KR102371959B1 - 가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템 - Google Patents

가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예들은 복수의 에너지 소비자로부터 입찰 오퍼 정보를 수집하고, 수집된 입찰-오퍼 정보를 기초로 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하고, 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 결정된 인센티브 비율 전략에 따라 각 카테고리에 대한 인센티브 비율을 결정하는 가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템을 제공한다. 본 발명의 실시예들에 의하면 에너지 소비자가 필요로 하는 에너지를 제공하기 위해 소비되는 비용을 최소화하고, 에너지 소비자의 다양성을 고려한 에너지 관리를 수행할 수 있다.

Description

가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템{METHOD AND APPARATUS FOR MANAGING VIRTUAL POWER PLANT, AND VIRTUAL POWER PLANT SYSTEM}
본 발명의 실시예들은 가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템에 관한 것이다.
산업 발전에 따라 에너지 수요가 증가하면서, 에너지 소비자가 사용하는 피크 에너지 수요량을 줄이는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 피크 에너지 수요량이 증가하면 에너지 공급의 불안정성이 늘어나고 및 에너지 가격의 상승이 증가할 수 있기 때문이다.
전술한 피크 에너지 수요량을 줄이기 위해, 최근 가상 발전소(virtual power plant, VPP)가 도입되고 있다. 가상 발전소는 에너지를 생성 또는 소비하는 다양한 주체들을 수요 반응(demand response, DR)에 따라 관리할 수 있고, 에너지를 거래할 수 있도록 지원한다.
그러나 기존의 가상 발전소는 에너지 단가만을 고려한 수요 반응을 사용하고 있고, 또한 에너지 소비자의 다양성을 고려하지 않고 있다. 따라서, 기존의 가상 발전소에 의해 발생하는 피크 에너지 수요량의 감소 폭은 예상보다 많지 않은 실정이다.
전술한 배경에서 본 발명의 실시예들은 에너지 소비자가 필요로 하는 에너지를 제공하기 위해 소비되는 비용을 최소화할 수 있는 가상 발전소 관리 장치, 가상 발전소 관리 방법 및 가상 발전소 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 실시예들은 에너지 소비자의 다양성을 고려한 에너지 관리를 수행할 수 있는 가상 발전소 관리 장치, 가상 발전소 관리 방법 및 가상 발전소 시스템을 제공할 수 있다.
일 측면에서, 본 발명의 실시예들은 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자로부터 수집하는 1) 수집부, 입찰-오퍼 정보를 기초로 상기 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 2) 처리부 및 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하는 3) 결정부를 포함하는 가상 발전소 관리 장치를 제공할 수 있다.
다른 측면에서, 본 발명의 실시예들은, 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자를 관리하는 1) 에너지 소비 시스템, 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자를 관리하는 2) 에너지 생성 시스템, 에너지를 저장 또는 방출하는 3) 에너지 저장 시스템 및 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템, 에너지 저장 시스템 및 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집하고, 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 복수의 에너지 소비자로부터 수집하고, 입찰-오퍼 정보를 기초로 상기 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하고, 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하며 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템 및 에너지 저장 시스템을 제어하는 4) 가상 발전소 관리 장치를 포함하는 가상 발전소 시스템을 제공할 수 있다.
또 다른 측면에서, 본 발명의 실시예들은, 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자로부터 수집하는 1) 수집 단계, 입찰-오퍼 정보를 기초로 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 2) 처리 단계 및 3) 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하는 결정 단계를 포함하는 가상 발전소 관리 방법을 제공할 수 있다.
이때, 입찰-오퍼 정보는, 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 최대 에너지 수요 감소량 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 에너지 소비자가 필요로 하는 에너지를 제공하기 위해 소비되는 비용을 최소화하고, 에너지 소비자의 다양성을 고려한 에너지 관리를 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 처리부가 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 처리부가 각 에너지 소비자를 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 카테고리 별 인센티브 비율 전략을 나타낸 도면이다.
도 5는 도 4의 카테고리 별 에너지 수요의 감소량을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치의 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치가 에너지를 획득하는 소스를 결정하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 시스템의 블록도이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
본 발명의 실시예들에 있어서, 에너지의 형태는 전기 에너지, 열 에너지, 빛 에너지 등일 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예들에서는 에너지의 형태가 전기 에너지인 경우에 대해 설명하나 에너지의 형태는 이에 한정되지 않는다.
이하에서는, 관련 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치 및 그 방법 및 가상 발전소 시스템에 대하여 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치(100)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 가상 발전소 관리 장치(100)는 수집부(110), 처리부(120) 및 결정부(130)를 포함할 수 있다.
수집부(110)는 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자(energy consumer, EC)로부터 입찰-오퍼(bid-offer) 정보를 수집할 수 있다.
에너지 소비자(EC)는 에너지를 소비하는 주체로서 일 예로 가정, 공장, 상업 시설 등일 수 있다.
에너지 소비자로부터 수집하는 입찰-오퍼 정보는 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함할 수 있다. 입찰-오퍼 정보는 해당 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자(EC)가 적어도 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에, 해당 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자(EC)가 미리 설정된 시구간(e.g. 1일) 동안 최대 에너지 수요 감소량 이하로 에너지 수요를 줄일 수 있다는 정보를 지시할 수 있다.
예를 들어, 에너지 소비자(EC)는 최소 입찰 가격 40$ 이상의 보상을 받으면 1일 동안 에너지 수요를 최대 에너지 수요 감소량 100MWh 이하로 줄일 수 있다는 정보를 입찰-오퍼 정보를 통해 지시할 수 있다.
처리부(120)는 수집부(110)가 복수의 에너지 소비자(EC)로부터 수집한 입찰-오퍼 정보를 기초로 복수의 에너지 소비자(EC) 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 처리할 수 있다. 이를 위해 처리부(120)는 데이터 마이닝 기법(e.g. 클러스터링(clustering) / 클래스화(classification))을 이용할 수 있다. 이와 같이 처리부(120)가 복수의 에너지 소비자(EC) 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류함으로써, 가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 소비자(EC)의 다양성을 고려한 에너지 관리를 수행할 수 있다.
처리부(120)가 복수의 에너지 소비자(EC) 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작의 일 예는 이하 도 2와 도 3에서 설명한다.
이와 같이 복수의 에너지 소비자(EC) 각각을 복수의 카테고리로 분류하는 이유는 에너지 소비자에 따라 보상 대비 에너지 수요의 감소량이 차이가 나기 때문이다. 일 예로 에너지 소비자가 산업 시설(e.g. 공장)인 경우에는 보상이 적더라도 에너지 수요의 감소량이 클 수 있지만, 에너지 소비자가 가정인 경우에는 에너지 수요의 감소량이 적은 경우에도 큰 보상을 요구할 수 있다.
결정부(130)는 처리부(120)에서 분류한 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략(incentive rate strategy, IRS)을 결정할 수 있다. 카테고리에 대한 인센티브 비율 전략이란 해당 카테고리에 포함된 에너지 소비자(EC)에 대한 인센티브 비율을 결정하는 전략을 의미한다.
복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략의 일 예는 이하 도 4에서 설명한다.
이때, 에너지 소비자(EC)에 대한 인센티브 비율이란 해당 에너지 소비자(EC)가 수요 반응(demand response, DR)에 참여하여 자신이 소비하는 에너지의 양을 줄이는 경우 그에 대한 보상(reward)인 인센티브를 얼마나 받는지를 나타낸 값이다. 본 발명의 실시예들에서 가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 소비자(EC)에 대한 인센티브 비율을 조절하여 에너지 소비자(EC)가 자신이 소비하는 에너지의 양을 자발적으로 감소하도록 유도하여 복수의 에너지 소비자(EC)가 소비하는 에너지의 총합을 감소시킬 수 있다.
인센티브 비율 전략은 타임 슬롯(e.g. 시간)에 따라 에너지 소비자(EC)가 받을 수 있는 인센티브 비율을 나타낸 그래프 형태로 표현될 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 각 카테고리 별로 서로 다른 인센티브 비율 전략을 결정하여, 복수의 에너지 소비자(EC)의 특성에 따라 최적화된 인센티브 비율을 제공할 수 있다. 이를 통해 가상 발전소 관리 장치(100)는 복수의 에너지 소비자(EC)의 요구를 만족시키면서도, 복수의 에너지 소비자(EC)가 필요로 하는 에너지를 제공하기 위해 소비되는 비용을 최소화할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예들에 따른 처리부(120)가 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 처리부(120)는 복수의 에너지 소비자(EC)를 분류하기 위한 복수의 카테고리를 생성하기 위해 미리 설정된 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보를 이용할 수 있다. 구체적으로, 처리부(120)는 미리 설정된 복수의 샘플 입찰 오퍼 정보를 클러스터링하여 복수의 군집으로 군집화하고 복수의 군집으로부터 복수의 카테고리를 생성할 수 있다.
도 2에서, N개(N은 2 이상의 자연수)의 샘플 입찰-오퍼 정보(s1, s2, s3, s4, s5, ... , sN-1, sN)를 클러스터링하여 M개(M은 2 이상의 자연수)의 군집으로 군집화하고 각 샘플 입찰-오퍼 정보의 군집에 대응하는 M개의 카테고리(c1, c2, ... , cM)을 생성할 수 있다. 일 예로 샘플 입찰-오퍼 정보(s1, s3)는 카테고리(c1)에 대응하고, 샘플 입찰-오퍼 정보(s2, s4, sN)는 카테고리(c2)에 대응하고, 샘플 입찰-오퍼(s5, sN-1) 정보는 카테고리(cM)에 대응한다.
처리부(120)는 N개의 샘플 입찰-오퍼를 클러스터링하기 위해 다양한 알고리즘을 이용할 수 있다. 일 예로 처리부(120)는 N개의 샘플 입찰-오퍼를 클러스터링하기 위해 OPTICS(Ordering Points to Identify the Clustering Structure) 알고리즘을 이용할 수 있다.
N개의 샘플 입찰-오퍼 중 i번째 샘플 입찰-오퍼 정보
Figure 112020008156624-pat00001
(이하, 포인트로 표현될 수 있다)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112020008156624-pat00002
Figure 112020008156624-pat00003
는 i번째 샘플 입찰-오퍼 정보의 최대 에너지 수요 감소량이고
Figure 112020008156624-pat00004
는 i번째 샘플-입찰 오퍼 정보의 최소 입찰 가격이다.
Figure 112020008156624-pat00005
은 N개의 샘플 입찰-오퍼 정보의 집합이다.
i번째 샘플 입찰-오퍼 정보
Figure 112020008156624-pat00006
의 이웃(neighborhood)
Figure 112020008156624-pat00007
샘플 입찰-오퍼 정보
Figure 112020008156624-pat00008
는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112020008156624-pat00009
는
Figure 112020008156624-pat00010
Figure 112020008156624-pat00011
Figure 112020008156624-pat00012
는
Figure 112020008156624-pat00013
와
Figure 112020008156624-pat00014
사이의 2차원 유클리디언 거리(two-dimentional Euclidean distance)를 의미한다.
Figure 112020008156624-pat00015
는
Figure 112020008156624-pat00016
의 영역을 한정하기 위한 거리 임계(distance threshold)이다.
코어 포인트(core point)
Figure 112020008156624-pat00017
는
Figure 112020008156624-pat00018
가 적어도
Figure 112020008156624-pat00019
개의 포인트를 포함하는 포인트로 정의될 수 있다. 그리고
Figure 112020008156624-pat00020
의 코어 거리(core distance)
Figure 112020008156624-pat00021
는
Figure 112020008156624-pat00022
에서
Figure 112020008156624-pat00023
번째로 가까운 이웃과의 거리로 정의될 수 있다.
코어 포인트(core point)
Figure 112020008156624-pat00024
에 대한
Figure 112020008156624-pat00025
의 도달 거리(reachability distance)
Figure 112020008156624-pat00026
은
Figure 112020008156624-pat00027
와
Figure 112020008156624-pat00028
중 보다 큰 값이다.
Figure 112020008156624-pat00029
샘플 입찰-오퍼 정보의 집합을 클러스터링하기 위해서, OPTICS 알고리즘은 전체 샘플에 대해 한 번씩 패스하여, 최소 도달 거리(minimum reachability distance)를 기초로 각 포인트에 대해 반복적으로(iteratively) 랭킹을 수행한다.
클러스터링 과정은 다음과 같이 진행될 수 있다.
1) 오더 집합(order set)
Figure 112020008156624-pat00030
와 이웃 집합(neighborhood set)
Figure 112020008156624-pat00031
를 생성한다.
2) 샘플 입찰-오퍼 정보의 집합
Figure 112020008156624-pat00032
의 임의의 포인트
Figure 112020008156624-pat00033
를 선택하고,
Figure 112020008156624-pat00034
가 코어 포인트인지 탐색한다. 만약
Figure 112020008156624-pat00035
가 코어 포인트이면
Figure 112020008156624-pat00036
는
Figure 112020008156624-pat00037
에 추가되고
Figure 112020008156624-pat00038
의 이웃은 최소
Figure 112020008156624-pat00039
에 기초하여
Figure 112020008156624-pat00040
에 랭크된다.
3)
Figure 112020008156624-pat00041
에서 가장 작은
Figure 112020008156624-pat00042
을 가지는 포인트를 선택하고, 선택된 포인트가 코어 포인트인지를 탐색한다. 만약 선택된 포인트가 코어 포인트이면 선택된 코어 포인트는
Figure 112020008156624-pat00043
에 추가되고 선택된 코어 포인트의 이웃은 최소
Figure 112020008156624-pat00044
에 기초하여
Figure 112020008156624-pat00045
에 랭크된다.
4)
Figure 112020008156624-pat00046
의 모든 포인트가 검색(retrieve)될 때까지 2)의 스텝을 반복한다.
5)
Figure 112020008156624-pat00047
에서 처리되지 않은 포인트를 선택하여 1)에서 3)까지의 스텝을 반복한다. 이러한 과정은
Figure 112020008156624-pat00048
의 모든 포인트가 처리될 때까지 반복된다.
처리부(120)는 이와 같은 클러스터링 과정을 통해, 복수의 클러스터(i.e. 클래스 라벨)을 정할 수 있다. 클래스 라벨이 정해지면 N개의 샘플 입찰-오퍼 정보의 집합은 다음과 같이 라벨링(labeling)되어 트레이닝 셋(traing set)
Figure 112020008156624-pat00049
를 구성할 수 있다.
Figure 112020008156624-pat00050
이때,
Figure 112020008156624-pat00051
는
Figure 112020008156624-pat00052
에 대한 클래스 라벨이고
Figure 112020008156624-pat00053
는 클래스 라벨의 전체 개수이다.
한편, 처리부(120)는 각 에너지 소비자를 어느 하나의 카테고리로 분류하기 위해 다양한 알고리즘을 이용할 수 있다. 일 예로 처리부(120)는 각 에너지 소비자를 어느 하나의 카테고리로 분류하기 위해 kNN(k-nearest-neighbor) 알고리즘을 이용할 수 있다. kNN 알고리즘은 데이터 분포에 대한 정보를 필요로 하지 않기 때문이다.
새로 어느 하나의 카테고리로 분류할 대상이 되는 에너지 소비자 i에 대한 입찰-오퍼 정보
Figure 112020008156624-pat00054
는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112020008156624-pat00055
이때,
Figure 112020008156624-pat00056
은 L개의 에너지 소비자에 대한 입찰-오퍼 정보의 집합이다.
분류 과정은 다음과 같이 진행될 수 있다.
1)
Figure 112020008156624-pat00057
와 트레이닝 셋
Figure 112020008156624-pat00058
의 모든 트레이닝 포인트
Figure 112020008156624-pat00059
간의 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 구한다.
2)
Figure 112020008156624-pat00060
로부터 가장 가까운 k개의 포인트를 포함하는 영역
Figure 112020008156624-pat00061
를 구한다.
3)
Figure 112020008156624-pat00062
에 포함된 포인트 중 가장 많은 포인트가 속한 클래스 라벨을 탐색하고
Figure 112020008156624-pat00063
를 해당 클래스 라벨
Figure 112020008156624-pat00064
에 할당한다.
4) 1)에서 3) 사이의 과정을 모든 에너지 소비자에 대해 반복한다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른 처리부(120)가 각 에너지 소비자를 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 나타낸 도면이다.
도 3에서 처리부(120)는 새로 어느 하나의 카테고리로 분류할 대상이 되는 에너지 소비자 i에 대한 입찰-오퍼 정보
Figure 112020008156624-pat00065
를 전술한 알고리즘을 기초로 하여
Figure 112020008156624-pat00066
개의 클래스 라벨(class label) 중 어느 하나인
Figure 112020008156624-pat00067
에 할당할 수 있다. 같은 클래스 라벨에 대응하는 에너지 소비자는 M개의 카테고리(c1, c2, ... , cM) 중 동일한 카테고리로 그룹화될 수 있다. 이때, 에너지 소비자는 모든 클래스 라벨에 대응될 수는 없으므로 M의 값은
Figure 112020008156624-pat00068
이하가 된다.
처리부(120)는 M개의 카테고리(c1, c2, ..., cM) 중 어느 하나의 카테고리(cm)에 대하여(1<=m<=M), 에너지 수요 감소량
Figure 112020008156624-pat00069
과 입찰 가격
Figure 112020008156624-pat00070
을 결정할 수 있다. 이는 카테고리(cm)에 포함되는 에너지 소비자는 입찰 가격
Figure 112020008156624-pat00071
이상의 보상을 받을 경우에 에너지 수요를 에너지 수요 감소량
Figure 112020008156624-pat00072
이하로 줄일 수 있다는 것을 의미한다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른 카테고리 별 인센티브 비율 전략을 나타낸 도면이다.
도 4에서, 처리부(120)는 복수의 에너지 소비자를 5개의 카테코리(제1 카테고리(C1), 제2 카테고리(C2), 제3 카테고리(C3), 제4 카테고리(C4), 제5 카테고리(C5))로 분류하였다고 가정한다.
결정부(130)는 전술한 5개의 카테고리에 대해서, 제1 카테고리(C1)에 대한 인센티브 비율 전략인 제1 인센티브 비율 전략(IRS1), 제2 카테고리(C2)에 대한 인센티브 비율 전략인 제2 인센티브 비율 전략(IRS2), 제3 카테고리(C3)에 대한 인센티브 비율 전략인 제3 인센티브 비율 전략(IRS3), 제4 카테고리(C4)에 대한 인센티브 비율 전략인 제4 인센티브 비율 전략(IRS4), 제5 카테고리(C5)에 대한 인센티브 비율 전략인 제5 인센티브 비율 전략(IRS5)을 결정할 수 있다.
이때, 결정부(130)는 각 카테고리에 대한 인센티브 비율이 도매 에너지 마켓의 에너지 단가(wholesale prices)와 해당 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 각 카테고리에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
도매 에너지 마켓은 에너지를 구입 또는 판매할 수 있는 외부 마켓이다. 도매 에너지 마켓은 단위 에너지(e.g. 1MWh) 당 에너지 단가(e.g. 40$)에 대한 정보를 제공할 수 있다. 한편, 도매 에너지 마켓의 에너지 단가는 현재 시점에서 전일(day-ahead)을 기준으로 책정된 단가일 수 있다.
각 카테고리에 대한 인센티브 비율이 해당 카테고리에 대한 입찰 가격보다 낮으면 해당 카테고리에 포함된 에너지 소비자가 에너지 소비를 줄이지 않을 것이다. 그리고 각 카테고리에 대한 인센티브 비율이 도매 에너지 마켓의 에너지 단가보다 높으면 도매 에너지 마켓으로부터 에너지를 구입해서 에너지 소비자에게 공급하는 것이 인센티브를 제공하는 것보다 오히려 더 적은 비용이 소요된다. 따라서, 결정부(130)는 각 카테고리에 대한 인센티브 비율이 도매 에너지 마켓의 에너지 단가(wholesale prices)와 해당 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 각 카테고리에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 것이 바람직하다.
도 4에서, 특정 시간에서 제1 인센티브 비율 전략(IRS1), 제2 인센티브 비율 전략(IRS2), 제3 인센티브 비율 전략(IRS3), 제4 인센티브 비율 전략(IRS4), 제5 인센티브 비율 전략(IRS5)에 의해 결정되는 인센티브 비율은 해당 시간의 도메 에너지 마켓의 에너지 단가 이하인 것을 확인할 수 있다.
도 5는 도 4의 카테고리 별 에너지 수요의 감소량을 나타낸 도면이다.
한편, 본 발명의 실시예들에서, 에너지 수요는 부하(load)로 표현될 수 있으며, 에너지 수요의 감소는 부하 감소(load reduction)로 표현될 수 있다.
결정부(130)는 도 4에서 가정한 5개의 카테코리(제1 카테고리(C1), 제2 카테고리(C2), 제3 카테고리(C3), 제4 카테고리(C4), 제5 카테고리(C5)) 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
결정부(130)는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 설정된 기준 단가보다 높거나 또는 복수의 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요의 총합이 설정된 기준 에너지 수요보다 높을 때, 각 카테고리에 대한 인센티브 비율이 증가하도록 각 카테고리에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
예를 들어, 17시에서 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 60$/MWh 이상으로 증가하므로, 결정부(130)는 5개의 카테고리(C1, C2, C3, C4, C5) 모두의 인센티브 비율이 14시부터 17시까지 증가하도록 5개의 카테고리(C1, C2, C3, C4, C5)에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
다른 예로 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 기준 단가보다 높지 않더라도 복수의 에너지 소비자의 전체 수요가 기준 에너지 수요보다 높은 시간(e.g. 20시)에도 결정부(130)는 5개의 카테고리(C1, C2, C3, C4, C5)에 대한 인센티브 비율이 증가하도록 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
이를 통해 결정부(130)는 각 에너지 소비자들이 에너지 수요를 자발적으로 줄이도록 유도하여, 결과적으로 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 감소시킬 수 있다.
이상에서는 가상 발전소 관리 장치(100)가 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요를 관리하는 동작을 입찰-오퍼 정보를 중심으로 설명하였다.
이하, 가상 발전소 관리 장치(100)가 추가로 에너지와 관련된 시스템 및 도매 에너지 마켓으로부터 데이터를 수집하고 에너지와 관련된 시스템을 제어하는 동작에 대해 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치(100)의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 가상 발전소 관리 장치(100)의 수집부(110)는 에너지 소비 시스템(energy consumption system, ECS), 에너지 생성 시스템(energy generation system, EGS), 에너지 저장 시스템(energy storage system, ESS) 및 전술한 도매 에너지 마켓(wholesale market, WM) 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집할 수 있다.
에너지 소비 시스템(ECS)은 복수의 에너지 소비자(energe customer, EC)를 관리하는 시스템이다. 수집부(110)는 복수의 에너지 소비자(EC)의 입찰-오퍼 정보를 수집할 때, 에너지 소비 시스템(IECS)을 통하여 복수의 에너지 소비자(EC)의 입찰-오퍼 정보를 수집할 수 있다.
에너지 생성 시스템(EGS)은 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자(energe generator, EG)를 관리하는 시스템이다. 에너지 생성자(EG)는 일 예로 수력 발전 장치, 화력 발전 장치, 태양열 발전 장치, 풍력 발전 장치 등일 수 있다. 한편, 에너지 생성자(EG)는 특정 영역 내에 집중되지 않고 서로 분산되어 위치할 수 있으므로 분산 생성자(distributed generator, DG)로도 호칭될 수 있다.
에너지 저장 시스템(ESS)은 에너지를 저장 또는 방출하는 시스템이다. 에너지 저장 시스템(ESS)은 에너지를 에너지 저장소(e.g. 전지, 캐패시터)를 통해 저장할 수 있고, 에너지 저장소에 저장된 에너지를 방출할 수 있다. 한편, 에너지를 저장한다는 표현은 에너지를 차지(charge)한다는 표현으로 대체될 수 있으며, 에너지를 방출한다는 표현은 에너지를 디스차지(discharge)한다는 표현으로 대체될 수 있다.
전술한 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS), 에너지 저장 시스템(ESS)은 가상 발전소 관리 장치(100)에 의해 내부적으로 관리되는 시스템이므로 각각 내부 에너지 소비 시스템(inner energy consumption system, IECS), 내부 에너지 생성 시스템(inner energy generation system, IEGS), 내부 에너지 저장 시스템(inner energy storage system, IESS)로도 호칭될 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 복수의 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요를 만족시키기 위해 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 에너지를 구매하거나, 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 에너지를 생성하거나, 에너지 저장 시스템(ESS)이 저장된 에너지를 방출하도록 할 수 있다.
한편, 수집부(110)는 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS), 에너지 저장 시스템(ESS) 및 도매 에너지 마켓(WM) 중 하나 이상으로부터 수집한 데이터를 정제(refine)하는 동작을 추가로 수행할 수 있다. 수집부(110)는 수집한 데이터의 오차가 설정된 기준 오차 이상이면, 오차가 발생한 데이터를 다른 일자에 수집된 예비 데이터로 대체할 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)의 결정부(130)는 전술한 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS) 및 에너지 저장 시스템(ECS)을 제어할 수 있다.
일 예로, 결정부(130)는 에너지 생성 시스템(EGS)이 생성하는 에너지의 양을 결정할 수 있다. 또한 결정부(130)는 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부를 결정할 수 있다. 또한 결정부(130)는 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 구입할 에너지의 양을 결정할 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시예를 이하 도 7 내지 도 8에서 설명한다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 장치(100)가 에너지를 획득하는 소스를 결정하는 동작을 나타낸 도면이다.
전술한 바와 같이, 가상 발전소 관리 장치(100)의 결정부(130)는 에너지를 획득하기 위해 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 에너지를 구입하거나 또는 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 에너지를 생성하도록 제어할 수 있다.
이때, 결정부(130)는 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가 또는 복수의 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요의 총합을 기초로 하여 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 생성하는 에너지의 양을 결정할 수 있다.
일 예로, 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가(e.g. 40$/MWh)보다 높을 때(e.g. 10시부터 22시까지)에, 결정부(130)는 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 에너지를 구입하지 않고 대신 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 복수의 에너지 소비자(EC)가 필요로 하는 에너지를 생성하도록 제어할 수 있다. 도매 에너지 마켓(WM)에서 에너지를 구입하는 것보다 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 직접 에너지를 생성하는 것이 비용이 적게 소요되기 때문이다.
반면 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가가 기준 에너지 단가보다 낮은 시간(e.g. 24시, 1시부터 7시까지)일 때, 결정부(130)는 주로 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 에너지를 구입하고 대신 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 생성하는 에너지의 양은 최소화할 수 있다. 도매 에너지 마켓(MW)에서 에너지를 구입하는 것이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 직접 에너지를 생성하는 것보다 비용이 적게 소요되기 때문이다.
한편, 전술한 바와 같이 가상 발전소 관리 장치(100)의 결정부(130)는 복수의 에너지 소비자(EC)가 요구하는 에너지를 획득하기 위해 도매 에너지 마켓(WM), 에너지 생성 시스템(EGS) 대신에 에너지 저장 시스템(ESS)이 저장된 에너지를 방출하도록 제어할 수 있다. 또한 가상 발전소 관리 장치(100)는 도매 에너지 마켓(WM) 또는 에너지 생성 시스템(EGS)으로부터 획득한 에너지를 에너지 저장 시스템(IESS)에 저장하여 이후에 에너지 저장 시스템(ESS)이 저장된 에너지를 방출할 수 있도록 제어할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 저장 또는 방출하는 동작을 나타낸 도면이다.
가상 발전소 관리 장치(100)의 결정부(130)는 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가 또는 복수의 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요의 총합을 기초로 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 저장 또는 방출할 지 여부를 결정할 수 있다. 일 예로, 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가보다 높은 시간(e.g. 16시, 17시)일 때, 결정부(130)는 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 방출하도록 에너지 저장 시스템(ESS)을 제어할 수 있다.
다른 예로, 결정부(130)는 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가보다 높지 않더라도 복수의 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요가 큰 경우(e.g. 20시, 21시)에 에너지 수요를 만족하기 위해 에너지 저장 시스템(ESS)이 저장된 에너지를 방출하도록 에너지 저장 시스템(ESS)을 제어할 수 있다.
반면, 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가가 낮은 시간(e.g. 1시부터 7시까지)에서는, 결정부(130)는 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 저장하도록 에너지 저장 시스템(ESS)을 제어할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 시스템(10)의 블록도이다.
도 9를 참조하면, 가상 발전소 시스템(10)은 전술한 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS), 에너지 저장 시스템(ESS) 및 가상 발전소 관리 시스템(100)을 포함할 수 있다.
전술한 바와 같이, 에너지 소비 시스템(ECS)은 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자(EC)를 관리할 수 있고, 에너지 생성 시스템(EGS)은 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자(EG)를 관리할 수 있고, 에너지 저장 시스템(ESS)은 에너지를 저장 또는 방출할 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 복수의 에너지 소비자(EC)로부터 수집할 수 있다. 그리고 가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS), 에너지 저장 시스템(ESS) 및 가상 발전소 시스템(10) 외부의 도매 에너지 마켓(WM) 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집할 수 있다.
그리고 가상 발전소 관리 장치(100)는 복수의 에너지 소비자(EC)로부터 수집한 입찰-오퍼 정보를 기초로 복수의 에너지 소비자(EC)를 복수의 카테고리로 분류할 수 있다.
그리고 가상 발전소 관리 장치(100)는 전술한 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있고, 전술한 에너지 소비 시스템(ECS), 에너지 생성 시스템(EGS) 및 에너지 저장 시스템(ESS)을 제어할 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 소비 시스템 (ECS)이 관리하는 복수의 에너지 소비자(EC)로부터 입찰-오퍼 정보를 수집할 수 있고, 입찰-오퍼 정보는 최소 입찰 가격(
Figure 112020008156624-pat00073
)과 최대 에너지 수요 감소량(
Figure 112020008156624-pat00074
)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 입찰-오퍼 정보는 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격(
Figure 112020008156624-pat00075
) 이상의 보상을 받을 경우에, 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 최대 에너지 수요 감소량(
Figure 112020008156624-pat00076
) 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시할 수 있다.
그리고 가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 생성 시스템(EGS)이 복수의 에너지 생성자(EG)를 통해 생성하는 에너지의 양
Figure 112020008156624-pat00077
를 결정할 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 저장 시스템(ESS)이 에너지를 저장하는 양(
Figure 112020008156624-pat00078
) 및 방출하는 양 (
Figure 112020008156624-pat00079
)를 결정할 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 에너지 소비 시스템(ECS)을 통해 복수의 에너지 소비자(EC)에게 인센티브 비율(
Figure 112020008156624-pat00080
)를 제공할 수 있다. 그리고 각 에너지 소비자(EC)의 에너지 수요 감소량(
Figure 112020008156624-pat00081
)이 결정될 수 있다.
가상 발전소 관리 장치(100)는 도매 에너지 마켓(WM)의 에너지 단가(
Figure 112020008156624-pat00082
)에 기초하여 도매 에너지 마켓(WM)으로부터 구입할 에너지의 양(
Figure 112020008156624-pat00083
)을 결정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 가상 발전소 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 가상 발전소 관리 방법은 수집 단계(S1010), 처리 단계(S1020) 및 결정 단계(S1030)를 포함할 수 있다. 수집 단계(S1010), 처리 단계(S1020), 결정 단계(S1030)는 각각 전술한 가상 발전소 관리 장치(100)의 수집부(110), 처리부(120), 결정부(130)에 의해 실행될 수 있다.
수집 단계(S1010)는 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자(EC)로부터 입찰-오퍼 정보를 수집할 수 있다. 입찰-오퍼 정보는 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에, 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 최대 에너지 수요 감소량 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시할 수 있다.
처리 단계(S1020)는 입찰-오퍼 정보를 기초로 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 이때, 처리 단계(S1020)는 미리 설정된 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하여 복수의 카테고리를 생성하고, 복수의 카테고리 각각에 대한 입찰 가격을 결정할 수 있다.
결정 단계(S1030)는 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고, 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정할 수 있다.
일 예로 결정 단계(S1030)는 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가와 각 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
그리고 결정 단계(S1030)는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가보다 높거나 또는 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합이 설정된 기준 에너지 수요보다 높을 때, 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 증가하도록 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정할 수 있다.
한편, 수집 단계(S1010)는 복수의 에너지 소비자를 관리하는 에너지 소비 시스템, 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자를 관리하는 에너지 생성 시스템, 에너지를 저장 또는 방출하는 에너지 저장 시스템 및 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓 중 하나 이상으로부터 데이터를 추가로 수집할 수 있다.
그리고 결정 단계(S1030)는 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템 및 에너지 저장 시스템을 제어할 수 있다.
결정 단계(S1030)는 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양, 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부 및 도매 에너지 마켓으로부터 구입할 에너지의 양을 결정할 수 있다.
일 예로, 결정 단계(S1030)는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 상기 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양을 결정할 수 있다.
다른 예로, 결정 단계(S1030)는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부를 결정할 수 있다.
이상에서, 본 개시의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 개시는 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 개시의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 개시의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 가상 발전소 시스템 100: 가상 발전소 관리 장치
110: 수집부 120: 처리부
130: 결정부

Claims (17)

  1. 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자로부터 수집하는 수집부;
    상기 입찰-오퍼 정보를 기초로 상기 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 처리하는 처리부; 및
    상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 상기 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하는 결정부를 포함하되,
    상기 입찰-오퍼 정보는,
    상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에 상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 상기 최대 에너지 수요 감소량 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시하며,
    상기 처리부는,
    미리 설정된 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하여 상기 복수의 카테고리를 생성하고, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 입찰 가격을 결정하되,
    상기 처리부는,
    상기 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보에 대한 상기 클러스터링 과정을 통해 복수의 클래스 라벨을 정하고,
    상기 복수의 에너지 소비자로부터 수집된 상기 복수의 입찰-오퍼 정보 각각을 상기 복수의 클래스 라벨 중 하나에 할당하고, 할당된 클래스 라벨에 대응되는 상기 복수의 카테고리로 분류하며,
    상기 결정부는,
    상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가와 상기 각 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 가상 발전소 관리 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가보다 높거나 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합이 설정된 기준 에너지 수요보다 높을 때, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 증가하도록 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 가상 발전소 관리 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수집부는,
    상기 복수의 에너지 소비자를 관리하는 에너지 소비 시스템, 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자를 관리하는 에너지 생성 시스템, 에너지를 저장 또는 방출하는 에너지 저장 시스템 및 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집하고,
    상기 결정부는,
    상기 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템 및 에너지 저장 시스템을 제어하는 가상 발전소 관리 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양, 상기 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부 및 상기 도매 에너지 마켓으로부터 구입할 에너지의 양을 결정하는 가상 발전소 관리 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 상기 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양을 결정하는 가상 발전소 관리 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 상기 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부를 결정하는 가상 발전소 관리 장치.
  9. 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자를 관리하는 에너지 소비 시스템;
    에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자를 관리하는 에너지 생성 시스템;
    에너지를 저장 또는 방출하는 에너지 저장 시스템; 및
    상기 에너지 소비 시스템, 상기 에너지 생성 시스템, 상기 에너지 저장 시스템 및 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집하고, 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 상기 복수의 에너지 소비자로부터 수집하고,
    상기 입찰-오퍼 정보를 기초로 상기 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 처리하고,
    상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 상기 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하며 상기 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템 및 에너지 저장 시스템을 제어하는 가상 발전소 관리 장치를 포함하되,
    상기 입찰-오퍼 정보는,
    상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에 상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 상기 최대 에너지 수요 감소량 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시하며,
    상기 가상 발전소 관리 장치는,
    미리 설정된 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하여 상기 복수의 카테고리를 생성하고, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 입찰 가격을 결정하되,
    상기 가상 발전소 관리 장치는,
    상기 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보에 대한 상기 클러스터링 과정을 통해 복수의 클래스 라벨을 정하고,
    상기 복수의 에너지 소비자로부터 수집된 상기 복수의 입찰-오퍼 정보 각각을 상기 복수의 클래스 라벨 중 하나에 할당하고, 할당된 클래스 라벨에 대응되는 상기 복수의 카테고리로 분류하며,
    상기 가상 발전소 관리 장치는,
    상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가와 상기 각 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 가상 발전소 시스템.
  10. 수집부, 처리부 및 제어부를 포함하는 가상 발전소 관리 장치가 가상 발전소를 관리하는 가상 발전소 관리 방법에 있어서,
    상기 수집부가 최소 입찰 가격 및 최대 에너지 수요 감소량에 대한 정보를 포함하는 입찰-오퍼 정보를 에너지를 소비하는 복수의 에너지 소비자로부터 수집하는 수집 단계;
    상기 처리부가 상기 입찰-오퍼 정보를 기초로 상기 복수의 에너지 소비자 각각을 복수의 카테고리 중 어느 하나로 분류하는 동작을 처리하는 처리 단계; 및
    상기 제어부가 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하고 상기 인센티브 비율 전략에 따라 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율을 결정하는 결정 단계를 포함하되,
    상기 입찰-오퍼 정보는,
    상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 최소 입찰 가격 이상의 보상을 받을 경우에 상기 입찰-오퍼 정보를 생성한 에너지 소비자가 미리 설정된 시구간 동안 에너지 수요를 상기 최대 에너지 수요 감소량 이하로 줄일 수 있다는 정보를 지시하며,
    상기 처리 단계는,
    미리 설정된 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보를 클러스터링하여 상기 복수의 카테고리를 생성하고, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 입찰 가격을 결정하되,
    상기 처리 단계는,
    상기 복수의 샘플 입찰-오퍼 정보에 대한 상기 클러스터링 과정을 통해 복수의 클래스 라벨을 정하고,
    상기 복수의 에너지 소비자로부터 수집된 상기 복수의 입찰-오퍼 정보 각각을 상기 복수의 클래스 라벨 중 하나에 할당하고, 할당된 클래스 라벨에 대응되는 상기 복수의 카테고리로 분류하며,
    상기 결정 단계는,
    상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓의 에너지 단가와 상기 각 카테고리에 대한 입찰 가격 사이가 되도록, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 가상 발전소 관리 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정 단계는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가가 설정된 기준 에너지 단가보다 높거나 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합이 설정된 기준 에너지 수요보다 높을 때, 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율이 증가하도록 상기 복수의 카테고리 각각에 대한 인센티브 비율 전략을 결정하는 가상 발전소 관리 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 수집 단계는,
    상기 복수의 에너지 소비자를 관리하는 에너지 소비 시스템, 에너지를 생성하는 복수의 에너지 생성자를 관리하는 에너지 생성 시스템, 에너지를 저장 또는 방출하는 에너지 저장 시스템 및 에너지를 구입 또는 판매하는 도매 에너지 마켓 중 하나 이상으로부터 데이터를 수집하고,
    상기 결정 단계는,
    상기 에너지 소비 시스템, 에너지 생성 시스템 및 에너지 저장 시스템을 제어하는 가상 발전소 관리 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 결정 단계는,
    상기 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양, 상기 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부 및 상기 도매 에너지 마켓으로부터 구입할 에너지의 양을 결정하는 가상 발전소 관리 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 결정 단계는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 상기 에너지 생성 시스템이 생성하는 에너지의 양을 결정하는 가상 발전소 관리 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 결정 단계는,
    상기 도매 에너지 마켓의 에너지 단가 또는 상기 복수의 에너지 소비자의 에너지 수요의 총합을 기초로 상기 에너지 저장 시스템이 에너지를 저장 또는 방출할지 여부를 결정하는 가상 발전소 관리 방법.
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