Experimental Test Results of Nine Scheduling Operational Modes of PV and Battery Hybrid System for the Development of Automatic Control Algorithm for Continual Operation without being shut-downed

태양광 배터리 Hybrid 전력공급시스템 9가지 운전 모드 시험결과 및 무고장 연속 운전을 위한 자동제어 알고리즘 개발

Abstract

K-BEMS System was introduced to reduce peak load and to save total energy of the 200 buildings that KEPCO headquarter and branch offices use. And K-BEMS system is composed of PV, battery, and hybrid PCS. KEPCO research institute has carried out this K-BEMS research project for 3 years since January 2016. In this paper, the results of the project are shown. 9 modes of test results of K-BEMS system and are operational problems were analyzed. And measures to cure the trouble are also suggested. Batteries are operated more than 20% of SOC, and less than 20% of SOC battery protection switches are automatically shutting down the system and the system no longer respond to EMS, ending the supply of PV, and so therefore to continue the PV power supply it was turn out to be necessary that the EMS should automatically change its policy to change PV only supply mode automatically when the Battery Switch automatically operated. To operate the system continuously and automatically, it is necessary to modify the minimum operational SOC value, and in addition to that the EMS computer must remember the last shut-down SOC and Voltage which interrupted the system and add some margin to reflect the measurement error in the system.

K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.

I. 서론

Fig. 1에서 전력연구원 K-BEMS System 개요를 보여 주 고 있다. 여기에서 K-BEMS란 KEPCO Building Energy Management System을 의미하며, Hybrid PCS (Power conversion system)는 태양광(PV, Photovoltaic), 배터리 (Battery)를 Hybrid 전력변환장치로 연결하여, 태양광 전력 과 배터리 전력을 일시에 한꺼번에 사용하여 최대 부하 시 간대의 피크 부하를 낮추는데 사용하는 시스템을 의미 한다. 이와 같이 태양광과 배터리가 동시에 계통에 전력을 공급하 는 전력공급모드를 Hybrid Mode라고 통칭하며, Fig. 1에서는 두 번째 네 번째 PCS가 여기에 해당된다. 즉, Fig. 1에서 Hybrid PCS는 양방향 DC/DC Converter, Bi-directional AC/DC Inverter, Unidirectional DC/DC Converter로 구성되어 있다.

 

Fig. 1. 전력연구원 K-BEMS System 개요도.

현재 200여군데의 한전 사옥에 K-BEMS가 설치되어 운 영되고 있는데, 한전 사옥에서는 태양광 1모듈, PCS 1대, 배터리 1모듈만이 Hybrid PCS에 연결되어 사용되고 있다. 전 력연구원에서는 다양한 TEST를 위하여 K-BEMS를 Fig. 1처 럼 Hybrid PCS 뿐만 아니라 태양광 단독, 배터리 단독 PCS도 연구 목적으로 운영하였다. 전력연구원에서는 4종류 PCS 에 덧붙여 2종류의 태양광 모듈, 3종류의 배터리 팩, 1개의 EMS로 시스템을 구성하여 Scheduling 자동제어 운전 및 알 고리즘 성능을 시험하였으며, 문제점을 분석하고 개선점을 도출하였다. 전력연구원에서 9가지 Scheduling 자동제어 운 전 시험을 3년간에 걸쳐 수행하였다.

본 논문에서는 한전 전력연구원 K-BEMS System의 experimental apparatus 실험 시스템 설명, 실험 결과 및 발 견된 문제점을 상세히 설명하고자 한다. 또한, 문제점을 해 결하기 위한 도입된 제어알고리즘개발 결과를 서술하고 있 다.

II. 관련문헌조사

본 연구가 다른 연구와 중복되는지, 그리고 얼마만큼 창의성을 갖게 될 것인지를 검토하기 위하여 아래와 같이 문헌정보 검토를 진행하였다.

미국 Lawrence Berkeley National Lab은, 태양광 사용 고객 주택은 5% 정도의 전기 부하를 줄일 수 있으며, 여기 에 에너지 저장장치(Battery)를 추가하면 14% 정도의 에너지가 절감된다고 보고하고 있는데, 2035년까지 10 trillion Btu 에너지가 절감되며, 여기에 에너지 저장장치를 활용한 다는 가정을 추가하면 40 trillion Btu의 에너지가 절감된다 고 보고하고 있다 [1].

Laith M. 등은 전산소프트웨어 HOMER를 사용하여 태양 광/배터리/디젤 시스템의 상호운영성에 의하여 off-grid 태 양광/배터리 Standalone System의 성능이 상당히 개선될 수 있음을 보여 주었다 [2].

Rati 등은, 역시 HOMER를 사용하여 계통 해석을 하였 으며, 태양광/풍력/디젤시스템이 부가된 on-grid 시스템에서 의 신재생에너지와 배터리의 경제성을 분석하였다. 신재생 과 배터리 설비의 초기 투자비, 연간 운영비, 이자 및 할인 율을 반영한 현가 계산, 균등화 발전 원가(원/kWh), 연간 운영비(경상비), break-even point(payback period) 등을 계 산하였다 [3].

J. Khoury 등은 건물에서의 태양광-배터리 조합이 디젤 비상발전기보다 더 효과적인 비상전원으로 동작할 수 있음 을 보여주고 있다. 상세한 경제성 평가를 통해 이를 입증하 였다 [4].

Chandrashekhar 등은 STACOM을 사용하여 3상 4선식 신재생-디젤-베터리 계통의 전력품질개선이 제어될 수 있음 을 보여주고 있으며, 중성선전류를 보상하여 삼상불평형을 해소할 수 있음을 입증하고 있다 [5].

S. Sadeghi 등은 태양광, 디젤발전, 연료전지발전, 가스발 전, 마이크로가스터빈 등의 발전원가, 이산화탄소, NOx 발생 량, 필요한 배터리 수량, 경제성 등을 비교한 결과 태양광과 배터리 조합이 가장 친환경적이고 경제성이 높은 것으로 평 가하고 있다 [6].

T.R. Ayodele 등은, 농촌지역에서의 배터리수명을 연장 하기 위해 슈퍼 Capacitor를 사용하는 것을 논하고 있다. PV/BATTERY system의 초기투자자본비용은 5,010달러이고 슈퍼 Capacitor를 덧붙이었을 경우 자본비용이 약 10%증가 한 5,480달러이었다. 그러나 배터리 수명은 2년에서 5년으 로 증가하였으며, 시스템의 수명주기비용은 11,037달러에서 6,423달러로 감소하는 것으로 나타났다. 즉 Super Capacitor 를 사용하는 경우 비용을 58% 정도 감소시키는 것으로 나 타났다. Matlab 시뮬레이션툴을 사용하였다 [7].

Jeremy Every 등은 태양광 배터리 용량 설정에 관한 것 으로서, 배터리 용량 크기, 태양광 용량 크기, 소매 배전회사 별 제공하는 REC를 변수로 경제적으로 최적화된 배터리 및 태양광의 용량을 계산하였다 [8].

E. Zhou 등은 태양광 배터리 그리드 연결에 관한 것으 로 Matlab을 사용하여 시뮬레이션하여 태양광 단독보다 배터리와 조합하여 계통에 연계될 때 얼마나 많은 에너지 세 이빙이 되고 피크 부하 감축이 이루어질 수 있는가를 보여 주었으며, 최적 운영을 위한 에너지운영장치(EMS) 운영알고 리즘을 제시하여 주었다 [9].

Mohamed 등은 LABVIEW를 사용하여 풍력/태양광/배터리/Gas-Turbine으로 구성된 독립된 마이크로그리드의 GUI 구성에 대하여 논하고 있다 [10].

Miriam 등은 독립형 신재생 마이크로시스템의 경제성 을 비교하고 있다. 여기에서 태양광-배터리 조합은 태양광디젤 발전 조합보다 26% 가량 비용이 저렴한 것으로 나타 났으며, 태양광-배터리-디젤을 모두 조합하는 경우 시스템 신뢰도는 높아지나 비용측면에서 훨씬 더 고가인 것으로 나 타났다 [11].

J.G. Fantidis 등은 외딴곳에서의 경제적으로 최적화된 마이크로그리드 공급 모델을 제시하고 있다. 이 논문에서는 그리스의 특정지역이 1.5 kW의 태양광어레이, 1개의 풍력발 전기, 3 kW의 전력변환장치와 14개의 배터리 팩이 경제적으 로 최적화된 모델이라고 제시하고 있는데 사용한 방법은 HOMER Software를 사용하였다 [12].

Monika 등은, 독립형 마이크로그리드에서의 최적화된 시스템 설계를 진행하였다. 태양광-PV hybrid system은 외딴 곳에서 독립형으로 디젤발전기와 겨루어 경제적 타당성을 얻을 수 있음을 증명하였으며, 최적화된 태양광투입용량은 50%의 용량을 태양광으로 하는 것이 최적화된 비용으로 나 타났다 [13].

C. Chen 등은 태양광-배터리조합으로 구성된 마이크로그 리드의 경제적 최적화를 논하고 있으며, 이를 위해 기상조 건에 따른 태양광 발전량의 변화 그리고 하루 전날 다음날 의 수요예측을 시행하는 알고리즘을 도모함으로써 운전최적 화를 추구하였다. 방법은 수학적 모델링 및 컴퓨터 시뮬레 이션을 도입하였으며, 그 결과, 27.92%까지 하루 비용이 절 감될 수 있는 것으로 나타났다 [14].

문헌조사결과, 다양한 형태의 연구가 진행되고 있지만, 본 연구와 동일한 형태로 실험장비를 구성하여 배터리 형태 별 그리고 PCS 연계 형태를 변화시켜가면서 충/방전 성능 시험을 수행한 연구결과는 없는 것으로 나타났다.

III. 연구에 사용된 방법

문헌조사에서 나타난 것처럼 절반 정도의 연구는 컴퓨 터 시뮬레이션을 사용하고 있으며, 실제 태양광과 실제 배터리를 사용한 연구는 다수 있으나, Hybrid 형태로 구성한 형태는 최근의 연구이며, 본 연구와 동일한 configuration을 한 경우는 없다. 본 연구에서는 여러 종류의 배터리를 비교 하였으며, 계통연계, 태양광 연계의 경우의 수를 달리하여 실험을 진행하였으며, 9가지 운전 모드를 시험하였다. 연구 과제는 2016년 1월에 시작되어 3년째 진행중이며, 3년간에 걸친 scheduling 자동운전 경험 및 데이터 분석을 본 장비 setup을 통해 수행하였다. 장비 setup은 Fig. 1과 같으며, Fig. 1에서 태양광 2개의 모듈을 볼 수 있다. 한 모듈은 전력을 용량 20 kW짜리로 unidirectional diode 태양광 PCS (Fig. 1 의 가장 상단에 위치한 PCS)로 공급하고 있다. Fig. 1에서 태 양광 2개 모듈 중 나머지 한 모듈은 용량 30 kW짜리이며, 혼합형 Hybrid PCS (Fig.1의 두번째에 위치한 PCS) 로 전력 을 공급하고 있으며 납 축전지(2⨯144 cell = 288 volt, 100 kWh)와 함께 계통에 연계되어 있다.

Fig. 1에서 보면 PCS가 하단에 두 개가 더 있다. 세 번 째 PCS는 리튬인산철 전지가 단독으로 연계되어 있으며, 네 번째 PCS는 배터리와 연계되어 있다가 태양광도 연계하여 상호운영성을 테스트할 수 있도록 구성되어 있다. 네 번째 PCS는 배터리 3개와 태양광 2개가 동시에 모두 연계되어 계통으로 전력을 공급하거나 계통에서 전력을 받아 배터리 에 저장할 수 있는 구조이다. 즉, PCS/태양광/전지 상호운영 성(interoperability) 연계 시험을 위해 시험 장치를 구성하 였다.

Fig. 2에서 납 축전지를 볼 수 있다. Fig. 3에서 전력연구 원 제2연구동 옥상 태양광 Array를 볼 수 있는데, 이는 지 하에 구축된 태양광 PCS, Hybrid PCS와 상호연계되어 있다. Fig. 4에서 리튬이온전지 및 리튬이온전지 정비작업 모습을 볼 수 있다. Fig. 5는 통합 EMS 사진이며, 이곳에서 전체 기 기 및 장비의 계측 제어를 수행한다. 본 연구에서 사용한 전지는 Fig. 1~5에서 볼 수 있듯이 리튬인산철, 리튬이온, 납 축전지 3종 전지를 사용하였으며, PCS는 태양광 단독 PCS,리튬이온 PCS(상호운영성 시험), 리튬인산철 PCS, 납 축전 지 PCS 4종의 PCS가 사용되었으며, 통합 관제를 수행하는 EMS (Energy Management System)에 연결되어 실험장비 set 를 구성하였다.

 

Fig. 2. 납축전지.

 

 

Fig. 3. 전력 연구원 제2연구동 옥상 태양광 Array.

 

 

Fig. 4. 리튬이온전지 및 PCS 사진.

 

 

Fig. 5. 전력 연구원 K-BEMS EMS 화면.

즉, 각각의 배터리는 배터리 관리시스템(BMS, Battery Management System)이 있고, 이는 각각의 PCS(Power Control System)에 내장된 computer System과 전기, 통신선 으로 연계되어 있으나, 통신 및 제어는 하나의 EMS System 에 연결되어 있어서, 하나의 SCADA System에 의하여 통합 관제할 수 있도록 System을 구성하였다.

Fig. 5는 EMS에서 전력연구원 K-BEMS가 운전되고 있는 화면 모습이다. EMS에서는 9가지 운전 모드를 제어할 수 있 으며 Time Scheduling을 통하여 자동제어 운전이 가능하다.

IV. 실험결과 및 고찰

Table 1에서 9가지 운전 모드 및 scheduling 자동운전 제어 실험 모습 및 실험결과를 볼 수 있다. 이 논문은 본 연구과제에서 수행한 K-BEMS 9가지 Scheduling 운전 모드 시험결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점을 해결하기 위한 도입된 제어알고리즘 개발 결과를 서술하고 있다. Table 1에서 K-BEMS 9가지 scheduling operational mode 시험에서 3가지 운전모드에서 장기 no-fault 운전관점에서 개선할 사항이 발견되었으며, 3가지 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 나타났다.

 Table 1. Scheduling 자동제어 운전 결과

배터리 SOC 값은 통상 20% 이상 범위에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 운전이 정지되어 K-BEMS Hybrid 자동 운전이 정지되는 현상을 발 견하였으며, hybrid operational mode가 배터리 문제로 정지 되면 태양광 공급마저 중단되므로, 이렇게 배터리를 사용할 수 없는 경우에는, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태 양광 공급이 중단되지 않게 하는 것이 알고리즘 구성에 필 요한 것으로 분석되었다.

배터리 정지를 감안하여 SOC 값을 너무 축소해서 운전 하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없다. 그것은 일정량 이상의 배터리 저장에너지가 태양 광과 동시에 투여 되어야만 건물의 최대부하전력 관리가 가 능하기 때문이다. 또한, 효과적인 Hybrid 운전(건물 peak load reduction)을 위해서는, instrumentational 오차를 감안 하여야 한다. 이를 위해선 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억 하고 있다가, 다음 차수 자동운전 재수행할 경우에, SOC next = SOC initial + Instrumentational Error 만큼, 상향조정하여 운전하는 인공지능 알고리즘 구성이 필요하며, 자동 운전이 정지되는 것을 방지할 수 있다.

Fig. 6은 Hybrid 전력공급모드가 정상적으로 자동운전 되고 있는 상태를 설명한 도면이다. Fig. 6에서 볼 수 있는 K-BMES는 태양광과 배터리를 Hybrid 형태로 연결하여 신 재생과 배터리를 이용해서 계통에 전력을 공급하는 시스템 이며, 현재 한전 200여개 사옥에 설치가 되어 있다. 야간의 원자력과 같이 값싼 기저 부하 전력을 충전해 두었다가, 주 간에 태양광과 함께 방전하면서 건물 최대 부하 전력 관리에 사용되고 있다.

 

Fig. 6. Hybrid 전력공급모드가 정상적으로 자동운전 되고 있는 상태.

그런데, 이 hybrid 자동제어 운전모드에서 배터리 Fault 가 발생했을 경우에 태양광 수전마저 되지 않는 현상을 발 견하였다. 이는 fault signal에 의해 Fig. 7과 같이 차단기가 동작하였기 때문이며, fault signal이란, 배터리 SOC 값이 20% 이하가 되거나 배터리 셀 전압이 어느 일정 값 이하로 떨어 졌을 경우 발생한다. 현재 한전 사옥에 설치된 K-BEMS 시 스템에서 배터리는 대부분 리튬 전지이고 개별 셀 전압이 최소 3볼트 이상이 나와야 하나, 셀 전압이 이보다 현저히 구분될 정도로 떨어지면 fault signal이 발생한다.

 

Fig. 7. Battery voltage low, Fault signal 발생으로 인한 hybrid 운전 모드 중지.

Fig. 7과 같이 자동제어운전이 정지되어 태양광 수전마 저 안되고 있을 경우, K-BEMS는 태양광 단독 운전 모드 등 운전을 정상화하기 위해서는 한전 직원이 수동으로 버튼 조 작을 해야 하나, 한전 직원이 일상점검을 하지 않는 경우 계속 시스템이 정지상태에 머물게 된다. 현재 한전 사옥 200여 군데에 설치되어 있는 K-BEMS에서는 직원이 현장에 서 항상 상세히 모니터링하면서 운전하고 있는 것이 아니고, 계절별로 time scheduling을 하여 제어하고 있다. TOU (Time of User) 요금제에 맞추어 계절별로 Scheduling 운전을 하고 있으나, 이와 같이 자동제어 운전이 정지되는 것을 방지하 기 위해서는 알고리즘의 수정이 필요하며, 수정한 알고리즘 을 적용하여 Fig. 8과 같이 배터리 fault 발생시 hybrid 운전 모드에서 태양광 단독방전모드로의 자동운전제어 전환이 필 요하다.

 

Fig. 8. 태양광 단독 운전 전환 모습.

Fig. 8과 같이 Hybrid 모드에서 배터리 이용이 어려울경우 태양광 방전 자동 전환이 이루어질 수 있도록 개선된 자동제어 운전을 위해 구성한 상세 Algorithm (Fig. 9, 10, 11, 12, 13)을 설명하면 다음과 같다

 

Fig. 9. K-BEMS 메인 알고리즘 개선 및 재구성.

 

 

Fig. 10. K-BEMS 서브루틴 1. 배터리 Hybrid 충전 알고리즘

Fig. 11. K-BEMS 서브루틴 2. 배터리 단독 방전 및 방전중 SOC 및 전압 체크 알고리즘

Fig. 12. K-BEMS 서브루틴 3. 배터리 및 태양광 Hybrid 방전 및 방전중 SOC 및 전압 체크 알고리즘

Fig. 13. K-BEMS 서브루틴 4. 태양광 단독 방전 모드 알고리즘

이들 알고리즘 flowchart는 operator가 최대부하, 중부 하, 경부하 시간대만 입력하면 TOU에 근거하면 최적화 운 전이 자동으로 이루어질 수 있다. 종전에는 운전원이 시간 대별 운전 모드를 일일이 지정을 해주어만 했다. 최대부하, 중부하, 경부하 시간대는 전년도 운전데이타를 통해 수요예 측 가능하며 1년 이상의 운전데이타가 있으면 운전원의 입 력없이 컴퓨터가 계산하여 최대부하시간, 중부하시간, 경부 하시간을 자동으로 인지할 수 있다.

Fig. 10은 K-BEMS 메인 알고리즘 개선 후 알고리즘을 재구성한 내용이다. 여기에서는 최대부하시간대, 중간부하 시간대, 경부하 시간대별로 제어모드를 달리한다. 경부하 시 간대에 충전하고 최대부하 시간대에 방전하여 피크부하를 감축하되 서브루틴을 추가하여 배터리 방전이 불가한 경우 에는 반드시 태양광 방전은 이루어져 태양광 수전이 중단되 지 않도록 알고리즘을 구성하였으며, 본 논문의 앞부분에 기술한 finding을 근간으로, 배터리 최소 전압 설정치를 항상 면밀히 검토하여 fault signal이 뜨지 않도록 운영하며 fault signal이 뜨면 데이터 베이스에 기록된 것을 EMS가 면 밀히 검토해서 다음 자동운전 수행시에는 배터리 저전압 및 SOC 최소값을 상향설정하여 fault signal 발생으로 인한 KBEMS 자동제어 운전 정지가 발생하지 않도록 알고리즘을 구성하였다.

서브루틴 1은 충전 알고리즘이며 경부하시간대에서 태 양광과 계통 전력을 총동원하여 배터리를 충전하며 배터리 가 만충전에 이르렀으면 충전하지 않고 태양광 단독방전모 드를 통해서 태양광만 수전하도록 하며, 태양광 셀전압이 1 볼트이하(사실상 0 볼트, 소수점은 계측 노이즈)가 되면 메 인알고리즘으로 리턴한다. 중부하 시간대에서는 태양광 단 독방전만을 수행하며, 태양광 단독방전모드가 종료되었으나 더 이상 아무것도 수행할 수 없을 때에는 idle 상태로 남게 된다. 즉 시스템 대기모드로 남게 된다. 시간이 최대 부하가 되면 배터리 단독 방전 혹은 태양광 단독방전 혹은 태양광 과 배터리를 모두 사용 가능할 경우에는 하이브리드 방전 모드를 진행하며 건물 피크 부하 제어에 나서게 된다. 경우 의 수는 3가지 중에 하나이며, 먼저 태양광 배터리 모두 사 용 가능한 경우이던지, 아니면 둘 중 한가지만 사용 가능한 경우이며, Fig. 9의 알고리즘 플로우챠트를 보면 쉽게 이해 할 수 있다. 다음으로 Fig. 10 배터리 충전 알고리즘이며 여 기서 체크하는 것은 “경부하 시간대인가?”와 “SOC Max”설정 치에 도달하였는가 두가지이다. 다음으로 Fig. 11의 배터리 단독 방전 및 Fig. 12의 하이브리드 방전의 경우이며, 이 경 우 체크하는 것은 최대부하 시간대인가 와 SOC min setting 치 그리고 Vmin Setting 치의 적절성이다. 앞서 설명한 바와 같이 자동제어 운전이 정지가 되면 이들 설정치를 데이터베 이스에 기록하게 되고 EMS는 Data Base를 검토한 뒤 설정치를 상향조정하게 된다. 매우 초보적인 형태의 인공지능 알고리즘에 해당되며, 프로그래머의 전산 언어 선택과 몇 줄의 전산 언어 프로그램 코딩으로 쉽게 완성될 수 있는 부 분이다. 다음으로 Fig. 13의 태양광 단독 방전모드 알고리즘 이며, 이곳에서는 태양광 셀전압만을 확인하며 셀전압이 1 볼트 이하(사실상 0 볼트, 소수점은 노이즈에 해당)가 되면 태양광 단독방전 운전을 종료하고 메인알고리즘으로 리턴한다.

첫번째, operational mode 1은 기존의 Hybrid operational mode이다. 즉 battery와 photovoltaic cell에서 load 측으로 peak load reduction을 위하여 power supply 하 고 있는 operational mode이다.

두번째, operational mode는 태양광 단독 운전 모드이다. 배터리 이상 유무를 체크하고 배터리 이상시 하이브리드 운 전 모드를 종료하지 않고, 태양광 셀의 가압 상태를 체크한 다. 태양광 셀이 가압이 되어 있는 상태(즉, Ecell > 1 볼트) 일 경우, hybrid 운전모드에서 태양광 단독 공급 운전 모드 로 자동전환하여 운전한다.

세번째, 운전모드 3: 운전종료 모드, 이 경우 차단기가 open된 상태로 배터리도, 태양광도 available 하지 못한 상 태다. 배터리 이상(저전압셀 발생, SOC <20% 이하) 그리고 태양광 셀이 최저전압요건(즉, 가압되지 않은 상태)으로 판 정한 것이며, 아무 전력 source도 available 하지 못하므로 load로의 전력공급을 중단한다.

배터리 이상 유무는 배터리의 SOC로 판단하며, SOC가 20% 이하일 경우, 그리고 저 전압 cell (연축전지의 경우 2 볼트 이하, 리튬이온전지일 경우 3 볼트 이하)이 1개 이상 발생할 경우 배터리 이상으로 간주하여 K-BEMS는 보통 Hybrid 운전을 중지한다. 배터리는 통상 200여 개의 셀을 직렬로 연결하여 사용하는데 연축전지의 경우 약 400 볼트, Lithium 전지의 경우 약 600 볼트 이상에서 운전되고 저전 압 상태, 혹은 SOC Low 상태일 경우 battery fault 신호가 발생하여, hybrid operation ending 처리로 설계되어 있다. 이 경우 운전원이 수동으로 조치할 경우, 상당한 시간이 소요 되며, 이 경우 운전원이 컴터 모니터를 계속 지켜 보지 않 는 경우 며칠이 지나도 수동으로 조치 되지 않아서 상당한 시간 동안 태양광에너지의 전력공급을 하지 못하게 되는 결 과를 낳게 된다. 즉, 태양광이 available 할 경우 태양광만이 라도 단독으로 자동전환하여 운전하는 자동제어운전 알고리 즘 도입이 필요하며, Fig. 8 및 9에서 적시한 자동제어알고리 즘이 K-BEMS 운영에서 절대적으로 필요하다.

배터리 최소값을 설정하는 이유는, 리튬옥사이드 형성 으로 인한 비가역반응으로 배터리를 못쓰게 되는 경우를 방 지하기 위해 BMS에서 cut off min voltage를 setting 하여 운 영해야만 하기 때문이다. 그렇지만 이로 인하여 스케쥴링에 의한 무고장 연속 자동 운전이 때로는 Fig. 7과 같이 되어 정지하면서 태양광 수전마저 중단되는 현상을 겪게 된다.

Fig. 8에서는 이를 교정하기 위한 것으로 배터리 양단 차단 기 동작 전압을 사전에 예측하기 위한 알고리즘으로서, 이 를 도입하여 K-BEMS의 자동운전이 정지되는 것을 방지할 수 있고, Fig. 9와 같이 배터리 정지시 개선알고리즘을 적용 하여 태양광 단독운전으로 전환하여 태양광 전력을 중단 없 이 수전할 수 있다. Fig. 8의 개선 알고리즘을 통하여 Fig. 9~13과 같은 상세알고리즘을 구성하였으며 이를 통해 KBEMS 스케쥴링 자동제어 운전이 중단없이 수행될 수 있도 록 하였다.

V. 결론

본 논문에서는 이 연구과제에서 수행한 K-BEMS 9가지 스케쥴링 운전모드 시험결과 및 3년간의 Scheduling 운전결 과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점을 해결하기 위한 도입 된 제어알고리즘개발 결과를 서술하고 있다. K-BEMS 9가지 스케쥴링 운전모드 시험에서, 3가지 운전모드에서 장기 무고 장 운전관점에서 개선할 사항이 발견되었으며, 3가지 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 나타났다. 배터리 SOC 값은 통상 20% 이상 범위에서 운전되는데, 20% 이하 가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 운전이 정지되어 K-BEMS Hybrid 자동운전이 정지되는 현상을 발견하였으며, 하이브리드 운전모드가 배터리 문제로 정지되면 태양광 공 급마저 중단되므로, 배터리 이용 불능시 태양광 단독운전으 로 자동 전환하여 태양광 공급이 중단되지 않게 하는 것이 알고리즘 구성에 필요한 것으로 분석되었다.

배터리 정지를 감안하여 SOC 값을 너무 축소해서 운전 하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 하이브리드 운전(건물 피크부하 감축 운전)을 위해서는, 계측 오차를 감안하여야 하며, 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 운전시에는 SOC 값을 상향조정하여 운전하는 인공지능 알고리즘을 구성하여 자동제어 운전하는 것이 필요한 것으로 나타났다.