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전력사용량이 매년 빠르게 증가하고 재생에너지 기반 전력공급환경으로 전환되면서 전통적인 공급관점방식의 수급관리는 어려움에 봉착하고 있다. 이에 수요관점에서의 해결책에 대한 관심이 증대되면서 피크수요 감축잠재력이 높은 냉난방수요의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 계량모형을 이용해 시간별 전력수요에서 냉난방전력수요를 분리추정하고 이를 토대로 냉난방수요자원이 최적으로 활용될 경우 전력공급비용경감에 얼마나 큰 영향을 미치는지 분석하였다. 분석결과 여름철과 겨울철의 피크 수요일에 냉난방수요의 비중은 약 19.6~ 33.6%이며 그 중 피크시간의 비중은 약 25.8%~37.7%에 달하는 것으로 분석되었다. 냉난방수요자원을 최적으로 활용하여 전력시스템을 운영할 경우 전체전력공급비용이 약 0.8%~2.5%가 경감되는 것으로 분석되었다. 냉난방수요자원의 비용경감효과는 발전비용보다는 피크수요 감축에 의한 용량비용에서 크게 나타났다. 또한 냉난방 수요자원의 가치는 수요반응시장에 대한 참여율이 하락하는 영향보다는 수요반응의 효율하락에 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
With the rapid increase in electricity consumption and the aggressive transition to a renewable energy-based power system, the traditional supply-oriented approach to supply-and-demand management is facing many challenges. As a result, demand- oriented solutions are drawing many attentions, and the importance of heating and cooling demand is increasing with its high potential for reducing peak demand. In this study, we used an econometrics model to estimate the hourly temperature-sensitive demand from aggregated electricity demand, and analyzed the impact of temperature-sensitive demand in reducing the cost of electricity supply when the temperature-sensitive demand resources are optimally utilized in the power system. Results show that the proportion of temperature-sensitive demand on peak demand days in summer and winter are estimated to be approximately 19.6% to 33.6% respectively, and the proportion of temperature-sensitive demand in peak hours on those days are estimated to be approximately 25.8% to 37.7% respectively. The total power supply cost is reduced by 0.8% to 2.5% when operating the power system by optimally utilizing the temperature-sensitive demand resources. The cost reduction effect of temperature-sensitive demand resources was greater in capacity costs rather than generation costs due to its capability of effective reduction of peak demand. Finally, it showed that the economic value of temperature-sensitive demand resources is more sensitive to operating efficiency of demand resources than to participation rates in demand response programs.
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Temperature-Sensitive Demand, Demand Resource, Virtual Power Plant, Smart Grid, Power Supply Cost
