KR102055179B1 - 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명에서는 기존의 신재생 에너지의 발전량이 날씨, 바람의 세기에 따라 생산되는 전력이 달라져서 전력 계통의 전력품질 예측과 관리가 어려운 문제점과,고장발생시, 현장의 기기쪽으로 직접 찾아 가서 고장유무를 체크하고 수리해야 하므로, 작업시간이 오래 걸리는 문제점과, 신재생에너지의 하루 생산량이 얼마인지를 시각적으로 확인해 볼 수 있는 장치 보급이 어려워, 신재생에너지에 관한 일반인들의 흥미와 관심이 낮은 문제점을 개선하고자, ESS(Energy Storage System)부(100), FEP부(200), HMI 모니터링 서버부(300), 근거리무선통신모듈(400), WiFi통신모듈(500), PMU(Power Management Unit)부(600)가 구성됨으로서, 슬림하게 형성되어, 태양광 발전원의 입출력단자 일측과 탈부착식으로 1:1로 손쉽게 설치할 수 있어, 설치성과 호환성이 우수하고, PMU부의 제어하에 ESS(Energy Storage System)를 도입하여 발전량이 일정하지 않는 태양광 발전 설비의 전력을 충전하고 방전할 수 있어, 태양광 발전 설비의 관리효율을 기존에 비해 2배~4배 향상시켜, 전력 계통의 전력품질을 90% 예측할 수 있으며, 다양한 장애가 발생하더라도 고장진단분석알고리즘엔진부를 통해 지능적으로 대처할 수 있어, 80%의 에너지 절감효과뿐 아니라 기기의 수명연장 및 유지보수비용을 추가 절감시킬 수 있고, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시킬 수 있어, 기존보다 데이터 측정과 연산속도를 80% 향상시킬 수 있으며, 계측센서부의 계측과, 시리얼통신부의 시리얼통신으로 이루어진 데이터통신 이중화환경으로 구성됨으로서, 통신 장애시 1년 이상 데이터를 자체 저장할 수 있고, 무엇보다, 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시킬 수 있어, 신재생에너지 발전에 관한 일반인들의 흥미와 관심을 기존에 비해 80% 향상시킬 수 있는 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
Description
본 발명에서는 PMU부의 제어하에 ESS(Energy Storage System)를 도입하여 발전량이 일정하지 않는 태양광 발전 설비의 전력을 충전하고 방전할 수 있고, 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시킬 수 있는 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치에 관한 것이다.
현재 풍력, 태양광 등 신재생 에너지의 발전량은 인위적인 조절이 불가능하므로 일정한 전력이 생산되지 않고, 날씨, 바람의 세기에 따라 생산되는 전력이 달라져서 전력 계통의 전력품질 예측과 관리가 어려운 문제점이 있었다.
그리고, 고장발생시, 현장의 기기쪽으로 직접 찾아 가서 고장유무를 체크하고 수리해야 하므로, 작업시간이 오래 걸리는 문제점이 있었다.
또한, 신재생에너지의 하루 생산량이 얼마인지를 시각적으로 확인해 볼 수 있는 장치 보급이 어려워, 신재생에너지에 관한 일반인들의 흥미와 관심이 낮은 문제점이 있었다.
상기의 문제점을 해결하기 위해 본 발명에서는 슬림하게 형성되어, 태양광 발전원의 입출력단자 일측과 탈부착식으로 1:1로 손쉽게 설치할 수 있고, PMU부의 제어하에 ESS(Energy Storage System)를 도입하여 발전량이 일정하지 않는 태양광 발전 설비의 전력을 충전하고 방전할 수 있으며, 다양한 장애가 발생하더라도 고장진단분석알고리즘엔진부를 통해 지능적으로 대처할 수 있고, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시킬 수 있으며, 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시킬 수 있는 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치는
사각박스 형상으로 형성되고, 태양광 발전원과 연결되어, 태양전지판에서 태양광을 모으고 발전을 하여 생성된 전기에너지를 저장시키는 ESS(Energy Storage System)부(100)와,
HMI 모니터링 서버부와 PMU부 사이의 통신 인터페이스를 형성시키는 FEP부(200)와,
PMU부에서 전달받은 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시키는 HMI 모니터링 서버부(300)와,
근거리에 위치한 스마트디바이스쪽으로 근거리무선통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 근거리무선통신모듈(400)과,
원거리에 위치한 원격관리서버쪽으로 WiFi통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 WiFi통신모듈(500)과,
근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버와 연결되어, 스마트 디바이스 및 원격관리서버로부터 제어명령신호를 수신받아, ESS부의 구동을 제어하면서, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시키도록 제어시키는 PMU(Power Management Unit)부(600)로 구성됨으로서 달성된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는
첫째, 슬림하게 형성되어, 태양광 발전원의 입출력단자 일측과 탈부착식으로 1:1로 손쉽게 설치할 수 있어, 설치성과 호환성이 우수하다.
둘째, PMU부의 제어하에 ESS(Energy Storage System)를 도입하여 발전량이 일정하지 않는 태양광 발전 설비의 전력을 충전하고 방전할 수 있어, 태양광 발전 설비의 관리효율을 기존에 비해 2배~4배 향상시켜, 전력 계통의 전력품질을 90% 예측할 수 있다.
셋째, 다양한 장애가 발생하더라도 고장진단분석알고리즘엔진부를 통해 지능적으로 대처할 수 있어, 80%의 에너지 절감효과뿐 아니라 기기의 수명연장 및 유지보수비용을 추가 절감시킬 수 있다.
넷째, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시킬 수 있어, 기존보다 데이터 측정과 연산속도를 80% 향상시킬 수 있다.
다섯째, 계측센서부의 계측과, 시리얼통신부의 시리얼통신으로 이루어진 데이터통신 이중화환경으로 구성됨으로서, 통신 장애시 1년 이상 데이터를 자체 저장할 수 있다.
여섯째, 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시킬 수 있어, 신재생에너지 발전에 관한 일반인들의 흥미와 관심을 기존에 비해 80% 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치(1)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 ESS(Energy Storage System)부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 5는 본 발명에 따른 근거리무선통신모듈의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 6은 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 7은 본 발명에 따른 고장진단분석알고리즘엔진부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 8은 본 발명에 따른 빌딩내 부하기기 센싱용 임베디드형 스마트 IOT장치의 구체적인 동작과정을 도시한 일실시예도.
도 2는 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 4는 본 발명에 따른 ESS(Energy Storage System)부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 5는 본 발명에 따른 근거리무선통신모듈의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 6은 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 7은 본 발명에 따른 고장진단분석알고리즘엔진부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 8은 본 발명에 따른 빌딩내 부하기기 센싱용 임베디드형 스마트 IOT장치의 구체적인 동작과정을 도시한 일실시예도.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 도면을 첨부하여 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치(1)의 구성요소를 도시한 블럭도에 관한 것이고, 도 2는 본 발명에 따른 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도에 관한 것으로, 이는 ESS(Energy Storage System)부(100), FEP부(200), HMI 모니터링 서버부(300), 근거리무선통신모듈(400), WiFi통신모듈(500), PMU(Power Management Unit)부(600)로 구성된다.
먼저, 본 발명에 따른 ESS(Energy Storage System)부(100)에 관해 설명한다.
상기 ESS(Energy Storage System)부(100)는 사각박스 형상으로 형성되고, 태양광 발전원과 연결되어, 태양전지판에서 태양광을 모으고 발전을 하여 생성된 전기에너지를 저장시키는 역할을 한다.
이는 도 4에 도시한 바와 같이, DC/DC 변환부(110), 충전모듈(120), 충전배터리모듈(130), LCD 제어부(140), EMS(Enterprise Management System)부(150), BMS(Backup Management System)부(160)로 구성된다.
첫째, 본 발명에 따른 DC/DC 변환부(110)에 관해 설명한다.
상기 DC/DC 변환부(110)는 유입되는 전원을 DC_DC 변환한 후 PWM 방식으로 제어하여 충전배터리모듈에 전원을 공급하는 역할을 한다.
이는 DC 전압 변환부가 포함되어 구성된다.
상기 DC 전압 변환부는 유입되는 전원을 충전배터리의 충전용량에 맞게 프로그램 설정하고, DC_DC 변환시킨 후 PWM 방식으로 제어하여 충전배터리에 전원을 공급시키는 역할을 한다.
이는 5.5V, 680mA, 전력효율이 70%로서, 외장 저항에 ±1%의 전류검출 저항을 사용해도 출력전류의 분산을 ±5% 이하로 할 수 있는 DC-DC 컨버터(NJM2360)IC로 구성된다.
둘째, 본 발명에 따른 충전모듈(120)에 관해 설명한다.
상기 충전모듈(120)은 내부 충전배터리모듈의 입력전압, 입력전류, 출력전류, 출력전압을 읽어들여 검출 및 연산처리한 후, 충전배터리모듈을 충전시키는 역할을 한다.
셋째, 본 발명에 따른 충전배터리모듈(130)에 관해 설명한다.
상기 충전배터리모듈(130)은 캐비넷형상에 복수개의 충전배터리가 셀 구조로 이루어지고, 각 충전배터리의 (+)연결잭에 입력전압 검출단자와 입력전류 검출단자가 연결되고, 각 충전배터리의 (-)연결잭에 출력전압 검출단자와 출력전류 검출단자가 연결되어, 충전장치를 통해 충전되는 역할을 한다.
이는 리튬 폴리머 또는 리튬이온 배터리로 구성된다.
이는 충전배터리부, 입력전압 검출단자, 입력전류 검출단자, 출력전압 검출단자, 출력전류 검출단자, 충전배터리부 접속용 컨넥터로 구성된다.
넷째, 본 발명에 따른 LCD 제어부(140)에 관해 설명한다.
상기 LCD 제어부(140)는 현재 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량을 LCD 화면상에 표출시키는 역할을 한다.
이는 LCD 제어IC, 충전배터리 표시부로 구성된다.
다섯째, 본 발명에 따른 EMS(Enterprise Management System)부(150)에 관해 설명한다.
상기 EMS(Enterprise Management System)부(150)는 하나의 플랫폼상에서 DC/DC 변환부, 충전모듈, 충전배터리모듈, LCD 표시부와 연결되어, 각 기기의 전반적인 동작을 제어시키면서, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 PMU부로 전달시키도록 제어하는 역할을 한다.
여섯째, 본 발명에 따른 BMS(Backup Management System)부(160)에 관해 설명한다.
상기 BMS(Backup Management System)부(160)는 이기종 백업알고리즘엔진을 통하여 수행되는 백업의 진행상황 및 성공여부에 관한 통합 모니터링기능을 수행하는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 FEP부(200)에 관해 설명한다.
상기 FEP부(200)는 HMI 모니터링 서버부와 PMU부 사이의 통신 인터페이스를 형성시키는 역할을 한다.
이는 도 2에 도시한 바와 같이, 입력되는 데이터를 컴퓨터의 프로세서가 처리하기 전에 미리 처리하여 프로세서가 처리하는 시간을 줄여주는 통신 인터페이스로 구성된다.
이로 인해, HMI 모니터링 서버부가 처리하는 과부하를 경감시켜준다.
다음으로, 본 발명에 따른 HMI 모니터링 서버부(300)에 관해 설명한다.
상기 HMI 모니터링 서버부(300)는 PMU부에서 전달받은 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시키는 역할을 한다.
이는 PMU부에서 전달받은 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장시키는 데이터저장부가 형성되고, PMU시각화부, 발전원시각화부, ESS시각화부, ESS 스케줄UI부로 구성된다.
본 발명에 따른 HMI 모니터링서버부를 통한 시각화는 일예로, 다음과 같이 이루어진다.
태양광 발전원의 인버터는 입력전압/전류, 출력 전압/전류, 발전량 통계, 인버터 알람코드로 이루어지고, 태양광패널(PV)은 태양광 패널 어레이 전압/전류, 발전 불량 태양광 패널로 이루어지며, PMU부의 입력 전압/전류, 출력 전압/전류, PMU부의 알람코드, PMU부의 동작 이력, BMS의 배터리 모듈별 전압 및 전압 차이, 충방전 전류량, 이력 데이터, ESS부의 충방전 스케줄 데이터, 동작 이력, 알람 코드가 포함되어 이루어진다.
다음으로, 본 발명에 따른 근거리무선통신모듈(400)에 관해 설명한다.
상기 근거리무선통신모듈(400)은 근거리에 위치한 스마트디바이스쪽으로 근거리무선통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 역할을 한다.
이는 도 5에 도시한 바와 같이, 블루투스 통신부(410)와 지그비통신부(420) 중 어느 하나가 선택되어 구성된다.
상기 블루투스 통신부(410)는 10미터 이내의 초단거리에서 저전력무선연결하여, 정보를 교환시키는 역할을 한다.
이는 ISM(Industrial Scientific and Medical) 주파수 대역인 2400~2483.5MHz를 사용한다. 이 중 위아래 주파수를 쓰는 다른 시스템들의 간섭을 막기 위해 2400MHz 이후 2MHz, 2483.5MHz 이전 3.5MHz까지의 범위를 제외한 2402~2480MHz, 총 79개 채널을 쓴다.
그리고, 시스템간 전파 간섭을 해소하기 위해, 주파수 호핑(Frequency Hopping) 방식으로 구성된다.
주파수 호핑은 많은 수의 채널을 특정 패턴에 따라 빠르게 이동하며 패킷(데이터)을 조금씩 전송하는 기법으로, 본 발명에 서는 79개 채널을 1초당 1600번 호핑하도록 구성된다.
상기 지그비통신부(420)는 2.4GHz의 주파수 대역을 이용하여 근거리(10m~75m)에 위치한 스마트 디바이스쪽으로 250kbps의 데이터 전송률을 제공하는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 WiFi통신모듈(500)에 관해 설명한다.
상기 WiFi통신모듈(500)은 원거리에 위치한 원격관리서버쪽으로 WiFi통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 역할을 한다.
이는 무선기술을 접목한 것으로, 고성능 무선통신을 가능하게 하는 무선랜 기술로 구성된다.
상기 무선랜은 네트워크 구축시 유선을 사용하지 않고 전파나 빛 등을 이용하여 네트워크를 구축하는 방식으로서, 2.4GHz의 주파수 대역을 사용한다.
다음으로, 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부(600)에 관해 설명한다.
상기 PMU(Power Management Unit)부(600)는 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버와 연결되어, 스마트 디바이스 및 원격관리서버로부터 제어명령신호를 수신받아, ESS부의 구동을 제어하면서, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시키도록 제어시키는 역할을 한다.
이는 도 3 및 도 6에 도시한 바와 같이, 계측센서부(610), 시리얼통신부(620), 데이터베이스부(630), 데이터동기화부(640), ESS 피크제어부(650), 충방전 스케줄링부(660)로 구성된다.
첫째, 본 발명에 따른 계측센서부(610)에 관해 설명한다.
상기 계측센서부(610)는 태양광 발전원 및 ESS부 일측에 위치되어, AC/DC 전압, 전류, 온도, 주파수, 충방전 상태를 센싱시키는 역할을 한다.
이는 16bit 분해능을 갖는 센서를 통한 고정밀의 발전 데이터 및 환경 데이터(경사일사량, 모듈온도, 외기온도, 수평일사량 등) 측정하도록 구성된다.
상기 계측센서부는 아날로그 센서로 이루어진다.
여기서, 아날로그센서는 온도센서, 자이로센서, 부하전류센서가 포함되어 구성된다.
상기 부하전류센서는 부하기기에 부하를 걸었을 때 흐르는 전류를 센싱하는 역할을 한다.
이는 변류기(變流器)형 전류센서, 홀 소자형 전류센서 중 어느 하나가 선택되어 구성된다.
둘째, 본 발명에 따른 시리얼통신부(620)에 관해 설명한다.
상기 시리얼통신부(620)는 RS-495를 통해 태양광 설비(인버터, PV), ESS설비(PCS, EMS, BMS)의 AC/DC 전압, 전류, 온도, 주파수, 충방전 상태에 관한 데이터를 수집한 후, HMI 모니터링 서버부로 전송시키는 역할을 한다.
이는 계측센서부의 고장이나 데이터 수집 케이블의 통신 장애가 발생하였을 경우에 대비하기 위해 설치된 것으로서, 이중화된 통신선로를 구축한다.
셋째, 본 발명에 따른 데이터베이스부(630)에 관해 설명한다.
상기 데이터베이스부(630)는 계측센서부를 통해 계측된 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 DB화시켜 저장시키는 역할을 한다.
이는 1년간 계측데이터를 저장하도록 타이머설정되어 구성된다.
넷째, 본 발명에 따른 데이터동기화부(640)에 관해 설명한다.
상기 데이터동기화부(640)는 데이터베이스부에 저장된 데이터 DB와 HMI 모니터링 서버에 저장된 데이터 DB를 동기화시키는 역할을 한다.
다섯째, 본 발명에 따른 ESS 피크제어부(650)에 관해 설명한다.
상기 ESS 피크제어부(650)는 ESS부의 운전효율을 최적화시킨 피크점을 중심으로, ESS부를 제어시키는 역할을 한다.
여섯째, 본 발명에 따른 충방전 스케줄링부(660)에 관해 설명한다.
상기 충방전 스케줄링부(660)는 ESS부의 충전배터리모듈의 충방전 스케줄을 미리 설정한 후, 설정된 스케줄에 따라 충전배터리모듈을 충방전시키는 역할을 한다.
또한, 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부(600)는 고장진단분석알고리즘엔진부(670)가 포함되어 구성된다.
상기 고장진단분석알고리즘엔진부(670)는 입력된 센싱데이터를 기준으로, 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단을 연산시키고, 정상 운전 데이터와 비교분석한 후, 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부를 분석시키고, 고장진단데이터를 외부로 전송시키도록 제어하는 역할을 한다.
이는 도 7에 도시한 바와 같이, 센싱데이터수집부(671), 고장진단분석제어부(672), 고장진단데이터전송부(673)로 구성된다.
상기 센싱데이터수집부(671)는 1차적으로 로부터 정상상태의 센싱데이터를 주기적으로 수집한 후 기준 데이터를 생성시키는 역할을 한다.
상기 고장진단분석제어부(672)는 센싱데이터수집부에서 생성된 기준데이터를 바탕으로 미리 학습되어 설계된 시스템 고장 진단용 뉴럴 네트워크(Neural Network)와 퍼지 알고리즘(Fuzzy Algorithm)을 통해, 현재 입력된 센싱데이터를 기준으로, 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단을 연산시키고, 정상 운전 데이터와 비교분석한 후, 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부를 분석시키는 역할을 한다.
이는 AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈로 구성된다.
상기 AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈은 현재 입력된 센싱데이터가 정상 동작시와는 다른 양상을 나타낼 경우에, 다변수 데이터 분석을 통해 현재 부하기기의 고장진단여부를 분석시키는 역할을 한다.
즉, 센싱데이터수집부에서 생성된 기준데이터를 바탕으로 미리 학습된 AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈은 입력 데이터의 차수 보다 적은 뉴런으로 구성되는 바틀넥 레이어(bottleneck layer)의 도입으로 인해 다음과 같은 특성을 갖게 된다.
m-차원의 입력 데이터들간에 존재하는 상관관계는 j-차원의 데이터로 축약되고, 이 과정에서 입력 데이터들간의 상관관계와 관련된 정보들이 입력 레이어(input layer)와 맵핑 레이어(mapping layer) 간, 및 맵핑 레이어(mapping layer)와 바틀넥 레이어(bottleneck layer)간의 신경망 결합강도에 분산저장되게 된다.
이로 인해 학습시 사용된 기준데이터와 다른 입력(현재 입력된 부하기기의 센싱데이터)이 AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈에 입력된다 할지라도, AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈은 고장이 없을 경우의 센서값을 출력하게 된다.
따라서, AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈의 출력과 센서입력에 대한 잔차는 0이 아닌 값을 갖고, 이 잔차의 검사를 통해 현재 입력된 부하기기의 고장진단검출을 효율적으로 수행될 수 있게 된다.
그러나, ANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈이 상기의 특성을 갖기 위해서는 반드시 입력 데이터들간에 강한 상관관계(strong correlation)가 있어야 하며, 이를 위해서는 물리적인 다중센서 중첩도(physically redundant sensors) 또는 측정 변수들간의 선형, 비선형 상관관계에 의해 생성되는 추가적인 변수의 사용이 요구된다.
그리고, S1, S2, S3 ,S4는 현재 입력된 부하기기의 센싱데이터를 의미하며 는 입력 계측데이터에 대한 ANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈의 출력을 의미한다. 또한 r1, r2, r3, r4는 현재 입력된 부하기기의 센싱데이터와 ANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈 출력간의 잔차를 의미한다.
상기 고장진단데이터전송부(673)는 고장진단분석제어부에서 분석된 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부에 따라 근거리의 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 고장진단데이터를 전송시키는 역할을 한다.
또한, 본 발명에 따른 PMU(Power Management Unit)부(600)는 이중화 통신 레이어부(680)가 포함되어 구성된다.
상기 이중화 통신 레이어부(680)는 아날로그 데이터 측정모듈을 주로 이용하여 발전설비 레이어의 데이터를 PMU 모듈로 전송시키다가, 아날로그 데이터 측정 모듈의 이상이 발생하면 이를 인지하고 자동으로 RS-485 시리얼 통신으로 데이터를 수집하여 PMU 모듈로 전송시키도록 제어하는 역할을 한다.
이하, 본 발명에 따른 빌딩내 부하기기 센싱용 임베디드형 스마트 IOT장치의 구체적인 동작과정에 관해 설명한다.
먼저, 태양광 발전원 일측에 ESS부를 설치하고, ESS부 일측에 PMU부를 설치하며, PMU부 일측에 HMI 모니터링 서버부가 설치되어 형성된다.
다음으로, 도 8에 도시한 바와 같이, PMU부의 제어하에, 태양광 발전원의 태양전지판에서 생성된 전기를 ESS부에서 저장시킨다.
다음으로, PMU부에서 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부를 HMI 모니터링 서버부쪽으로 전달시킨다.
다음으로, HMID 모니터링 서버부에서 PMU부에서 전달받은 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시킨다.
다음으로, PMU부에서 근거리무선통신모듈을 통해, 근거리에 위치한 스마트디바이스쪽으로 근거리무선통신망을 통해 계측데이터를 전송시킨다.
다음으로, PMU부에서 WiFi통신모듈을 통해 원거리에 위치한 원격관리서버쪽으로 WiFi통신망을 통해 계측데이터를 전송시킨다.
끝으로, PMU부의 고장진단분석알고리즘엔진부를 통해, 입력된 센싱데이터를 기준으로, 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단을 연산시키고, 정상 운전 데이터와 비교분석한 후, 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부를 분석시키고, 고장진단데이터를 외부로 전송시킨다.
1 : 스마트 에너지관리장치 100 : ESS부
200 : FEP부 300 : HMI 모니터링서버부
400 : 근거리무선통신모듈 500 : WiFi통신모듈
600 : PMU부
200 : FEP부 300 : HMI 모니터링서버부
400 : 근거리무선통신모듈 500 : WiFi통신모듈
600 : PMU부
Claims (7)
- 사각박스 형상으로 형성되고, 태양광 발전원과 연결되어, 태양전지판에서 태양광을 모으고 발전을 하여 생성된 전기에너지를 저장시키는 ESS(Energy Storage System)부(100)와,
HMI 모니터링 서버부와 PMU부 사이의 통신 인터페이스를 형성시키는 FEP부(200)와,
PMU부에서 전달받은 태양광 발전원 및 ESS부에 관한 계측센싱 데이터, 충전배터리모듈의 충전상태 및 충전배터리모듈 잔량에 관한 데이터를 저장하고, 화면상에 그래픽 또는 칼러풀 화면으로 시각화(Visualization)시켜 표출시키는 HMI 모니터링 서버부(300)와,
PMU부와 연결되어 근거리에 위치한 스마트디바이스쪽으로 근거리무선통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 근거리무선통신모듈(400)과,
PMU부와 연결되어 원거리에 위치한 원격관리서버쪽으로 WiFi통신망을 통해 계측데이터를 전송시키는 WiFi통신모듈(500)과,
근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버와 연결되어, 스마트 디바이스 및 원격관리서버로부터 제어명령신호를 수신받아, ESS부의 구동을 제어하면서, 현재 센싱된 태양광 발전 및 ESS 데이터를 HMI 모니터링 서버부로 전달시키고, 근거리에 위치한 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 전송시키도록 제어시키도록 계측센서부(610), 시리얼통신부(620), 데이터베이스부(630), 데이터동기화부(640), ESS 피크제어부(650), 충방전 스케줄링부(660)로 이루어지는 PMU(Power Management Unit)부(600)로 구성되고,
상기 PMU(Power Management Unit)부(600)는 입력된 센싱데이터를 기준으로, 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단을 연산시키고, 정상 운전 데이터와 비교분석한 후, 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부를 분석시키고, 고장진단데이터를 외부로 전송시키도록 제어하는 고장진단분석알고리즘엔진부(670)가 포함되어 구성되고,
상기 고장진단분석알고리즘엔진부(670)는
1차적으로 계측센서부로부터 정상상태의 센싱데이터를 주기적으로 수집한 후 기준 데이터를 생성시키는 센싱데이터수집부(671)와,
센싱데이터수집부에서 생성된 기준데이터를 바탕으로 미리 학습되어 설계된 시스템 고장 진단용 뉴럴 네트워크(Neural Network)와 퍼지 알고리즘(Fuzzy Algorithm)을 통해, 현재 입력된 센싱데이터를 기준으로, 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단을 연산시키고, 정상 운전 데이터와 비교분석한 후, 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부를 분석시키는 고장진단분석제어부(672)와,
고장진단분석제어부에서 분석된 현재 태양광 발전원 및 ESS부의 고장진단여부에 따라 근거리의 스마트디바이스 및 원격지의 원격관리서버쪽으로 고장진단데이터를 전송시키는 고장진단데이터전송부(673)로 구성되는 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치에 있어서,
상기 고장진단분석제어부는
현재 입력된 센싱데이터가 정상 동작시와는 다른 양상을 나타낼 경우에, 다변수 데이터 분석을 통해 현재 부하기기의 고장진단여부를 분석시키는 AANN(Autoassociative Neural Network) 기반 고장진단분석모듈이 포함되어 구성되는 것을 특징으로 하는 태양광발전원의 전력패턴분석·신재생에너지 시각화기능을 갖는 스마트 에너지관리장치.
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