친환경 하이브리드형 분산전원
전기자동차 충전시스템 개발
전 세계적으로 자동차가 배출하는 오염물질을 저감하기 위해 내연기관차의 규제를 강화하고 있다. 유럽의 경우는 디젤게이트 이후 실제 도로상에서 배기가스를 측정하도록 검사 기준이 강화되었고, CO2 측정 방식도 WLTP(국제표준 배출가스 측정방식)으로 변경되어 더욱 규제가 강화될 전망이다. 이런 기조 속에 친환경 모빌리티의 필요성이 대두되고 많은 연구개발에 힘을 쏟은 결과, 전기자동차가 출현하였고 최근에는 상당한 기술개발 성과에 이르고 있다. 최근 제조사들의 혁신적인 연구개발을 통해 전기자동차의 원가에 큰 비중을 차지하는 배터리의 에너지 밀도를 높이고 생산비용을 낮추면서 전기자동차의 원가 경쟁력도 높아지고 있는 상황이다. 각국 정부는 전기자동차의 보급 확대와 시장을 주도하기 위해서 전기자동차 구입에 보조금을 지급하는 정책을 펼치고 있다. 최근 블룸 버그 NEF(New Energy Finance)가 발표한 보고서 ‘전기자동차 전망(Electric Vehicle Outlook 2020)’에 의하면 앞으로 2년 후 전기자동차 모델은 500개가 넘을 것이며, 2025년에는 8.5백만 대, 2030년에는 2천 6백만 대, 2040년에는 5천 4백만 대를 돌파할 것으로 예상하고 있다. 다시 말해, 전 세계 신규 승용차 판매 중 전기자동차 비중이 2040년에는 58%에 달할 것으로 전망했다. 이에 발맞춰 우리나라 정부도 전기자동차를 포함한 친환경 자동차의 보급을 확대하는 정책을 지속적으로 추진 중에 있다. 특히, 2020년 ‘제7차 비상경제회의’를 통해 발표한 ‘한국판 뉴딜 종합계획’의 10대 대표과제이자 그린뉴딜 8대 추진과제 중 하나로 선정하여, 친환경 모빌리티와 관련 인프라에 대해 집중적으로 지원할 예정이다.
하지만 친환경성이 강점인 전기자동차는 제조 및 가공공정, 수송, 재활용, 그리고 최종 폐기에 이르기까지 전 생애 과정 분석인 LCA(Life Cycle Assessment) 를 고려했을 때, 화석연료에 의해 생산된 전기로 전기 자동차를 충전하게 된다면 전기자동차의 친환경적인 장점은 줄어들 수밖에 없다. 또한, 전기자동차 증가로 인해 충전설비가 급속도로 증가하고 있는데, 이런 충전부하는 기존 전력계통에 미치는 전력품질 문제와 설비증설을 통해 용량의 확보가 필요해 전기자동차 보급 확대에 커다란 걸림돌로 작용하고 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여 한국에너지기술연구원 전력시스템연구팀은 2018년부터 에너지저장장치와 신재생에너지를 전기자동차 충전시스템에 결합한 ‘하이브리드형 분산전원 전기자동차 충전시스템’을 개발하여 신재생에너지를 통해 전기자동차를 충전할 때 필요한 전력을 공급하여 전기자동차의 친환경성 실현을 목표로 연구를 진행하고 있다. 이와 함께 전기자동차 충전시스템이 설치된 전력계통의 전력품질 안정성을 확보하고, 충전전력으로 신재생에너지 또는 에너지저장장치를 사용하여 기존 전력계통의 부담을 최소화할 수 있는 에너지자립 알고리즘이 적용된 운영기술을 개발하고 있다. 이는 수요자중심의 전기자동차 충전시스템을 지향하여 저압배전 계통 단위로 에너지 자가소비 효율을 높여, 커뮤니티 단위에서 발생되는 전력의 불안전성을 해소하고 에너지자립화를 통한 전력계통의 유연성을 확보하기 위함이다.
그림 1. 하이브리드형 분산전원 전기자동차 충전시스템 실증 플랫폼
그림 2. 딥러닝을 이용한 상태머신 기반의 전기자동차 충전시스템 운영 알고리즘
본 전기자동차 충전시스템은 복수의 전기자동차 충전기 및 신재생에너지, 에너지저장장치를 통합 운영하여, 전기자동차 충전시스템 하이브리드 운영기술을 통해 전압을 배전계통 허용기준인 정격전압의 ±6% 이내로 유지하고 전기자동차 충전부하 및 신재생에너지의 발전량 예측을 통해 에너지자립 기능을 수행한다. 전기자동차의 충전과 신재생에너지의 발전으로 전기자동차 충전시스템의 전압이 허용범위를 벗어날 수 있는데, 수학적 모델기반의 모델예측 제어기술 개발 및 적용을 통해 불규칙한 전기자동차 이용과 신재생에너지의 발전에도 안정적인 전압 유지를 가능하도록 했다. 또한, 신재생에너지를 전기자동차 충전에 활용하기 위해서는 단점으로 지적받는 간헐성을 극복해야 하는데, 딥러닝을 이용한 신재생에너지 발전량 예측과 에너지저장장치의 운영을 통해 단점을 보완하였고, 신재생에너지의 활용을 극대화하기 위한 에너지자립률 알고리즘을 개발했다. 대부분의 기존 전기자동차 충전시스템은 각 장치의 현재 상태를 표현하는 모니터링 기능에 국한되었지만, 본 연구를 통해 전기자동차 충전과 같은 비정형성 부하와 태양광 등 분산전원의 발전패턴에 따라 전기자동차 충전량 제어와 실시간 양방향 에너지저장장치 통합 제어기술을 개발하여 현재 실증을 통한 알고리즘 최적화를 수행하고 있다.
그림 3. 하이브리드형 분산전원 전기자동차 충전시스템 운영프로그램
특히, 본 연구팀이 개발한 알고리즘의 성능 및 안전성을 검증하기 위해서 신재생에너지와 부하를 모사할 수 있는 PHILS(Power Hardware-In-Loop System) 장치를 전기자동차 충전시스템 실증플랫폼에 연계하여, 비즈니스 공간 또는 주거 공간에 따른 부하패턴, 기상조건에 따른 신재생에너지의 발전패턴 등 다양한 조건에서 복합적인 시험을 수행하고 있으며, Track Record를 확보하고 있다. 그리고 전기자동차 충전시스템에 적용되는 에너지저장장치의 성능 및 안전성 문제를 해결하기 위해서 배터리뿐만 아니라 시스템 단위로 현장에서 성능을 평가할 수 있는 SAT(Site Acceptance Test) 시험평가기술과 에너지 저장장치의 화재 등 안전에 대한 평가기술 개발을 수행하고 있다.
향후 V2G(Vehicle To Grid)가 활성화된다면, 신재생에너지 연계형 하이브리드형 분산전원 전기자동차 충전시스템이 에너지 자가소비뿐만 아니라 전력 보조 서비스(Ancillary Service) 용도로도 활용이 가능할 것이다. 또한 커뮤니티 단위로 확대되어 복수의 전기자동차 충전시스템을 묶어 가상발전소로 활용하는 프로슈머 서비스 등장에도 기여할 것이다. 따라서 전기 자동차 충전시스템의 운영알고리즘 고도화, 전기자동차 충전기의 자동진단시스템, 전기자동차의 폐배터리를 연계한 전기자동차 충전시스템 전력제어용 재사용 기술, 외란 발생 시 시스템의 신뢰성 확보를 위해 저압계통간의 보호협조체계에 대한 선제적인 연구를 진행하여, 안정적인 친환경 전기자동차 보급과 충전 인프라 확충에 기여하고자 한다.
글/김대진 선임연구원
한국에너지기술연구원 전력시스템연구팀
서울과학기술대학교 기계설계자동화공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사 학위 취득 및 전기공학과에서 박사 학위 논문을 준비 중이다. 주요 연구 및 관심분야는 전기 자동차 충전시스템, Power Hardware-In-Loop Simulator 및 전력변환장치다.