에너지저장시스템(ESS)과 지능형 에너지관리시스템(EMS) 이슈와 동향
지능형 ESS와 EMS가 필수적으로 요구되고 있다. 이를 충족하기 위해서는, 첫째, 통합시스템 과 마찬가지로 하위시스템이나 독립적 시스템에서의 ESS와 EMS는 해당 그리드의 구성, 용량 및 관리규모에 따른 시스템 효율화, 시스템 설계에서 운영 및 폐기까지의 전수명주기동안 시스템의 최적화 구현이 핵심이다. 더욱이 ESS와 EMS 운영주체의 수익극대화를 위한 예측분석, 머신러닝, 빅데이터처리, 그리드 엣지의 컴퓨팅 실행, 실시간 이벤트처리나 상황 대응처리를 위한 자동 혹은 자율적 지능화는 필수적이다. 둘째, ESS와 EMS는 구성 그리드상에서 미사용에너지를 균형있게 배분 및 공급하고 수요계약자의 보상을 최적화하고, 자원과 네트워크시스템의 운영비용 절감 및 최 적판단을 위해서도 지능화를 필요로 한다. 셋째, 에너지수요자의 요금할인, 가상발전 수익, 투자공 제, 발전 유탈리티 및 그리드인프라등에 대한 인센티브와 경제가치의 변화속에서 수익성 최대화와 가치실현을 위한 대안의 선택이나 의사결정의 지능화도 역시 필수적이다. 요약하면 에너지를 생산, 판매, 분배하는 방식과 이에대한 이해관계자 모두를 만족시키기 위해 AI가 유용한 도구로 작동할수있다는 전제하에서, AI기반의 에너지 서비스시스템, 플랫폼, 네트 워크, 유틸리티 및 장치와 해당 알고리즘 개발이 매우 시급하고 중요하다고 본다. 특히 RE에 대한 분산형 마이크로 그리드 엣지에서 엣지컴퓨팅, 빅데이터처리 및 분석, IoT 기술기반의 ESS와 EMS의 최적결합, 에너지 생산, 분배, 공급과 혼합 포트폴리오 구상의 실시간 의사결정 과정에서 기계 혹은 심층학습 기반의 통합지능 공급 및 보안구현을 위한 구체적 방안 도출 등은 매우 중요한 과제이다. 본 보고서는 산업정책 및 사업추진상 나타나는 ESS산업의 위기대응 및 성장전략과 정책관련 정보, 지능형 ESS와 EMS 관련 연구 및 기술개발 이슈 및 시장동향을 조사, 분석, 공유하고자 한다.