서 론
연구 배경 및 목적
연구 방법 및 범위
문헌조사
ESS 화재 사고 현황
ESS 연구 현황
ESS 운용 매커니즘
ESS 운용 체계
ESS 에너지 밸런스 모델
시뮬레이션 모델링
건물 모델
PV 및 ESS 모델
ESS실의 열 환경 분석
ESS실 온도 분포
배터리 충·방전에 따른 ESS실 온도 변화
실내·외 온도차 분포
에너지 요구량 분석
ESS 운용에 따른 에너지 요구량
잉여 전력
결 론
서 론
연구 배경 및 목적
발전기로부터 생산된 전력의 잉여전력을 저장하고 전력이 필요한 시점에 각 계통으로 공급하여 사용하는 ESS (Energy Storage System)는 전력 사용 효율을 향상시킬 뿐만 아니라 전력균형 유지, 피크전력 대응 등에 도움을 준다(Jo, 2016). 최근에는 다양한 신재생에너지와 연계되어, 스마트 그리드 달성을 위한 주요 핵심기술 중 하나로 주목받고 있다. 특히, 2020년 에너지이용 합리화 추진에 관한 규정에 따르면, 공공기관은 피크전력 저감 등을 위해 계약전력 1,000 kW 이상인 건축물에 계약전력 5% 이상 용량의 ESS를 설치하도록 고시되어 있으며 ESS에 대한 수요와 중요성은 지속적으로 증가하고 있다(MOTIE, 2020). ESS 설치 사업장 또한 단계적으로 증가하고 있는데 2020년 한국전기안전공사의 ESS 보급현황 조사에 따르면, ESS 사업장은 2013년 30개소로 시작하여 2019년 기준 1,622개소로, 대폭 확대된 것을 확인할 수 있다(Yoo, 2020).
그러나 ESS의 보급이 확산되면서 화재에 대한 피해도 속출하고 있다. 2017년 8월 전남 고창에 위치한 해상풍력 발전소에서 발생한 화재를 시작으로 2019년 10월 경남 김해에 위치한 태양광 발전소 화재까지 약 28건 이상의 화재 피해가 발생하였다. 이러한 ESS 화재의 재산피해 규모는 약 5천만원에서 100억원 이상의 피해 규모로 조사되었으며 인명피해까지 발생할 수 있는 대형 화재로 이어질 가능성이 존재한다.
이에, ESS의 안정적 운용을 위한 별도의 냉방장치를 설치하고 있으나 안정적인 수준으로 유지하기 위해 추가적인 냉방 에너지가 소요된다. 이는 곧, ESS 운용이 오히려 더 많은 양의 에너지를 소요하는 결과로 이어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 ESS실의 열 환경 특성에 대해 분석하였고 ESS 운용에 따른 추가 에너지 요구량에 대한 분석을 수행하였다.
연구 방법 및 범위
본 연구에서는 Office 건물의 ESS 설치에 따른 ESS실의 열 환경 특성 및 에너지 요구량에 대한 분석을 수행하였다. 대상 건물은 미국의 DOE (Department of Energy)에서 제공하는 Medium Office Prototype을 활용하였으며 EnergyPlus를 사용하여 시뮬레이션 하였다(DOE, 2019). 기상데이터는 IWEC2 (International Weather Files for Energy Calculations 2.0)의 대전 지역 기상데이터를 사용하였다(ASHRAE, 2017). 분석 대상으로 세 가지 케이스를(Only PV, PV+ESS, 그리고 PV+ESS (Cooling)) 선정하였다. Only PV는 PV만 있는 케이스, PV+ESS는 PV와 ESS가 있는 케이스, 그리고 PV+ESS (Cooling)은 PV와 냉방장치가 있는 ESS 케이스를 뜻한다. Figure 1은 본 연구의 간략한 프로세스를 나타낸다.
문헌조사
ESS 화재 사고 현황
ESS 화재 현황을 확인하기 위해 국내 화재 현황을 분석하였다. 다음 Table 1은 2017년 8월에서 2019년 10월까지의 ESS 화재사고 중 재산 피해규모가 10억 이상으로 집계된 ESS 화재사례 현황을 나타낸다.
Table 1.
List of ESS (Energy Storage System) fire accidents
이처럼 ESS 화재 피해는 지속적으로 발생하고 있으며 피해 규모도 상당한 수준이다. 일반적으로 ESS의 투자회수기간은 수년에서 수십년으로 알려져 있으나 Table 1에서 제시된 12개의 사업장 평균 운용기간은 18.7개월(즉, 약 1년 6개월)로 나타났다. 따라서 투자회수기간을 확보하고 ESS의 안정적 운용을 위해 ESS실의 특성 분석에 대한 연구가 필요하다.
ESS 연구 현황
ESS에 대한 수요와 중요성이 증가하면서 관련 연구도 꾸준히 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 ESS 관련 선행 연구를 진행하였다. 검토한 결과는 다음과 같다.
Park et al. (2018)은 ESS 화재 위험성 연구를 위해 한국 각지에서 발생한 ESS 화재 현황을 분석하였다. ESS 화재 원인 분석 결과, 환경적, 전기적, 열적 요인이 화재에 영향을 주는 것을 확인하였다. 화재는 여름철에 집중 발생하였으며, 열대야 현상이 발생하는 7~8월에만 4건의 화재가 발생하였다. 또한 10 MWh가 넘는 대용량 시스템에서 주로 발생하였으며, 에너지 밀도가 높고 열적으로 취약한 상태인 SOC (State of Charge) 100% 직후에 발생하였다. 협소한 공간 안에 밀집하게 설치된 배터리 랙 및 모듈이 열 폭주 연쇄반응에 의해 전소되는 것을 확인하였다.
Guo et al. (2018)은 에너지 저장용 리튬 이온 배터리의 화재 및 폭발 원인을 분석하기 위해 물리 화학적 폭발 매커니즘을 제시하였다. 분석 결과, 리튬 이온 배터리의 화재는 3단계 매커니즘 순서로 발생하는 것을 확인하였다(SEI, Solid Electrolyte Interface)(필름 분해로 인한 열 방출, 충전으로 인한 열 및 가스 방출, 그리고 단락에 의한 폭발).
Kim et al. (2019)은 태양광 연계형 ESS의 화재 원인에 대한 분석을 수행하였으며 전라북도에 위치한 실제 태양광 연계형 ESS 시스템을 이용하였다. 완충된 배터리는 대기상태에서 전류 변화에 따라 셀 전압 및 온도가 급상승하는 이상 현상을 보였고, 이로 인해 화재가 발생하였다. 이상현상 분석 결과, DC 지락으로 인해 배터리 셀에 대전류가 흘러 배터리가 소손된 사고임을 추정할 수 있었다.
Lee (2020)는 ESS의 설치효과와 화재원인분석 및 화재대응 방안에 관한 연구를 진행하였다. 분석 결과, ESS 2,988 kWh 설치 시 10년 누계 편익이 약 1억 4천만원 15년 누계 편익이 약 3억 9천만원으로 분석 되었다. 또한 ESS의 화재원인은 PCS 제조, 배터리, 설계·시공·설치상의 문제점, 그리고 운전·사용상의 전기적 및 환경적 요인 등의 복합적 원인으로 분석되었다.
이처럼 기존 연구에서는 ESS 화재 분석 및 발생 원인 파악에 대한 연구가 대부분이었다. 화재 원인중 하나인 ESS실의 온도 변화 특성에 대한 연구는 진행되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 ESS의 열 환경 특성에 대해 분석하였고 ESS실의 냉방장치 운용 유무에 따른 에너지 요구량을 분석하였다.
ESS 운용 매커니즘
ESS 운용 체계
본 시뮬레이션에 활용한 ESS의 운용 체계는 TrackMeterDemandStoreExcessOnSite로써, 실제 수요 지점의 에너지 요구량을 기준으로 운용된다. 다음 Figure 2는 ESS 운용에 따른 전력 흐름을 보여준다.
여기서, 은 전체 발전량의 합, 는 공급전력, 는 반환전력, 는 저장전력, 그리고 는 방전전력을 나타낸다.
전체 발전량이 건물 에너지 요구량을 초과할 경우, 발전량에서 요구량을 뺀 잉여전력은 ESS에 자동 저장된다. 이때, 잉여전력은 건물에서 수요하기 전에 ESS에 미리 저장되기 때문에 반환전력인 는 0이 된다. 는 건물 에너지 요구량에 의해 결정되며 인버터의 전력 변환 손실에 따라 상향조정되어 공급된다. 아래의 식 (1), (2)는 발전량과 요구량의 상관관계에 의한 충·방전량을 나타낸다.
ESS 에너지 밸런스 모델
본 연구에 활용한 ESS는 Simple Energy Storage System으로써 충·방전 효율에 따라 손실 및 공급전력이 간단하게 계산된다. 초기·최대 충전 상태를 설정하면 ESS운용 체계에 따라 충전량이 결정되며 이때, 최대 충전 상태는 ESS의 물리적 용량을 뜻한다.
본 시뮬레이션의 ESS는 두 가지 충전 경로가 존재하며 에너지 밸런스 모델을 기반으로 충전량이 계산된다. 아래의 식 (3), (4)는 충전 경로(Charging, Drawing)에 따른 충전량을 보여주며 Figure 3은 충전 경로별 다이어그램을 나타낸다.
여기서, 는 다음 시간의 충전상태, 는 기존 충전상태, 는 충전전력량, 는 반환전력량, 는 충전효율, 는 반환효율, 그리고 는 타임스텝의 차이를 나타낸다. ESS를 사용하지 않는 경우 잉여전력을 반환하거나 저장할 수 없으며 초기·최대 충전 상태는 충·방전 운용 여부를 결정하는데 사용된다.
또한 ESS의 열 손실은 충·방전에 효율에 의해 결정되며 이때, 복사 열 손실 비율에 의해 복사와 대류 성분으로 구분된다. 그러나 본 연구는 ESS 열 손실을 복사와 대류가 포함된 전체 열 전달 손실로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
시뮬레이션 모델링
건물 모델
시뮬레이션을 위한 대상 건물은 미국의 DOE (Department of Energy)에서 제공하는 Medium Office Prototype으로 모델링하였다. 대상 건물은 세 개 층으로 구성되고 바닥면적 1660 m2, 천정고 3 m, 그리고 WWR (Window to Wall Ratio)은 33%이다. 단열 성능의 경우 건축물의 에너지절약 설계기준의 대전 지역이 포함되어 있는 중부2지역의 단열 기준을 적용하였다. 층당 4개의 Perimeter Zone과 1개의 Core Zone으로 구성되며 각 존의 공조 시스템은 단일 덕트 변풍량 방식을 채택하고 있다. Figure 4는 대상 건물의 개념도를 보여주며 Table 2은 시뮬레이션에 요구되는 기본 설정 값을 나타낸다.
Table 2.
Input parameters used for simulation
PV 및 ESS 모델
본 연구에서 제안한 PV시스템과 ESS은 한화 큐셀에서 실제 공급하는 올인원 ESS를 기반으로 모델링하였다(Hanwha Q cells, 2019). 올인원 ESS의 용량은 274 kWh이며 100 kW급 PV시스템을 대상으로 운용한다. 이에, 본 연구에서는 대상 건물 옥상에 100 kW급 Rooftop PV시스템을 설치하였다. ESS의 경우 ESS실 발열에 대한 영향을 최소화하기 위해 북향으로 10 m 이격시켜 ESS실을 배치하였다(Figure 4 참조). 또한 ESS실의 환기는 고려하지 않았다. 제안된 ESS는 전력 요구량을 초과하는 잉여전력을 저장하고 발전이 없는 시점에 요구되는 전력(냉방, 난방, 조명, 그리고 전력 기기)을 공급하도록 설계하였다. ESS 운용의 경우 중간층의 전력만을 수용할 수 있도록 제한하였으며 Figure 4 에서 검정색 실선으로 표시된 중간층의 검사체적(Control Volume)만을 대상으로 분석하였다. Table 3는 대상 건물에 설치된 PV시스템과 ESS의 간략한 기본 사양을 나타낸다.
ESS실의 열 환경 분석
ESS실 온도 분포
ESS실의 열 환경 특성을 평가하기 위해 ESS실의 온도 분포를 분석하였다. 냉방장치가 없는 케이스를 W/O Cooling, 냉방장치가 설치된 케이스를 W/ Cooling로 지정하였으며 Figure 5는 각 케이스 별 연간 온도 분포를 나타낸다. 이때 Min, 25%, Mid, 75%, 그리고 Max는 각각 최소값, 제 1사분위 값, 중간값, 제 3사분위 값, 그리고 최대값을 나타낸다.
냉방장치 유무에 따른 ESS실의 온도 분석 결과, Min값 ~ Mid값의 차이는 미소하였지만 75%값과 Max값의 차이는 비교적 크게 나타났다. W/O Cooling 케이스의 75%값은 약 34°C, Max값은 약 110°C로 확인되었으며 냉방장치가 있는 W/ Cooling 케이스 대비 각각 약 33%, 79% 상승한 값을 보였다. 따라서 냉방장치가 없는 ESS는 배터리 운용을 위한 적정 온도 범위를 초과할 것으로 판단되며 더불어 화재 위험성에 크게 노출될 것으로 사료된다.
아래의 Figure 6는 냉방장치 유무에 따른 각 케이스의 월간 온도 분포를 보여준다. W/O Cooling의 2 ~ 11월의 ESS실 최고 온도는 작동 온도 범위를 초과하였다. 반면, 1월과 12월의 경우 ESS실 최고 온도는 약 40 ~ 41°C로 작동 온도 범위를 만족하였다(Table 3 참조). 이는, 극 동절기(1월, 12월)를 제외한 나머지 기간에서 ESS의 안정적 운용을 위한 냉방장치가 필요할 것으로 판단된다. W/ Cooling ESS실의 냉방설비는 연중 총 3,691시간 운영되었다. 이 때 ESS실의 최고 온도는 약 23°C로 나타났으며 전체 기간에서 안정적 운용이 가능할 것으로 사료된다.
배터리 충·방전에 따른 ESS실 온도 변화
배터리 충·방전에 따른 ESS실의 온도 변화를 확인하기 위해 동절기와 하절기를 구분하여 절기별 분석을 수행하였다. 대상 기간은 절기별 ESS실의 온도가 가장 높게 나타난 일주일(동절기: 1월 16일 ~ 22일, 하절기: 6월 7일 ~ 13일)을 선정하여 분석하였다. 아래의 Figure 7은 절기별 분석 결과를 나타낸다.
동절기와 하절기 모두 배터리 충·방전에 반응하여 ESS실의 온도가 상승하였다. 동절기의 경우 배터리 충·방전량이 약 2,500 ~ 10,000W의 범위에서 ESS실의 온도는 최대 약 50°C 까지 상승하였다. 하절기의 경우 배터리 충·방전량이 약 2,500 ~ 15,000W의 범위에서 ESS실의 온도는 최대 약 109°C 까지 상승하였다. 이는 과도한 충·방전량과 외기온도의 상승으로 인한 요인으로 판단된다. 특히, 배터리 충·방전량의 범위가 약 5,000 ~ 10,000W로 동일할 때, ESS실의 온도는 동절기와 하절기에 큰 차이(약 20°C)를 보였는데 이는, 하절기 외기온도의 상승이 주된 원인으로 판단된다.
실내·외 온도차 분포
배터리 충·방전량과 외기온도가 ESS실 온도에 미치는 영향을 평가하기 위해 단위 면적당 배터리 충·방전량에 따른 실·내외 온도차 분석을 수행하였다. 아래의 Figure 8은 냉방장치 유무에 따른 케이스 별 실·내외 온도차 분포 분석 결과이다.
분석 결과, W/O Cooling의 경우 방전량 대비 충전량에 따른 온도차가 상대적으로 높게 나타났다. 충전량이 최대인 경우 온도차는 최대 약 90°C 까지 상승하였고 방전량이 최대인 경우 온도차는 최대 약 55°C 까지 상승하였다. 이는, 배터리 방전 대비 충전하는 경우에 더 많은 냉방에너지가 필요할 것으로 판단된다. 반면, W/ Cooling의 경우 실·내외 온도차는 약 30°C 이하를 유지하였고 냉방장치로 인해 ESS의 안정적 운용이 가능할 것으로 사료된다.
에너지 요구량 분석
ESS 운용에 따른 에너지 요구량
열 환경 분석 결과를 통해 ESS의 안정적 운용을 위해서 냉방장치가 필수적으로 수반되어야함을 확인하였다. 본 절에서는 ESS 운용에 따른 에너지 요구량을 분석하였으며 세 가지 케이스(Only PV, PV+ESS, 그리고 PV+ESS (Cooling))를 분석 대상으로 선정하였다. 앞서, 모델링 세션에서 언급한 중간층의 에너지 요구량만을 만족하도록 시스템 운용을 제한하였다. 에너지 요구량 분석 결과는 Figure 9와 같으며 건물 에너지에 요구되는 구매 전력를 음의 단위로, Electric Load Center (PV, ESS)에서 생산된 공급 전력을 양의 단위로 표기하였다.
중간층의 연간 총 에너지 요구량은 약 57 MW로 확인되었다. Electric Load Center에서 생산된 공급 전력은 PV+ESS가 31.4 MW로 가장 높았으며 Only PV 대비 연간 약 19% 높았다. 한편, PV+ESS (Cooling)과의 차이는 연간 약 0.5 MW 차이를 보였는데 이는, ESS실을 안정적 수준으로 유지하기 위해 사용된 냉방에너지로 확인되었다.
구매 전력의 경우 Only PV가 31.5 MW로 가장 높았으며 ESS 운용 대비 더 많은 양의 전력을 구매해야하기 때문에 에너지 측면에서의 효율성은 가장 떨어질 것으로 판단된다. 에너지 효율 측면에서 PV+ESS가 가장 우수한 결과를 보였지만 냉방장치가 수반되지 않기 때문에 실제 시스템 구성은 불가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 에너지 효율성을 극대화 하면서 ESS의 안정적 운용이 가능한 PV+ESS (Cooling)이 실질적으로 가장 우수할 것으로 판단되며 실제 시스템 구성에 도움을 줄 것으로 사료된다.
잉여 전력
일반적으로 ESS를 운용하지 않는 경우, PV 발전량이 건물 에너지 요구량 보다 많으면 남는 잉여 전력은 손실된다. 따라서 본 절에서는 잉여 전력에 대한 분석을 수행하였으며 그 결과는 Figure 10과 같다.
분석 결과, PV만 설치된 경우 연간 손실 전력은 약 6.43 MW로, 이를 일간 평균 전력 사용량으로 단순 환산하였을 때 약 1.8 kW로 환산된다. 따라서 ESS의 활용을 통해 효율적 에너지 운용을 도모해야할 것으로 판단된다. 또한 약 6.43 MW의 손실 전력을 모두 ESS에 저장하였을 때 ESS의 연간 총 공급 전력은 약 5.90 MW로 나타났으며 이때 발생한 0.53 MW의 손실 전력은 ESS와 전력 변환 장치 효율에 의한 손실로 확인되었다.
결 론
본 연구에서는 배터리 운용에 따른 ESS실의 열 환경 및 에너지 영향을 평가하고자 하였다. 시뮬레이션을 기반으로 ESS 거동 특성을 분석하였으며 ESS와 냉방장치 유무에 따른 평가를 수행하였다. 결론은 다음과 같다.
(1)ESS실 온도 분포 분석 결과, 냉방장치 운용 없이 ESS만 가동한 경우(W/O Cooling) ESS실 내부 온도는 최대 약 110°C까지 상승하였다. 1월과 12월을 제외한 나머지 기간에서 배터리 작동 온도 범위를 모두 초과하였으며 필수적으로 냉방장치가 수반되어야 할 것으로 판단된다.
(2)배터리 충·방전에 따른 ESS실의 온도 변화를 동절기와 하절기로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 배터리 충·방전량이 약 5,000 ~ 10,000 W 범위에서 동절기와 하절기 ESS실 온도 차이는 약 20°C로 확인되었다. 이는, 하절기 외기온도의 상승이 주된 원인일 것으로 판단된다.
(3)실·내외 온도차 분석 결과, 방전량 대비 충전량에 따른 온도차가 상대적으로 높게 나타났다. 이는, 배터리 방전 대비 충전의 경우에 더 많은 냉방에너지가 필요할 것으로 판단된다.
(4)에너지 요구량 분석 결과, 기존 PV시스템에 ESS를 운용하는 것이 연간 건물 에너지 요구량 절감에 효과적임을 확인하였다. Only PV 대비 PV+ESS (Cooling)의 경우 연간 약 18%의 에너지 절감이 가능하였다.
본 연구 결과를 통해 추후 ESS 운용에 따른 건물 에너지 분석에 도움을 줄 것으로 사료된다. 또한 ESS 운용에 추가적으로 요구되는 냉방에너지 분석 결과를 토대로 시스템 전체의 경제성 분석에 도움을 줄 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 Medium Office 만을 대상으로 제한하였기 때문에 추후, 다양한 Prototype별 분석의 필요성이 제시된다. 또한 본 연구에서 모델링된 ESS는 냉방장치가 없는 Case의 경우, ESS실의 내부온도가 60°C이상으로 상승할지라도, 특별한 제어를 실시하지 않았다. 따라서 추후 온도 상승으로 인한 시스템 충·방전 동작 제어를 추가하여 실온 상승으로 인한 충·방전량 변화 분석에 대한 연구가 요구된다.
