KR101602895B1 - 전력 피크 관리가 가능한 분산 ess 기반의 수요반응 서비스 시스템 - Google Patents

전력 피크 관리가 가능한 분산 ess 기반의 수요반응 서비스 시스템 Download PDF

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Abstract

전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템이 개시된다. 본 발명의 분산 ESS 기반 수요반응 서비스 시스템은 각각의 수용가들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고 그룹화된 각 수용가들에 수요 반응 정보를 기초로 수요 반응 서비스를 제공하는 수요 반응 관리 서버, 수요 반응 정보에 따라 그룹화된 각 수용가의 소비 전력량을 관리하며 그룹화된 각 수용가 별로 ESS의 방전 시간대별 방전량이 제어되도록 제어 정보를 제공하는 마스터 EMG, 및 제어 정보에 따라 각각의 수용가에 구비된 ESS의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정하고 방전량 정보에 따라 각 ESS의 시간대별 방전량을 조절하는 슬레이브 EMG를 포함하는바, 수요 반응 서비스를 최적화시키고 각 수용가의 ESS를 효과적으로 운영할 수 있는 효과가 있다.

Description

전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템{DISTRIBUTED ESS BASED DEMAND RESPONSE MANAGEMENT SYSTEM FOR MANAGEMENT OF PEAK-POWER}
본 발명은 수용가들의 신재생 에너지와 중소규모의 ESS를 수요 반응 자원으로 이용하면서도 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이루도록 구체적인 비지니스 모델을 제시함으로써, 수요 반응 서비스를 최적화시키고 각 수용가의 ESS를 효과적으로 운영할 수 있는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템에 관한 것이다.
산업 발전에 따른 전력 수요가 해마다 증가함에 따라 그리고 지속적인 전자 기기의 증가에 따라 수용가에서 사용되는 전력량은 기하급수적으로 증가하고 있다. 그러나 전력 생산 설비를 증가시키는 것은 현실적으로 상당한 한계가 있다. 이에 따라, 국가적 차원에서는 에너지 정책의 일환으로 개별 주택, 공동 주택, 사무 공간, 소규모 공장시설 등 수용가의 공간에 신재생 에너지와 에너지 저장 시스템(ESS: Energy Storage System) 등의 설치를 장려 및 지원하는 정책을 지속적으로 추진하고 있다.
이에, 공개특허공보 제10-2014-0080715호(2014.07.01. 공개)는 신재생 저장에너지를 활용한 피크 전력 절감 시스템 및 그 방법을 제안하였다. 제안된 기술은 신재생 에너지, 신재생 에너지를 저장하는 배터리 등을 관리하는 에너지 관리모듈 및 예측되는 피크 전력 발생에 따라 에너지 관리모듈에 의해 관리되는 배터리의 전원 및 전력회사에서 공급하는 전력에 대한 스위칭을 제어하는 장치를 포함함으로써, 전력회사에서 공급하는 전력을 차단함과 동시에 배터리의 전원으로 부하 사용량 전량을 대체하거나 전력회사에서 공급하는 전력을 줄이면서 부족한 부분을 배터리 전원으로 대체하도록 함으로써, 신재생 에너지와 배터리의 전력 상태에 따른 사용 전력 분담이 효율적으로 이루어지도록 할 수 있었다.
하지만, 종래의 피크 전력 절감 기술은 피크 전력을 극적으로 절감할 수 없어 피크전력 절감 효율이 낮았으며, 신재생 에너지와 ESS는 단순히 전력을 발전시키거나 전력을 저장 및 방전시키는 용도로만 사용되었기 때문에 수용가별 다양한 전력 사용량에 따른 차별적 대책이 없었다.
이에, 신재생 에너지 및 ESS과 연계하여 수용가 수요관리를 위한 구체적인 비즈니스 모델과 수요 반응을 통한 최적의 운영 방안이 요구되고 있는 실정이다. 이를 위해서는 수용가별로 분산 설치된 신재생 에너지 및 ESS를 효과적으로 결합하고, 각 수용가의 소비 전력량 정보를 반영하여 각 수용가의 신재생 에너지 및 ESS를 안정적인 수요 반응 자원으로 활용할 수 있는 구체적인 비지니스 모델이 필요하지만 아직까지는 전무한 상황이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2014-0080715호(2014.07.01. 공개)
따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 수용가들의 신재생 에너지와 중소용량 ESS를 수요 반응 자원으로 이용하면서도 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이루도록 구체적인 비지니스 모델을 제시함으로써, 수요 반응 서비스를 최적화시키고 각 수용가의 ESS를 효과적으로 운영할 수 있는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템은 각각의 수용가들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고 그룹화된 각 수용가들에 수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스를 제공하는 수요 반응 관리 서버, 수요 반응 정보에 따라 그룹화된 각 수용가의 소비 전력량을 관리하며 그룹화된 각 수용가 별로 ESS의 방전량이 제어되도록 제어 정보를 제공하는 마스터 EMG(Energy Management Gateway), 및 제어 정보에 따라 각각의 수용가에 구비된 ESS의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정하고 설정된 방전량 정보에 따라 각 ESS의 방전 시간대별 방전량을 각각 조절 및 제어하는 슬레이브 EMG를 포함한다.
상기에서 설명한 본 발명의 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템에 의하면 수용가들의 신재생 에너지와 중소규모의 ESS를 수요 반응 자원으로 이용하면서도 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이루도록 구체적인 비지니스 모델을 제시함으로써, 수요 반응 서비스를 최적화시키고 각 수용가의 ESS를 효과적으로 운영할 수 있는 효과가 있다.
특히, 중소규모의 ESS를 그룹화하고 각 ESS의 전력 사용량 변동 정보 즉, 수용가별 수요 패턴 정보에 따라 각 수용가의 피크전력 사용 시간대별로 ESS 방전 시간과 방전 용량을 조절 및 제어함으로써, 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이룰 수 있다.
아울러, 비교적 확대보급이 용이한 중소규모 EES와 그에 따른 운영 인프라를 기반으로 수요관리 사업자를 통한 수요 반응 서비스로 확대할 수 있으며, 분산 설치된 ESS를 그룹화하여 높은 수준의 안정성과 피크 분산 효과를 이룰 수 있다.
또한, 대용량 ESS의 설치 및 운영에 따른 다양한 문제점들을 배제하고, 중소규모 EES와 그에 따른 운영 인프라를 기반으로 수요반응 서비스 시스템을 구축 및 확대시킬 수 있으므로 저비용 고효율의 수요 반응 서비스 시스템을 이룰 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 수용가들을 그룹별로 수요 반응 자원화하여 관리하는 수요 반응 관리 유형을 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 수용가들을 그룹별로 수요 반응 자원화하여 관리하는 다른 수요 반응 관리 유형을 나타낸 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 도 1 내지 도 3에 도시된 슬레이브 EMG의 동작 순서를 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 도 1 내지 도 3에 도시된 각 수용가의 그룹화 상태로 수요 반응 서비스 제공 전후 결과를 각각 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 1에 도시된 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템은 수요 반응 서비스를 제공하는 수요 반응 관리서버(400), 적어도 하나의 마스터 EMG(300), 복수의 슬레이브 EMG(112)를 포함한다.
수요 반응 관리서버(400)는 각각의 수용가(110,120,130,140)들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140)들에 수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스를 제공한다. 이를 위해, 수요 반응 관리서버(400)는 계량기로부터 수집된 소비전력정보를 관리하는 AMI(Advmanced Metering Infrastructure) 서버(410), 수요반응 서비스를 제공하는 DRMS(Demand Response Management System) 서버(420), 그리고 적어도 하나의 마스터 EMG(300)를 통해 수집된 각 수용가별 신재생 에너지 및 ESS 정보를 관리하는 EMG(Energy Management Gateway) 서버(430)를 구비한다.
마스터 EMG(300)는 수요 반응 정보에 따라 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140)의 소비 전력량을 관리하며 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140) 별로 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 방전 시간대별 방전량이 제어되도록 제어 정보를 생성 및 제공한다.
슬레이브 EMG(112)는 제어 정보에 따라 각각의 수용가(110,120,130,140)에 구비된 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정하고 설정된 방전 시간대별 방전량 정보에 따라 각 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 방전 시간대별 방전량을 각각 조절 및 제어한다.
분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템은 전기 계약 조건에 따라 적어도 하나의 고압 계량기(200)와 복수의 저압 계량기(111,121,131,141)를 포함한다. 한편, 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템은 고압 계량기(200)가 없이 복수의 저압 계량기(111,121,131,141)를 그룹화한 다른 적어도 하나의 저압 계량기를 포함하기도 한다.
전기 계약 조건에 따른 고압 계량기(200) 또는 복수의 저압 계량기를 그룹화한 다른 적어도 하나의 저압 계량기는 그룹화된 수용가 전체의 전력 소비량을 실시간 측정하여 전력 소비정보를 생성하고, 전력 소비정보를 마스터 EMG(300)를 통해 수요 반응 관리서버(400) 및 AMI(410)로 전송함으로써 AMI(410)에서 관리되도록 한다.
저압 계량기(111,121,131,141)는 각각의 수용가(110,120,130,140)에 구비되어 각 수용가별 전력 사용량을 실시간 계량하여 각 수용가에 비치된 슬레이브 EMG(112,122,132,142)로 제공하며, 각 슬레이브 EMG(112)는 소속되어 있는 마스터 EMG(300)로 전송한다.
각각의 수용가(110,120,130,140)에는 신재생 에너지 발전모듈이 더 구비될 수 있으며, 주전력 공급 라인을 통해서도 분배된 주전력을 공급받는다. 여기서, 신재생 에너지 발전모듈은 예를 들어 신재생 에너지원 중 태양 에너지를 이용하여 전력을 발전시키는 태양광 발전(PV; photovoltaic power generation)일 수도 있다.
각각의 수용가(110,120,130,140)는 개별 주택, 다세대 주택, 빌딩, 사무 공간, 소규모 공장시설 등이 될 수 있으며, 빌딩이나 아파트 등과 같이 전력 사용량이 높거나 수용가가 밀집 배치된 경우에는 안정적인 전력 공급이 가능하도록 중소규모 ESS들이 집중 배치될 수 있다. 예를 들어, 건물 내 각 층의 에너지소비가 서로 다른 경우, 에너지소비가 많은 층에는 에너지소비가 적은 층보다 중소규모 ESS를 더 배치할 수 있다.
또한, 각각의 수용가(110,120,130,140)는 네트워크를 구축할 수 있다. 여기서, 네트워크가 가정(home)일 경우, 전력소비 기기인 복수의 가전, 통신 네트워크 등을 포함하여 구축한 홈 네트워크일 수 있다. 이러한 각각의 수용가(110,120,130,140)는 수요 반응 관리 서버(400)에서 제공하는 수요 반응 서비스에 참여하기 위해서 적어도 하나의 그룹에 속하도록 그룹화되며, 그룹에 속한 각각의 수용가는 자체 구비된 각 저압 계량기(111,121,131,141)를 통해 계량하여 계량 정보를 생성한다. 그리고, 생성된 계량 정보를 각각의 슬레이브 EMG(112,122,132,142)를 통해 마스터 EMG(300)로 전송하며, 이는 AMI(410)와 공유되어 AMI(410)를 통해 관리된다. 여기서, 각 저압 계량기(111,121,131,141)에서 계량되는 계량 정보는 해당 수용가의 소비전력 정보를 포함한다.
수요 반응 관리 서버(400)는 수요 반응 서비스에 참여하는 각 수용가(110,120,130,140)들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하여 구분한다. 그리고, 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140)들에 따른 수요 반응 정보를 설정하여 설정된 수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스를 제공한다. 여기서, 수요 반응 정보는 각 그룹별 전력사용 감축 요청량, 실적 수요감축량, 감축 참여율, 실질적인 감축 참여율 등을 포함한다.
수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스는 수용가의 전력 사용의 감소를 유도하기 위한 방법으로써, 인센티브의 지불이나 시간대별 전기 요금의 변화에 반응하여 수용가가 통상적인 소비 패턴에서 벗어나 수용가의 전기 소비의 소비 패턴을 변화시키기 위한 서비스이다. 이에, 수요 반응 관리 서버(400)는 설정된 수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스를 각 그룹의 마스터 EMG(300)로 각각 제공하며, 각 그룹의 고압 계량기(200) 또는 복수의 저압 계량기를 그룹화한 적어도 어느 한 저압 계량기로부터 수신되는 각 그룹별 소비전력 정보를 실시간 모니터링 및 저장한다. 그리고, 수요 반응 관리 서버(400)는 각 그룹의 고압 계량기(200)나 복수의 저압 계량기를 그룹화한 적어도 한 저압 계량기로부터 수신 및 업데이트 되는 그룹별 소비전력 정보, 각 그룹별 감축용량 정보 및 각 그룹의 시간대별 방전량에 따라 수요 반응 정보를 재설정 및 업데이트 하여 각 그룹의 마스터 EMG(300)로 추가 제공할 수도 있다.
마스터 EMG(300)는 각각의 그룹별로 구성될 수 있다. 이러한 마스터 EMG(300)는 수요 반응 관리 서버(400)로부터 수요 반응 정보를 제공받아 수요 반응 정보에 따라 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140)의 소비 전력량을 관리하고 모니터링한다. 이를 위해, 마스터 EMG(300)는 수요 반응 정보에 따라 각 수용가(110,120,130,140) 별로 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 방전 시간대별 방전량이 제어되도록 제어 정보를 생성 및 제공하게 된다. 여기서, 마스터 EMG(300)의 제어 정보는 수요 반응 정보에 따라 각각 설정되는 각 수용가(110,120,130,140)의 피크 시간대별 기준 조건 비율을 포함하며, 전력 거래소의 지시나 블랙 아웃 타임에 따른 소비전력 절감 명령 정보 등이 더 포함될 수 있다.
고압 계량기(200)는 각각의 그룹별로 구성될 수 있다. 이러한 고압 계량기(200)는 그룹화된 각 수용가(110,120,130,140)의 전체 소비 전력량을 실시간 계량하여 그룹별 계량 정보를 생성한 후, 마스터 EMG(300)와 공유하면서 수요 반응 관리 서버(400) 및 AMI(140)로 제공한다.
슬레이브 EMG(112)는 마스터 EMG(300)로부터의 제어 정보에 따라 각 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정한다. 그리고, 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보에 따라 각 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 피크전력 사용 시간대 및 방전 시간대별 방전량을 각각 조절 및 제어한다.
구체적으로, 슬레이브 EMG(112)는 저압 계량기(111,121,131,141)를 통해 각각 계량된 전력 사용량에 따라 자체적으로 피크전력 사용 시간대를 먼저 설정하고 피크전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율과 소비 전력량 비율을 각각 계산한다. 그리고, 피크 구간의 시간 비율과 소비 전력량 비율 및 소비 전력량 기준 조건 비율에 따라 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별로 방전 비율을 각각 설정하여 설정된 방전 비율에 따라 해당 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 방전량을 각각 조절 및 제어한다. 이러한, 슬레이브 EMG(112)의 소비 전력량 비율과 피크 전력량 비율의 설정 방식과 시간대별로 방전 비율을 각각 설정하여 방전량을 각각 조절 및 제어 방식 등은 이 후에 추가된 순서도 등을 참조하여 좀 더 구체적으로 설명하기로 한다.
각각의 수용가(110,120,130,140)에는 저압 계량기(111,121,131,141)가 각각 구비되며, 각각의 저압 계량기(111,121,131,141)는 각 수용가별 전력 사용량을 실시간 계량한다. 그리고, 계량된 정보들을 비치된 각각의 슬레이브 EMG(112,122,132,142)로 제공하며, 각 슬레이브 EMG(112,122,132,142)는 소속되어 있는 마스터 EMG(300)로 전송한다.
도 2는 도 1에 도시된 수용가들을 그룹별로 수요 반응 자원화하여 관리하는 수요 반응 관리 유형을 나타낸 도면이다. 그리고, 도 3은 도 1에 도시된 수용가들을 그룹별로 수요 반응 자원화하여 관리하는 다른 수요 반응 관리 유형을 나타낸 도면이다.
먼저, 도 2를 참조하면, 각각의 수용가(110,120,130,140)는 개별 주택이나 다세대 주택. 사무실, 소규모 공장시설 등이 조합된 될 수 있으며, 이러한 각각의 수용가(110,120,130,140)들은 수요 반응 서비스에 참여하기 위해 다양한 조합으로 그룹화되어 그룹별로 네트워크를 구축할 수 있다.
그룹에 속한 각각의 수용가는 자체 구비된 각 저압 계량기(111,121,131,141)를 통해 계량하여 해당 수용가의 계량된 정보 즉, 소비전력 정보를 생성하고, 계량된 소비전력 정보들을 비치된 각각의 슬레이브 EMG(112,122,132,142)로 제공하며, 각 슬레이브 EMG(112,122,132,142)는 소속되어 있는 마스터 EMG(300)로 전송한다.
각 수용가의 ESS(113,123,133,143)는 신재생 에너지 발전모듈(PV1 내지 PV4)과 주전력 공급라인 중 적어도 하나의 전력 공급부로부터 각 배터리(113c,123c,133c,143c)를 충전하여 전기 에너지를 저장하고, 각 배터리(113c,123c,133c,143c)를 방전시켜 저장된 에너지를 자신이 설치된 해당 수용가로 공급하는 설비로, 전력 변환장치(PCS; Power Conditioning System)(113a,123a,133a,143a), 배터리(113c,123c,133c,143c) 및 BMS(Battery Management System)(113b,123b,133b,143b)를 포함한다.
반면, 도 3을 참조하면, 각각의 수용가(110,120,130,140)는 다세대 주택, 빌딩, 아파트 등이 될 수 있으며, 빌딩이나 아파트 등과 같이 전력 사용량이 높거나 수용가가 밀집 배치된 경우에는 안정적인 전력공급이 가능하도록 중소규모 ESS(113,123,133,143)들이 집중 배치될 수 있다. 예를 들어, 건물 내 각 층의 에너지 소비가 서로 다른 경우, 에너지소비가 많은 층에는 에너지소비가 적은 층보다 중소규모 ESS(113,123,133,143)를 더 배치할 수 있다.
다세대 주택, 빌딩, 아파트 등으로 그룹화된 수용가(110,120,130,140)는 자체 구비된 각각의 저압 계량기(111,121,131,141)를 통해 계량하여 해당 수용가의 소비전력 정보를 생성한다. 그리고, 계량된 소비전력 정보들을 비치된 각각의 슬레이브 EMG(112,122,132,142)로 제공하며, 각 슬레이브 EMG(112,122,132,142)는 소속되어 있는 마스터 EMG(300)를 통해 AMI(410)로 전송한다. 이때, 각 수용가의 ESS(113,123,133,143)는 신재생 에너지 발전모듈(PV1 내지 PV4)과 주전력 공급라인 중 적어도 하나의 전력 공급부로부터 각 배터리(113c,123c,133c,143c)를 충전하여 전기 에너지를 저장하고, 각 배터리(113c,123c,133c,143c)를 방전시켜 저장된 에너지를 자신이 설치된 해당 수용가로 공급하게 된다.
도 4a 및 도 4b는 도 1 내지 도 3에 도시된 슬레이브 EMG의 동작 순서를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4a에 이어 도 4b를 참조하면, 슬레이브 EMG(112)는 수요 반응 서비스에 참여하는지 또는 수요 반응 서비스를 제공받는지 여부를 먼저 확인한 후, 수요 반응 서비스 제공기간 또는 수요 반응 발령 구간을 확인하여 해당 ESS(113,123,133,143)에 포함된 배터리(113c,123c,133c,143c) 용량을 확인한다.
슬레이브 EMG(112)는 피크전력 사용 시간대를 설정 또는 확인하기 위해 전력 소비 시간대별로 평균 소비 전력량을 추출하여 마스터 EMG(300)와 공유하기도 한다.
이어, 슬레이브 EMG(112)는 마스터 EMG(300)로부터 제공되는 마스터 EMG(300)로부터의 제어 정보에 따라 각 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정한다.
구체적으로, 슬레이브 EMG(112)는 저압 계량기(111,121,131,141)를 통해 각각 계량된 평균 소비 전력량에 따라 자체적으로 피크전력 사용 시간대를 먼저 설정한다. 이때, 피크전력 사용 시간대는 수요 반응 서비스 제공기간 또는 수요 반응 발령 구간에서 평균 소비 전력량보다 더 높은 전력 사용량을 갖는 시간대가 2회 이상인지 여부를 판단하여, 평균 소비 전력량보다 더 높은 전력 사용량을 갖는 시간대가 2회 이상인 시간대를 피크 구간으로 결정하며, 나머지 구간을 비피크 구간으로 결정할 수 있다.
이렇게 피크 전력 사용 시간대와 비피크 시간대가 설명되면, 슬레이브 EMG(112)는 하기의 수학식 1을 이용해 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율을 계산 및 설정한다.
Figure 112015068560410-pat00001
여기서, α는 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율(%)이다.
이어, 슬레이브 EMG(112)는 하기의 수학식 2를 이용해 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 소비 전력량 비율을 계산 및 설정한다.
Figure 112015068560410-pat00002
여기서, β는 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 소비 전력량 비율(%)이다.
이렇게, 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율(α)과 소비 전력량 비율(β)이 각각 계산 및 설정되면, 피크 구간의 시간 비율(α)과 소비 전력량 비율(β) 및 기준 조건 비율에 따라 각각 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별로 방전 비율을 각각 설정한다.
즉, 도 4b에 도시된 바와 같이, 피크 구간의 소비 전력량 비율(β)이 소비 전력량 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 더 큰지 여부를 판단하여, 피크 구간의 소비 전력량 비율(β)이 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 더 크면 해당 수용가의 피크시간대 방전 비율은 배터리 용량의 50%로 설정한다.
반면, 피크 구간의 소비 전력량 비율(β)이 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 작으면, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작은지 여부를 더 판단한다.
그리고, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작으면 피크 시간대 방전 비율은 배터리 용량(100%)에서 25%를 뺀 75%로 설정한다.
하지만, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작지 않으면, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위인지 여부를 더 판단한다.
판단 결과, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위이면, 피크 시간대 방전 비율은 피크 구간의 소비 전력량 비율(β)과 배터리 용량(100%)에서 25%를 뺀 75% 비율 중 더 큰 비율로 설정한다.
하지만, 피크 구간의 시간 비율(α)이 피크 시간대의 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위가 아니면, 피크 시간대 방전 비율은 피크 구간의 소비 전력량 비율(β)과 피크 구간의 시간 비율(α) 중 더 큰 비율로 설정한다.
이렇게, 슬레이브 EMG(112)는 상기에서 상술한 방식으로 각각 설정되는 시간대별로 방전 비율에 따라 해당 ESS(ESS_1 내지 ESS_n)의 방전량을 각각 조절 및 제어함으로써, 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 시간대의 방전량이 분산되도록 할 수 있다.
도 5는 도 1 내지 도 3에 도시된 각 수용가의 그룹화 상태로 수요 반응 서비스 제공 전후 결과를 각각 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 그룹화된 수용가(110,120,130,140)별 전체 소비 전력량 추이에서 피크 시간대인 9시 전후의 전력사용량이 다른 시간대의 사용량보다 현저히 높은 형태로 나타나고 있다. 이러한 전력사용 패턴을 보이는 수용가(110,120,130,140) 그룹의 각 수용가(110,120,130,140)별 전력 사용량을 분석하여 수용가(110,120,130,140)별 수요반응 시간과 용량을 산정하고 수요 반응 서비스를 수행한 결과 우측과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 전력 피크를 형성하는 피크 구간대에 집중적으로 해당 ESS의 전력은 반전시키고, 나머지 ESS의 방전량을 설정된 비율로 각각 제한함으로써, 그룹별로 전체 소비패턴을 일정한 수준으로 관리할 수 있음을 의미한다.
이상에서 상술한 바와 같이, 본 발명의 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템에 의하면 수용가들의 신재생 에너지와 중소규모의 ESS를 수요 반응 자원으로 이용하면서도 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이루도록 구체적인 비지니스 모델을 제시함으로써, 수요 반응 서비스를 최적화시키고 각 수용가의 ESS를 효과적으로 운영할 수 있다.
특히, 중소규모의 ESS를 그룹화하고 각 ESS의 전력 사용량 변동 정보 즉, 수용가별 수요 패턴 정보에 따라 각 수용가의 피크전력 사용 시간대별로 ESS 방전 시간과 방전 용량을 조절 및 제어함으로써, 각각의 수용가 및 그룹화된 수용가별로 전력 피크 분산 효과를 이룰 수 있다.
아울러, 비교적 확대보급이 용이한 중소규모 EES와 그에 따른 운영 인프라를 기반으로 수요관리 사업자를 통한 수요 반응 서비스로 확대할 수 있으며, 분산 설치된 ESS를 그룹화하여 높은 수준의 안정성과 피크 분산 효과를 이룰 수 있다.
또한, 대용량 ESS의 설치 및 운영에 따른 다양한 문제점들을 배제하고, 중소규모 EES와 그에 따른 운영 인프라를 기반으로 수요반응 서비스 시스템을 구축 및 확대시킬 수 있으므로 저비용 고효율의 수요 반응 서비스 시스템을 이룰 수 있게 된다.
상기에서는 본 발명의 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (8)

  1. 각각의 수용가들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하고 상기 그룹화된 각 수용가들에 수요 반응 정보를 기초로 하는 수요 반응 서비스를 제공하는 수요 반응 관리 서버;
    상기 수요 반응 정보에 따라 상기 그룹화된 각 수용가의 소비 전력량을 관리하고 모니터링하며 상기 그룹화된 각 수용가 별로 ESS의 방전 시간대별 방전량이 제어되도록 제어 정보를 생성 및 제공하는 마스터 EMG; 및
    상기 제어 정보에 따라 상기 각각의 수용가에 구비된 ESS의 피크전력 사용 시간대를 포함한 방전 시간대별 방전량 정보를 각각 설정하고 설정된 방전 시간대별 방전량 정보에 따라 각 ESS의 방전 시간대별 방전량을 각각 조절 및 제어하는 슬레이브 EMG를 포함하며,
    상기 슬레이브 EMG는
    피크 전력을 사용하는 피크 구간을 설정 또는 확인하기 위해 전력 소비 시간대별로 평균 소비 전력량을 추출한 후, 평균 소비 전력량에 따라 자체적으로 피크 구간과 상기 피크 구간을 제외한 나머지의 비피크 구간을 설정하고,
    하기의 수학식 1을 이용해 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율을 계산 및 설정하며,
    [수학식 1]
    Figure 112015124508011-pat00011

    (여기서, α는 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율(%))
    [수학식 2]
    Figure 112015124508011-pat00012

    (여기서, β는 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 소비 전력량 비율(%))
    상기 수학식 2를 이용해 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 소비 전력량 비율을 계산 및 설정하여 상기 피크 구간의 시간 비율과 소비 전력량 비율 및 소비 전력량 기준 조건 비율에 따라 피크전력 사용 구간을 포함한 방전 시간대별로 방전 비율을 각각 설정하며,
    상기 설정된 방전 비율에 따라 상기 각 ESS의 방전량을 각각 조절 및 제어하는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹화된 각 수용가의 전체 소비 전력량을 실시간 계량하여 그룹별 계량 정보를 생성하고 그룹별 계량 정보를 상기 마스터 EMG를 통해 상기 수요 반응 관리 서버로 공급하는 적어도 하나의 고압 계량기, 및
    상기 각각의 수용가에 구비되어 각 수용가별 전력 사용량을 계량하여 상기 슬레이브 EMG를 통해 상기 고압 계량기로 제공하는 각 수용가별 저압 계량기를 더 포함하는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 수요 반응 관리 서버는
    수요 반응 서비스에 참여하는 상기 각각의 수용가들을 적어도 하나의 그룹으로 그룹화하여 구분하며, 상기 그룹화된 그룹별 전력사용 감축 요청량, 실적 수요감축량, 감축 참여율, 실질감축 참여율 중 적어도 하나를 포함한 수요 반응 정보를 설정하여 상기 마스터 EMG로 각각 제공하고,
    상기 마스터 EMG로부터 수신되는 각 그룹별 소비전력 정보, 각 그룹별 감축용량 정보 및 각 그룹의 시간대별 방전량 중 적어도 하나를 포함한 그룹별 계량 정보를 실시간 모니터링 및 저장하여 상기 수요 반응 정보를 재설정 및 업데이트 하여 상기 마스터 EMG로 추가 제공하는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 마스터 EMG는
    상기 수요 반응 관리 서버로부터 제공되는 상기의 수요 반응 정보에 포함된 각 그룹별 소비전력 정보, 각 그룹별 감축용량 정보 및 각 그룹의 시간대별 방전량 중 적어도 하나의 정보에 따라 상기 각 수용가 별로 시간대별 ESS의 방전량이 제어되도록 제어 정보를 생성 및 제공하며,
    상기 마스터 EMG의 제어 정보는 수요 반응 정보에 따라 각각 설정되는 상기 각 수용가의 피크 시간대별 기준 조건 비율을 포함하여 전력 거래소의 전력 절감 지시 및 블랙 아웃 타임에 따른 소비전력 절감 명령 정보가 더 포함된 것을 특징으로 하는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 슬레이브 EMG는
    저압 계량기를 통해 각각 계량된 전력 사용량에 따라 자체적으로 피크 전력을 사용하는 피크 구간을 설정하고,
    상기 피크 전력을 사용하는 피크 구간의 시간 비율과 상기 소비 전력량 비율을 각각 계산 및 설정한 후,
    상기 피크 구간의 소비 전력량 비율이 소비 전력량 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 더 큰지 여부를 판단하여, 상기 피크 구간의 소비 전력량 비율이 상기 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 더 크면 해당 수용가의 피크시간대 방전 비율은 배터리 용량의 50%로 설정하며,
    상기 피크 구간의 소비 전력량 비율이 상기 기준 조건 비율로 설정된 50% 보다 작으면 상기 피크 구간의 시간 비율이 피크 시간대의 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작은지 여부를 더 판단하고,
    상기 피크 구간의 시간 비율이 상기 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작으면 피크 시간대 방전 비율은 배터리 용량(100%)에서 25%를 뺀 75%로 설정하며,
    상기 피크 구간의 시간 비율이 상기 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 보다 작지 않으면, 상기 피크 구간의 시간 비율이 피크 시간대의 또 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위인지 여부를 더 판단하고,
    상기 피크 구간의 시간 비율이 또 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위이면, 피크 시간대 방전 비율은 피크 구간의 상기 소비 전력량 비율과 배터리 용량에서 25%를 뺀 75% 비율 중 더 큰 비율로 설정하며,
    상기 피크 구간의 시간 비율이 상기 또 다른 기준 조건 비율로 설정된 25% 이상 내지 50% 미만의 범위가 아니면 상기 피크 시간대 방전 비율은 상기 피크 구간의 소비 전력량 비율과 상기 피크 구간의 시간 비율 중 더 큰 비율로 설정하여,
    상기 각 ESS의 방전량을 각각 조절 및 제어하는 전력 피크 관리가 가능한 분산 ESS 기반의 수요반응 서비스 시스템.
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