KR102471609B1

KR102471609B1 - 전력발전량 예측시스템

Info

Publication number: KR102471609B1
Application number: KR1020210194263A
Authority: KR
Inventors: 박대현
Original assignee: 엔라이튼 주식회사
Priority date: 2021-12-31
Filing date: 2021-12-31
Publication date: 2022-11-28

Abstract

본 발명은 전력발전량 예측시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일측면에 따르면, 전력발전량 예측시스템은, 중개사업자가 발전소로 공급되는 전력발전량은 태양광 발전으로 전기에너지를 생성하는 전력발생부, 상기 전력발생부로 생성된 전기에너지를 충전 또는 방전하는 전력저장부, 운영일의 전일에 결정된 예측발전량을 예측하는 전일발전량 예측부 및 상기 예측발전량에 따라 기설정된 시간 간격으로 상기 운영일의 상기 전력저장부의 충전 또는 방전을 스케줄링하는 스케줄링부;를 포함한다.

Description

전력발전량 예측시스템{Photovoltaics generation forecasting system}

본 발명은 국내 전력시장 중 소규모전력중개시장에서 활용되는 태양광 자원에 관한 발전량 예측시스템에 관한 것으로, 태양광 발전으로 생성되는 전기에너지가 수요자에게 공급될 때, 운영일 전일에 전력거래소에 제출한 예측발전량과 실제 계량된 태양광 발전 사이의 오차율이 최소화되도록 발전량을 예측하는 전력발전량 예측시스템에 관한 것이다.

최근 들어, 에너지 자원의 고갈, 환경 파괴 등의 이유로 전기 에너지에 대한 가치가 더더욱 높아지고 있다. 이에, 전기 에너지를 저장하고, 저장된 전기 에너지를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 에너지 저장 시스템에 대한 필요성과 중요성 또한 강조되고 있다.

종래에는 태양광 등과 같은 신재생 에너지, 에너지 저장 장치, 전기 자동차 및 지능형 부하 등이 조합된 분산형 에너지 자원이 발달하고 있다. 이로 인하여, 중앙 집중형 운영 메커니즘이 적용된 종래의 전력 계통을 통한 전력 운용 방식은 변화 요구가 잦아지고 있는 실정이다.

특히, 종래에 일반 가정이나 산업체의 부하 장치들로 전력을 공급할 때는 발전소의 송전 선로가 연결된 전력 계통을 통해서만 전력이 공급되도록 하고, 태양광 등을 이용해 생성된 전력은 별도의 전력 거래를 통해서만 활용될 수 있었다.

이에, 태양광 패널 등과 같은 신재생 에너지 발전 장치를 갖추더라도 종래에는 분산 전력 이용 효율을 높일 수 없는 문제들이 있었다.

최근에는 다양한 형태의 에너지 저장 장치와 신재생 에너지 기반의 분산 전력 이용률은 더욱 높아지고 있는 바, 에너지 저장 장치와 신재생 에너지를 이용하여 전력 이용 효율을 높일 수 있는 전력 관리 시스템, 및 그 운용 방식과 분석 및 제어 기술에 대한 개선은 더욱 요구되고 있다.

에너지 저장 장치와 신재생 에너지 활용 효율을 높이기 위한 방안으로, 신재생 전기 에너지를 에너지 저장 장치에 미리 한 후, 전력 사용량을 예측하여 예측 결과에 따라 저장된 전기 에너지를 활용하는 방안이 제시되기도 하였다.

그러나, 이 역시 태양광 등을 이용해 생성된 전력은 별도의 전력 거래를 통해서만 활용될 수 있었다. 그리고 종래의 전력 사용량 예측 방법은 과거 특정 시점의 이력을 현재에 동일하게 대비시켜 추정하는 방식에 불과했기 때문에, 정확성이 떨어질 수밖에 없었다.

따라서, 에너지 저장 장치와 신재생 에너지 기반의 전력 이용 효율을 높이기 위해서는 정확성과 신뢰성 그리고 경제성까지 향상시킬 수 있는 방안이 필요한 상황이다.

또한, 소규모전력중개시장은 중개사업자에게 거래 하루전 예측 발전량을 입찰할 의무를 부여한다. 이때, 한시간 발전량 기준으로 발전량 예측 대비 오차율이 ± 8%를 초과할 경우 인센티브를 받지 못하고, 특정 기간 동안 예측오차율이 ± 10%를 초과할 경우 소규모전력중개시장에 참여할 수 없는 페널티가 있다. 수익을 안정적으로 창출하기 위해서는 발전량 예측 정확도가 높아야 하고, 오차범위를 벗어난 경우 출력을 조절할 수 있는 장치가 마련되어야 한다.

그러나, 태양광 발전으로 거래되는 전력 거래는 전날 이루어져 전력을 발전하는 당일에 일조량을 예측하기 어려운 문제점이 있고, 전력 예측의 오차범위가 일정 범위 벗어나면 예측정확성에 따른 수익 창출이 발생하지 않고, 경우에 따라서는 시장 참여에 제한이 걸리기에, 수익을 기대하는 전력 공급업자가 과도한 손실이 발생하는 문제점이 있다.

또한, 기존의 전력 예측 방법은 하루 전에 당일의 전력을 예측할 수 밖에 없어, 전력저장부의 충방전 스케줄링의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다.

본 발명은, 상기와 같은 기술적 배경을 바탕으로 안출된 것으로, 본 발명은, 중개사업자가 운영일 전날에 발전량을 미리 예측하여 전력거래소에서 전력을 거래할 때, 운영일에 예측될 예측발전량의 오차를 최소화하여 공급자의 수익을 향상시킬 수 있는 전력발전량 예측시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 중개사업자가 발전소로 공급되는 전력발전량은 태양광 발전으로 전기에너지를 생성하는 전력발생부, 상기 전력발생부로 생성된 전기에너지를 충전 또는 방전하는 전력저장부, 운영일의 전일에 결정된 예측발전량을 예측하는 전일발전량 예측부 및 상기 예측발전량에 따라 기설정된 시간 간격으로 상기 운영일의 상기 전력저장부의 충전 또는 방전을 스케줄링하는 스케줄링부;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 전력발생부에서 계량되는 상기 예측발전량은, 발전환경데이터의 머신러닝으로 산출되고, 상기 발전환경데이터는 발전소의 발전량데이터; NWP(Numerical Weather Prediction) 데이터 및 지표면 일사량 데이터(Total Shortwave)을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한, 상기 전일발전량 예측부에서 상기 예측발전량을 산출하여 사업자는 판매가격을 목적함수로 산출하고, 상기 목적함수는 하기 식으로 산출될 수 있다.

(여기서,

: 시간,

(아랫첨자),

: 전일(윗첨자),

: telemetry(윗첨자),

: 운영일에 대해 결정된

시간에서의 에너지 판매 가격 [원/kWh],

: 전일 계획된 운영일에 대한

시간에서의 계량값 [kWh])

또한, 상기 전력발전량의 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 할 수 있다.

(여기서,

: 전일 2회에 걸친 PV 발전량 예측 평균값 [kWh],

: (AC 기준) 전일 운영일

에 대한 전력저장부 충전값 [kWh],

: (AC 기준) 전일 운영일 에 대해 전력저장부 방전값 [kWh])

(여기서,

: 사업자가 집합한 전력발생부의 총 설비용량[Kw])

또한, 상기 전력저장부 충전량의 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 할 수 있다.

(여기서,

: 전력저장부의 정격 충전량 [kW],

: 전력저장부의 정격 방전량 [kW],

: (배터리 기준) 전일 결정되는 전력저장부의 충전량 [kWh],

: (배터리 기준) 전일 결정된는 전력저장부의 방전량 [kWh],

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 충전이면 1, 그 외에 0,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 방전이면 1, 그 외에 0)

또한, 상기 전력저장부의 충방전 효율은, 하기 식를 만족하는 것을 특징으로 할 수 있다.

(여기서,

: 전력저장부의 충전효율 [%],

: 전력저장부의 방전효율 [%])

또한, 상기 전력저장부의 이진변수 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 할 수 있다.

(여기서,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 충전이면 1, 그 외에 0,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 방전이면 1, 그 외에 0)

또한, 상기 전력저장부의 SOC 제약조건은 하기 식의 범위 내에서 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.

(여기서,

: 전일 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율[%],

: 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%],

: 전일 전력저장부의 초기 충전되어있는 비율[%],

: 전력저장부 배터리의 정격용량[kWh],

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 전일 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율[%],

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%])

본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템은, 예측발전량에 따라 전력저장부의 충방전을 제어하는 스케줄 데이터를 생성하여, 운영일 전에 계약되는 운영일의 예측발전량을 정확하게 예측할 수 있고, 지속적인 예측발전량의 데이터를 축적하여 예측발전량의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 전력이동을 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 스케줄링의 개략도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것을 달성하는 방법은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나, 본 발명은 이하에 개시되는 실시 예들에 의해 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 블록구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 전력이동을 나타낸 개략도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템의 스케줄링의 개략도이다.

도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템(10)은 전력공급자와 전력수요자를 중개하는 중개사업자가 공급자가 설치한 전력을 발전하는 일정 규모를 가진 전력발생부(100)의 발전량을 전일에 예측하여 예측발전량에 따라, 판매가격을 산출하여 전력거래소와 계약할 수 있고,

계약한 예측발전량이 운영일에 일정한 오차범위 내로 발전될 수 있도록 중개사업자가 전력발생부(100)의 예측발전량에 따라, 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링하는 시스템일 수 있다.

즉, 중개사업자는 전일 예측되는 예측발전량에 따라, 전일 전력저장부(300)를 스케줄링하고, 운영일이 도래하면, 한시간 간격으로 스케줄링된 전력저장부(300)의 예측발전량을 재산출하여 전력저장부(300)를 한시간 간격으로 다시 스케줄링할 수 있다.

이때, 수요자는 한전계통, 배전반, 전력수요자 등 다양한 분야에서 전력을 구매 또는 공급 받고자 하는 구성일 수 있다.

도 2 내지 도 4를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템(10)은 운영일에 예측발전량의 오차율을 기설정된 오차범위 내로 공급될 수 있도록, 전력발생부(100), 전력저장부(300), 데이터베이스(400), 전일발전량 예측부(500) 및 스케줄링부(700)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 전력발전량 예측시스템(10)은 운영일의 전일에 전력발생부(100)에서 운영일에 발전할 발전량의 예측량인 예측발전량을 산출하고, 예측발전량을 기반으로 운영일에 매시간마다 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링함으로써, 예측발전량의 오차범위가 중개사업자가 설정한 오차범위 내로 진행시킬 수 있다.

이를 통해, 전력저장부(300)의 한시간 후 충방전을 스케줄링함으로써, 전일 산출된 전력발생부(100)의 예측발전량에 따라 매시간마다 전력저장부(300)의 충방전을 제어하여 전력발전량의 오차율이 오차범위를 넘어가는 것을 방지할 수 있다.

또한, 전력발생부(100)에서 발전되는 발전량과 전력저장부(300)에서 충방전되는 전력량은 중개사업자가 공급하고자 하는 수요자로 공급될 수 있다.

전력발생부(100)는 적어도 하나 이상의 PV발전기를 이용하여 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성할 수 있다. 또한, 전력발생부(100)는 인터버 등의 전력을 변환 장치가 설치될 수 있어, 태양광으로 생성되는 전기 에너지의 전력을 변환시킬 수 있다.

전력저장부(300)는 ESS 등일 수 있다. 또한, 전력저장부(300)는 전력발생부(100)에서 공급되는 전력을 공급받아 저장할 수 있고, 저장된 전력을 수요자에게 공급하여 전력발생부(100)의 발전량과 전력저장부(300)에서 충방전되는 전력량의 합일 수 있는 전력발전량을 조절할 수 있다.

또한, 전일발전량 예측부(500)는 운영일의 전일에 운영일에 발전될 예측발전량을 예측할 수 있다. 이때, 전일에 전력발생부(100)에서 발전되는 전력량으로 운영일의 예측발전량을 예측할 수 있다.

예측발전량은 전일에 2회 이상의 시점에서 발생된 전력발생부(100)의 발전량의 평균량일 수 있다. 예를 들어, 예측발전량은, 전일에 오전 10시와 오후 5시(17시)에서 전력발생부(100)가 발전한 발전량의 평균값일 수 있다.

또한, 예측발전량은 데이터베이스(400)에 저장된 발전환경데이터를 기반으로 예측될 수 있다. 이때, 발전환경데이터는 머신러닝을 통해, 예측발전량을 예측할 수 있어, 시간이 지남에 따라 날짜 별로 계속 산출될 수 있다.

발전환경데이터는 발전소의 발전량데이터, NWP(Numerical Weather Prediction) 데이터(수치 일기 예보), 지표면 일사량 데이터(Total Shortwave)를 포함할 수 있고, 하나 이상의 데이터를 복합적으로 선별하여 사용할 수 있다.

NWP는 수치예보로, 바람, 기온 등과 같은 기상요소의 시간 변화를 나타내는 물리방정식을 컴퓨터로 풍어 미래의 대기 상태를 예상하는 방법이다. 또한, 수치예보는 지구를 상세한 격자망으로 나누어 그 격자점에서의 값으로 대기 상태를 나타낼 수 있다.

또한, 수치 예보는, 지구 각지에서의 관측자료를 기초로 격자점 상의 현재의 값을 구하는 객관 분석이 가능할 수 있다. 객관 분석한 결과를 초기값으로 하여 장래의 대기 상태를 수치예보모델에 의해 계산 가능할 수 있다.

또한, 머신러닝을 통한 실시한 예측 프로세스는 실시간 발전량과 발전환경데이터의 전처리를 진행하고, 전처리된 데이터를 학습을 수행하며, 학습된 모델을 이용하여 예측 시작 시점부터 t+23시까지의 발전량 예측을 진행할 수 있다.

또한, 머신러닝은 운영일에 발전되는 전력발생부(100)의 예측발전량을 산출할 수 있다. 또한, 머신러닝은 LSTM(Long Short Term Memory)의 예측 방법론으로 실행될 수 있다.

LSTM은 인공신경망을 기초로 하고 있는 딥러닝 기법 중 RNN(Recurrent Neural network, 순환신경망)의 방법론 중 하나일 수 있다. 또한, LSTM은 Time Series가 긴 의존성을 보일 때, 주로 사용되는 방법일 수 있다.

이때, RNN은 시간이 지남에 따라 먼 과거의 패턴을 망각할 수 있어, LSTM은 모듈 안에 기억을 담당하는 구성과 망각을 담당하는 구성이 분리될 수 있어, 기억과 망각을 분리하여 계산함으로써, 결과값을 도출할 수 있다.

또한, 전일에 머신러닝으로 예측된 예측발전량은 운영일에 MILP(혼합 정수 선형 프로그래밍)을 통해 한시간 전에 전력저장부(300)의 스케줄링을 최적화할 수 있다.

스케줄링부(700)는 상술한 예측발전량에 따라, 운영일에서 전력발생부(100)의 예측발전량에 따른 전력저장부(300)의 충방전 스케줄을 생성할 수 있다.

또한, 스케줄링부(700)는 예측발전량에 따라, 운영일의 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링할 수 있다. 이때, 스케줄링부(700)는 2차에 걸쳐 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링함으로써, 예측발전량의 오차범위를 최소화할 수 있다.

예를 들어, 예측발전량에 따라, 운영일의 매시간 전력저장부(300)의 전력량을 스케줄링하여 제1 스케줄 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 전일에 예측발전량으로 운영일의 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링할 수 있다.

또한, 예측발전량에 따라, 운영일에 발전되는 전력발전량이 미리 산출하여 중개사업자가 전력을 발전소로 공급함으로써, 중개사업자가 수익 창출이 가능할 수 있다. 또한, 예측발전량의 오차율이 일정 범위 이상 벗어나면 수익 창출이 어려울 수 있어 이를 방지할 수 있도록, 제1 스케줄 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이때, 제1 스케줄 데이터는 기설정조건 내에서 결정될 수 있다.

제1 스케줄 데이터의 기본적인 기설정조건은, 2회에 걸쳐 전일 전력발생부의 평균을 가지고 전력저장부(300)의 충방전을 스케줄링할 수 있다.

또한, 전력발생부(100)와 전력저장부(300)의 전력 판매는 실제 SMP를 기반으로 할 수 있다. 또한, 전력발생부(100)의 발전량과 전력저장부(300)의 방전량의 합은 총 전력발전량을 넘길 수 없다.

또한, 전력저장부(300)의 충방전 시간 및 순환 사이클은 횟수 제한 없이 지속적으로 이루질 수 있다. 또한, 전력저장부(300)의 감가상각비는 고려하지 않는 것으로 설정하여 제1 스케줄 데이터를 생성할 수 있다.

이때, 중개사업자는 예측발전량을 산출하여 판매가격을 결정할 수 있고, 판매가격은 목적함수인 다음 [수학식 1]로 산출될 수 있다.

여기서,

: 시간,

(아랫첨자),

: 전일(윗첨자),

: telemetry(윗첨자),

: 운영일에 대해 결정된

시간에서의 에너지 판매 가격 [원/kWh],

: 전일 계획된 운영일에 대한

시간에서의 계량값 [kWh]

또한, 중개사업자의 전력발전량이 전력발생부(100)의 발전량과 전력저장부(300)의 충방전량의 합차와 같도록 전력발전량의 제약조건이 설정될 수 있고, 제약조건은 다음 [수학식 2]일 수 있다.

여기서,

: 전일 2회에 걸친 PV 발전량 예측 평균값 [kWh],

: (AC 기준) 전일 운영일

에 대한 전력저장부 충전값 [kWh],

: (AC 기준) 전일 운영일 에 대해 전력저장부 방전값 [kWh]

또한, 시간 별로 전력발생부(100)에서 발생되는 전력량은 중개사업자가 계약시 등록한 전력발생부(100)의 설비용량 이상이 발전되는 것을 방지할 수 있도록 전력발전량의 제약조건을 설정할 수 있고, 전력발생부(100)의 전력발전량 제약조건은, 다음 [수학식 3]일 수 있다.

여기서,

: 중개사업자가 집합한 전력발생부의 총 설비용량[Kw]

또한, 전력저장부(300)의 충방전량이 전력저장부의 인버터, 배터리 관리 및 제어인 PCS 설비용량(kW) 이상이 충전되는 것을 방지할 수 있도록 전력저장부(300)의 총량에 제약조건을 설정할 수 있고, 전력저장부(300)의 제약조건은 다음 [수학식 4]일 수 있다.

여기서,

: 전력저장부의 정격 충전량 [kW],

: 전력저장부의 정격 방전량 [kW],

: (배터리 기준) 전일 결정되는 전력저장부의 충전량 [kWh],

: (배터리 기준) 전일 결정된는 전력저장부의 방전량 [kWh],

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 충전이면 1, 그 외에 0,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 방전이면 1, 그 외에 0

이때, 전력저장부(300)의 충방전 효율은 [수학식 5]일 수 있다.

여기서,

: 전력저장부의 정격 충전량 [kW],

: 전력저장부의 정격 방전량 [kW],

: (배터리 기준) 전일 결정되는 전력저장부의 충전량 [kWh],

: (배터리 기준) 전일 결정된는 전력저장부의 방전량 [kWh],

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 충전이면 1, 그 외에 0,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 방전이면 1, 그 외에 0

또한, 전력저장부(300)의 제약조건은 전력저장부(300)가 충전과 방전시 동시에 일어나는 것을 방지할 수 있도록, 다음 [수학식 6]을 만족할 수 있다.

여기서,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 충전이면 1, 그 외에 0,

: (이진변수) 전력저장부가

시간에 방전이면 1, 그 외에 0

또한, 전력저장부(300)는 저장 가능한 비율일 수 있는 SOC의 범위가 결정될 수 있다. 예를 들어, 전력저장부(300)에 설치된 배터리의 충방전 범위를 설정할 수 있어, 전력저장부(300)의 배터리의 최소충전량과 최대충전량의 범위를 설정할 수 있다.

또한, 전력저장부(300) 마지막 시점에서 충전된 전력량의 설정범위는 다음날의 최소충전량 이상, 최대충전량 이하로 충전될 수 있다.

이때, 전력저장부(300)의 배터리 충방전 범위는 다음 [수학식 7]로 설정될 수 있다.

여기서,

: 전일 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율[%],

: 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%],

: 전일 전력저장부의 초기 충전되어있는 비율[%],

: 전력저장부 배터리의 정격용량[kWh],

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%]

상술한 바와 같이, 운영일의 하루 전날일 수 있는 예측발전량은 상기 수학식들을 만족하는 값으로 설정될 수 있다.

이때, 스케줄링부(700)는 상기 수학식들을 만족하며 전일에 산출된 예측발전량으로 전력저장부(300)가 충방전되는 스케줄인 제1 스케줄 데이터가 생성되면, 운영일에는 매 시간마다 충방전 스케줄을 재조정하여 제2 스케줄 데이터를 생성할 수 있다.

이때, 제2 스케줄 데이터는 전일 산출된 제1 스케줄 데이터를 운영일에 한 시간마다 보완하여 한 시간 전에 전력저장부(300)의 충방전을 다시 스케줄링 함으로써, 예측발전량의 오차율이 중개사업자가 설정한 오차범위 내로 형성되는 정확도를 향상시킬 수 있다.

또한, 제1 스케줄 데이터와 제2 스케줄 데이터는 매일 실행될 수 있고, 병렬로 진행될 수 있어, 제1 스케줄 데이터와 제2 스케줄 데이터는 지속적인 데이터를 축적하여 정확도는 향상될 수 있다.

제2 스케줄 데이터는 한 시간마다 변경될 수 있다. 예를 들어, 오전 6시에는 오전 0시부터 오전 6시까지 이미 생성된 발전량을 상수로 하고, 6시 이후 24시까지를 예측발전량으로 예측한 예측 구간으로 설정하여, 6시에서 7시 사이의 전력저장부(300)의 충방전을 결정하여 예측발전량의 오차율을 조절할 수 있어, 예측발전량의 오차범위 내의 발전이 가능할 수 있다.

또한, 오전 7시가 되며 0시부터 7시까지를 상수로 하고 7시 이후 값을 예측 구간으로 설정하여 7시부터 8시까지 사이에서의 전력저장부(300)의 충방전을 결정하여 7시에서 8시 사이의 예측발전량의 오차율이 오차범위 내에서 발전되는 것이 가능할 수 있다.

즉, 제2 스케줄 데이터는 한시간마다 시간이 지날수록 상수 값이 산출되고, 예측 구간이 줄어들어 예측발전량의 정확도를 향상시킬 수 있도록 전력저장부(300)의 충방전을 제어할 수 있다.

이때, 중개사업자의 설정에 따라, 오전 7시의 예측발전량에 따른 전력저장부(300)의 충방전량의 산출을 오전9시의 값인 2시간 뒤의 값을 설정할 수도 있다. 즉, 2시간 간격으로도 설정할 수 있다. 이때, 제2 스케줄 데이터는 기설정조건 내에서 결정될 수 있다.

제2 스케줄 데이터의 기본적인 기설정조건은, 제2 스케줄 데이터는 운영일 t-1에서 t부터 T까지의 전력저장부(300)의 충방전 스케줄을 결정할 수 있다. 이때, t-1은 운영일의 0~1시에 1시부터 24시까지의 전력저장부(300)의 스케줄을 형성하는 것일 수 있다.

또한, 제2 스케줄 데이터는, 총 24번의 최적화를 통해 운영일 24시간에 대한 전력저장부(300)의 충방전 스케줄을 결정할 수 있다. 또한, 매 시간별로 시작시점부터 운영 종료시점까지의 전력발생부(100)의 예측발전량을 예측할 수 있다.

또한, 예측오차율에 대한 가중치 및 이용률에 대한 가중치는 중개사업자가 설정할 수 있다. 또한, 전력저장부(300)의 감가상각비는 고려하지 않을 수 있다. 또한, i차수 스케줄링은 i-1차수의 결과값을 반영하며, i부터 T까지의 스케줄링을 통해 전력저장부(300)의 충방전량을 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이용률은 10%로 설정할 수 있고, 예측오차율은 8%로 설정하여 설명할 수 있다. 이는 중개사업자에 따라 변경하여 결정할 수 있다.

이때, 이용률 및 예측오차율을 고려하여 중개사업자의 수익을 최대화할 수 있는 목적을 가진 목적함수를 산출할 수 있고, 목적함수는 [수학식 8]로 산출될 수 있다.

여기서,

: 시간,

(아래첨자),

: 예측시작 시간,

,

: 한시간전 (윗첨자),

: telemetry (윗첨자),

: 이용률 (윗첨자),

: 운영일의

시간에 대한 중개사업자의 발전량 판매 단가 [원/kWh],

: 운영일

시간에 대하여 예측 시작시간

에서의 중개사업자의 계량값[kWh],

: 예측오차율에 대한 가중치 [원],

: (이진변수) 예측오차율이 중개사업자 설정값을 넘어서면 0, 그 외에는 1,

: 이용률에 대한 가중치 [원],

: 운영일

시간에 대해 예측 시작시간

에서 스케쥴링에 따라 발생하는 이용률 이진변수 (이용률이 10% 이상이면 1, 그 외에는 0

또한, 일정시점들일 수 있는 각 시점에서 중개사업자의 전력발생부(100)의 예측발전량과 전력저장부(300)의 충방전량의 합과 차는 중개사업자가 계량한 전력발전량과 같도록 제약조건이 설정될 수 있고, 제약조건은 다음 [수학식 9]일 수 있다.

여기서,

: 운영일

시간에 대해

번째 예측시작 시점에서 전력발생부의 예측발전량 [kWh],

: 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 충전량 [kWh],

: 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 방전량 [kWh],

: 전력저장부의 충전 및 방전을 나타내는 윗첨자

또한, 전력발생부(100)의 정격용량을 기반으로 하루전 계량값과 한시간 전 계량값 사이에서 예측오차율의 상한을 제약하는 예측오차율 제약조건이 설정될 수 있다. 즉, 예측발전량이 오차범위 내에서 발전량을 공급할 수 있도록 전력저장부(300)를 제어할 수 있다.

이때, 예측오차율 제약조건은, 다음 [수학식 10]일 수 있다.

이때, [수학식 10]을 선형화하여 수식을 변환함으로써, [수학식 11]을 산출할 수 있다.

여기서,

: 중개사업자가 집합한 전력발생부의 전체 정격용량 [kW],

: 한시간전 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 중개사업자의 계량값 [kWh],

: 하루전 운영일

시간에 대해 중개사업자의 계량값 [kWh],

: 예측오차율 상한값 [%],

: (이진변수) 예측오차율이 발생시 목적함수에 가중치를 주기위한 변수 (0 또는 1),

: (AC 기준) 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 충전량 [kWh],

: (AC 기준) 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 방전량 [kWh]

또한, 중개사업자가 집합한 전력의 계량값이 전력발생부의 정격용량 대비 일정 %이상 발생시킬 수 있도록 이용률을 제약하는 이용률 제약조건을 설정할 수 있다.

예를 들어, 이용률을 10%로 설정하면, 전력발생부(100)에서 발생되는 발전량이 10% 미만일 경우, 전력발생부(100)에서 발생되는 10% 미만의 발전량은 전부 전력저장부(300)로 저장되어, 10%미만으로 발전되어 폐기될 수 있는 잉여발전량을 저장함으로써, 전체 발전 효율이 향상될 수 있다. 이때, 이용률 제약조건은 [수학식 12]로 산출될 수 있다.

여기서,

: (이진변수) 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력중개중개사업자의 이용률에 관한 이진변수,

: 이용률 하한값 [%]

또한, 중개사업자의 집합자원인 전력발생부(100)와 전력저장부(300)의 방전량 및 충전량의 합 또는 차가 전력발생부(100)의 정격용량을 매 시간 넘는 것을 제한할 수 있도록, 발전량과 방전량의 제약조건을 설정할 수 있고, 발전량과 방전량의 제약조건은 [수학식 13]으로 설정될 수 있다.

또한, 전력저장부(300)의 충전량과 방전량은 인버터, 배터리 관리 및 제어인 PCS 설비용량(kW)을 초과하는 것을 제한하는 충방전량 제약조건을 설정할 수 있고, 충방전량 제약조건은 [수학식 14]로 설정될 수 있다.

여기서,

: 전력저장부의 PCS 충전 정격용량 [kW],

: 전력저장부의 PCS 방전 정격용량 [kW],

: (배터리 기준) 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 충전량 [kWh],

: (배터리 기준) 운영일

시간에 대해 예측시작 시간

에서 전력저장부의 방전량 [kWh]

또한, 전력저장부(300)에 설치된 PCS와 배터리 간의 충전 및 방전에 대한 효율은 다음 [수학식 15]일 수 있다.

여기서,

: 충전효율 [%],

: 방전효율 [%]

또한, 전력저장부(300)의 0 또는 1로 설정되는 이진변수의 제약조건을 설정하여 전력저장부(300)가 충전과 방전이 동시에 일어나는 것을 방지하도록 설정할 수 있다. 이때, 전력저장부(300)의 이진변수 제약조건은, [수학식 16]로 설정될 수 있다.

또한, 전력저장부(300)에 설치되어 있는 배터리의 용량 비율인 SOC 제약조건은 전력저장부(300)의 배터리에 충전된 에너지량이 기설정된 범위 내에서 변동될 수 있도록, SOC 제약조건을 설정할 수 있다. 이때, SOC제약조건의 범위의 설정은 다음 [수학식 17]으로 설정될 수 있다.

여기서,

: 예측시작 시점

까지 결정된 배터리 기준 전력저장부 충전값 [kWh],

: 예측시작 시점

까지 결정된 배터리 기준 전력저장부 방전값 [kWh],

: 전력저장부 배터리의 최소 충전되어 있어야 할 비율[%] ,

: 전력저장부 배터리의 최대 충전할 수 있는 비율[%],

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 하루전 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율 [%]

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 하루전 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율 [%]

: 운영일 시작 전 전기저장부 배터리에 충전되어있는 비율 [%]

: 전력저장부 배터리의 정격용량 [kWh]

상술한 제약조건의 설정에 따라, 운영일에 발전되는 전력저장부가 운영일에 운영되기 위한 최소한의 충전량이 설정되고, 최대한으로 충전할 수 있는 충전량이 설정될 수 있다. 또한, 마지막 시점에서 하루전 전력저장부의 최소 충전되어야 할 비율이 설정될 수 있고, 마지막 시점에서 하루전 전력저장부의 최대한 충전할 수 있는 비율을 설정함으로써, 연속적으로 진행되는 전력발전량 예측시스템(10)이 지속적으로 운영될 수 있다.

이상에서, 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 혹은 이들 중 하나 이상의 조합에서 구현 가능하다.

본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.

따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

이상의 본 발명은 도면에 도시된 실시 예(들)를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형이 이루어질 수 있으며, 상기 설명된 실시예(들)의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해여야 할 것이다.

10: 전력발전량 예측시스템
100: 전력발생부 300: 전력저장부
500: 전일발전량 예측부 700: 스케줄링부

Claims

중개사업자가 발전소로 공급되는 전력발전량은 태양광 발전으로 전기에너지를 생성하는 전력발생부;
상기 전력발생부로 생성된 전기에너지를 충전 또는 방전하는 전력저장부;
운영일의 전일에 결정된 예측발전량을 예측하는 전일발전량 예측부; 및
상기 예측발전량에 따라 기설정된 시간 간격으로 상기 운영일의 상기 전력저장부의 충전 또는 방전을 스케줄링하는 스케줄링부;를 포함하고,
상기 스케줄링부는, 전일에 상기 예측발전량에 따라, 상기 전력저장부의 제1 스케줄 데이터를 생성하고, 상기 운영일에 기설정된 시간 간격으로 제1 스케줄 데이터를 보완하여 제2 스케줄 데이터를 생성하며,
상기 전력발생부에서 계량되는 상기 예측발전량은, 발전환경데이터의 머신러닝으로 산출되고, 상기 발전환경데이터는 발전소의 발전량데이터; NWP(Numerical Weather Prediction) 데이터 및 지표면 일사량 데이터(Total Shortwave)을 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 전일발전량 예측부에서 상기 예측발전량을 산출하여 사업자는 판매가격을 목적함수로 산출하고, 상기 목적함수는 하기 식으로 산출되고,

(여기서,
: 시간,
(아랫첨자),
: 전일(윗첨자),
: telemetry(윗첨자),
: 운영일에 대해 결정된
시간에서의 에너지 판매 가격 [원/kWh],
: 전일 계획된 운영일에 대한
시간에서의 계량값 [kWh])
상기 전력발전량의 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: 전일 2회에 걸친 PV 발전량 예측 평균값 [kWh],
: (AC 기준) 전일 운영일
에 대한 전력저장부 충전값 [kWh],
: (AC 기준) 전일 운영일 에 대해 전력저장부 방전값 [kWh])
삭제
삭제
삭제
제1 항에 있어서,
상기 전력발전량의 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: 사업자가 집합한 전력발생부의 총 설비용량[Kw])
제5 항에 있어서,
상기 전력저장부 충전량의 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: 전력저장부의 정격 충전량 [kW],
: 전력저장부의 정격 방전량 [kW],
: (배터리 기준) 전일 결정되는 전력저장부의 충전량 [kWh],
: (배터리 기준) 전일 결정된는 전력저장부의 방전량 [kWh],
: (이진변수) 전력저장부가
시간에 충전이면 1, 그 외에 0,
: (이진변수) 전력저장부가
시간에 방전이면 1, 그 외에 0)
제6 항에 있어서,
상기 전력저장부의 충방전 효율은, 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: 전력저장부의 충전효율 [%],
: 전력저장부의 방전효율 [%])
제7 항에 있어서,
상기 전력저장부의 이진변수 제약조건은 하기 식을 만족하는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: (이진변수) 전력저장부가
시간에 충전이면 1, 그 외에 0,
: (이진변수) 전력저장부가
시간에 방전이면 1, 그 외에 0)
제8 항에 있어서,
상기 전력저장부의 SOC 제약조건은 하기 식의 범위 내에서 이루어지는 것을 특징으로 하는 전력발전량 예측시스템.

(여기서,
: 전일 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율[%],
: 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%],
: 전일 전력저장부의 초기 충전되어있는 비율[%],
: 전력저장부 배터리의 정격용량[kWh],

: 스케쥴링 마지막 시점에서의 전일 전력저장부의 최소 충전되어있어야 할 비율[%],
: 스케쥴링 마지막 시점에서의 전일 전력저장부의 최대 충전할 수 있는 비율[%]