다중에너지시스템의 구조적 단순화를 위한 Building Block 기반 최적화 모델링 연구 = Building Block?Based Optimization Modeling for Structural Simplification of Multi-Energy Systems

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 전력, 열, 수소가 결합된 다중에너지시스템(MES)의 실용적 계획 수립을 위한 Building Block 기반의 구조적 모델링을 제안한다. 기존의 통합형 MES 최적화 모델은 모든 설비를 단일 수식 체계로 표현되기 때문에 변수와 제약식이 복잡하다. 이는 모델 규모가 확장될수록 제약식과 변수 수가 증가하고, 설비 구성이 변할 때 전체 수식 체계를 재구성해야 하는 구조적 한계로 나타난다. 이러한 모델 특성을 고려하여 본 연구는 MES를 기능 단위 블록으로 구분하고 내부 제약을 표준화된 형태로 정의하였다. 이러한 방식은 모델 복잡도를 줄이고 구조 변경 및 설비 확장 시 재구성 부담을 줄이는 형태의 유연한 모델 구조를 제공한다. 제안된 Building Block 모델은 통합형(STEP1), 부분 블록화(STEP2), 완전 블록 구조(STEP3)으로 구성되었다. 각 단계는 동일한 입력 조건에서 전력, 열, 수소 간 에너지 흐름과 제약식 구성 방식의 변화를 비교할 수 있도록 설정되었으며, 블록화 수준에 따른 모델 구조의 단순화 특성과 최적화 결과의 변화를 분석하였다. 이를 통해 블록 단위로 구성된 모델은 제약식 구성이 단순화되면서도 통합형 모델과 유사한 최적화 결과를 유지하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 블록 구분이 모델 구조 단순화에 효과적임을 보여준다. 본 연구에서 제시한 Building Block 기반 모델링 방식은 다중에너지시스템의 구조를 체계적으로 구분하여 설비 간 상호작용을 명확히 표현할 수 있는 분석 기반을 제공하며, 향후 다지역 연계나 불확실성 기반 계획과 같이 복잡한 의사결정 문제를 다루는 모델의 기반으로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a Building-Block-based structural modeling approach for practical planning of Multi-Energy Systems (MES) integrating electricity, heat, and hydrogen. Conventional integrated MES optimization models represent all technologies within a single mathematical formulation, leading to high model complexity due to the large number of decision variables and constraints. As system size grows or technology configurations change, these models require extensive reformulation, revealing inherent structural limitations. To address this issue, the proposed approach decomposes an MES into function-specific blocks and standardizes internal constraints, thereby reducing model complexity and easing structural modifications when system components are added or replaced. The model is implemented using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) in the Python-based CVXPY environment, and three configurations—integrated (STEP1), partially block-based (STEP2), and fully block-based with operational characteristics of conversion technologies (STEP3)—are compared to assess how different levels of block decomposition affect constraint formulation and optimization outcomes. The results show that the block-based models achieve a simplified constraint structure while maintaining optimization results similar to those of the integrated model. This demonstrates the effectiveness of block decomposition in simplifying MES model structures. The proposed Building-Block modeling framework provides a systematic analytical basis for representing multi-energy interactions and can serve as a foundational model for complex planning tasks, including multi-region coordination and uncertainty-based decision-making.

목차 (Table of Contents)

• 목 차 ⅰ
• 국문초록 ⅴ
• 1. 서론 1
• 1.1. 연구의 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구의 내용 및 범위 4
• 1.3. 논문의 구성 6
• 2. 다중에너지시스템의 이론적 고찰 8
• 2.1. 다중에너지시스템의 이해 9
• 2.2. 섹터커플링(Sector Coupling)의 이해 11
• 2.3. 다중에너지시스템의 최적화 접근법 고찰 13
• 2.4. Building Block 접근법 기본 이론 16
• 3. 다중에너지시스템의 구성요소 분석 18
• 3.1. 전력 시스템의 주요 설비와 동작 특성 19
• 3.1.1. 발전설비(태양광, 풍력) 19
• 3.1.2. 에너지저장장치(ESS) 20
• 3.2. 열 시스템의 설비별 변환 및 저장 특성 22
• 3.2.1. 열전환설비(전기보일러, 히트펌프) 22
• 3.2.2. 열저장설비(TES) 24
• 3.2.3. 열전발전기(TEG) 25
• 3.3. 수소 시스템의 생산 및 활용 특성 26
• 3.3.1. 수소전환설비 26
• 3.3.2. 수소저장설비 28
• 3.3.3. 연료전지(Fuel Cell) 30
• 4. 통합형 다중에너지시스템(STEP1) 모델링 32
• 4.1. 모델링 개요 33
• 4.2. 통합형 최적화 목적함수 구성 35
• 4.3. 통합형 최적화 제약식 정의 38
• 5. Building Block 기반 모델링(STEP2 STEP3) 46
• 5.1. Building Block 개념과 구성 원리 47
• 5.2. 블록 구조 정의(전력블록, 열블록, 수소블록) 49
• 5.3. STEP2 모델링(부분 블록화) 52
• 5.4. STEP3 모델링(완전 블록 연계) 56
• 5.5. Building Block 구현 과제 및 해결 방안 고찰 61
• 6. 시뮬레이션 및 결과 분석 63
• 6.1. 시뮬레이션 개요 및 수행 조건 63
• 6.2. 통합형 모델(STEP1) 결과 분석 70
• 6.3. 부분 블록화 모델(STEP2) 결과 분석 76
• 6.4. 블록 연계형 모델(STEP3) 결과 분석 82
• 6.5. STEP별 성능 비교 및 검증 89
• 7. 요약 및 결론 95
• 참고문헌 97
• Abstract 102