KR102105194B1 - 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법 - Google Patents

위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102105194B1
KR102105194B1 KR1020180066910A KR20180066910A KR102105194B1 KR 102105194 B1 KR102105194 B1 KR 102105194B1 KR 1020180066910 A KR1020180066910 A KR 1020180066910A KR 20180066910 A KR20180066910 A KR 20180066910A KR 102105194 B1 KR102105194 B1 KR 102105194B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
power
risk
data
backup
power plant
Prior art date
Application number
KR1020180066910A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190140296A (ko
Inventor
손광식
조영혁
이상규
강경완
최원용
김현덕
이순성
백승엽
Original Assignee
한국남동발전 주식회사
브이젠 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국남동발전 주식회사, 브이젠 주식회사 filed Critical 한국남동발전 주식회사
Priority to KR1020180066910A priority Critical patent/KR102105194B1/ko
Publication of KR20190140296A publication Critical patent/KR20190140296A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102105194B1 publication Critical patent/KR102105194B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/08—Auctions
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/10—Energy trading, including energy flowing from end-user application to grid

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

예기치 못한 설비 고장 또는 기상 이변 등에 의해 분산전원에 대한 발전 및 충/방전 예측값의 오차가 발생되어 전력 입찰량만큼 급전 또는 충/방전이 불가하게 되더라도, 발전소로부터 기 예약된 백업 전력을 지원받아 전력 계통의 안정성을 유지시킬 수 있는 가상발전소 운영시스템이 제공된다.

Description

위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법{Operation system and method for virtual power plant using risk analysis}
본 발명은 가상발전소 운영시스템에 관한 것으로, 특히 분산전원그룹의 발전량 및 충/방전량의 예측에 대한 위험도 분석을 통해 예측 오차를 제거함으로써 전력 계통의 안정성을 유지할 수 있는 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법에 관한 것이다.
기존의 중앙급전발전소 중심의 전력공급 방식을 보완하기 위해 수요지 근처에 중/소규모로 설치되어 운영되는 분산전원(Distributed Energy Resource; DER)이 적극적으로 도입되고 있다.
분산전원은 필요한 지역에 필요한 규모로 단기간에 설치가 가능하고, 짧은 시간 내에 발전기 기동이 가능하기 때문에 전력 계통의 단기간 안정화에 기여할 수 있으며, 전력 부족 시에는 추가 발전으로 최대수요에 유연하고 효과적으로 대처함으로써 계통신뢰도와 전력품질을 향상시키는 데 활용될 수 있다. 이러한 분산전원은 최근 수력, 풍력, 태양광 등과 같은 친환경 에너지원을 이용하는 발전설비 또는 에너지저장장치와 같은 충/방전설비로 구축되고 있으며, 이중에서, 태양광 발전은 태양이 비추는 지역이라면 발전설비의 설치가 가능하여 장소 제한이 가장 적고, 또한 소형의 발전설비에서부터 대형의 발전설비까지 운영자가 원하는 형태로 다양하게 설치되어 운용될 수 있기 때문에 더욱 선호되고 있다.
상술한 분산전원에 의한 기존 중앙급전발전소의 역할을 대체할 수 있도록 기존의 전력 계통의 운영과 효과적으로 연계할 수 있는 제어전략이 구축되어야 한다. 이러한 분산전원의 계통 연계 전략의 대표적인 구축이 가상발전소(Virtual Power Plant; VPP)이다. 가상발전소는 도매전력시장 및 계통 운영에의 참여를 목적으로 전력 계통 내에 산재해 있는 다양한 유형의 분산전원을 진보된 정보통신기술 및 자동제어기술을 이용하여 단일 발전시스템으로 운영하기 위한 통합관리시스템을 의미한다.
상술한 가상발전소는 다양한 분산전원에 대한 모델링을 이용하여 분산전원의 전력생산량을 예측하고, 예측된 전력생산량에 따라 전력거래시장에서의 전력입찰을 제어하였다.
그러나, 종래의 가상발전소는 예기치 못한 분산전원의 고장 발생 또는 분산전원의 설치 지역에서의 기상 이변 발생으로 인해 분산전원의 이상 동작 발생으로 인한 위험을 고려하지 못했다. 따라서, 종래의 가상발전소는 상술된 예기치 못한 위험에 적극적으로 대처하지 못하게 되어 전력계통의 불안정을 야기시키게 되었다.
본 발명은 분산전원의 동작 예측에 대한 위험도 분석을 통해 예측 오차를 제거하여 전력 계통의 안정성을 유지할 수 있는 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법을 제공하고자 하는 데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템은, 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비가 구비된 분산전원그룹; 정보데이터에 기초한 상기 분산전원그룹의 각 설비의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 예측유닛; 상기 정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하는 위험분석유닛; 및 상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 외부 발전소에 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하고, 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 기초한 전력 입찰 및 보조서비스 입찰 중 적어도 하나에 따라 상기 분산전원그룹에서 계통으로 수행되는 급전 및 충/방전을 입찰량과 비교하여 기 예약된 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나가 상기 계통에 지원되도록 하는 제어유닛을 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 가상발전소의 운영방법은, 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비를 포함하는 분산전원그룹의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 단계; 정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하고, 상기 위험도에 기초하여 상기 제1시점에서 외부의 발전소에 백업 전력을 예약하는 단계; 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 전력거래시장에 전력 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 계통으로 급전을 수행하는 단계; 및 상기 분산전원그룹의 급전량과 입찰 전력량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어하는 단계를 포함한다.
본 발명의 가상발전소 운영시스템은 분산전원그룹의 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측함과 함께 예측값에 대한 위험도를 분석하여 외부의 대규모 발전소에 백업 전력을 예약할 수 있다.
따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템은 예기치 못한 설비 고장 또는 기상 이변 등에 의해 기 예측값의 오차가 발생되어 분산전원그룹에서 입찰량만큼의 급전 또는 충/방전이 불가하게 되더라도, 발전소로부터 기 예약된 백업 전력을 지원받을 수 있어 계통의 안정성을 유지시키면서 가상발전소 운영시스템의 운영 효율을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 운영모듈의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2의 모델링유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2의 예측유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2의 위험분석유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 도 2의 제어유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 가상발전소 운영시스템을 이용한 가상발전소 운영방법을 나타내는 도면들이다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참고로 그 구성 및 작용을 설명하기로 한다.
도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자들은 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있으며 본 발명의 범위가 다음에 기술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 통신망을 통해 연결된 전력거래시장(200) 및 분산전원그룹(102)의 동작을 예측하고, 그에 따라 분산전원그룹(102)의 전력입찰, 급전, 충전 및 방전 등의 동작을 제어할 수 있다. 또한, 가상발전소 운영시스템(100)은 분산전원그룹(102)에 대한 동작 예측의 위험도를 분석하고, 분석결과에 기초하여 발전소(300)에 백업을 요청할 수 있다. 가상발전소 운영시스템(100)은 운영모듈(101) 및 분산전원그룹(102)을 포함할 수 있다. 운영모듈(101)과 분산전원그룹(102)은 통신망을 통해 연결될 수 있다. 또한, 운영모듈(101)과 전력거래시장(200) 및 발전소(300)도 통신망을 통해 연결될 수 있다. 분산전원그룹(102)과 발전소(300)는 계통(250)에 연결될 수 있다.
여기서, 분산전원그룹(102)은 하나 이상의 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)를 포함할 수 있다. 발전설비(103)는 태양광 발전 또는 풍력 발전 등과 같은 신재생 에너지를 생산하는 설비일 수 있다. 충/방전설비(104)는 에너지저장시스템(ESS) 등과 같은 설비일 수 있다.
발전소(300)는 전통적인 의미를 갖는 발전소, 즉 대규모 중앙급전발전소일 수 있다. 이러한 발전소(300)는 바이오 플랜트(bio-plant), 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치(ESS) 등을 포함할 수 있다.
또한, 전력거래시장(200)은 용량 시장, 전력 시장 및 보조서비스 시장 등과 같은 다수의 거래시장을 포함할 수 있다. 용량 시장은 월 또는 년 단위로 전력이 거래되는 시장이고, 전력 시장은 시간 또는 일 단위로 전력이 거래되는 시장이며, 보조서비스 시장은 초 또는 분 단위로 전력이 거래되는 시장을 의미할 수 있다.
이하, 도면들을 참조하여 상술한 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)에 대해 구체적으로 설명한다.
도 2 내지 도 6은 도 1의 운영모듈의 구성을 나타내는 도면들이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 운영모듈(101)은 모델링유닛(110), 예측유닛(120), 위험분석유닛(130) 및 제어유닛(140)을 포함할 수 있다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 모델링유닛(110)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 물리적인 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)을 논리적으로 모델링하고, 그에 따른 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 모델링 데이터(Data_M)는 분산전원그룹(102)의 발전설비(103)에 대한 모델링 정보, 충/방전설비(104)에 대한 모델링 정보 및 전력거래시장(200)에 대한 모델링 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
모델링유닛(110)의 설비 모델링부(111)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)에 대한 모델링을 수행하여 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 설비 모델링부(111)는 발전설비(103)의 구성, 상태, 발전용량 및 전력생산량 등의 정보와 충/방전설비(104)의 구성, 상태 및 충/방전용량 등과 같은 정보를 포함하고 있는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다.
모델링유닛(110)의 시장 모델링부(113)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 전력거래시장(200)에 대한 모델링을 수행하여 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 시장 모델링부(113)는 전력거래시장(200)의 입찰 종류 및 입찰 금액 등과 같은 정보를 포함하고 있는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다.
저장부(115)는 설비 모델링부(111) 및 시장 모델링부(113) 각각의 모델링 결과에 따른 모델링 데이터(Data_M)를 저장할 수 있다. 저장부(115)는 외부에서 새로운 정보 데이터(Data_I)가 입력되어 설비 모델링부(111) 및 시장 모델링부(113)를 통해 모델링이 수행되는 경우에, 그에 따른 신규 모델링 데이터(Data_M)를 이용하여 기존의 모델링 데이터(Data_M)를 갱신할 수 있다.
모델링유닛(110)에 제공되는 정보 데이터(Data_I)는 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 종류, 규격 및 용량정보 등과 같은 설비정보, 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상정보 및 전력거래시장(200)의 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 기상정보는 분산전원그룹(102)의 설치지역에 대한 일간, 주간, 월간 및 년간 단위의 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보 데이터(Data_I)는 외부의 데이터베이스(미도시) 또는 전력거래시장(200)으로부터 제공될 수 있다.
도 2 및 도 4를 참조하면, 예측유닛(120)은 모델링유닛(110)의 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션하고, 그에 따른 분산전원그룹(102)의 전력입찰, 발전, 충전 및 방전을 예측하여 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 예측 데이터(Data_F)는 분산전원그룹(102)의 전력입찰 및 입찰금액에 대한 예측정보, 발전설비(103)의 발전량 및 전력 생산량에 대한 예측정보 및 충/방전설비(104)의 충/방전량에 대한 예측정보를 포함할 수 있다.
여기서, 예측유닛(120)은 제1시점에서 분산전원그룹(102)의 제2시점에 대한 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 이때, 제1시점과 제2시점은 일 단위를 가지며, 서로 차이가 날 수 있다. 예컨대, 제1시점이 오늘이면, 제2시점은 명일일 수 있다. 즉, 예측유닛(120)은 현재시점에서 미래시점의 분산전원그룹(102)의 동작에 따른 전력입찰, 발전, 충전 및 방전을 예측하여 미래시점의 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다.
예측유닛(120)의 시뮬레이션부(121)는 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션부(121)는 소정의 시간 단위, 예컨대 일간, 주간, 월간 및 년간 단위로 시뮬레이션 결과를 출력할 수 있다.
예측유닛(120)의 발전량 예측부(123)는 시뮬레이션 결과, 예컨대 발전설비(103)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 발전설비(103)의 발전 동작을 예측할 수 있다. 발전량 예측부(123)는 예측 결과에 따라 발전설비(103)의 발전량 및 전력 생산량의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다.
예측유닛(120)의 충/방전량 예측부(125)는 충/방전설비(104)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 충/방전설비(104)의 충/방전 동작을 예측할 수 있다. 충/방전량 예측부(125)는 예측 결과에 따라 충/방전설비(104)의 충전량 및 방전량의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다.
거래 예측부(127)는 전력거래시장(200)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 전력거래시장(200)에서의 분산전원그룹(102)의 전력 입찰을 예측할 수 있다. 거래 예측부(127)는 예측 결과에 따라 전력 입찰 및 입찰 금액의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다.
앞서, 시뮬레이션부(121)에서 소정의 시간 단위로 시뮬레이션 결과가 출력되므로, 발전량 예측부(123), 충/방전량 예측부(125) 및 거래 예측부(127)에서도 시간 단위, 즉 일간, 주간, 월간 및 년간 단위로 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다.
도 2 및 도 5를 참조하면, 위험분석유닛(130)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 예측유닛(120)의 예측 데이터(Data_F)에 대한 예측 오차, 즉 위험도를 산출할 수 있다. 위험분석유닛(130)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제1시점에서 위험도를 산출할 수 있다.
여기서, 위험도는 내부적 요인과 외부적 요인 중 적어도 하나에 의해 산출될 수 있다. 내부적 요인은 분산전원그룹(102)의 각 설비에서 발생되는 고장에 따른 이상 동작에 의한 위험도를 의미하고, 외부적 요인은 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상 변화에 따른 각 설비의 이상 동작에 의한 위험도를 의미할 수 있다. 이러한 위험도는 위험도 데이터(Data_A)로 출력될 수 있다. 위험분석유닛(130)에서 출력된 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 후술될 제어유닛(140)에 의해 발전소(300)에 백업 전력이 예약될 수 있다. 위험도 데이터(Data_A)는 설비 위험도 정보 및 기상 위험도 정보를 포함할 수 있다.
위험분석유닛(130)의 설비 위험분석부(131)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비의 고장 발생을 예측하고, 그에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석할 수 있다. 예컨대, 설비 위험분석부(131)는 정보 데이터(Data_I)에 포함된 설비정보에 기초하여 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)의 상태 저하를 예측하고, 그에 따른 각 설비의 고장 발생에 의한 설비의 이상 동작 발생 위험도를 분석할 수 있다. 설비 위험분석부(131)는 분석된 위험도에 기초하여 설비 위험도 정보를 포함하는 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다.
위험분석유닛(130)의 기상 위험분석부(133)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비가 설치된 지역의 이상 기후, 예컨대 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석할 수 있다. 예컨대, 기상 위험분석부(133)는 정보 데이터(Data_I)에 포함된 기상정보에 기초하여 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)가 설치된 지역의 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 설비의 이상 동작 발생 위험도를 분석할 수 있다. 기상 위험분석부(133)는 분석된 위험도에 기초하여 기상 위험도 정보를 포함하는 위험도 데이터(Data_A)를 산출할 수 있다.
위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출될 수 있다. 이때, 위험분석유닛(130)은 설비 위험도 정보와 기상 위험도 정보 중 큰 값을 갖는 정보에 기초하여 위험도 데이터(Data_A)를 산출할 수 있다.
도 2 및 도 6을 참조하면, 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비에 의한 전력입찰, 급전 및 충/방전 동작을 제어하는 제1제어신호(CNT1)를 출력할 수 있다. 또한, 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 발전소(300)로의 백업 전력 예약 및 예약 전력의 수전을 제어하는 제2제어신호(CNT2)를 출력할 수 있다.
제어유닛(140)의 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 전력이 전력거래시장(200)에 입찰될 수 있도록 제어할 수 있다. 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서의 전력 거래 입찰을 제어할 수 있다. 이때, 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)의 발전량 정보에 기초하여 전력거래시장(200)의 전력시장에서의 전력 입찰을 제어하거나 또는 예측 데이터(Data_F)의 충/방전량 정보에 기초하여 전력거래시장(200)의 보조서비스시장에서의 서비스 입찰을 제어할 수 있다.
제어유닛(140)의 급전제어부(143)는 입찰제어부(141)의 입찰 제어에 기초하여 제2시점에서 발전설비(103)로부터 계통(250)으로 급전이 수행되도록 제어할 수 있다. 급전제어부(143)는 발전설비(103)에 제1제어신호(CNT1)를 출력할 수 있고, 발전설비(103)는 제1제어신호(CNT1)에 기초하여 입찰 전력량만큼 생산된 전력을 계통(250)에 급전할 수 있다.
제어유닛(140)의 충/방전제어부(145)는 입찰제어부(141)의 입찰 제어에 기초하여 제2시점에서 충/방전설비(104)로부터 계통(250)으로 충전 또는 방전이 수행되도록 제어할 수 있다. 충/방전제어부(145)는 충/방전설비(104)에 제2제어신호(CNT2)를 출력하고, 충/방전설비(104)는 제2제어신호(CNT2)에 기초하여 입찰 보조서비스량만큼 저장된 전력을 계통(250)에 방전하거나 또는 계통(250)으로부터 전력을 수전받아 충전할 수 있다.
제어유닛(140)의 예약제어부(147)는 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 예약을 제어할 수 있다. 또한, 예약제어부(147)는 제2시점에서 기 예약된 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 필요를 판단하여 발전소(300)로부터 예약된 전력을 제공받을 수 있도록 제어할 수 있다.
앞서, 위험분석유닛(130)에서 산출된 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값을 갖는 것으로 설명하였다. 여기서, 위험도 데이터(Data_A)가 1인 경우에, 예약제어부(147)는 예측 데이터(Data_F)의 전체, 즉 입찰제어부(141)에 의해 입찰된 전력 또는 보조서비스 총량과 동일한 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. 또한, 위험도 데이터(Data_A)가 0.5인 경우에, 예약제어부(147)는 입찰제어부(141)에 의해 입찰된 전력 또는 보조서비스 50%에 해당되는 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. 물론, 위험도 데이터(Data_A)가 0인 경우에, 예약제어부(147)는 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 예약을 하지 않게 된다. 즉, 예약제어부(147)는 예측 데이터(Data_F), 예컨대 입찰된 전력량 또는 보조서비스량에 위험도 데이터(Data_A)를 곱한 값에 따라 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템(100)은 모델링을 통해 분산전원그룹(102)의 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하고, 예측 데이터(Data_F)를 이용하여 전력거래시장(200)에서 전력 입찰을 수행하면서, 이와 함께 예측 데이터(Data_F)에 대한 위험도를 분석하고, 그에 따라 외부의 대규모 발전소(300)에 소정 크기의 백업 전력을 예약할 수 있다. 이에, 가상발전소 운영시스템(100)은 예기치 못한 설비 고장 또는 기상 이변 등에 의해 기 예측 데이터(Data_F)에서 오차가 발생되더라도 발전소(300)로부터 예약된 백업 전력을 지원받을 수 있어 계통(250)의 안정성을 유지시키면서 가상발전소 운영시스템(100)의 운영 효율을 높일 수 있다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 가상발전소 운영시스템을 이용한 가상발전소 운영방법을 나타내는 도면들이다.
이하, 상술한 가상발전소 운영시스템(100)에서 위험도 분석을 이용하여 가상발전소를 운영하는 방법을 상세하게 설명하기로 한다. 설명의 편의를 위하여, 도 7은 전력거래시장(200)에서 가상발전소 운영시스템(100)의 전력 입찰에 대한 운영방법을 설명하고, 도 8은 전력거래시장(200)에서 가상발전소 운영시스템(100)의 보조서비스 입찰에 대한 운영방법을 설명하기로 한다. 또한, 앞선 도 1 내지 도 6도 도 7 및 도 8과 함께 참조하여 설명하기로 한다.
도 7을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초한 모델링 데이터(Data_M)로부터 분산전원그룹(102)의 각 설비, 예컨대 발전설비(103)의 발전량 및 이에 따른 전력생산량을 예측할 수 있다(S10).
좀 더 구체적으로, 가상발전소 운영시스템(100)의 운영모듈(101)은 외부로부터 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 종류, 규격 및 용량정보 등과 같은 설비정보, 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상정보 및 전력거래시장(200)의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 정보 데이터(Data_I)를 제공받을 수 있다.
이어, 운영모듈(101)의 모델링유닛(110)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 모델링 정보 및 전력거래시장(200)에 대한 모델링 정보를 포함하는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다.
다음으로, 운영모듈(101)의 예측유닛(120)은 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션하고, 그 결과에 따른 분산전원그룹(102)의 발전설비(103)의 발전 동작을 소정의 시간 단위로 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 발전량 및 전력생산량 정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 또한, 예측유닛(120)은 전력거래시장(200)에서의 전력 입찰 및 입찰 금액의 정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 여기서, 예측 데이터(Data_F)는 제1시점에서 예측된 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)에 대한 제2시점의 예측정보일 수 있다.
이와 함께, 운영모듈(101)의 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 예측 데이터(Data_F)에 대한 위험도를 분석하고, 그에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다(S30).
위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)의 설비정보에 기초하여 발전설비(103)의 상태 저하를 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 고장 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도를 분석하며, 분석된 설비 위험도에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다. 또한, 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)의 기상정보에 기초하여 발전설비(103)가 설치된 지역의 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 이상 동작 발생 위험도를 분석하며, 분석된 기상 위험도에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다.
이어, 운영모듈(101)의 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력을 예약할 수 있다(S35).
여기서, 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출되어 출력되며, 위험도 데이터(Data_A)가 1에 가까울수록 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F) 전체, 즉 예측된 발전설비(103)의 총 전력생산량에 해당되는 백업 전력을 예약할 수 있다.
백업 전력의 예약이 완료되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서 발전설비(103)에 의한 생산 전력의 전력 입찰을 수행할 수 있다(S20).
이어, 운영모듈(101)의 제어유닛(140)은 발전설비(103)에서 계통(250)으로 입찰 전력량만큼의 전력이 급전되도록 제어할 수 있다(S25).
계속해서, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전설비(103)에서 계통(250)에 급전되는 전력량과 입찰 전력량을 비교할 수 있다(S27).
비교 결과, 발전설비(103)의 급전량이 입찰 전력량과 동일하면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전설비(103)에서 계통(250)으로의 급전을 종료하고, 급전에 대한 비용을 정산할 수 있다(S40).
그러나, 발전설비(103)의 급전량이 입찰 전력량과 동일하지 않으면, 예컨대 입찰 전력량보다 작으면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전소(300)에 기 예약된 백업 전력을 요청할 수 있다. 발전소(300)는 요청에 따른 백업 전력을 계통(250)에 급전함으로써 발전설비(103)의 급전을 지원할 수 있다(S37).
이어, 발전소(300)의 급전량과 발전설비(103)의 급전량의 합이 입찰 전력량과 동일하면, 발전소(300) 및 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로의 급전을 종료하고, 발전설비(103)의 급전 비용 및 발전소(300)에 요청한 백업 전력에 대한 비용을 정산할 수 있다(S40).
이와 같이, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 제1시점에서 예측된 제2시점의 예측 데이터(Data_F)에 대하여 위험도 분석을 수행하고, 이를 통해 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력을 예약함으로써, 제2시점에서 발전설비(103)로부터 계통(250)에 급전이 수행될 때 급전량이 부족한 상황이 발생되더라도, 기 예약한 백업 전력으로 급전을 지원할 수 있다. 따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)은 전력 계통(250)의 안전성을 유지하면서 시스템 운영의 효율을 높일 수 있다.
한편, 본 실시예는 발전설비(103)에 의한 생산전력을 계통(250)에 급전하는 예를 들어 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 예컨대, 본 발명은 충/방전설비(104)에 기 저장된 전력을 계통(250)에 급전하는 경우에서도 동일하게 적용될 수 있음은 자명할 것이다.
도 8을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 정보 데이터(Data_I)에 기초한 모델링 데이터(Data_M)로부터 제1시점에서 분산전원그룹(102)의 각 설비, 예컨대 충/방전설비(104)의 충전량 및 방전량을 예측할 수 있다(S110). 이러한 충/방전설비(104)의 예측은 앞서 도 7에서 설명된 발전설비(103)의 발전량 및 전력생산량의 예측과 거의 유사하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.
상술한 충/방전설비(104)의 충/방전량 예측과 함께, 운영모듈(101)의 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 충/방전량에 대한 예측 데이터(Data_F)의 위험도를 분석하여 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다(S130).
위험분석유닛(130)은 충/방전설비(104)의 고장 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도와 충/방전설비(104)가 설치된 지역의 재해 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도를 분석하여 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다.
이어, 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 보조서비스를 예약할 수 있다(S135).
여기서, 보조서비스는 비교적 짧은 시간, 예컨대 초 또는 분 단위로 전력 서비스가 제공되는 것이므로, 본 실시예의 발전소(300)는 대용량 ESS일 수 있다.
또한, 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출되므로, 위험도 데이터(Data_A)가 1에 가까울수록 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F) 전체, 즉 예측된 충/방전설비(104)의 총 충/방전량에 해당되는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다.
백업 보조서비스의 예약이 완료되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서 충/방전설비(104)에 의한 보조서비스 입찰을 수행할 수 있다(S120).
이어, 외부, 예컨대 전력 계통 운영자로부터 보조서비스 요청이 접수되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로 입찰 보조서비스만큼의 전력이 충전 또는 방전되도록 제어할 수 있다(S125).
여기서, 전력 계통 운영자가 짧은 시간 내에 전력 공급을 증가시키고자 보조서비스를 요청하는 경우에, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로 방전이 수행되도록 제어할 수 있다. 또한, 전력 계통 운영자가 전력 수요를 증가시키고자 보조서비스를 요청하는 경우에, 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로부터 충/방전설비(104)의 충전이 수행되도록 제어할 수 있다.
계속해서, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로의 충/방전량과 입찰 보조서비스량을 비교할 수 있다(S127).
비교 결과, 충/방전설비(104)의 충/방전량이 입찰 보조서비스량과 동일하면, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)의 충/방전을 종료하고, 충/방전에 대한 비용을 정산할 수 있다(S140).
반면, 충/방전설비(104)의 충/방전량이 입찰 보조서비스량과 동일하지 않으면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전소(300)에 기 예약된 백업 보조서비스를 요청할 수 있다. 발전소(300)는 요청에 따른 백업 보조서비스를 계통(250)에 제공함으로써, 짧은 시간에 전력 공급 또는 수요의 증감을 지원할 수 있다(S137).
이어, 발전소(300)에 의한 보조서비스량과 충/방전설비(104)의 보조서비스량의 합이 입찰 보조서비스량과 동일하면, 발전소(300) 및 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로의 충/방전을 종료하고, 그에 대한 비용을 정산할 수 있다(S140).
상술한 바와 같이, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 제1시점에서 예측된 제2시점의 예측 데이터(Data_F)에 대하여 위험도 분석을 수행하고, 이를 통해 제1시점에서 발전소(300)에 백업 보조서비스를 예약함으로써, 제2시점에서 충/방전설비(104)로부터 계통(250)에 충/방전이 수행될 때 부족량이 발생되더라도, 기 예약한 백업 보조서비스로 충/방전을 지원할 수 있다. 따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)은 전력 계통(250)의 안전성을 유지하면서 시스템 운영의 효율을 높일 수 있다.
100: 가상발전소 운영시스템 101: 운영모듈
102: 분산전원그룹 103: 발전설비
104: 충/방전설비 110: 모델링유닛
120: 예측유닛 130: 위험분석유닛
140: 제어유닛 200: 전력거래시장
250: 계통 300: 발전소

Claims (15)

  1. 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비가 구비된 분산전원그룹;
    정보데이터에 기초한 상기 분산전원그룹의 각 설비의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 예측유닛;
    상기 정보데이터에 기초하여 상기 분산전원그룹의 각 설비의 고장에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석하는 설비 위험분석부 및 상기 정보데이터에 기초하여 상기 분산전원그룹이 설치된 지역의 재해 발생에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석하는 기상 위험분석부를 포함하고, 상기 설비 위험분석부에 따른 위험도 및 상기 기상 위험분석부에 따른 위험도 중 큰 값에 기초하여 위험도 데이터를 출력하는 위험분석유닛; 및
    상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 외부 발전소에 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하고, 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 기초한 전력 입찰 및 보조서비스 입찰 중 적어도 하나에 따라 상기 분산전원그룹에서 계통으로 수행되는 급전 및 충/방전을 입찰량과 비교하여 기 예약된 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나가 상기 계통에 지원되도록 하는 제어유닛;을 포함하고,
    상기 위험도 데이터는 0~1 사이의 값으로 출력하며, 상기 예측 결과에 상기 위험도 데이터를 곱한 값에 기초하여 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1시점과 상기 제2시점은 일 단위로 차이가 나는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 발전소는 바이오 플랜트, 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치 중 하나인 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
  7. 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비를 포함하는 분산전원그룹의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측유닛을 통해 예측하는 단계;
    정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 위험분석유닛을 통해 분석하고, 상기 위험도에 기초하여 상기 제1시점에서 외부의 발전소에 백업 전력을 제어유닛을 통해 예약하는 단계;
    상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 전력거래시장에 전력 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 계통으로 급전을 제어유닛을 통해 수행하는 단계; 및
    상기 분산전원그룹의 급전량과 입찰 전력량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어유닛을 통해 제어하는 단계; 를 포함하고,
    상기 위험도는, 상기 분산전원그룹의 각 설비의 고장 발생에 따른 위험도 및 상기 분산전원그룹이 설치된 지역의 재해 발생에 따른 위험도 중 큰 값으로 산출되되, 0~1 사이의 값을 갖는 데이터로 산출되며,
    상기 발전소에 백업 전력을 예약하는 단계는, 상기 예측 결과에 상기 위험도를 곱한 값에 대응되는 상기 백업 전력을 예약하고,
    상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어하는 단계는,
    상기 급전량이 상기 입찰 전력량보다 작으면 상기 발전소에 기 예약된 상기 백업 전력을 요청하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제7항에 있어서,
    상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 상기 발전소에 백업 보조서비스를 예약하는 단계;
    상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 상기 전력거래시장에 보조서비스 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 상기 계통에 충/방전을 수행하는 단계; 및
    상기 분산전원그룹의 충/방전량과 입찰 보조서비스량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 보조서비스가 상기 계통에 지원되도록 제어하는 단계를 더 포함하는 가상발전소의 운영방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 발전소에 백업 보조서비스를 예약하는 단계는,
    상기 예측 결과에 상기 위험도를 곱한 값에 대응되는 상기 백업 보조서비스를 예약하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 백업 보조서비스가 상기 계통에 지원되도록 제어하는 단계는,
    상기 충/방전량이 상기 입찰 보조서비스량보다 작으면 상기 발전소에 상기 백업 보조서비스를 요청하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
  14. 제7항에 있어서,
    상기 제1시점과 상기 제2시점은 일 단위로 차이가 나는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
  15. 제7항에 있어서,
    상기 발전소는 바이오 플랜트, 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치 중 하나인 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.

KR1020180066910A 2018-06-11 2018-06-11 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법 KR102105194B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180066910A KR102105194B1 (ko) 2018-06-11 2018-06-11 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180066910A KR102105194B1 (ko) 2018-06-11 2018-06-11 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190140296A KR20190140296A (ko) 2019-12-19
KR102105194B1 true KR102105194B1 (ko) 2020-04-28

Family

ID=69056294

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180066910A KR102105194B1 (ko) 2018-06-11 2018-06-11 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102105194B1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3872719A1 (de) * 2020-02-27 2021-09-01 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur ermittlung eines ausfallrisikos
KR102437934B1 (ko) * 2020-05-15 2022-08-30 한국지역난방공사 가상발전소 전력거래 시스템 및 이를 이용한 가상발전소 전력거래 방법
KR102605738B1 (ko) * 2020-06-30 2023-11-27 한국전자통신연구원 전력 자원들을 관리하는 자원 구성 관리 장치 및 방법
CN114266473B (zh) * 2021-12-21 2023-12-01 工品行(苏州)数字科技有限公司 一种基于数据分析的供应链需求预测系统及方法
CN117036100A (zh) * 2023-08-18 2023-11-10 北京知达客信息技术有限公司 一种虚拟电厂资源聚合动态调度系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006050834A (ja) * 2004-08-06 2006-02-16 Hitachi Ltd 電力供給事業リスク管理支援システム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101075958B1 (ko) * 2009-11-16 2011-10-21 일진전기 주식회사 분산전원의 전력 거래 시스템 및 거래 방법
KR101636411B1 (ko) * 2013-09-09 2016-07-06 한국전기연구원 가상발전소（ｖｐｐ）의 최적운영계획 모형 생성장치，및 가상발전소（ｖｐｐ）의 최적운영계획 모형 생성장치를 이용한 최적운영계획 모형 생성방법
KR101676926B1 (ko) * 2014-12-31 2016-11-16 주식회사 포스코아이씨티 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006050834A (ja) * 2004-08-06 2006-02-16 Hitachi Ltd 電力供給事業リスク管理支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190140296A (ko) 2019-12-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102105194B1 (ko) 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법
US10261536B2 (en) Systems and methods for optimizing microgrid power generation and management with predictive modeling
KR101636411B1 (ko) 가상발전소（ｖｐｐ）의 최적운영계획 모형 생성장치，및 가상발전소（ｖｐｐ）의 최적운영계획 모형 생성장치를 이용한 최적운영계획 모형 생성방법
US11669920B2 (en) Computing component arrangement based on ramping capabilities
Cho et al. Energy storage systems in energy and ancillary markets: A backwards induction approach
US9979198B2 (en) Systems and methods for microgrid power generation and management
KR102276949B1 (ko) 수요반응에 기반한 에너지 저장 시스템 충방전 제어 기능을 갖는 가상발전소 운영 시스템 및 그 운영 방법
KR102238624B1 (ko) 다중 목적함수에 기반한 가상발전소 운영 시스템 및 그 운영 방법
Fraunholz et al. On the long-term efficiency of market splitting in Germany
US11868106B2 (en) Granular power ramping
Xu et al. Multi-objective chance-constrained optimal day-ahead scheduling considering BESS degradation
KR20210052925A (ko) 분산 자원 통합 운영 시스템 및 방법
Sun et al. Improving the restorability of bulk power systems with the implementation of a WF-BESS system
Choobineh et al. Emergency electric service restoration in the aftermath of a natural disaster
Habibi et al. Coordinated scheduling of energy storage systems as a fast reserve provider
Rahimi et al. Improving flexible optimal scheduling of virtual power plants considering dynamic line rating and flexible supply and demand
KR102131416B1 (ko) 전기자동차의 배터리를 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법
Sakthivelnathan et al. Energy storage as a service to achieve a required reliability level for renewable-rich standalone microgrids
US20230384852A1 (en) Dynamic updating of a power available level for a datacenter
US20240134333A1 (en) Granular power ramping
Behnood Optimal Operation of Battery Energy Storage Systems in Radial Distribution Networks
Alharbi et al. Design and planning of repurposed electric vehicles batteries in an isolated microgrids
JP2022037574A (ja) 運用コスト情報出力装置、運用コスト情報出力方法、及びコンピュータプログラム
KR20230020206A (ko) 분산자원 중개시스템 및 그 방법
CN117154754A (zh) 一种基于虚拟电厂的电网频率安全性提升方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant