선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 5) 태양광과 배터리의 ‘용량’ 결정: 코드, 결과, 투자회수기간 및 절감량 계산
지난 포스팅에 이어, 분산에너지시스템 설비의 ‘용량’을 경제성 기반으로 결정하는 문제를 설명한다. 이번에는 지난 포스팅의 내용에 대한 코드, 결과 예시, 그리고 투자회수기간과 전기/ 전기요금/ 탄소 절감량 계산 방법을 설명한다.
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선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 4) 태양광과 배터리의 ‘용량’ 결정: 목적함수 (‘현재가치’ 비용) 및 수식
지난 포스팅에서는 ‘주어진 용량의’ 배터리가 건물에 설치된 경우의 스케줄링을 설명했다. 그런데, 실제 상황에서는 배터리의 ‘용량’도 경제성을 고려해 결정해야 할 것이다. 그래서 이번 포스팅에서는 용량까지 결정하는 문제를 설명한다.
선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 3) 배터리의 충/방전 스케줄 결정: Python 코드 및 결과
이번 포스팅에서는, 건물 내 배터리 최적 스케줄 도출 문제를 선형계획법 (Linear Programming) 을 이용해서 풀어본다. Python에서 무료로 쓸 수 있는 cvxopt 패키지의 glpk 모듈로 문제를 풀 것이며, 문제를 코딩하는 방법을 상세히 설명한다.
선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 2) 배터리의 충/방전 스케줄 결정: 수식
이제 본격적으로, 분산형 에너지시스템 도입의 경제적 안 도출을 위한 수학적 최적화 문제 구성을 알아보기로 한다.