KR102391458B1 - 마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법 - Google Patents

마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법 Download PDF

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KR102391458B1 KR1020200056046A KR20200056046A KR102391458B1 KR 102391458 B1 KR102391458 B1 KR 102391458B1 KR 1020200056046 A KR1020200056046 A KR 1020200056046A KR 20200056046 A KR20200056046 A KR 20200056046A KR 102391458 B1 KR102391458 B1 KR 102391458B1
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Abstract

본원은, 배전 전력 시장의 경제적, 기술적 측면과 네트워크 규약들을 고려하여 마이크로그리드 간 직접적인 에너지 거래를 전력 거래를 위한 송배전망 제어 시스템의 제어 방법에 관한 것이다. 직접 에너지 거래를 볼록하지 않은 일반화된 내쉬 협상 문제로 공식화하였으며, OPF 문제 해결과 비용 문제 해결의 2가지 단계로 분해함으로써 해결할 수 있음을 기술하였다. 두 경우 모두 DSO와 마이크로그리드의 최적화 변수를 분리하고, 마이크로그리드의 프라이버시를 보존하기 위해 ADMM을 활용하였다. 제안된 DSO-기반 시장 메커니즘은 사회적 복지를 극대화하고 네트워크 손실을 최소화하는데 효과적이며, 또한 마이크로그리드 간의 단위 에너지당 동등한 거래 수익을 보장함으로써 공정하다.

Description

마이크로그리드 간 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법{Microgrid-to-microgrid power distribution system and power distribution method}
본 개시는, 마이크로그리드 간 전력 거래를 위한 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법에 관한 것이다.
화석연료 사용으로 인한 온실가스 배출과 이에 따른 기후변화로 인해 깨끗하고 지속 가능한 에너지 자원을 확보하는 것이 점차 중요해지고 있다. 최근에는 재생 가능한 발전의 개발로 새로운 지속 가능한 에너지(예를 들어, 풍력 발전, 태양광)가 경제적으로 실현 가능해졌다. 이와 같은 신재생 에너지의 등장과 더불어 전력자원의 효율적 활용을 위한 분산 전원의 설치 및 운용 방법에 관한 기술 개발이 활성화되고 있다.
분산 전원 중 많은 부분은 주로 신재생 에너지, 예를 들면 풍력, 태양광, 조력, 파력 등의 자연 상태로 존재하거나 발생하는 자원을 사용하고 있다. 그러나, 자연을 사용한 발전량은 변동 폭이 크며 발전량이 불확실하다는 문제가 있다. 따라서, 신재생 에너지를 효율적으로 사용하기 위해서는 관리 및 거래를 위한 제어가 요구된다.
에너지의 생산과 소비 측면에서 볼 때, 국부적으로 생산된 에너지는 장거리 전송을 하는 대신 국부적으로 소비하는 것이 효율적이다. 이에 따라, 재생 가능한 에너지 또는 기타의 방법으로 발전되는 각종 전력 중 해당하는 전력망 내에서 소비하고 남는 잉여 전력을 전력망 상호 간에 공유하고 거래할 수 있는 Peer-to-Peer (P2P) 형태의 배전망 에너지 거래에 관한 관심이 매우 높다.
다만, 배전망의 P2P 에너지 시장에서는, 거래 가격이 얼마에 형성되는지, 배전망의 제약 조건을 만족하는지, 거래 가격 결정시 판매자와 구매자에게 공평한지, 배전망에서의 P2P 거래가 사회 전체의 에너지 효율을 극대화 할 수 있는 것인지 등의 문제가 존재한다.
실시예들은 종래의 문제를 해결하고자 하는 것으로, 합리적으로 에너지를 사용하도록 마이크로그리드 간의 전력 거래를 가능하게 하는 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한 실시예들은 마이크로그리드 간에 수익이 공정하게 분배되는 전력 분배 시스템 및 전력 분배 방법을 제공하기 위한 것이다.
일 실시예에 따른 전력 분배 시스템은, 복수의 마이크로그리드로부터 전력 특성 정보와 지불 특성 정보를 수집하는 정보 수집부, 그리고 전력 특성 정보 및 지불 특성 정보에 기초하여 GNB(Generalized Nash Bargaining)를 계산하여 해를 획득하고, 획득한 해를 사용하여 상기 복수의 마이크로그리드의 전력 분배를 제어하는 중개부를 포함한다.
전력 특성 정보는 각각의 마이크로그리드에서의 순수출 전력(
Figure 112020047411801-pat00001
), 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력(
Figure 112020047411801-pat00002
), 마이크로그리드 내의 배터리의 충전 및 방전 전력(
Figure 112020047411801-pat00003
), 및 연료 기반의 분배 발전 전력(
Figure 112020047411801-pat00004
)에 대한 정보를 포함하고, 지불 특성 정보는 마이크로그리드가 지불한 금액(
Figure 112020047411801-pat00005
)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
중개부는, GNB를 계산하여 해를 획득하는 경우에 OPF(Optimal Power Flow) 문제와 비용 문제의 2개의 단계로 우회하여 계산할 수 있다.
OPF 문제는, 이하의 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해,
Figure 112020047411801-pat00006
수학식 1
Figure 112020047411801-pat00007
수학식 2
Figure 112020047411801-pat00008
수학식 3
Figure 112020047411801-pat00009
수학식 4
Figure 112020047411801-pat00010
수학식 5
Figure 112020047411801-pat00011
수학식 6
Figure 112020047411801-pat00012
수학식 7
Figure 112020047411801-pat00013
수학식 9의 (a)
Figure 112020047411801-pat00014
수학식 9의 (b)
Figure 112020047411801-pat00015
수학식 10
Figure 112020047411801-pat00016
수학식 11
Figure 112020047411801-pat00017
수학식 14
Figure 112020047411801-pat00018
수학식 19
Figure 112020047411801-pat00019
수학식 20
Figure 112020047411801-pat00020
수학식 21
Figure 112020047411801-pat00021
를 변수로 두고
Figure 112020047411801-pat00022
를 최소화하는 것일 수 있다.
중개부가, 상기 OPF 문제를 계산하는 경우에 상기 수학식 4를 이하의 수학식 28로 치환하여 계산할 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00023
수학식 28
중개부는, 수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 20에 대해, 이하의 수학식 32를 최소화하는 값으로 상기 전력 특성 정보
Figure 112020047411801-pat00024
를 업데이트하고,
Figure 112020047411801-pat00025
수학식 32
중개부는, 수학식 1-3, 5, 19에 대해, 이하의 수학식 33을 최소화하는 값으로
Figure 112020047411801-pat00026
를 업데이트할 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00027
수학식 33
비용 문제는,
Figure 112020047411801-pat00028
에 대해, 변수를
Figure 112020047411801-pat00029
로 두고
Figure 112020047411801-pat00030
를 최대화하는 것일 수 있다.
비용 문제는, ADMM을 통해,
Figure 112020047411801-pat00031
,
Figure 112020047411801-pat00032
에 대해 변수를
Figure 112020047411801-pat00033
로 두고 이하의 식 (37)을 최소화하는 것일 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00034
수학식 37
일 실시예에 따른 전력 분배 방법은, 정보 수집부가, 복수의 마이크로그리드로부터 전력 특성 정보와 지불 특성 정보를 수집하는 단계, 중개부가, 전력 특성 정보 및 지불 특성 정보에 기초하여 GNB(Generalized Nash Bargaining)를 계산하여 해를 획득하는 단계, 그리고 중개부가, 획득한 해를 사용하여 복수의 마이크로그리드의 전력 분배를 제어하는 단계를 포함한다.
전력 특성 정보는 각각의 마이크로그리드에서의 순수출 전력(
Figure 112020047411801-pat00035
), 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력(
Figure 112020047411801-pat00036
), 마이크로그리드 내의 배터리의 충전 및 방전 전력(
Figure 112020047411801-pat00037
), 및 연료 기반의 분배 발전 전력(
Figure 112020047411801-pat00038
)에 대한 정보를 포함하고, 지불 특성 정보는 마이크로그리드가 지불한 금액(
Figure 112020047411801-pat00039
)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
중개부가, GNB를 계산하여 해를 획득하는 단계는, OPF 문제와 비용 문제의 2개의 단계로 우회하여 계산하는 단계일 수 있다.
OPF 문제를 계산하는 단계는, 이하의 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해,
Figure 112020047411801-pat00040
수학식 1
Figure 112020047411801-pat00041
수학식 2
Figure 112020047411801-pat00042
수학식 3
Figure 112020047411801-pat00043
수학식 4
Figure 112020047411801-pat00044
수학식 5
Figure 112020047411801-pat00045
수학식 6
Figure 112020047411801-pat00046
수학식 7
Figure 112020047411801-pat00047
수학식 9의 (a)
Figure 112020047411801-pat00048
수학식 9의 (b)
Figure 112020047411801-pat00049
수학식 10
Figure 112020047411801-pat00050
수학식 11
Figure 112020047411801-pat00051
수학식 14
Figure 112020047411801-pat00052
수학식 19
Figure 112020047411801-pat00053
수학식 20
Figure 112020047411801-pat00054
수학식 21
Figure 112020047411801-pat00055
를 변수로 두고
Figure 112020047411801-pat00056
를 최소화하는 단계일 수 있다.
OPF 문제를 계산하는 단계는, 수학식 4를 이하의 수학식 28로 치환하여 계산하는 단계일 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00057
수학식 28
OPF 문제를 계산하는 단계는, 수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 20에 대해, 이하의 수학식 32를 최소화하는 값으로 전력 특성 정보
Figure 112020047411801-pat00058
를 업데이트하고,
Figure 112020047411801-pat00059
수학식 32
중개부는, 수학식 1-3, 5, 19에 대해, 이하의 수학식 33을 최소화하는 값으로
Figure 112020047411801-pat00060
를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00061
수학식 33
비용 문제를 계산하는 단계는,
Figure 112020047411801-pat00062
에 대해, 변수를
Figure 112020047411801-pat00063
로 두고
Figure 112020047411801-pat00064
를 최대화하는 단계일 수 있다.
비용 문제를 계산하는 단계는, ADMM을 통해,
Figure 112020047411801-pat00065
,
Figure 112020047411801-pat00066
에 대해 변수를
Figure 112020047411801-pat00067
로 두고 이하의 수학식 37을 최소화하는 단계일 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00068
수학식 37
일 실시예에 따른 프로그램은, 전력 분배 방법을 수행하도록 기록 매체에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따른 기록 매체는, 전력 분배 방법을 수행하는 프로그램이 저장되어 있을 수 있다.
실시예들에 따르면, 효율적이고 안정화된 전력망 운용을 할 수 있다는 장점이 있다.
실시예들에 따르면, 배전망 에너지 손실을 포함하여 에너지 비용을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.
실시예들에 따르면, 사회 효용을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.
실시예들에 따르면, 배전망 제약 조건을 만족할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은, 전력망에 연결된 복수의 마이크로그리드(microgrid, MG)와 유틸리티 회사를 도시한 도면이다.
도 2는 DSO 기반의 배전망 에너지 시장에 관한 개념도이다.
도 3은 마이크로그리드의 구성을 도시한 블록도이다
도 4는 전력 분배 시스템, 복수의 MG, 유틸리티를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 전력 분배 시스템에 대한 블록도이다.
도 6은 GNB를 해결하기 위한 방법을 구조적으로 도시한 도면이다.
도 7은 마이크로그리드와 DSO의 변수의 업데이트를 도시한 개념도이다.
도 8은 마이크로그리드의 직접 거래량을 도시한 도면이다.
도 9는 캘리포니아 독립 시스템 운영자(California Independent System Operator, CAISO)가 제공하는 요금을 도시한 도면이다.
도 10은 부하와 재생 가능한 발전기를 가지는 마이크로그리드를 도시한 도면이다.
도 11은 직접 에너지 거래 전후에 유틸리티 회사로부터 구매한 전력량을 도시한 도면이다.
도 12는 직접 거래 시 시간에 따른 모든 마이크로그리드의 에너지 거래량을 도시한 도면이다.
도 13은 4개의 마이크로그리드의 배터리 에너지 수준을 도시한 도면이다.
도 14는 시간에 따른 연료 기반의 분산 발전을 도시한 도면이다.
도 15는 마이크로그리드 버스의 전압 프로필을 도시한다.
도 16은 마이크로그리드의 총 비용과 ADMM 변수 사이의 수렴성을 도시한 도면이다.
도 17은 수학식 4의 정확성 조건에 따른
Figure 112020047411801-pat00069
를 도시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일, 유사한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본원에서 "마이크로그리드(microgrid)"는 발전소에서 생산된 전기를 소비자에게 전달하는 일방향 시스템의 기존 전력시스템과 달리, 독립된 분산 전원을 중심으로 국소적인 전력 공급 및 저장 시스템을 갖추어 개인이 전력을 생산하여 저장하거나 소비할 수 있는 형태의 시스템을 지칭한다. 마이크로그리드는 지역화된 전력망을 이용하여 수력과 풍력, 태양광 등의 분산 에너지 자원들을 연결한 것일 수 있다. 마이크로그리드는 전체 전력망과 독립적으로 동작할 수도 있으며, 전체 전력망에 연결되어 동작할 수도 있다.
본원에서 "유틸리티"는 특정 지역에 대해 배급 권한을 갖는 전력 공급 회사를 지칭한다.
이하에서,
Figure 112020047411801-pat00070
은 버스의 세트,
Figure 112020047411801-pat00071
는 라인의 세트,
Figure 112020047411801-pat00072
는
Figure 112020047411801-pat00073
및
Figure 112020047411801-pat00074
를 가지는 분배 네트워크를 나타낸 그래프이고,
Figure 112020047411801-pat00075
은 마이크로그리드의 세트,
Figure 112020047411801-pat00076
은 마이크로그리드의 개수,
Figure 112020047411801-pat00077
는 이산적인 타임 슬롯 인덱스,
Figure 112020047411801-pat00078
는 타임 슬롯의 세트,
Figure 112020047411801-pat00079
는 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00080
에서의 버스
Figure 112020047411801-pat00081
의 복소 전력,
Figure 112020047411801-pat00082
는 버스
Figure 112020047411801-pat00083
의
Figure 112020047411801-pat00084
,
Figure 112020047411801-pat00085
는 라인
Figure 112020047411801-pat00086
에서의
Figure 112020047411801-pat00087
로부터
Figure 112020047411801-pat00088
로 흐르는 복소 전류,
Figure 112020047411801-pat00089
는 라인
Figure 112020047411801-pat00090
에서의
Figure 112020047411801-pat00091
,
Figure 112020047411801-pat00092
는 라인
Figure 112020047411801-pat00093
의 임피던스로서,
Figure 112020047411801-pat00094
으로 나타낼 수 있으며,
Figure 112020047411801-pat00095
는 라인
Figure 112020047411801-pat00096
의 저항,
Figure 112020047411801-pat00097
는 라인
Figure 112020047411801-pat00098
의 리액턴스,
Figure 112020047411801-pat00099
는 라인
Figure 112020047411801-pat00100
의 복소 전력으로서,
Figure 112020047411801-pat00101
로 나타낼 수 있고,
Figure 112020047411801-pat00102
는 버스
Figure 112020047411801-pat00103
로부터
Figure 112020047411801-pat00104
로 흐르는 유효 전력 흐름이고,
Figure 112020047411801-pat00105
는 버스
Figure 112020047411801-pat00106
로부터
Figure 112020047411801-pat00107
로 흐르는 무효 전력 흐름,
Figure 112020047411801-pat00108
는 버스
Figure 112020047411801-pat00109
로부터
Figure 112020047411801-pat00110
로 수출되는 전력,
Figure 112020047411801-pat00111
는 버스
Figure 112020047411801-pat00112
에 주입되는 유효 전력,
Figure 112020047411801-pat00113
는 버스
Figure 112020047411801-pat00114
에 주입되는 무효 전력이고,
Figure 112020047411801-pat00115
는
Figure 112020047411801-pat00116
에서의 복소 전력으로서,
Figure 112020047411801-pat00117
로 나타낼 수 있고,
Figure 112020047411801-pat00118
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00119
로부터의 순수출 전력,
Figure 112020047411801-pat00120
는
Figure 112020047411801-pat00121
,
Figure 112020047411801-pat00122
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00123
의 순수 지불 비용,
Figure 112020047411801-pat00124
는 유틸리티로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00125
가 구입한 전력,
Figure 112020047411801-pat00126
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00127
가 유틸리티에 판매한 전력,
Figure 112020047411801-pat00128
는
Figure 112020047411801-pat00129
Figure 112020047411801-pat00130
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00131
의 배터리 충전 전력,
Figure 112020047411801-pat00132
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00133
의 배터리 방전 전력,
Figure 112020047411801-pat00134
는
Figure 112020047411801-pat00135
,
Figure 112020047411801-pat00136
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00137
의 연료 기반 발전 전력,
Figure 112020047411801-pat00138
는
Figure 112020047411801-pat00139
Figure 112020047411801-pat00140
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00141
의 실제 전력 수요량,
Figure 112020047411801-pat00142
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00143
의 재생 가능한 발전량,
Figure 112020047411801-pat00144
는 유틸리티로부터의 전력의 구매 가격 (사용 시간),
Figure 112020047411801-pat00145
는 유틸리티로의 전력의 판매 가격 (병입 관세(feed-in tariff),
Figure 112020047411801-pat00146
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00147
의 내부 비용,
Figure 112020047411801-pat00148
는
Figure 112020047411801-pat00149
의 최소 비용 (직거래 하기 전의 비용),
Figure 112020047411801-pat00150
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00151
가 시장에 액세스하기 위한 비용,
Figure 112020047411801-pat00152
는
Figure 112020047411801-pat00153
로서, 마이크로그리드의 총 간접 비용,
Figure 112020047411801-pat00154
는
Figure 112020047411801-pat00155
이고,
Figure 112020047411801-pat00156
는 후술하는 P2의 ADMM을 사용하는 OPF-r 문제를 해결함으로써 획득되는
Figure 112020047411801-pat00157
의 최소값이고,
Figure 112020047411801-pat00158
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00159
의 감소된 비용으로서,
Figure 112020047411801-pat00160
으로 나타낼 수 있고,
Figure 112020047411801-pat00161
는 지불 후 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00162
의 이익으로서,
Figure 112020047411801-pat00163
로 나타낼 수 있으며,
Figure 112020047411801-pat00164
은 반복 인덱스를 지칭한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 전력망에 연결된 복수의 마이크로그리드(microgrid, MG)(100)와 유틸리티(150)를 도시한 도면이다.
복수의 MG(100)는 전력망을 통해 서로 연결될 수 있다. 또한, 복수의 MG(100)는 전력을 제공하는 유틸리티 회사(150)와 전력망을 통해 연결될 수 있다. 복수의 MG(100)는 동일한 배전망에 속할 수 있으며, 상이한 배전망에 속할 수도 있다. 상이한 배전망의 운영 주체는 상이할 수도 있다.
도 2는 DSO 기반의 배전망 에너지 시장에 관한 개념도이다.
구체적으로, 도 2는 분배 네트워크에서 마이크로그리드(100) 간의 직접적인 에너지 거래 구조를 도시하고 있다. 마이크로그리드(100)는 에너지가 거래될 수 있는 분배 네트워크
Figure 112020047411801-pat00165
에 의해 상호 연결된다. 에너지 거래를 하는 경우, 하나의 마이크로그리드(100)는 유틸리티 회사나 다른 마이크로그리드(100)와만 거래할 수 있다. 본원에서는 각 마이크로그리드(100)가 단일 버스인 것으로 간주하여 기술하지만, 마이크로그리드(100)가 다중 버스에 해당하는 경우에도 적용될 수 있다.
방사형 분배 네트워크는, 그래프
Figure 112020047411801-pat00166
로 나타낼 수 있다. 여기서,
Figure 112020047411801-pat00167
은 버스의 세트 개수이고,
Figure 112020047411801-pat00168
는 네트워크의 브랜치(branch) 세트이다. 본원에서,
Figure 112020047411801-pat00169
이면,
Figure 112020047411801-pat00170
개의 마이크로그리드(100)가 존재한다고 가정한다.
Figure 112020047411801-pat00171
은
Figure 112020047411801-pat00172
의 여유 버스를 지칭하며, 여기서 유틸리티는 분배 네트워크의 외부 전원으로 연결된다.
Figure 112020047411801-pat00173
는 수평 운영을 지칭하며, 이는
Figure 112020047411801-pat00174
로 표시되는 동일한 지속 시간(예를 들어, 1시간)을 갖는
Figure 112020047411801-pat00175
개의 타임 슬롯으로 분할된다.
본원에서는 방사형 분배 네트워크가 균형잡힌 3상 위상 시스템이라고 가정하며, 각 위상에 대해 분석한다.
버스
Figure 112020047411801-pat00176
인 경우,
Figure 112020047411801-pat00177
는 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00178
에서의 복소 전압을 지칭하고, 버스
Figure 112020047411801-pat00179
에서 주입되는 복소 전력은
Figure 112020047411801-pat00180
라고 나타낼 수 있으며, 여기서
Figure 112020047411801-pat00181
이다.
라인
Figure 112020047411801-pat00182
에 대해,
Figure 112020047411801-pat00183
는 라인 임피던스를 지칭하고
Figure 112020047411801-pat00184
는 타임 슬롯 t에서 버스
Figure 112020047411801-pat00185
로부터 버스
Figure 112020047411801-pat00186
까지의 복소 전류를 지칭한다.
브랜치
Figure 112020047411801-pat00187
이고, 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00188
에서
Figure 112020047411801-pat00189
이다.
Figure 112020047411801-pat00190
가
Figure 112020047411801-pat00191
의 복소 공액이라고 하면, 라인
Figure 112020047411801-pat00192
에서 전력 흐름은
Figure 112020047411801-pat00193
이다. 라인에서의 전력 흐름은
Figure 112020047411801-pat00194
로도 나타낼 수 있으며, 여기서
Figure 112020047411801-pat00195
는 유효 전력이고
Figure 112020047411801-pat00196
는 무효 전력이다.
버스
Figure 112020047411801-pat00197
에서, 전력 균형은
Figure 112020047411801-pat00198
으로 나타낼 수 있고, 여기서
Figure 112020047411801-pat00199
이고
Figure 112020047411801-pat00200
이다.
모든 브랜치에서,
Figure 112020047411801-pat00201
이고,
Figure 112020047411801-pat00202
인 경우에 대해 주입된 유효 전력과 무효 전력, 전압과 전류는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00203
Figure 112020047411801-pat00204
Figure 112020047411801-pat00205
Figure 112020047411801-pat00206
또한, 전압 공차 규약은 이하의 수학식 5로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00207
여기서,
Figure 112020047411801-pat00208
과
Figure 112020047411801-pat00209
는 버스
Figure 112020047411801-pat00210
의 최소 전압과 최대 전압이다.
도 3은 마이크로그리드(100)의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 마이크로그리드(100)는 통신부(110), 제어부(130), 메모리부(150)를 포함할 수 있다. 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00211
은 자체적으로 재생 가능한 발전기 또는 연료 기반 분배 발전기(Distributed generator, DG)를 포함할 수 있다. 마이크로그리드(100)는 에너지 저장 장치를 포함할 수 있다. 마이크로그리드(100)는 부하를 포함할 수 있다. 마이크로그리드(100)의 부하는 일정한 고정 부하일 수 있으며, 가변 부하일 수도 있다. 제어부(130)는 메모리부(150)에 저장된 전력 특성 정보 및/또는 지불 특성 정보를 통신부(110)를 통해 전력 분배 시스템(300)에 전송하도록 한다.
통신부(110)는 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 이용하여 전력 분배 시스템(300)과 통신할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
메모리부(150)는 마이크로그리드(100)의 전력 특성 정보를 저장할 수 있다. 전력 특성 정보는 마이크로그리드에서의 순수출 전력
Figure 112020047411801-pat00212
, 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력
Figure 112020047411801-pat00213
, 마이크로그리드 내의 배터리의 충전 및 방전 전력
Figure 112020047411801-pat00214
, 연료 기반의 분배 발전 전력
Figure 112020047411801-pat00215
에 대한 정보를 포함할 수 있다. 지불 특성 정보는 마이크로그리드가 지불한 금액
Figure 112020047411801-pat00216
에 대한 정보를 포함할 수 있다.
각 마이크로그리드(100)의 목표는 ⅰ) 유틸리티로부터의 에너지 거래 비용, ⅱ) 배터리 성능 저하로 인한 비용, 및 ⅲ) 연료 기반의 분배 발전 운영 비용을 포함하여 총 운영 비용을 최소화하는 것이다. 따라서, 각 마이크로그리드는 비용 함수에 기반하여 비용 함수를 최적화하는 방향으로 운전 계획을 수립할 수 있다. 이하에서 각 마이크로그리드에서의 비용에 대해 설명한다. 설명의 편의를 위해, 본원에서는 마이크로그리드가 고정 부하를 가지고 있다고 가정한다.
ⅰ) 유틸리티와의 에너지 거래 비용: 유틸리티와의 전력 거래 비용
Figure 112020047411801-pat00217
은 물리적 또는 계약적인 전력 제한으로 인해 이하의 수학식 6으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00218
여기서,
Figure 112020047411801-pat00219
는 유틸리티로부터 구매한 전력을 나타내고,
Figure 112020047411801-pat00220
는 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00221
에서의 전력의 구매 가격($/MWh)을 나타낸다.
Figure 112020047411801-pat00222
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00223
에서의 최대 구매 전력이다.
Figure 112020047411801-pat00224
가 타임 슬롯 t에서의 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00225
의 부하라고 가정한다. 재생 가능한 발전의 확률적 특성으로 인해 마이크로그리드의 로컬 생성 수준이 총 로컬 부하 요구량을 초과할 수 있다. 그렇다면, 마이크로그리드는 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00226
에서 남는 전력을 유틸리티에 판매할 수 있다. 이 경우, 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00227
에서의 전력의 판매 가격($/MWh)은
Figure 112020047411801-pat00228
로 나타낼 수 있다.
마이크로그리드가 유틸리티에 파는 전력
Figure 112020047411801-pat00229
은 이하의 수학식 7과 같은 물리적 또는 계약적 전력 제한으로 인해 이하의 수학식 7로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00230
여기서,
Figure 112020047411801-pat00231
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00232
에서의 최대 판매 전력이다.
이후, 기간
Figure 112020047411801-pat00233
동안 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00234
의 총 비용은 유틸리티로부터 구매한 전력의 구매 비용에서 유틸리티로 판매한 판매 비용의 차이이므로, 이하의 수학식 8로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00235
여기서,
Figure 112020047411801-pat00236
는 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력이다.
ⅱ) 배터리 성능 저하 비용: 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00237
에서 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00238
의 배터리의 충전 전력은
Figure 112020047411801-pat00239
, 배터리의 방전 전력은
Figure 112020047411801-pat00240
로 나타나고, 이는 전력 조절 시스템의 용량에 의해 제한된다. 이는 이하의 수학식 9의 (a) 및 수학식 9의 (b)로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00241
여기서
Figure 112020047411801-pat00242
및
Figure 112020047411801-pat00243
는 각각 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00244
에서 배터리의 최대 충전 전력 및 최대 방전 전력이다. 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00245
에서 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00246
의 배터리에 저장된 에너지
Figure 112020047411801-pat00247
는 이하의 수학식 10으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00248
여기서,
Figure 112020047411801-pat00249
및
Figure 112020047411801-pat00250
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00251
의 배터리의 충전 및 방전 효율이다.
배터리 성능의 저하가 충전 상태(state-of-charge, SoC)에서 양 단부에서 정도가 심하다는 것이 공지되어 있다. 따라서, 배터리에 저장된 에너지
Figure 112020047411801-pat00252
는 이하의 수학식 11에 의해 규제되어야 한다.
Figure 112020047411801-pat00253
여기서,
Figure 112020047411801-pat00254
및
Figure 112020047411801-pat00255
는 배터리의 최소 및 최대 SoC를 나타내고,
Figure 112020047411801-pat00256
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00257
에서의 최대 배터리 용량을 나타낸다.
배터리 성능 저하가 충전 상태에 의존함에도 불구하고, SoC의 저하 밀도 함수는
Figure 112020047411801-pat00258
와
Figure 112020047411801-pat00259
사이에서 거의 변동이 없다는 것이 공지되어 있다. 따라서, 배터리 저하 비용은 전달된 에너지의 양으로 간접적으로 계산될 수 있으며, 이하의 수학식 12으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00260
여기서,
Figure 112020047411801-pat00261
이고,
Figure 112020047411801-pat00262
는 단위 에너지 당 배터리 저하 비용의 계수이다.
ⅲ) 분배 발전 운영 비용: 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00263
에서 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00264
의 재생 가능한 발전은
Figure 112020047411801-pat00265
로 나타낸다.
Figure 112020047411801-pat00266
를 예측하는 것은 공지된 사실이므로, 자세한 설명은 생략한다. 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00267
에서 연료 기반 분배 발전에 대해 2차 비용 함수가 사용되며, 이하의 수학식 13으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00268
여기서,
Figure 112020047411801-pat00269
이고,
Figure 112020047411801-pat00270
,
Figure 112020047411801-pat00271
, 및
Figure 112020047411801-pat00272
는 분배 발전의 유형에 따라 달라진다. 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00273
에서 분배 발전의 출력 전력은 이하의 수학식 14으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00274
여기서,
Figure 112020047411801-pat00275
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00276
에서 분배 발전의 최소 발전 용량이고,
Figure 112020047411801-pat00277
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00278
에서 분배 발전의 최대 발전 용량이다.
마이크로그리드의 총 비용 : 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00279
에서의 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00280
의 전력 발전과 전력 수요는 동일하다. 즉, 마이크로그리드의 재생 가능한 발전 전력, 연료-기반 발전 전력, 유틸리티로부터 구매한 전력, 및 마이크로그리드의 배터리의 방전 전력의 합은 마이크로그리드가 사용한 실제 전력, 유틸리티에 판매한 전력, 및 마이크로그리드의 배터리의 충전 전력의 합과 동일하다. 따라서, 마이크로그리드의 유효 전력 균형 방정식은 이하 수학식 15로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00281
여기서,
Figure 112020047411801-pat00282
는 타임슬롯
Figure 112020047411801-pat00283
에서 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00284
의 실제 전력 수요이다. 수학식 15에서 왼쪽 부분은 전력 발전에 대응되고, 오른쪽 부분은 전력 수요에 대응된다.
마이크로그리드의 총 비용은 상술한 ⅰ) 유틸리티로부터의 에너지 거래 비용, ⅱ) 배터리 성능 저하로 인한 비용, 및 ⅲ) 연료 기반의 분배 발전 운영 비용의 합으로 나타낼 수 있다. 따라서, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00285
에서 내부 비용 함수는 이하의 수학식 16으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00286
도 4는 복수의 MG(100), 유틸리티(200), 및 전력 분배 시스템(300)을 개략적으로 도시한 도면이다.
전력 분배 시스템(300)은 유선통신망 또는 무선통신망을 통하여 복수의 MG(100) 및 유틸리티(200)와 연결될 수 있다.
전력 분배 시스템(300)에 의해 수행되는 마이크로그리드 간 전력 거래는 가상의 전력 거래 개념이며, 전력 거래 시 물리적인 한계가 존재하지 않을 수 있다. 더 나아가, 마이크로그리드 간의 전력 거래 시, 복수의 마이크로그리드를 상호 연결하는 기존의 전력망을 그대로 사용할 수 있다.
전력 분배 시스템(300)에 의해 수행되는 마이크로그리드 간 전력 거래를 통해 다양한 마이크로그리드 간 전력 거래가 이루어질 수 있고, 다양한 마이크로그리드 간 전력 거래를 통해 마이크로그리드 각각의 경제성이 극대화될 수 있다.
만약, 마이크로그리드가 다른 마이크로그리드와 직접 거래에 참여하지 않으면, 이는 이하의 최적화 문제 P0를 해결해야 한다.
P0: 마이크로그리드가 에너지 직거래를 하지 않는 경우의 최적화
P0는 수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 15에 대해 변수
Figure 112020047411801-pat00287
에 대해
Figure 112020047411801-pat00288
를 최소화하는 것이다. P0 문제는 목적 함수와 모든 제약이 볼록 함수이므로, 볼록 문제이다(convex problem). P0 문제는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00289
에 의해 해결될 수 있으며, 최적값은
Figure 112020047411801-pat00290
로 나타낸다.
마이크로그리드가 에너지 직거래를 하는 경우: GNB(Generalized Nash Bargaining) 활용
마이크로그리드 간 에너지를 직접 거래하는 것은 각 마이크로그리드의 총 이익을 증가시킬 수는 있지만, 모든 마이크로그리드가 증가된 수익을 공정하게 공유하는지는 명확하지 않다. 즉, 에너지의 직거래 비용은 판매자와 구매자 모두에게 공평해야 모든 참가자가 이에 동의할 수 있다. 직거래 및 협상을 해결하기 위해, 본원에서는 이하의 4가지 원칙을 충족시키는 공정한 파레토 최적 해결책을 제공하는 GNB를 활용한다.
1) 개인 합리성: 협상 해결책은 직거래에 참여하는 모든 마이크로그리드의 이득을 증가시킨다. 그렇지 않으면, 참여하지 않을 것이다.
2) 파레토 최적성: 협상 해결책에서 다른 마이크로그리드의 이점이 줄어들지 않으면 마이크로그리드의 이점은 증가될 수 없다.
3) 관련없는 대안의 독립성: 협상 해결책이 가능한 모든 이득의 세트의 서브 세트에서 발견되면 해결책은 서브 세트를 포함하는 가능한 세트에 대해 변경되지 않는다.
4) 선형 변환의 독립성: 선형 변환을 사용하여 이득과 최소 비용을 조정하는 것은 협상 해결책을 변화시키지 않는다.
GNB는 이후의 수학식 27에서 볼 수 있듯이 내쉬 제품을 최대화하는 최적화 문제이다. GNB 문제는 대칭의 공리를 제거함으로써 내쉬 협상과 상이하므로 사용자는 다른 시장 지배력을 갖는 시나리오를 포착할 수 있다. 이는 공지되어 있으므로, 자세한 설명은 생략한다.
마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00291
에 남는 에너지가 있거나, 에너지가 부족한 경우에, 마이크로그리드는 분배 네트워크
Figure 112020047411801-pat00292
를 통해 전력을 거래할 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00293
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00294
로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00295
로 출력되는 전력이다. 무손실 전력 네트워크에서, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00296
로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00297
로 출력되는 전력과 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00298
로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00299
로 출력되는 전력의 합은 0이다. 즉,
Figure 112020047411801-pat00300
이다. 그러나, 전력 손실은 무시할 정도가 아닐 수도 있다.
무손실 전력 네트워크가 아닌 경우에, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00301
로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00302
로 출력되는 전력과 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00303
로부터 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00304
로 출력되는 전력의 합은 이하의 수학식 17로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00305
여기서,
Figure 112020047411801-pat00306
는 라인
Figure 112020047411801-pat00307
에서의 저항이고,
Figure 112020047411801-pat00308
는 라인
Figure 112020047411801-pat00309
에서 흐르는 전류의 제곱이다. 네트워크에서의 손실은
Figure 112020047411801-pat00310
에 의존하는데, 이는 OPF(optimal power flow)의 해결책에 의존한다. 그러나, OPF를 해결하기 전에, 우리는 물리적 제약으로 인해 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00311
와
Figure 112020047411801-pat00312
간의 직접 거래의 가능성을 알 수 없다. 모든 거래 가능한 마이크로그리드의 쌍
Figure 112020047411801-pat00313
의 마이크로그리드에 대해
Figure 112020047411801-pat00314
를 추적하는 복잡성을 극복하기 위해, 본원에서는 모든 다른 마이크로그리드에 대한 순수출 전력
Figure 112020047411801-pat00315
만을 고려한다. 즉, 본원에서는 개별 거래 전력이 어디로 가는지, 어디에서부터 오는지에 대해서는 고려하지 않으며, 하나의 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00316
에서의 순수출/수입 전력 흐름만 고려한다. 이는 수학식 18로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00317
만일
Figure 112020047411801-pat00318
가 음수이면, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00319
는 분배 네트워크를 통해 다른 마이크로그리드로부터 전력을 받는 것을 의미한다. 그렇다면, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00320
의 유효 전력
Figure 112020047411801-pat00321
은 이하의 수학식 19로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00322
마이크로그리드의 유효 전력 균형 방정식인 수학식 15에 마이크로그리드에 대한 순수출 전력
Figure 112020047411801-pat00323
를 반영하면 이하의 수학식 20으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00324
또한, 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00325
에서 모든 마이크로그리드에서 판매하고 구매한 모든 전력의 합은 결국 0이므로, 이하의 수학식 21으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00326
즉, 이는 타임 슬롯
Figure 112020047411801-pat00327
에서의 모든 출력의 합이 전력의 모든 입력의 합과 동일하다는 것을 의미한다.
Figure 112020047411801-pat00328
은 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00329
의 거래 프로필을 지칭한다.
예를 들어, 분배 시스템 운영자(distribution system operator, DSO)라고 불리는 비영리 조직은 분배 네트워크를 관리하고 균형을 유지하는 역할을 한다. DSO는 여유 버스(slag bus)를 통해 유틸리티의 전력을 구매하여 분배 네트워크의 전력 손실을 보상한다. 따라서, DSO는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00330
에 대해 분배 네트워크에 액세스하기 위한 비용
Figure 112020047411801-pat00331
를 부과하여, 전력 손실을 보상하는데 따른 비용과 같은 직접 거래에 따른 간접비를 충당할 수 있다.
본 발명은 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00332
가 분배 네트워크에 액세스하기 위한 비용
Figure 112020047411801-pat00333
과 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00334
의 직거래 비용
Figure 112020047411801-pat00335
을 더 고려하여 직거래 후의 비용을 결정할 수 있다. 마이크로그리드는 직거래 후의 비용이 직거래하기 전의 비용
Figure 112020047411801-pat00336
보다 작거나 같은 경우에 에너지 직거래에 참여할 수 있다. 이는 이하의 수학식 22로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00337
모든 마이크로그리드에서의 간접비는
Figure 112020047411801-pat00338
로 나타낼 수 있다. 그렇다면, 총 간접비는 이하의 수학식 23으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00339
여기서,
Figure 112020047411801-pat00340
는 전력 손실 및 네트워크 유지 보수로 인한 간접비를 나타내는 계수이다. 예를 들어,
Figure 112020047411801-pat00341
가 유틸리티로부터 구매한 금액
Figure 112020047411801-pat00342
와 동일한 경우, 액세스 비용은 전력 손실로 인한 비용이다.
Figure 112020047411801-pat00343
를 결정하려면, 운영 비용에 대한 자세한 분석이 필요하다. 이는 본원의 범위를 벗어나므로 자세한 설명은 생략한다.
액세스 비용
Figure 112020047411801-pat00344
가 직접 거래 비용에 비례하여 부과되는 경우, 액세스 비용은 마이크로그리드 전체에서 거래된 전력과 해당 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00345
에서 거래한 전력의 비로 나타낼 수 있다. 이는 이하의 수학식 24로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00346
따라서, 액세스 요금
Figure 112020047411801-pat00347
을 포함한 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00348
의 비용은 이하의 수학식 25로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00349
그런데, 한 마이크로그리드에서 지불한 금액은 다른 마이크로그리드의 수익이 되므로, 결국 모든 시스템 내에서 모든 마이크로그리드의 총 비용의 합은 0이다. 이는 이하의 수학식 26로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00350
그런 다음, GNB 문제는 이하와 같이 공식화된다.
P1: 일반화된 내쉬 협상(Generalized Nash Bargaining, GNB) 문제
P1은 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-22, 26에 대해
Figure 112020047411801-pat00351
를 변수로 두고
Figure 112020047411801-pat00352
수학식 27을 최대화하는 것이다.
여기서,
Figure 112020047411801-pat00353
,
Figure 112020047411801-pat00354
,
Figure 112020047411801-pat00355
,
Figure 112020047411801-pat00356
,
Figure 112020047411801-pat00357
이다.
양의 파라미터인
Figure 112020047411801-pat00358
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00359
의 시장 지배력이다. 즉,
Figure 112020047411801-pat00360
는 해당하는 마이크로그리드의 거래량/전체 거래량이다. 이에 따라,
Figure 112020047411801-pat00361
는 협상 과정에서 마이크로그리드의 상이한 협상력을 반영하기 위해 이러한 변수를 도입하였다. 즉, 마이크로그리드가 거래에 어느 정도로 기여를 했는지를 나타내는 변수이다. 본원에서는, 설명의 명료함을 위해 제약 조건인 수학식 22가 모든 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00362
에 대해 엄격하게 불평등으로 만족되는 경우를 고려한다. 즉, 모든 마이크로그리드는 직접 거래에 참여함으로써 더 나아질 수 있다. 일부 마이크로그리드가 OPF를 해결한 후, 거래를 전혀 필요로 하지 않는 경우로 판명되면, 해당하는 마이크로그리드는 단순히 제외될 수 있으며, 본원에서의 해결책 구조를 변경하지는 않는다.
도 5는 전력 분배 시스템(300)에 대한 블록도이다.
전력 분배 시스템(300)은 정보 수집부(310) 및 중개부(330)를 포함한다.
정보 수집부(310)는 마이크로그리드(100)로부터 전력 특성 정보 및/또는 지불 특성 정보를 수집할 수 있다.
중개부(330)는 마이크로그리드(100)로부터 수집한 전력 특성 정보를 사용하여 마이크로그리드의 비용을 최소화하기 위한 해를 계산할 수 있다. 비용을 최소화하기 위한 계산 방법(OPF 문제, P2)은 이하에서 자세히 기술한다.
중개부(330)는 또한 마이크로그리드(100)로부터 수집한 지불 특성 정보를 사용하여 전체 거래 이익을 최대화하기 위한 해를 계산할 수 있다. 거래 이익을 최대화하기 위한 계산 방법(비용 문제, P3)은 이하에서 자세히 기술한다.
중개부(330)는 계산한 해들을 사용하여 마이크로그리드 간의 전력 거래를 제어할 수 있다.
도 6은 GNB를 해결하기 위한 방법을 구조적으로 도시한 도면이다.
상술한 GNB 문제인 P1에서 목적 함수는 이하의 수학식 27로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00363
수학식 27에 로그를 취하더라도, P1의 제약 중 하나인 수학식 4는 2차 등식 제약, 즉, 비-볼록 제약이기 때문에 여전히 비-볼록 최적화에 속한다. 또한,
Figure 112020047411801-pat00364
수학식 25는
Figure 112020047411801-pat00365
가
Figure 112020047411801-pat00366
에 대한 볼록 함수이며, 액세스 비용
Figure 112020047411801-pat00367
는 거래 프로필
Figure 112020047411801-pat00368
,
Figure 112020047411801-pat00369
및 전력 흐름에 연관된 다른 모든 변수에 대한 비-볼록 함수이기 때문에, P1을 직접적으로 해결하는 것은 불가하다.
대신에, 본원은 P1의 해결책이 또한 분배 네트워크의 총 비용을 최소화하는 정리 1을 제공하며, 이를 통해 P1을 2가지 단계로 나누어 우회적으로 해결하는 방법을 제안한다. 즉, OPF를 해결한 후, 비용 문제의 해를 결정하는 것이다. 또한, 2가지 단계로 얻어진 해가 실제로 P1의 해임을 증명한다.
정리 1 (사회 효용 극대화) :
Figure 112020047411801-pat00370
가 P1의 해결책에서
Figure 112020047411801-pat00371
의 최적값이라고 둔다. 그럼, 분배 네트워크에서의 총 비용은
Figure 112020047411801-pat00372
로 나타낼 수 있으며, P1의 해결책은 분배 네트워크의 총 비용을 최소화한다. 이에 대한 증명은 공지되어 있으므로 본원에서는 자세히 기술하지 않는다.
P1을 2가지 단계로 해결하는 분산 알고리즘에 대해 기술한다. 정리 1에 기술된 바와 같이, P1의 해가 총 비용을 최소화하므로, 분배 네트워크의 OPF 문제를 먼저 해결한다. 결과적으로, 본원은 OPF 문제의 해에 따라 마이크로그리드 간의 전력 거래에 따른 비용을 결정한다.
OPF 문제는, 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해 전력 특성에 대한 정보를 나타내는
Figure 112020047411801-pat00373
를 변수로 두고
Figure 112020047411801-pat00374
를 최소화하는 것이다.
비용 함수는 수학식 23 및 수학식 24에 따라
Figure 112020047411801-pat00375
이다. 분배 네트워크 규약은 수학식 1 내지 수학식 5에 의해 주어지고, 마이크로그리드의 규약은 수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14에 의해 주어지며, 거래시 전력 균형 규약은 수학식 19 내지 수학식 21에 의해 주어진다.
OPF 문제는 수학식 4의 2차 항등 규약(quadratic equality constraint)으로 인하여 비-볼록하다. 본원에서는, 항등 규약인 수학식 4을 불균형 규약으로 대체하여 볼록 완화를 적용한다. 불균형 규약은, 이하의 수학식 28으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00376
이는 이하의 완화된 OPF 문제(OPF-relaxation Problem)로 이어진다.
P2: ADMM을 사용하는 OPF-r 문제
OPF-r 문제는 수학식 1-3, 28, 5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해 변수
Figure 112020047411801-pat00377
를 두고
Figure 112020047411801-pat00378
를 최소화하는 것이다. 즉, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00379
에서 소비되는 전체 비용을 최소화하기 위한 최적의 전력특성값을 찾기 위함이다.
OPF-r은 볼록 최적화 문제이며, OPF 문제로부터 OPF-r 문제로의 완화는 표준 IEEE 테스트 버스와 실제 전력 네트워크에서 이미 검증된 바와 같이 방사형 네트워크에 대해서도 적용될 수 있다는 것이 공지되어 있다. 이러한 완화를 적용하더라도 해를 정확하게 구하기 위해서는, 버스 전압이 공칭값 주위로 유지되고, 라인 임피던스가 크지 않으며, 각 버스에서의 전력 주입이 너무 크지 않아야 한다. 본원에서는 이러한 조건에 대해서는 구체적으로 기술하지 않았다.
따라서, 본원에서는 이하의 볼록 완화를 적용하여 구한 해가 정확하다는 가정하에 실험을 수행하였다.
OPF-r을 해결하기 위해, 본원에서는 공지된 ADMM을 활용하였으며, ADMM은 이하의 수학식 29으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00380
여기서,
Figure 112020047411801-pat00381
,
Figure 112020047411801-pat00382
,
Figure 112020047411801-pat00383
는 벡터이고, A와 B는 행렬이며, f(x)와 g(z)는 볼록 함수이고,
Figure 112020047411801-pat00384
는 볼록 세트이다.
규약을 가지는 최적화 문제를 해결하기 위해 증가된 라그랑주(augmented Lagrangian) 방법을 사용할 수 있다. 이는
Figure 112020047411801-pat00385
으로 나타낼 수 있고, 여기서
Figure 112020047411801-pat00386
이다. 이후, 반복 지수
Figure 112020047411801-pat00387
을 갖는 최적화 변수
Figure 112020047411801-pat00388
,
Figure 112020047411801-pat00389
및 라그랑주 승수(이중 변수라고도 함)
Figure 112020047411801-pat00390
의 분배 업데이트는 이하와 같다.
Figure 112020047411801-pat00391
2-블록 ADMM을 반복하면, 수학식 29의 최적해로 수렴된다는 것은 공지되어 있다. ADMM을 활용하기 위해 이하와 같이 OPF-r 문제를 재구성한다.
MG: 수학식 6, 수학식 7, 수학식 9의 (a)-11, 수학식 14, 수학식 20
NET: 수학식 1-3, 수학식 5, 수학식 19, 수학식 21, 수학식 28
AUX:
Figure 112020047411801-pat00392
변수를
Figure 112020047411801-pat00393
로 두고,
Figure 112020047411801-pat00394
를 최소화 하는 것
여기서, 목적 함수의 첫번째와 두번째 항은 각각 수학식 29에서의
Figure 112020047411801-pat00395
및
Figure 112020047411801-pat00396
에 대응되며,
Figure 112020047411801-pat00397
이고,
Figure 112020047411801-pat00398
이다. MG, NET, AUX의 규제는 각각
Figure 112020047411801-pat00399
,
Figure 112020047411801-pat00400
및
Figure 112020047411801-pat00401
에 대응한다.
그 후, 라그랑주 승수(이중 변수라고도 함)
Figure 112020047411801-pat00402
를 포함하는 증강된 라그랑쥬
Figure 112020047411801-pat00403
은 이하의 수학식 31로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00404
여기서,
Figure 112020047411801-pat00405
이고,
Figure 112020047411801-pat00406
,
Figure 112020047411801-pat00407
는 각각
Figure 112020047411801-pat00408
및
Figure 112020047411801-pat00409
의 제약 규제에 대한 이중 변수 벡터이다. 이후, 수학식 30의 (a) 내지 수학식 30의 (c)의 업데이트된 규칙을 사용하여 마이크로그리드에서의 전력과 유틸리티로부터의 전력에 대한 최적값을 찾기 위해 이하의 MG
Figure 112020047411801-pat00410
업데이트 규칙, DSO 업데이트 규칙, 및 이중 변수 업데이트 규칙을 개발한다.
도 7은 마이크로그리드와 DSO의 변수의 업데이트를 도시한 개념도이다.
MGi 업데이트의 경우, 업데이트는
Figure 112020047411801-pat00411
번 반복하며, 각 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00412
은 각각의 업데이트를 통해 얻은
Figure 112020047411801-pat00413
,
Figure 112020047411801-pat00414
,
Figure 112020047411801-pat00415
를 사용하여 최적화 문제를 해결한다.
MGi 업데이트
Figure 112020047411801-pat00416
수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 20에 대해 변수를
Figure 112020047411801-pat00417
로 두고 수학식 32를 최소화하는 것이다.
MGi 업데이트는 볼록 최적화 문제이다. MGi 업데이트의 해결책에서 변수는
Figure 112020047411801-pat00418
및
Figure 112020047411801-pat00419
로 표시되며, 이는 이하의 DSO 업데이트에서 사용된다.
DSO 업데이트
수학식 1-3, 5, 19,
Figure 112020047411801-pat00420
에 대해, 변수를
Figure 112020047411801-pat00421
로 두고,
Figure 112020047411801-pat00422
DSO 업데이트는 볼록 최적화 문제이며, 최적의 해가 획득된다. DSO 업데이트의 해결책을
Figure 112020047411801-pat00423
및
Figure 112020047411801-pat00424
으로 둔다. 상술한 MGi 업데이트와 DSO 업데이트의 해를 사용하면, 이중 변수(
Figure 112020047411801-pat00425
,
Figure 112020047411801-pat00426
)는 이하의 수학식 34 및 수학식 35 처럼 업데이트된다.
이중 변수 업데이트
Figure 112020047411801-pat00427
Figure 112020047411801-pat00428
이후, MGi 업데이트와 DSO 업데이트 및 이중 변수 업데이트의 반복을 통하여 각각의 값들이 최적의 해로 수렴한다. ADMM을 사용하여 제안된 방법은 마이크로그리드와 DSO가 자체 최적화 문제를 병렬적으로 해결하는 분배 알고리즘의 구조로 인해 복수의 마이크로그리드로 확장 가능하다.
상술한 계산을 통해 구한 마이크로그리드의 최적 비용을
Figure 112020047411801-pat00429
라고 둔다. 이 때, 마이크로그리드의 순수 지불 비용
Figure 112020047411801-pat00430
,
Figure 112020047411801-pat00431
은 최소 비용
Figure 112020047411801-pat00432
,
Figure 112020047411801-pat00433
을 사용하여 결정될 수 있다. 본원에서는 D1의 해를 구하기 위해 2개의 단계로 분리하므로, P1의 해인
Figure 112020047411801-pat00434
대신
Figure 112020047411801-pat00435
를 사용하도록 한다. 왜냐하면 이 둘은 반드시 동일하지 않을 수도 있기 때문이다.
Figure 112020047411801-pat00436
를 P1에 입력하면, 이하와 같은 비용 문제가 있다.
P3: 조종자가 있는 시장 개간 문제
Figure 112020047411801-pat00437
P3은 공지된 것처럼 닫힌 해결책이 있지만, 이는
Figure 112020047411801-pat00438
를 알고 있어야 한다는 조건이 있다. 다만, 이 경우에
Figure 112020047411801-pat00439
는 마이크로그리드가 직접 알려주어야 하는 값이므로, 신뢰성이 떨어진다는 문제가 있다. 따라서, 본원에서는 마이크로그리드의 개인 정보와 신뢰성을 보장하기 위해 ADMM 방식을 채택하여 P3를 해결한다. 수학식 36에 로그를 취하면, 이하와 같은 볼록 최적화 식을 얻을 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00440
Figure 112020047411801-pat00441
Figure 112020047411801-pat00442
볼록 최적화 식은 수학식 38에 대해, 수학식 39를 변수로 두고, 수학식 37을 최소화하는 것이다.
여기서,
Figure 112020047411801-pat00443
는 직접 에너지 거래에 참여함으로써 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00444
에서 감소한 비용이다.
Figure 112020047411801-pat00445
라고 하고, 증강된 라그랑주는
Figure 112020047411801-pat00446
이다. 이후, 본원에서는
Figure 112020047411801-pat00447
업데이트,
Figure 112020047411801-pat00448
업데이트, 및 이중 변수
Figure 112020047411801-pat00449
업데이트로 ADMM을 적용한다. 이러한 최적화는 규약 수학식 38로 인해 교환 ADMM(exchange ADMM)으로 공지되어 있다.
따라서, 본원에서는 구체적으로 기술하지 않는다.
마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00450
는 이하의 최적화 문제를 푼다:
Figure 112020047411801-pat00451
그런 다음, 조정자로부터
Figure 112020047411801-pat00452
업데이트는 이하의 수학식 41으로 나타난다.
Figure 112020047411801-pat00453
여기서,
Figure 112020047411801-pat00454
이다. 최종적으로,
Figure 112020047411801-pat00455
,
Figure 112020047411801-pat00456
는 모든 교환 ADMM에서 동일하고,
Figure 112020047411801-pat00457
만이 업데이트될 필요가 있다.
Figure 112020047411801-pat00458
이제, 정리 2를 제공하여 P3의 최적 해결책의 속성을 분석한다.
정리 2 (공정성) : 종래 기술에서는, 총 거래 에너지의 양이 마이크로그리드 마다 다를 경우 불공정하게 된다.
예를 들어, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00459
가 1MWh를 판매하는 반면, 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00460
는 1kWh만 판매한다고 가정한다. 판매량이 다름에도 불구하고, 그들의 이익은 동일하게 되며, 이는 마이크로그리드에 대규모 재생 가능한 에너지의 배치를 방해할 것이다. 따라서, 직거래에서 얻은 이익을 공정하게 배분하기 위해서는 시장 지배력이라는 개념을 고려해야 한다.
만약 시장 지배력
Figure 112020047411801-pat00461
가 총 거래 에너지에 비례하여 설정되는 경우, 이하의 수학식 43으로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00462
여기서,
Figure 112020047411801-pat00463
는 P2의 최적의 해이며, 이후 각 마이크로그리드는 시장 개간 후 단위 에너지 당 동일한 거래 이득을 가지며, 이는 이하의
Figure 112020047411801-pat00464
로 나타낼 수 있다.
Figure 112020047411801-pat00465
Figure 112020047411801-pat00466
는 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00467
의 이익을 나타내며, 이는 직접 에너지 거래를 하기 전과 후의 비용 차이이다. 시장 지배력이 같은 경우, 즉,
Figure 112020047411801-pat00468
이면
Figure 112020047411801-pat00469
이다. 즉, 각 마이크로그리드의 이익은 마이크로그리드 i의 총 거래 에너지,
Figure 112020047411801-pat00470
,
Figure 112020047411801-pat00471
에 관계없이 모두 동일하다.
즉, 본원 발명은 판매자와 구매자에 대한 단위 에너지 당 거래 수익이 모두 동일하며 거래 에너지량에 비례하여 시장 지배력을 설정함으로써 양 당사자에게 모두 공평하다는 효과를 가진다.
정리 2를 설명하기 위해, 다음과 같은 귀결을 예시로 제공한다.
귀결 1: 각 마이크로그리드에 재생 에너지 발전기 또는 에너지 저장 장치가 없는 순수 부하가 있다고 가정한다. 배전 네트워크는 무손실이다. 그러면, 재생 가능한 마이크로그리드가 항상 전력을 판매하고, 부하를 가진 마이크로그리드는 항상 전력을 구매한다. 이러한 마이크로그리드가 직접 거래에 참여하는 경우, 거래의 단가는
Figure 112020047411801-pat00472
으로, 유틸리티 회사와의 평균 거래 가격이 된다.
정리 1에서, 본원은 P1의 해결책이 총 비용을 최소화함으로써 OPF를 해결할 수 있음을 기술하였다. 따라서, P1의 해결책은 P2의 해결책에 대한 충분 조건이다. 그러나, 그 역도 성립하는지 여부가 불명확하다. 즉, P2 및 P3의 해결책이 P1을 최대화하는지 불명확하다. 실제로, 이는 정리 3에 언급되었다.
정리 3 (역): P1의 해결책이 존재한다고 가정한다. 그런 다음, P2 및 P3의 해결책은 P1을 최대화한다.
표준 통신 프로토콜을 사용하여 직접 에너지 거래를 구현하는 방법에 대해 기술한다. ADMM 기반 분산 알고리즘을 구현하려면 DSO와 마이크로그리드 간 반복이 필요하다. 이를 수행함에 있어서, 공지된 IEC 61850을 사용한다. IEC 61850은 원래 변전소 자동화 시스템 내 통신을 위해 설계되었지만 DSO와 DSO 간의 정보 교환에 사용될 수 있다.
마이크로그리드도 마찬가지이다. IEC 61850에서 각 DER 유닛은 여러 개의 논리 장치로 구성된 논리 디바이스 (logical device, LD)에 대응하며, 이는 여러 논리 노드 (LN)로 구성된다. 직접 에너지 거래를 구현하기 위해 각 마이크로그리드마다 DER 에너지 및 / 또는 보조 서비스 스케줄 (DSCH)이라는 LN을 사용한다.
DSO는 IEC 61850 ACSI (추상 통신 서비스 인터페이스) (예: GetDataValues 및 SetDataValues)를 사용하여 타임 스탬프 및 값의 배열을 읽거나 쓴다. 구체적으로, 4 개의 DSCH LN이
Figure 112020047411801-pat00473
에 사용되어서, DSO는 도 7과 같이 제어 정보를 각 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00474
에 전달하여 P2를 풀도록한다.
순차적으로, 각 마이크로그리드
Figure 112020047411801-pat00475
는 IEC 61850 보고 제어 블록 (report control block , RCB)을 사용하여
Figure 112020047411801-pat00476
및
Figure 112020047411801-pat00477
의 계산 결과를 DSO에 보고한다. 수렴에서 직접 에너지 거래량과 유틸리티와의 거래량인
Figure 112020047411801-pat00478
,
Figure 112020047411801-pat00479
을 얻는다. 시장 청산 프로세스는 비슷한 방식으로 IEC 61850을 사용하여 구현할 수 있다.
도 8은 마이크로그리드의 직접 거래량을 도시한 도면이다.
IEEE 33-버스 테스트 시스템에 연결된 4개의 마이크로그리드를 고려한 제안된 직접 거래 기술의 장점을 설명하기 위한 수치 실험을 도시하였다.
도 9는, 캘리포니아 독립 시스템 운영자(California Independent System Operator, CAISO)가 제공하는 요금을 도시한 도면이다. 본원에서는 유틸리티로부터 구매하는 전력의 가격을 정할 때 CASIO가 제공하는 요금을 사용한다. 유틸리티에 대해 판매한 가격은 구매 가격의 절반으로 설정되는데, 본원에서는 2개의 예시를 사용한다. 사례 1에서, 각 마이크로그리드는 P0를 해결한다. 즉, 비용 함수를 최소화하기 위해 배터리 및/또는 DG를 예약한다. 사례 2에서, 마이크로그리드는 두가지 단계로 에너지를 직접 거래한다(즉, P1 해결): OPF-r를 먼저 해결하고 그 해를 이용하여 지불 문제 P3를 해결한다. 모든 마이크로그리드는 배터리, 부하, 및 DG를 가진다.
도 10은 부하와 재생 가능한 발전기를 가지는 마이크로그리드를 도시한 도면이다.
마이크로그리드 1은 태양광 발전기를 가지고, 마이크로그리드 2는 재생 가능한 발전기를 가지지 않으며, 마이크로그리드 3과 4는 풍력 발전을 갖는다. 태양광 발전은 낮 동안에 이루어지며, 풍력 발전은 대부분 밤에 이루어진다는 것을 알 수 있다. 이하의 표 1은 시뮬레이션의 주요 파라미터들을 요약한다.
Figure 112020047411801-pat00480
도 11은 직접 에너지 거래 전후에 유틸리티 회사로부터 구매한 전력량을 도시한 도면이다.
유틸리티 회사에서 구매한 전력량이 모든 마이크로그리드, 특히 재생 가능한 발전기를 가지지 않는 마이크로그리드 2의 경우 실질적으로 감소되는 것을 도시한다.
도 12는 직접 거래시 시간에 따른 모든 마이크로그리드의 에너지 거래량을 도시한 도면이다.
마이크로그리드 1은 낮 시간 동안 생성하는 태양광 발전으로 전력이 부하보다 많기 때문에 전력을 내보내지만, 밤에는 전력을 수입해온다. 마이크로그리드 2는 재생 가능한 발전기를 가지지 않으므로 항상 전력을 수입하는 반면, 마이크로그리드 3과 4는 주로 아침과 밤에 풍력 발전으로 전력이 부하보다 많기 때문에 아침과 밤에 전력을 수출한다.
도 13은 4개의 마이크로그리드의 배터리 에너지 수준을 도시한 도면이다.
마이크로그리드의 배터리 에너지 수준은 직접 거래 전후에 명확한 차이를 보인다. 예를 들어, 직접 거래 후에, ToU가 높은 경우에 마이크로그리드 1은 16:00 부터 20:00까지 전력을 배출하여 수출한다. 다른 마이크로그리드의 배터리도 유사한 패턴으로 도시되었다. 흥미롭게도, 에너지 수준 궤적은 직접 에너지 거래 전에는 상당히 상이하지만 직접 에너지 거래 이후에는 거의 동일하게 된다. 이는, 배터리는 총 비용을 최소화하기 위해 조정된 방식으로 예약되었기 때문이다. 따라서, 본원발명은 시장 메커니즘을 사용하여 분배 네트워크에서 배전 배터리를 조화시키는 방법을 제안하는 것이다.
도 14는 시간에 따른 연료 기반의 분산 발전을 도시한 도면이다.
모든 DG는 주로 15:00에서 21:00까지 작동하며 이 기간 동안 ToU는 매우 높다. 흥미롭게도, 모든 DG는 동일한 방식으로 실행된다. 이는 모든 DG가 동일한 비용 기능을 가지며, OPF를 해결하여 운영이 결정되기 때문이다.
도 15는 마이크로그리드 버스의 전압 프로필을 도시한다.
도 15에서, 마이크로그리드의 전압은 전압 최대값과 전압 최소값 내에서 위치하므로 OPF 해결책이 전압 제약 조건을 잘 만족시킨다는 것을 확인할 수 있다. 마이크로그리드에 연결되지 않은 버스도 P2 해결책이 존재하는 경우에 전압 제약 조건을 충족한다. 그렇지 않으면, 직접 에너지 거래가 불가능하다.
다음으로, 우리는 직접 엔화 전후의 비용을 이하의 표 2의 에너지 거래(direct energy trading, DET) 비용을 제시한다.
Figure 112020047411801-pat00481
4개의 마이크로그리드를 모두 포괄하는 비용의 총액은 $ 2246.74 (직접 거래 이전)에서 $ 1588.66 (직접 거래 이후), 즉 29.3% 감소하였다. 전력 손실 비용도 20.6% 감소한 284 달러에서 225 달러로 감소하였다. 전력 손실 비용을 포함한 총 네트워크 비용은 37.2% 감소한 $ 2530.74에서 $ 1588.66로 감소하였다. 직접 거래 이후의 비용인 $ 1588.66에는 이미 액세스 요금의 형태로 전력 손실 비용이 포함되어 있다. 마지막으로, GNB의 결과를 내쉬 협상 해결책(Nash bargaining solution, NBS)과 비교한다. NBS는 OPF 해결책을 고려하지 않았으므로 공정한 비교를 위해 P2의 OPF 해결책에 NBS를 적용한다. 즉, P3의 지불이 NBS로 대체된다. 따라서, 총 네트워크 비용은 동일하게 유지되지만, 마이크로그리드의 지불은 수정되며, 직접 에너지 거래에 대한 각 마이크로그리드의 비용 또한 공정하게 변경된다. 예를 들어, 마이크로그리드 3의 수익은 NBS에서 $ 164.52이지만 $ 67.53로 수정되었다. GNB의 이러한 지불 조정으로 인하여 거래의 공정성이 보장된다.
도 16은 ADMM을 사용하여 P2를 해결하는 분산 알고리즘의 수렴성을 도시한 도면이다. 마이크로그리드의 총 비용과 ADMM 변수 사이의 수렴은 매우 빠르다는 것을 알 수 있다. 계산을 약 10회 반복하면, 총 비용과 ADMM 변수가 서로 수렴된다.
또한,
Figure 112020047411801-pat00482
를 관찰함으로써 ADMM 변수가 수렴된다는 것을 알 수 있다. 여기서,
Figure 112020047411801-pat00483
는
Figure 112020047411801-pat00484
놈(norm)이다. 40번 반복 후에, 수렴 속도는 기하 급수적으로 빠르다.
도 17은 수학식 4의 정확성 조건에 따른
Figure 112020047411801-pat00485
를 도시한 도면이다.
도 17에 도시된 바와 같이,
Figure 112020047411801-pat00486
와
Figure 112020047411801-pat00487
가 모든 타임 슬롯에서 모든 버스에 대해 정확하게 동일하다는 것을 알 수 있다.
상기에서 살펴본 바와 같이, 본 개시에 따른 전력 거래 시스템은 배전 전력 시장의 경제적, 기술적 측면과 네트워크 제약을 고려하여 사회 효용을 극대화하고, 마이크로그리드의 총 운영 비용을 최소화하며, 거래의 공정성을 보장한다는 효과가 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이 때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 이로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 통상의 기술자는 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 다양한 수정, 조합 및 변경이 이루어질 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 개시는 상술한 실시예에 한정되어서는 안되며, 본 개시를 벗어나지 않는 한 이하의 청구범위 뿐만 아니라 청구범위와 균등한 모든 범위는 본 개시의 범위에 속한다고 할 것이다.

Claims (22)

  1. 복수의 마이크로그리드로부터 전력 특성 정보와 지불 특성 정보를 수집하는 정보 수집부, 그리고
    상기 전력 특성 정보 및 상기 지불 특성 정보에 기초하여 GNB(Generalized Nash Bargaining)를 계산하여 해를 획득하고, 획득한 해를 사용하여 상기 복수의 마이크로그리드의 전력 분배를 제어하는 중개부
    를 포함하고,
    상기 전력 특성 정보는 각각의 마이크로그리드에서의 순수출 전력(
    Figure 112021138115253-pat00777
    ), 상기 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력(
    Figure 112021138115253-pat00778
    ), 상기 마이크로그리드 내의 배터리의 충전 및 방전 전력(
    Figure 112021138115253-pat00779
    ), 및 연료 기반의 분배 발전 전력(
    Figure 112021138115253-pat00780
    )에 대한 정보를 포함하고, 상기 지불 특성 정보는 마이크로그리드가 지불한 금액(
    Figure 112021138115253-pat00781
    )에 대한 정보를 포함하며,
    상기 중개부는, 상기 GNB를 계산하여 해를 획득하는 경우에 OPF 문제와 비용 문제의 2개의 단계로 우회하여 계산하는, 전력 분배 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 OPF 문제는, 이하의 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해,
    Figure 112021138115253-pat00493
    수학식 1
    Figure 112021138115253-pat00494
    수학식 2
    Figure 112021138115253-pat00495
    수학식 3
    Figure 112021138115253-pat00496
    수학식 4
    Figure 112021138115253-pat00497
    수학식 5
    Figure 112021138115253-pat00498
    수학식 6
    Figure 112021138115253-pat00499
    수학식 7
    Figure 112021138115253-pat00500
    수학식 9의 (a)
    Figure 112021138115253-pat00501
    수학식 9의 (b)
    Figure 112021138115253-pat00502
    수학식 10
    Figure 112021138115253-pat00503
    수학식 11
    Figure 112021138115253-pat00504
    수학식 14
    Figure 112021138115253-pat00505
    수학식 19
    Figure 112021138115253-pat00506
    수학식 20
    Figure 112021138115253-pat00507
    수학식 21
    Figure 112021138115253-pat00508
    를 변수로 두고
    Figure 112021138115253-pat00509
    를 최소화하는 것이며,
    여기서,
    Figure 112021138115253-pat00510
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00511
    에 주입되는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00512
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00513
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00514
    에 흐르는 유효 전력 흐름이고,
    Figure 112021138115253-pat00515
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00516
    와 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00517
    간의 저항이며,
    Figure 112021138115253-pat00518
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00519
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00520
    에 흐르는 전류의 제곱이고,
    Figure 112021138115253-pat00521
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00522
    로부터 임의의 마이크로그리드 k에 흐르는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00523
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00524
    에 주입되는 무효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00525
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00526
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00527
    에 흐르는 무효 전력 흐름이고,
    Figure 112021138115253-pat00528
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00529
    와 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00530
    간의 리액턴스이며,
    Figure 112021138115253-pat00531
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00532
    로부터 임의의 마이크로그리드 k에 흐르는 무효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00533
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00534
    의 전력의 제곱이고,
    Figure 112021138115253-pat00535
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00536
    의 전력의 제곱이며,
    Figure 112021138115253-pat00537
    는
    Figure 112021138115253-pat00538
    의 최저값이고,
    Figure 112021138115253-pat00539
    는
    Figure 112021138115253-pat00540
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00541
    는 유틸리티로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00542
    가 구입한 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00543
    는
    Figure 112021138115253-pat00544
    의 최대값이고,
    Figure 112021138115253-pat00545
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00546
    가 유틸리티에 판매한 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00547
    는
    Figure 112021138115253-pat00548
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00549
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00550
    의 배터리 충전 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00551
    는
    Figure 112021138115253-pat00552
    의 최대값이고,
    Figure 112021138115253-pat00553
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00554
    의 배터리 방전 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00555
    는
    Figure 112021138115253-pat00556
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00557
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00558
    의 배터리에 저장된 에너지이고,
    Figure 112021138115253-pat00559
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00560
    의 배터리의 충전 효율이며,
    Figure 112021138115253-pat00561
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00562
    의 배터리의 방전 효율이고,
    Figure 112021138115253-pat00563
    는 배터리의 최소 SoC이고,
    Figure 112021138115253-pat00564
    는 배터리의 최대 SoC이며,
    Figure 112021138115253-pat00565
    는
    Figure 112021138115253-pat00566
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00567
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00568
    의 연료 기반 발전량이고,
    Figure 112021138115253-pat00569
    는
    Figure 112021138115253-pat00570
    의 최소값이고,
    Figure 112021138115253-pat00571
    는
    Figure 112021138115253-pat00572
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00573
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00574
    에 주입되는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00575
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00576
    로부터의 순수출 전력이며,
    Figure 112021138115253-pat00577
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00578
    의 재생 가능한 발전량이고,
    Figure 112021138115253-pat00579
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00580
    의 실제 전력 수요량인,
    전력 분배 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 중개부가, 상기 OPF 문제를 계산하는 경우에 상기 수학식 4를 이하의 수학식 28로 치환하여 계산하는,
    Figure 112020047411801-pat00581
    수학식 28
    전력 분배 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 마이크로그리드는 상기 수학식 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 20에 대해, 이하의 수학식 32를 최소화하는 값으로 상기 전력 특성 정보
    Figure 112020047411801-pat00582
    를 업데이트하고,
    Figure 112020047411801-pat00583
    수학식 32
    상기 중개부는, 상기 수학식 1-3, 5, 19에 대해, 이하의 수학식 33을 최소화하는 값으로
    Figure 112020047411801-pat00584
    를 업데이트하고,
    Figure 112020047411801-pat00585
    수학식 33
    여기서,
    Figure 112020047411801-pat00586
    는 마이크로그리드
    Figure 112020047411801-pat00587
    의 내부 비용이고,
    Figure 112020047411801-pat00588
    는 라그랑주 승수로서,
    Figure 112020047411801-pat00589
    는
    Figure 112020047411801-pat00590
    의 제약 규제에 대한 이중 변수 벡터이고,
    Figure 112020047411801-pat00591
    는
    Figure 112020047411801-pat00592
    의 제약 규제에 대한 이중 변수 벡터이며,
    Figure 112020047411801-pat00593
    는 마이크로그리드
    Figure 112020047411801-pat00594
    의 간접비를 나타내는 계수인,
    전력 분배 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 비용 문제는,
    Figure 112021138115253-pat00595
    에 대해, 변수를
    Figure 112021138115253-pat00596
    로 두고
    Figure 112021138115253-pat00597
    를 최대화하는 것이며,
    여기서,
    Figure 112021138115253-pat00598
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00599
    의 순수 지불 비용이고,
    Figure 112021138115253-pat00600
    는
    Figure 112021138115253-pat00601
    의 최소값이고,
    Figure 112021138115253-pat00602
    는
    Figure 112021138115253-pat00603
    의 최소값이며,
    Figure 112021138115253-pat00604
    는
    Figure 112021138115253-pat00605
    로서,
    Figure 112021138115253-pat00606
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00607
    의 액세스 비용이고,
    Figure 112021138115253-pat00608
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00609
    의 시장 지배력인,
    전력 분배 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 비용 문제는, ADMM을 통해,
    Figure 112020047411801-pat00610
    ,
    Figure 112020047411801-pat00611
    에 대해 변수를
    Figure 112020047411801-pat00612
    로 두고 이하의 수학식 37을 최소화하는 것이고,
    Figure 112020047411801-pat00613
    수학식 37
    여기서,
    Figure 112020047411801-pat00614
    는
    Figure 112020047411801-pat00615
    인,
    전력 분배 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기
    Figure 112020047411801-pat00616
    는, 이하의 수학식 43으로 계산되는,
    Figure 112020047411801-pat00617
    수학식 43
    전력 분배 시스템.
  10. 정보 수집부가, 복수의 마이크로그리드로부터 전력 특성 정보와 지불 특성 정보를 수집하는 단계,
    중개부가, 상기 전력 특성 정보 및 상기 지불 특성 정보에 기초하여 GNB(Generalized Nash Bargaining)를 계산하여 해를 획득하는 단계, 그리고
    상기 중개부가, 획득한 해를 사용하여 상기 복수의 마이크로그리드의 전력 분배를 제어하는 단계를 포함하고,
    상기 전력 특성 정보는 각각의 마이크로그리드에서의 순수출 전력(
    Figure 112021138115253-pat00782
    ), 상기 마이크로그리드가 유틸리티와 거래한 전력(
    Figure 112021138115253-pat00783
    ), 상기 마이크로그리드 내의 배터리의 충전 및 방전 전력(
    Figure 112021138115253-pat00784
    ), 및 연료 기반의 분배 발전 전력(
    Figure 112021138115253-pat00785
    )에 대한 정보를 포함하고, 상기 지불 특성 정보는 마이크로그리드가 지불한 금액(
    Figure 112021138115253-pat00786
    )에 대한 정보를 포함하며,
    상기 중개부가, 상기 GNB를 계산하여 해를 획득하는 단계는, OPF 문제와 비용 문제의 2개의 단계로 우회하여 계산하는 단계인,
    전력 분배 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제10항에 있어서,
    상기 OPF 문제를 계산하는 단계는, 이하의 수학식 1-5, 6, 7, 9의 (a)-11, 14, 19-21에 대해,
    Figure 112021138115253-pat00623
    수학식 1
    Figure 112021138115253-pat00624
    수학식 2
    Figure 112021138115253-pat00625
    수학식 3
    Figure 112021138115253-pat00626
    수학식 4
    Figure 112021138115253-pat00627
    수학식 5
    Figure 112021138115253-pat00628
    수학식 6
    Figure 112021138115253-pat00629
    수학식 7
    Figure 112021138115253-pat00630
    수학식 9의 (a)
    Figure 112021138115253-pat00631
    수학식 9의 (b)
    Figure 112021138115253-pat00632
    수학식 10
    Figure 112021138115253-pat00633
    수학식 11
    Figure 112021138115253-pat00634
    수학식 14
    Figure 112021138115253-pat00635
    수학식 19
    Figure 112021138115253-pat00636
    수학식 20
    Figure 112021138115253-pat00637
    수학식 21
    Figure 112021138115253-pat00638
    를 변수로 두고
    Figure 112021138115253-pat00639
    를 최소화하는 단계이며,
    여기서,
    Figure 112021138115253-pat00640
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00641
    에 주입되는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00642
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00643
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00644
    에 흐르는 유효 전력 흐름이고,
    Figure 112021138115253-pat00645
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00646
    와 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00647
    간의 저항이며,
    Figure 112021138115253-pat00648
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00649
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00650
    에 흐르는 전류의 제곱이고,
    Figure 112021138115253-pat00651
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00652
    로부터 임의의 마이크로그리드 k에 흐르는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00653
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00654
    에 주입되는 무효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00655
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00656
    로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00657
    에 흐르는 무효 전력 흐름이고,
    Figure 112021138115253-pat00658
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00659
    와 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00660
    간의 리액턴스이며,
    Figure 112021138115253-pat00661
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00662
    로부터 임의의 마이크로그리드 k에 흐르는 무효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00663
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00664
    의 전력의 제곱이고,
    Figure 112021138115253-pat00665
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00666
    의 전력의 제곱이며,
    Figure 112021138115253-pat00667
    는
    Figure 112021138115253-pat00668
    의 최저값이고,
    Figure 112021138115253-pat00669
    는
    Figure 112021138115253-pat00670
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00671
    는 유틸리티로부터 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00672
    가 구입한 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00673
    는
    Figure 112021138115253-pat00674
    의 최대값이고,
    Figure 112021138115253-pat00675
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00676
    가 유틸리티에 판매한 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00677
    는
    Figure 112021138115253-pat00678
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00679
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00680
    의 배터리 충전 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00681
    는
    Figure 112021138115253-pat00682
    의 최대값이고,
    Figure 112021138115253-pat00683
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00684
    의 배터리 방전 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00685
    는
    Figure 112021138115253-pat00686
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00687
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00688
    의 배터리에 저장된 에너지이고,
    Figure 112021138115253-pat00689
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00690
    의 배터리의 충전 효율이며,
    Figure 112021138115253-pat00691
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00692
    의 배터리의 방전 효율이고,
    Figure 112021138115253-pat00693
    는 배터리의 최소 SoC이고,
    Figure 112021138115253-pat00694
    는 배터리의 최대 SoC이며,
    Figure 112021138115253-pat00695
    는
    Figure 112021138115253-pat00696
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00697
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00698
    의 연료 기반 발전량이고,
    Figure 112021138115253-pat00699
    는
    Figure 112021138115253-pat00700
    의 최소값이고,
    Figure 112021138115253-pat00701
    는
    Figure 112021138115253-pat00702
    의 최대값이며,
    Figure 112021138115253-pat00703
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00704
    에 주입되는 유효 전력이고,
    Figure 112021138115253-pat00705
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00706
    로부터의 순수출 전력이며,
    Figure 112021138115253-pat00707
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00708
    의 재생 가능한 발전량이고,
    Figure 112021138115253-pat00709
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00710
    의 실제 전력 수요량인,
    전력 분배 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 OPF 문제를 계산하는 단계는, 상기 수학식 4를 이하의 수학식 28로 치환하여 계산하는 단계인,
    Figure 112020047411801-pat00711
    수학식 28
    전력 분배 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 OPF 문제를 계산하는 단계는,
    상기 수학식 6, 7, 9a-11, 14, 20에 대해, 이하의 수학식 32를 최소화하는 값으로 상기 전력 특성 정보
    Figure 112020047411801-pat00712
    를 업데이트하고,
    Figure 112020047411801-pat00713
    수학식 32
    상기 수학식 1-3, 5, 19에 대해, 이하의 수학식 33을 최소화하는 값으로
    Figure 112020047411801-pat00714
    를 업데이트하는 단계를 더 포함하고,
    Figure 112020047411801-pat00715
    수학식 33
    여기서,
    Figure 112020047411801-pat00716
    는 마이크로그리드
    Figure 112020047411801-pat00717
    의 내부 비용이고,
    Figure 112020047411801-pat00718
    는 라그랑주 승수로서,
    Figure 112020047411801-pat00719
    는
    Figure 112020047411801-pat00720
    의 제약 규제에 대한 이중 변수 벡터이고,
    Figure 112020047411801-pat00721
    는
    Figure 112020047411801-pat00722
    의 제약 규제에 대한 이중 변수 벡터이며,
    Figure 112020047411801-pat00723
    는 마이크로그리드
    Figure 112020047411801-pat00724
    의 간접비를 나타내는 계수인,
    전력 분배 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 비용 문제를 계산하는 단계는,
    Figure 112021138115253-pat00725
    에 대해, 변수를
    Figure 112021138115253-pat00726
    로 두고
    Figure 112021138115253-pat00727
    를 최대화하는 단계이며,
    여기서,
    Figure 112021138115253-pat00728
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00729
    의 순수 지불 비용이고,
    Figure 112021138115253-pat00730
    는
    Figure 112021138115253-pat00731
    의 최소값이고,
    Figure 112021138115253-pat00732
    는
    Figure 112021138115253-pat00733
    의 최소값이며,
    Figure 112021138115253-pat00734
    는
    Figure 112021138115253-pat00735
    로서,
    Figure 112021138115253-pat00736
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00737
    가 액세스 비용이고,
    Figure 112021138115253-pat00738
    는 마이크로그리드
    Figure 112021138115253-pat00739
    의 시장 지배력인,
    전력 분배 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 비용 문제를 계산하는 단계는, ADMM을 통해,
    Figure 112020047411801-pat00740
    ,
    Figure 112020047411801-pat00741
    에 대해 변수를
    Figure 112020047411801-pat00742
    로 두고 이하의 수학식 37을 최소화하는 단계이며,
    Figure 112020047411801-pat00743
    수학식 37
    여기서,
    Figure 112020047411801-pat00744
    는
    Figure 112020047411801-pat00745
    인,
    전력 분배 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기
    Figure 112020047411801-pat00746
    는, 이하의 수학식 43으로 계산되는,
    Figure 112020047411801-pat00747
    수학식 43
    전력 분배 방법.
  19. 제10항, 제13항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 기록 매체에 저장되는, 프로그램.
  20. 제10항, 제13항 내지 제18항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 프로그램이 저장되어 있는, 기록 매체.
  21. 제7항에 있어서,
    상기
    Figure 112020047887291-pat00765
    는, 모든 마이크로그리드에서 거래된 전력과 마이크로그리드
    Figure 112020047887291-pat00766
    에서 거래한 전력의 비로 나타낸 이하의 수학식 24으로 계산되고,
    Figure 112020047887291-pat00767
    수학식 24
    여기서,
    Figure 112020047887291-pat00768
    는 모든 마이크로그리드의 총 간접비로서, 이하의 수학식 23으로 계산되며,
    Figure 112020047887291-pat00769
    수학식 23
    여기서,
    Figure 112020047887291-pat00770
    는 전력 손실 및 네트워크 유지 보수로 인한 간접비를 나타내는 계수인,
    전력 분배 시스템.
  22. 제16항에 있어서,
    상기
    Figure 112020047887291-pat00771
    는, 모든 마이크로그리드에서 거래된 전력과 마이크로그리드
    Figure 112020047887291-pat00772
    에서 거래한 전력의 비로 나타낸 이하의 수학식 24으로 계산되고,
    Figure 112020047887291-pat00773
    수학식 24
    여기서,
    Figure 112020047887291-pat00774
    는 모든 마이크로그리드의 총 간접비로서, 이하의 수학식 23으로 계산되며,
    Figure 112020047887291-pat00775
    수학식 23
    여기서,
    Figure 112020047887291-pat00776
    는 전력 손실 및 네트워크 유지 보수로 인한 간접비를 나타내는 계수인,
    전력 분배 방법.
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