PV-배터리 마이크로그리드 예측 가치 평가

태양광(PV)-배터리 마이크로그리드에서 단기 예측은 에너지 저장 장치 운영에 필수적이지만, 단순히 통계적 정확도만으로는 그 가치를 온전히 평가하기 어렵습니다. 저장 상태, 전력망 활용, 출력 제한, 전력 부족 비용 등 다양한 요인이 결과에 영향을 미치기 때문입니다. 본 연구는 호주 앨리스 스프링스의 Desert Knowledge Precinct 마이크로그리드에서 수집된 16개월 데이터를 활용하여 확률론적 PV 예측의 실현 가능한 경제적 가치와 가치 포착 격차를 정량적으로 분석했습니다. 연구는 네 가지 경량 점 및 분위수 모델을 완벽한 예측 범위, 지속성 기준선, 고정 약정 활용 테스트, 독립형 스트레스 테스트를 포함하는 2단계 선형 운영 프레임워크에서 평가했습니다. 중앙 계통 연계 시나리오에서, 완벽한 예측은 지속성 예측 대비 운영 비용을 5,223 호주 달러(9.8%) 절감했습니다. k-최근접 이웃(kNN) Q 0.7 모델은 테스트된 모델 중 가장 높은 중앙 가치를 제공하며 1,124 호주 달러를 절감하고 완벽한 예측 가치의 21.5%를 포착했습니다. 150kW 수입 제한 및 20 AUD/kWh의 손실 부하 가치 조건에서는 kNN Q 0.7이 지속성 비용을 35.8% 절감하여 완벽한 예측 범위인 40.3%에 근접했습니다. 독립형 운영 시에는 Light Gradient Boosting Machine Q 0.1이 가장 견고한 낮은 분위수 예측을 제공하며 지속성 예측보다 약간 우수한 성능을 보였습니다. 결론적으로, 예측 기술이 경제적 가치로 전환되는 과정은 모델 종류, 분위수 선택, 저장 상태, 활용 가능 용량, 신뢰성 비용 등 다양한 조건에 따라 달라지며, 운영 결과 기반의 평가가 필수적임을 시사합니다.