모형의 범위와 검증¶
gridFlex는 분산자원의 운전 제약과 제도 조건을 동시에 적용해 가능한 운전계획을 비교하는 정책 분석 모형. 분석의 핵심은 단일 숫자의 크기보다 어떤 입력과 제약을 바꿨을 때 어느 시점의 행동이 달라졌는지에 대한 설명.
입력에서 결과까지¶
입력 조건자원, 계통, 시계열
운전계획목표와 제약에 맞춘 배정
정책 결과지급, 배분, 실질 비용
혼합정수선형계획법(MILP)은 발전기의 기동 여부처럼 이산적인 선택과 시간별 출력처럼 연속적인 양을 함께 다루는 방식. 운전 가능 범위를 제약으로 표현하고 그 안에서 선택한 목표에 가장 부합하는 계획 탐색. 포함하지 않은 계통 보호, 전압 품질, 실제 운전자의 행동까지 검증한 것으로 해석하기 어려움.
결과 상태¶
| 상태 | 활용 범위 | 다음 확인 |
|---|---|---|
| 최적성 확인 | 입력과 모형 범위 내 목표값 비교 | 기준과 변경 기록의 제약 및 자료 일치 |
| 최적성 미확인 | 찾은 가능해의 조건부 검토 | 근소한 순위 차이, 시간 제한 및 누락 지표 |
| 실행 실패 또는 결과 미포함 | 오류 원인 및 누락 항목 진단 | 상충하는 운전 목표, 입력 단위, 기록 상태 |
| 성능 판정 보류 | 운전 결과와 별도로 인정 근거 확인 | 필수 측정값이나 시험 기록 보완 |
대표일의 가중치¶
대표일 A의 운전비가 10만원, B가 25만원이고 각각 8일과 2일을 대표하는 경우 10일 합계는 130만원, 하루 가중평균은 13만원. 단순한 두 날의 평균 17.5만원과 차이. 대표일의 시작·종료 저장량과 다음 날로 넘어가는 상태가 연속되는지는 별도 검토 사항. 연간 평가에서는 일수의 합과 해당 연도의 일치 여부 확인.
재현 가능한 비교¶
분석일과 시간대, 자원의 정격 및 초기·종료 상태, 동일한 시계열과 자료 출처, 목표와 주요 제약, 기준 기록 및 실행 상태를 함께 보존. 표에서 유리한 결과가 나와도 같은 요구량과 이행 품질을 달성한 조건인지 확인한 뒤 정책 결론 도출.