[논문 리뷰] Optimal Storage and Solar Capacity of a Residential Household under Net Metering and Time-of-Use Pricing

K. Victor Sam Moses Babu, Pratyush Chakraborty외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 07. 11.

Smart Grid Energy Management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 시간별 요금제(ToU) 가격과 넷 메터링을 고려한 주거용 태양광(PV) 및 배터리 저장소 용량을 동시에 최적화하기 위한 분석 프레임워크를 제안한다. 미국 오스틴의 실제 데이터를 사용하여 최적의 저장소 용량(36.96 kWh)과 태양광 용량(최대 5 kWp)을 도출하였으며, 자본비용을 포함한 총비용 기준 25.56%의 절감 효과를 보이며, 최적의 태양광 투자 시에는 최대 41.7%의 절감 효과를 얻을 수 있다.

ABSTRACT

Incentive programs and ongoing reduction in costs are driving joint installation of solar PV panels and storage systems in residential households. There is a need for optimal investment decisions to reduce the electricity consumption costs of the households further. In this paper, we first develop analytical expression of storage investment decision and then of solar investment decision for a household which is under net metering billing mechanism with time of use pricing condition. Using real data of a residential household in Austin, TX, USA, we study how the investment decisions would provide benefit for a period of one year. Results show significant profit when using storage devices and solar panels optimally for the system. It is important to note that though our approach can help significantly to take investment decisions, the solution will still be sub-optimal for somebody who needs optimal investment jointly on both storage and solar systems.

연구 동기 및 목표

• 넷 메터링과 시간별 요금제(ToU) 가격 조건 하에서 주거용 가정의 최적의 배터리 저장소 용량을 결정하기 위해.
• 최적의 저장소와 함께 태양광(PV) 용량의 변화가 전기 요금 절감에 미치는 영향을 분석하기 위해.
• 실제 부하 및 일조량 데이터를 기반으로 태양광과 저장소의 공동 투자로 얻을 수 있는 비용 절감 효과를 평가하기 위해.
• 저장소와 태양광을 별도로 최적화할 경우의 열악한 결과를 규명하기 위해.

제안 방법

• 최적의 저장소 크기 결정을 위해 일일 피크 부하의 누적분포를 모델링하기 위해 커널 밀도 추정을 사용한다.
• 기대 에너지 흐름과 ToU 가격 격차를 바탕으로 최적의 저장소 용량 $B^0$에 대한 해석적 표현을 유도한다.
• 오스틴, 텍사스(2016년)의 월별 부하 및 일조량 데이터를 사용하여 태양광(PV) 용량을 다양한 수준(최대 5 kWp)으로 설정한 경우의 비용 절감 효과를 평가한다.
• 자본비용을 포함한 총 연간 비용을 계산하고, 저장소 및 태양광 투자 유무에 따라 절감 효과를 비교한다.
• 366일에 걸친 단계적 시뮬레이션을 통해 다양한 구성 조건에서의 월별 전기 요금을 계산한다.
• 기대 에너지 흐름과 가격 격차를 활용하여 저장소 및 태양광의 최적 투자 기준을 결정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 넷 메터링과 시간별 요금제(ToU) 가격 조건 하에서 주거용 가정의 최적의 배터리 저장소 용량은 얼마인가?
• RQ2 최적의 저장소와 함께 태양광(PV) 용량을 변화시킬 경우 비용 절감 효과는 어떻게 변화하는가?
• RQ3 자본비용을 포함한 태양광과 저장소의 공동 최적화를 통해 얻을 수 있는 총 비용 절감 효과는 얼마인가?
• RQ4 순차적 최적화(저장소 → 태양광 또는 반대)가 공동 최적화에 비해 비용 효율성 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ5 피크 부하 분포가 최적의 저장소 크기 결정에 미치는 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 최적의 배터리 저장소 용량은 일일 피크 부하 분포의 96.5번째 백분율에 해당하는 36.96 kWh로 결정된다.
• 최적의 저장소를 적용할 경우 연간 전기 요금이 25.56% 감소하여 자본비용 포함 총 절감액이 1,027.99달러에 달한다.
• 태양광(PV) 용량이 0.5 kW 증가할 때마다 추가로 134달러의 절감 효과를 얻으며, 5 kWp에서 총 절감액은 2,363.82달러에 이른다.
• 총 연간 비용은 태양광 및 저장소 없이 4,021.49달러에서 최적의 저장소와 30 kWp 태양광을 적용할 경우 1,657.67달러로 감소한다(다만 30 kWp는 일반적인 屋根 크기를 초과함).
• 태양광과 저장소를 공동으로 최적화할 경우 순차적 최적화보다 더 우수한 결과를 얻는다. 예를 들어 30 kWp 태양광일 경우 24.4 kWh 저장소로 비용을 1,612.78달러로 낮출 수 있으며, 이는 36.96 kWh 저장소일 때의 1,657.67달러보다 낮다.
• 태양광과 저장소를 동시에 최적화할 경우 이 방법론은 여전히 열악한 해법을 제공함을 보여주며, 향후 공동 최적화 모델의 개선 여지가 있음을 시사한다.