수요 반응 불확실성을 고려한 마이크로그리드 최적 스케줄링

마이크로그리드(MG)에서 수요 반응(DR)은 전력 수급 불균형을 완화하지만, 재생에너지의 불확실성과 사용자 반응 행동의 불확실성으로 인해 실제 스케줄링 가치가 제한됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 시나리오 위험 스케줄링과 퍼지 기회 제약 롤링 보정을 결합한 주간/일중 협력 스케줄링 프레임워크를 제안합니다. 구체적으로, DR 규제 시 사용자의 습관적인 전력 소비 변화로 인한 심리적 비용을 정량화하기 위해 보유 효과(endowment effect) 기반 메커니즘을 모델링했습니다. 또한, 시간 척도에 따라 차별화된 불확실성 처리 전략을 채택했습니다. 장기적인 수급 불확실성 완화를 위한 위험 인식 주간 스케줄링에는 KDE-가우시안 코퓰라 기반 다중 시나리오 확률론적 최적화를, 단기 예측 편차를 효율적으로 보정하는 일중 스케줄링에는 퍼지 기회 제약 롤링 최적화를 사용했습니다. 수치 결과에 따르면, 제안된 보유 효과 기반 DR 모델은 보유 비용을 14,913.86 CNY에서 2,346.73 CNY로 크게 줄였고, DR 양을 3.33 MW로 제한하여 더 유연하고 행동적으로 타당한 반응 패턴을 보였습니다. KDE-가우시안 코퓰라 시나리오 생성기는 독립적인 KDE/MC 샘플링 대비 자기상관 RMSE, 교차상관 RMSE, 램프율 Wasserstein 거리를 각각 67.6%, 43.1%, 69.8% 감소시켰습니다. 또한, 제안된 하이브리드 프레임워크는 통합 다중 시나리오 모델 대비 온라인 계산 시간을 84.39% 단축하고, 통합 퍼지 모델 대비 일중 수익을 642.35 CNY 증가시키며 DR 감축량을 0.4841 MW 감소시켰습니다. 이러한 결과는 제안된 프레임워크가 수익, 위험 노출, 사용자 만족도 간의 균형을 개선하여 마이크로그리드의 효율적이고 안정적인 운영에 기여함을 시사합니다. 이는 불확실성이 높은 환경에서 DR의 실용적 가치를 높이는 데 중요한 학술적, 실용적 의의를 가집니다.