수 있는 V2G 기술은 미비한 전기자동차 보급과 다양한 이유로 널리 사용되고 있지는 않다. 이러한 상황에서 V2G 기술의 도입이 사용자에게 실제로 이익을 발생시키는 지에 대한 경제성 평가를 위해 현금 할인 기법과 실물 옵션 기법 방법을 활용한 모델을 개발한다. 특히 실물 옵션 모형은 변동성을 고려하기 때문에 현금 할인 기법을 통한 의사 결정보다 좀 더 유연한 도입 시기 선택이 가능하고 높은 가치를 가진다. 이러한 특성은 아직 보급이 충분하지 못하여 미래의 현금 흐름의 불확실성이 큰 V2G 기술에 적용하기에 적합하다. 이러한 모델을 통해 다양하게 주어진 상황에서 각 사용자의 V2G 도입으로 인한 경제성 평가와 이에 따른 도입여부에 대한 투자 의사 결정을 한다.