[논문 리뷰] Optimal sizing of solar photovoltaic and lithium battery storage to reduce grid electricity reliance in buildings

Han Kun Ren, Malcolm McCulloch외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 06.

Smart Grid Energy Management인용 수 4

한 줄 요약

이 연구는 영국 옥스포드의 건물에서 전력망 전기 사용을 최소화하고 전기의 평균비용(LCOE)을 최적화하기 위해 태양광(PV) 및 리튬이온 배터리 저장 시스템의 최적 크기를 산정하기 위한 하이브리드 분석-반복 방법을 제안한다. 결과적으로 태양광 PV는 이미 경제적으로 타당하지만, 리튬 배터리 저장은 여전히 비싸다. 가격 하락에도 불구하고 시스템의 유연성과 비용 제약로 인해 전력망 의존도는 지속된다.

ABSTRACT

In alignment with the Paris Agreement, the city of Oxford in the UK aims to become carbon neutral by 2040. Renewable energy help achieve this target by reducing the reliance on carbon-intensive grid electricity. This research seeks to optimally size solar photovoltaic and lithium battery storage systems, reducing Oxford's grid electricity reliance in buildings. The analysis starts with modeling the electricity demand. The model uses Elexon electricity settlement profiles, and assembles them into the demand profile according to the quantity and types of buildings in Oxford. Then, solar generation is modeled using Pfenninger and Staffell's method. Solar photovoltaic and lithium storage systems are sized using a hybridized analytical and iterative method. First, the method calculates the solar system size search range, then iterates through the range. At each solar size, the method calculates and iterates through the storage system size search range. Within each iteration, the renewable system is simulated using demand and generation data with a simplified system set-up and the conventional operation strategy. The method outputs combinations of solar system capacity, storage system capacity, and grid electricity import. Each combination's levelized cost of electricity is calculated, and the lowest cost combination is the optimal sizing. Solar and storage system costs are projected from 2019 to 2100, and the optimal sizing is calculated for each year. The result shows that solar photovoltaic is economically competitive, but lithium storage cost is still too high. As solar and storage prices continue to drop, they will take up greater portions of the energy system. However, there will always be a need for the grid, as it provides flexibility and can meet demands that are too costly for solar and storage

연구 동기 및 목표

• 옥스포드 건물의 전력망 전기 사용을 줄여 도시의 2040 탄소중립 목표를 지원하기 위해.
• 도시 건물 에너지 시스템에 태양광 PV와 배터리 저장을 통합하는 데 있어 경제적 및 기술적 과제를 해결하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 전기의 평균비용(LCOE)을 최소화하는 태양광 PV와 배터리 저장 용량의 최적 조합을 규명하기 위해.
• 태양광 및 저장 비용 추세가 변화하는 조건에서 2019년부터 2100년까지 최적의 시스템 크기 조정을 예측하기 위해.
• 태양광 및 저장 시스템이 대규모로 도입되었을 때 장기적으로 전력망이 에너지 수요를 충족시키는 데 어떤 역할을 하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 옥스포드의 건물 유형과 수량별로 집계된 Elexon 정산 데이터를 사용하여 건물별 전기 수요 프로파일을 구축한다.
• Pfenninger와 Staffell의 방법을 활용하여 시간대별 일조량과 출력을 시뮬레이션함으로써 태양광 PV 발전을 모델링한다.
• 하이브리드 분석-반복 접근법을 적용: 먼저 태양광 용량의 탐색 범위를 정의한 후, 각 태양광 크기별로 배터리 용량의 범위를 반복적으로 탐색한다.
• 각 시스템 구성에 대해 단순화된 운영 규칙와 역사적 수요 및 발전 데이터를 사용하여 전력망 수입을 시뮬레이션한다.
• 각 구성에 대해 전기의 평균비용(LCOE)을 계산하여 최적의 조합을 식별한다.
• 2019년부터 2100년까지 태양광 및 배터리 비용을 예측하여 장기적인 경제성과 최적 크기 조정 추세를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 옥스포드 건물에서 전력망 전기 사용을 최소화하는 데 가장 적합한 태양광 PV와 리튬이온 배터리 저장 용량 조합은 무엇인가요?
• RQ2 시간이 지남에 따라 다양한 태양광 및 저장 시스템 크기에서 전기의 평균비용(LCOE)은 어떻게 변할까요?
• RQ3 태양광 PV와 배터리 저장이 도시 건물에서 광범위하게 배치되기 위해 경제적으로 타당해지는 시점은 언제인가요?
• RQ4 태양광 및 저장 시스템이 얼마나 전력망 전기 사용을 제거할 수 있으며, 장기적으로 전력망은 어떤 역할을 유지할까요?
• RQ5 태양광 및 배터리 기술의 비용 감소가 2100년까지 최적의 시스템 크기 조정에 어떤 영향을 미칠까요?

주요 결과

• 옥스포드 건물에서 태양광 PV 시스템은 이미 전력망 전기 사용을 줄이기 위해 경제적으로 경쟁 가능하다.
• 리튬이온 배터리 저장은 비록 가격 하락이 예상되지만 여전히 대규모로 경제적으로 경쟁 가능하지 않다.
• 태양광 및 저장 비용이 계속 감소함에 따라 이들의 에너지 믹스에서 차지하는 비중은 향후 크게 증가할 것으로 예상된다.
• 높은 태양광 및 저장 시스템 배치에도 불구하고, 전력망은 시스템의 유연성 제공 및 고비용 수요 피크를 충족시키는 데서 여전히 필요로 할 것이다.
• 태양광 및 저장 시스템의 최적 크기 조정은 시간이 지남에 따라 변화하며, 기술 가격 변화에 따라 가장 경제적인 구성이 변화한다.
• 하이브리드 분석-반복 방법은 2019년부터 2100년까지 매년 최저의 LCOE 구성 조합을 성공적으로 식별하여 동적인 비용 조건 하에서 장기 계획 수립을 가능하게 한다.