EV충전자원의 리스크 회피형 의무감축용량 산정 및 실시간 보정형 스마트충전 스케줄링 연구 = A Study on Risk-Averse Mandatory Reduction Capacity Estimation and Real-Time Adjustive Smart Charging Scheduling for EV Charging Resources

국문 초록 (Abstract)

최근 전력거래소의 국민DR（Demand Response） 수요자원 등록에서 전기자동차（EV） 충전기가 차지하는 비중이 크게 증가하고 있다. 그러나 기존 국민DR 감축량 평가방식은 일반 가정을 기준으로 설계되어 있어, 시간대별 사용 패턴이 불규칙한 EV 충전소의 감축 노력을 유인하기에 는 한계가 있다. EV 충전자원의 비중이 지속해서 확대됨에 따라 스마 트충전（V1G） 기술의 도입과 자원의 신뢰성 향상을 위한 제도 개선이 요구된다. 이에 전력거래소는 EV 스마트충전 시범사업을 통해 기술적 실증 잠재량을 확인하였으며, EV 충전 자원을 국민DR에서 중소형·제 주DR로 편입하는 개정안을 공지하여 이를 신뢰성 높은 자원으로 활용 하고자 한다. 다만 EV 충전 자원이 중소형 또는 제주DR 시장에 참여 하기 위해서는 의무감축용량을 산정하여 등록해야 하므로, 이행 가능한 의무감축용량 산정 솔루션이 필수적이다. 본 연구에서는 전력거래소의 감축 요청 시 모든 구간에서 감축 의무 를 100% 이행해야 하는 리스크 회피형 이론에 기반한 의무감축용량 산 정 방법론을 제안하였다. 또한, 자원 단위로 감축량을 평가하는 시장 특 성을 고려하여 부하 변동성이 큰 개별 충전소의 시간대별 제한 충전량 스케줄을 생성하는 방법론을 제안하였다. 해당 알고리즘은 감축 시간대 별 개별 EV 충전소의 제한 충전량을 산정하고, 감축 발령 시 실시간 충전량 수집을 기반으로 이행률을 100% 이상, 실적 인정 상한인 120% 이하로 유지하도록 스케줄을 실시간으로 조정하여 충전사업자에게 제 공한다. 사례연구에서는 10개 시 구간의 세부 시나리오를 기반으로 제안한 ' 스케줄 제어' 방식과 기존 시범사업 방식인 '3kW 일괄 제어' 방식을 비교 분석하였다. 분석 결과, 제안 방법론은 모든 시 구간에서 100% 이 상의 이행률을 달성하여 미이행 페널티 리스크를 원천적으로 회피함을 확인하였다. 특히 실시간 스케줄 조정을 통해 최저 이행률 107%, 최고 이행률 128%를 기록하며 현 실적 인정 기준인 120% 내외에서 안정적 으로 제어되었다. 반면, 일괄 제어 방식은 일부 구간에서 미이행（최저 91%）이 발생하거나 특정 구간에서 과도한 이행（최고 197%）을 유발하 여, EV 이용자의 불편과 수요관리사업자의 수익 감소라는 한계를 나타 냈다. 결과적으로 본 논문이 제안한 개별 EV 충전소별 감축량 스케줄 생성 모델의 우수한 효용성을 입증하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 제 1.1절 연구의 배경 및 필요성 1
• 제 1.2절 연구 동향 및 선행 연구분석 11
• 제 1.3절 연구의 목적 및 구성 22
• 제 2 장 EV 기반 수요관리 제도 및 운영 현황 25
• 제 2.1절 EV 기반 수요관리 제도의 변화 25
• 제 2.2절 국민DR 프로그램하에서 EV 충전소 수요관리 효과 분석 40
• 제 3 장 EV 충전자원의 최적화 운영을 위한 EV-DRMS 50
• 제 3.1절 EV 충전자원 운영 및 EV-DRMS 정의 50
• 제 3.2절 EV-DRMS 아키텍처 52
• 제 4 장 의무감축용량 산정 및 스마트충전 스케줄 생성 방법론 62
• 제 4.1절 리스크 회피형 의무감축용량 산정 62
• 제 4.2절 EV 충전자원의 리스크 회피형 의무감축용량 산정 68
• 제 4.3절 스마트충전 스케줄 생성 방법론 84
• 제 5 장 사례연구 93
• 제 5.1절 사례연구 설정 93
• 제 5.2절 사례연구 분석 97
• 제 6 장 결론 132
• Nomenclature 134
• 참고문헌 136
• ABSTRACT 144