게임이론기반 에너지소비 스케줄링(GECS) 모형은 개인의 전력구매 효용극대화 전략에 기반 하여 반복적 실행으로 최적의 부하량과 전력비용을 도출하는 모형 으로, 개인 시장참여자의 효용극대화 게임이론을 제시하였다. GECS는 게임 상대 의 룰이 주어져 있다는 가정 하에 자신의 이익을 추구하는 개인의 선택이 전체 전력피크와 전체 전력비용을 최소화하는 결과를 보인다고 분석하였다. 그러나 대 다수의 전력시장은 서론에서 서술한 바와 같이 완전경쟁시장이 아니며, 수요와 공급에 의해 한계비용-한계수익-평균비용이 같아지는(MC=MR=AC) 가격에서 시장 가격이 결정되지 않는다. 전력시장은 독점 혹은 과점시장이며, 많은 국가들이 지 속가능한 성장을 위해 에너지정책에 따라 전력가격을 주요한 정책수단으로 채택 하고 있기 때문이다. 또한 수요반응 가격메커니즘은 전력피크의 분산을 통한 전 력생산비용의 절감과 효율적인 전력망의 운영을 목적으로 삼기 때문에, 다양한 인센티브 가격제도가 시행되고 있다. 신뢰도기반 에너지소비 스케줄링(TECS)에서 는 부하량 조절에 지속적으로 참여하고 있는 신뢰 있는 참여자에 대한 인센티브 의 성격이 강하다.
TECS 모형은 개별 참여자의 행동적 특성에 따른 확률을 수요반응가격의 계산 에 반영하였다는 특징이 있다. 동일 시간대 전력 부하량을 넘지 않는 확률을
‘신뢰도’로 정의하고 사전확률에서 시작하여 반복적인 시도에 의해 갱신된 사 후확률에 근거한 가격함수를 제안하고 있다. 0에서 1까지의 값을 가지는 신뢰도 는 전체 참여자와 개별 참여자의 가격함수에 반영됨으로써 차별화된 가격을 제 시하고 있다. 그러나 확률분포에 근거한 신뢰도는 그 횟수가 늘어날수록 일정한 값으로 수렴될 수밖에 없다. 따라서 수차례 많은 반복으로 갱신된 사후확률에서 개인의 선택이 제시가격에 반영될 정도로 유의한 값으로 반영되기 힘들다(이 선 택의 시점이 전력피크일 수 있다). 즉, 전체 갱신의 횟수가 많을수록 1,2회의 이
어 적용하는 것이 필요하다.
앞서 살펴본 게임이론기반 에너지소비 스케줄링(GECS) 모형은 공공서비스로서 의 전력시장의 특성을 제대로 반영하지 않은 완전경쟁시장의 가격설정 메커니즘 에 충실함으로써 우리나라 여건에 적용하기 어려운 측면이 있다. 또한 신뢰도기 반 에너지소비 스케줄링(TECS)모형은 과거의 데이터에 근거한 확률분포에 의한 가격결정으로 소비자의 행동패턴과 가격제시 이후의 참여자 행동을 고려하지 않 는 문제가 있다. 따라서 우리나라에 적용가능하면서 원래 의미의 에너지소비 스 케줄링(ECS)에 충실한 새로운 모형을 제 5장에서 제안코자 한다. GECS와 TECS 의 장단점을 분석하면 표3-1과 같다.
표3-1 기존 모형 장단점 분석
<장 점> <단 점>
GECS
Ÿ 부하량, 전력가격 및 소비자 구매에 따른 효용에 대한 이론 명확 Ÿ 반복된 선택에 의한 개별 참여자행
동 모델화
Ÿ 완전경쟁시장에 적합
Ÿ 인센티브에 의한 효과분석 미흡
Ÿ Ÿ
TECS Ÿ 사용자 참여에 대한 인센티브 반영 Ÿ 전력 구매에 따른 가격 외의 요소 반영
Ÿ 가격함수의 변수인 기준가격()산 출에 과거 가격만을 고려
Ÿ 전력수요 분산에 대한 분석 미흡
제 4장 EECS 모형
모형(model)이란 자료분석을 위해 연구자가 설정하는 변인들 사이의 이론적인 관계를 말한다. 회귀분석은 자료를 분석하여 무엇인가를 찾아내는 것이 아니라 연구자가 가정하는 모형을 미리 정해놓고, 자료가 그 모형에 부합하는지 여부인 합치도(goodness-of-fit)를 판단하는 분석기법이다[정한경, 2004]. 본 장에서는 회 귀모형을 이용하여 수요반응 가격모형을 제시하고, 수요탄력도를 포함한 참여자 의 개별 제시가격을 통한 수요반응에 대해 설명한다.
차세대 전력망은 기존의 단방향 전달체계에서 정보시스템과 에너지 분산처리 및 저장기술들을 이용하여 쌍방향 전력체계를 구축함으로써, 전력회사 이외의 장 소에서 신재생 에너지원 등을 통해 전력을 생산하고 전력을 자체 해결함과 동시 에 잉여전력은 스마트 전력시장에 되팔 수 있는 새로운 전력망이다. 이때의 가격 결정은 전기를 소비하려는 소비자와 공급자 간의 수요와 공급에 의한 시장 메커 니즘은 물론, 공공목적을 반영하는 가격정책 등과 같은 외부환경에 의해 결정된 다. 이 때 결정된 가격에 따라 소비자들은 전력구매 여부를 선택하고, 선택된 소 비에 의해 전체 소비전력량을 조절하게 된다. 피크시간에는 비싼 가격이 책정되 어 피크전력량을 완화함으로써 수요평준화와 효율적인 에너지의 운영을 구현하 게 된다.
스마트 전력망 도입을 위해 우리나라 정부는 2030년까지 총 30조에 달하는 투 자를 계획하고 실증단지 및 실증기술과 인프라 구축에 나서고 있다. 이러한 스마 트그리드 전력시장에서 생산-공급을 조절하여 전체 전력망의 안정성을 유지하는 주요기제가 실시간변동가격(RTP) 메커니즘이다. 이는 매 시간 전체 수요량에 대 해 다르게 제시되는 변동가격으로 사용자의 자율적인 선택에 의해 전력소비 피 크를 분산시킬 수 있는 가격제도를 의미한다. 소비자의 전력기기 지연가동은 전 력부하의 분산으로 최대전력수요(Peak)를 낮춤으로써 초과수요를 억제하여 전체
현재까지 이루어진 연구는 스마트 전력네트워크의 기기 운영을 위한 방안과 신규서비스 및 전력시장운영 측면에 대해서는 미비하다. 특히 전력의 효율화에 가장 중추적인 역할을 수행하는 수요반응 가격제도의 알고리즘 및 가격모형에 관한 연구는 아직 초기단계에 있다. 따라서 본 연구는 변동 전력가격 산출에 가 격탄력도를 포함한 회귀모형을 적용하였으며, 기존 신뢰도 기반모형(TECS)에서 제안한 결과와 비교분석함으로써 제안 가격산출 알고리즘의 효율성을 검증하였 다. 가격변화량 대비 수요변화량을 의미하는 가격탄력도는 과거의 자료를 기반으 로 계산되므로 선 변동가격 제시-수요량 변화를 유발하는 여러 속성으로부터 기 댓값을 산출하였다. 수요반응 변동가격 산출을 위한 가격함수를 제안하고, 기존 연구와 비교분석함으로써 그 효율성 제고에 기여하고자 한다. 수요반응(DR) 가격 메커니즘은 수요량 조절을 위한 가격 산출을 위한 가격모형과 전력소비 스케줄 링을 통한 제시가격 확인 및 수용/거부로 구성된다.
엄격한 의미에서 스케줄링 모형은 예약가격 산출 모형이라고 보아도 무방하다.
그러나 기존 연구들에서 ‘에너지소비 스케줄링’으로 사용하고 있으므로 본 연 구에서도 그대로 사용하였다. 약어로는 ECS(Energy Consumption Scheduling)라고 표현되고 있다. 기존 게임이론 또는 신뢰도 기반 모형과 비교하여 ‘가격탄력 도’개념을 포함하는 ‘가격탄력도 기반 스케줄링 모형(EECS; Elasticity Energy Consumption Scheduling)’을 제안한다. 가격탄력도는 제품시장에서 가격에 대한 소비자의 소비성향에 관한 개념으로, 변동가격에 대한 소비자(사용자)의 구매태 도를 반영한다. EECS는 에너지소비 스케줄링을 통해 사용자에게 전달된다. 사용 자는 전력기기를 사용하기 전에 자신에게 적용될 가격을 확인 후 그 가격을 수 용 또는 거부할지를 선택한다. 사전에 가격함수에 의해 산출된 제시가격을 수용 할 경우 스케줄러를 통해 미리 전력사용을 예약하는 것이다. 반대의 경우, 즉 제 시가격이 너무 높다고 판단되면 자신의 사용예약을 취소하거나 부하량을 조절할 수 있다. EECS의 프로세스는 다음 그림4-1과 같다.
그림4-1 EECS 구조
공급자 또는 전력거래소는 제시가격과 기준가격의 함수에 기초하여 수요자에 게 개별 예정가격을 제시함으로써, 자신의 위험을 수요자에게 이전시키게 된다.
앞서 1장에서 살펴본 바와 같이 에너지소비 스케줄링을 통한 수요반응 전력가격 제도는 생산자의 추가 전력에 대한 위험을 변동가격의 제시를 통해 추가 비용을 수용하는 전력구매자에게 이전함으로써 전력수요 분산을 달성하는 메커니즘이다.
이와 같은 프로세스는 향후 스마트 전력망 구축에 따라 AMI 또는 스마트 단말의 형태로 구현될 것이다.
1. EECS(Elasticity Energy Consumption Scheduling) 개요
현재 적용되고 있는 고정가격모형은 원가기준(Cost Based) 가격결정모형가격 조정을 통한 전력수요의 분산이라는 다분히 정책적인 목적과 매 시간 변하는 수 요에 대응하지 못하는 문제를 가지고 있다. 또한 앞 절에서 살펴본 두 모형은 우 리나라의 공공서비스적 전력시장의 특성을 제대로 반영하지 않은 완전경쟁시장 의 가격설정 메커니즘에 충실하거나, 과거의 데이터만을 반영함으로써 그 이후의 참여자 행동설정을 고려하지 않는 문제가 있다.
미래 스마트 전력시장은 다음과 같은 특징을 가진다.
첫째, 판매에 따른 이익의 극대화를 추구하는 일반 제품시장의 ‘정태적 가격 반응함수’를 적용하기에 적절하지 않은, 시간의 개념이 포함된 ‘동적 가격반응 함수’를 적극 고려해야 한다. 전력은 소비가 동시에 집중되는 현상을 지닌다.
이것은 소비자가 매장을 방문하거나 제품 정보를 비교하는데 소요되는 노력과
이것은 소비자가 매장을 방문하거나 제품 정보를 비교하는데 소요되는 노력과