KR102497736B1 - System for generating energy for smart farms and method for building the same - Google Patents

System for generating energy for smart farms and method for building the same Download PDF

Info

Publication number
KR102497736B1
KR102497736B1 KR1020200102699A KR20200102699A KR102497736B1 KR 102497736 B1 KR102497736 B1 KR 102497736B1 KR 1020200102699 A KR1020200102699 A KR 1020200102699A KR 20200102699 A KR20200102699 A KR 20200102699A KR 102497736 B1 KR102497736 B1 KR 102497736B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
power generation
smart
farm
amount
generation
Prior art date
Application number
KR1020200102699A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20220021749A (en
Inventor
송승미
정혜윤
조선희
Original Assignee
한전케이디엔주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한전케이디엔주식회사 filed Critical 한전케이디엔주식회사
Priority to KR1020200102699A priority Critical patent/KR102497736B1/en
Publication of KR20220021749A publication Critical patent/KR20220021749A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102497736B1 publication Critical patent/KR102497736B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00Arrangements for measuring electric power or power factor
    • G01R21/001Measuring real or reactive component; Measuring apparent energy
    • G01R21/002Measuring real component
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R22/00Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters
    • G01R22/06Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods
    • G01R22/061Details of electronic electricity meters
    • G01R22/063Details of electronic electricity meters related to remote communication
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Mining
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/12Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation
    • Y04S10/123Monitoring or controlling equipment for energy generation units, e.g. distributed energy generation [DER] or load-side generation the energy generation units being or involving renewable energy sources
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/30Smart metering, e.g. specially adapted for remote reading

Abstract

본 발명의 스마트-팜용 신재생 에너지 발전 시스템 및 그 시스템의 발전용량 산출 방법은 스마트-팜 내에 신재생에너지 발전설비를 구축하고 상기 발전설비에서 생성된 전력을 스마트팜 내의 부하로 사용함으로써, 농가에서 소비되는 전력을 기존의 상용 전기가 아닌 신재생 에너지로 대체할 수 있고, 이로 인해, 소비자의 전기사용 요금 부담을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 기상청 데이터를 활용한 신재생 에너지 발전량 예측 결과와 스마트팜에서 소비되는 부하량을 이용하여 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 발전용량을 산출하고, 그 결과를 이용하여 시스템을 구축함으로써, 스마트-팜 운영에 필요한 최적의 에너지를 발전시킬 수 있는 효과가 있다. 또한, 스마트팜에서 소비되는 순간 피크 부하를 감당할 수 있는 적정 발전량을 계산하여 신재생 에너지 발전 설비를 도입할 수 있고, 이로 인해, 에너지 효율을 높일 수 있는 효과가 있다. The new renewable energy generation system for smart-farm and the generation capacity calculation method of the system of the present invention build a new renewable energy generation facility in the smart-farm and use the power generated by the power generation facility as a load in the smart farm, It is possible to replace consumed power with new and renewable energy instead of conventional commercial electricity, and thereby, there is an advantage in that the burden of electricity usage charges on consumers can be reduced. In addition, the present invention calculates the power generation capacity of the energy generation system for smart-farm using the predicted result of renewable energy generation using the data of the Korea Meteorological Administration and the load consumed in the smart farm, and builds a system using the result, - It has the effect of generating the optimal energy required for farm operation. In addition, it is possible to introduce new and renewable energy power generation facilities by calculating the appropriate amount of power generation that can handle the peak load at the moment consumed in the smart farm, thereby increasing energy efficiency.

Description

스마트-팜용 에너지 발전 시스템 및 그 시스템의 구축 방법{SYSTEM FOR GENERATING ENERGY FOR SMART FARMS AND METHOD FOR BUILDING THE SAME}Energy generation system for smart farm and method of constructing the system {SYSTEM FOR GENERATING ENERGY FOR SMART FARMS AND METHOD FOR BUILDING THE SAME}

본 발명은 스마트-팜용 에너지 발전 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 다수의 신재생 에너지 발전 시스템을 포함하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템 및 그 시스템을 구축하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a smart-farm energy generation system, and more particularly, to a smart-farm energy generation system including a plurality of renewable energy generation systems and a method for constructing the system.

최근에는 사물 인터넷, 빅-데이터, 인공지능 등의 기술을 이용하여 농작물, 가축 및 수산물 등의 생육환경을 적정하게 유지 및 관리하는 스마트 팜 기술이 도입되고 있다. 이러한 스마트 팜 기술은 PC와 스마트폰 등으로 상기 생육환경을 원격에서 자동 관리함으로써, 생산의 효율성 뿐만 아니라 편리성을 높일 수 있는 장점이 있다.Recently, smart farm technology has been introduced to appropriately maintain and manage the growing environment of crops, livestock, and marine products using technologies such as the Internet of Things, big data, and artificial intelligence. This smart farm technology has the advantage of increasing convenience as well as efficiency of production by remotely and automatically managing the growth environment with a PC and a smartphone.

주로 노인, 취약계층이 많이 종사하는 농업의 경우 이와 같은 스마트-팜의 도입이 절실한 상황이다. 하지만, 스마트-팜을 도입할 경우, 센서 및 설비 설치로 인해 전기 사용량이 증가하게 된다. 이로 인해, 사용자들은 스마트-팜이라는 신기술 도입을 어려워하고 있다.In the case of agriculture where the elderly and the vulnerable are mainly engaged, the introduction of such a smart-farm is urgently needed. However, when smart-farms are introduced, electricity consumption increases due to the installation of sensors and facilities. Because of this, users have difficulty introducing a new technology called smart-farm.

한편, 기존의 농업 분야는 한전의 상용전기를 사용함으로써, 피크 부하 시에도 비싼 전력을 그대로 수용할 수밖에 없는 구조였다.On the other hand, the existing agricultural sector had no choice but to accept expensive electricity as it is even at peak load by using KEPCO's commercial electricity.

한국 공개특허번호 10-2020-0057831호(공개일: 2020.05.27, 명칭: 스마트팜 제어 시스템)Korean Patent Publication No. 10-2020-0057831 (published date: 2020.05.27, name: smart farm control system)

따라서 본 발명은 스마트-팜 내에 신재생에너지 발전설비를 구축하고 상기 발전설비에서 생성된 전력을 스마트팜 내의 부하로 사용함으로써, 농가에서 소비되는 전력을 기존의 상용 전기가 아닌 신재생 에너지로 대체할 수 있고, 이로 인해, 소비자의 전기사용 요금 부담을 줄일 수 있는 스마트-팜용 신재생 에너지 발전 시스템 및 그 시스템의 발전용량 산출 방법을 제공하고자 한다.Therefore, the present invention constructs a new renewable energy generation facility in a smart-farm and uses the power generated in the power generation facility as a load in the smart farm, thereby replacing the power consumed by the farmhouse with renewable energy rather than conventional commercial electricity. Therefore, it is intended to provide a new and renewable energy generation system for smart-farms and a method for calculating the generation capacity of the system that can reduce the burden of consumers' electricity bills.

또한, 본 발명은 기상청 데이터를 활용한 신재생 에너지 발전량 예측 결과와 스마트팜에서 소비되는 부하량을 이용하여 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 발전용량을 산출하고, 그 결과를 이용하여 시스템을 구축함으로써, 스마트-팜 운영에 필요한 최적의 에너지를 발전시키고, 이로 인해 에너지 효율을 높일 수 있는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템 및 그 시스템의 발전용량 산출 방법을 제공하고자 한다.In addition, the present invention calculates the power generation capacity of the energy generation system for smart-farm using the predicted result of renewable energy generation using the data of the Korea Meteorological Administration and the load consumed in the smart farm, and builds a system using the result, - To develop the optimal energy required for farm operation and to provide a smart-farm energy generation system that can increase energy efficiency and a method for calculating the generation capacity of the system.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템은 기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 입력받는 제1 입력부; 상기 스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 다수의 계측기들로부터 소비 전력량에 대한 계측 데이터를 입력받는 제2 입력부; 상기 제1 입력부로부터 상기 기후 데이터를 입력받고 상기 기후 데이터를 이용하여 소정의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측한 후, 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성 별로 상기 예측된 발전량의 패턴을 도출하는 발전량 분석부; 상기 제2 입력부로부터 상기 계측 데이터를 입력받고, 상기 계측 데이터를 이용하여 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성 별로 상기 계측된 부하량의 패턴을 도출하는 부하량 분석부; 및 상기 발전량 패턴과, 부하량 패턴을 비교분석하여 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계하는 설계부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, the smart-farm energy generation system provided by the present invention includes a first input unit for receiving past climate data provided by the Korea Meteorological Administration; a second input unit that receives measurement data on the amount of power consumption from a plurality of meters installed in the irrigation system of the smart farm; After receiving the climate data from the first input unit and predicting the amount of power generation for a predetermined renewable energy generation system using the climate data, deriving a pattern of the predicted amount of power generation for each characteristic required for smart-farm operation power generation analysis unit; a load analysis unit that receives the measurement data from the second input unit and uses the measurement data to derive a pattern of the measured load for each characteristic necessary for operating the smart farm; And it characterized in that it comprises a design unit for designing the number of installation units of the renewable energy generation system by comparing and analyzing the generation amount pattern and the load amount pattern.

바람직하게는, 상기 제1 입력부는 통신망과의 인터페이스를 제공하고, 통신망을 통해 기상청에 접속하여 소정의 과거 기후 데이터를 수신하는 통신부로 구현될 수 있다. Preferably, the first input unit may be implemented as a communication unit that provides an interface with a communication network and receives predetermined past weather data by accessing the Korea Meteorological Administration through the communication network.

바람직하게는, 상기 제1 입력부는 사용자와의 인터페이스를 제공하고, 사용자의 조작신호에 의해 소정의 과거 기후 데이터를 입력받을 수 있다. Preferably, the first input unit may provide an interface with a user and receive predetermined past climate data by a user's manipulation signal.

바람직하게는, 상기 제2 입력부는 상기 계측기들로부터 분단위의 유효 전력량을 계측할 수 있다. Preferably, the second input unit may measure the amount of active power per minute from the meters.

바람직하게는, 상기 발전량 분석부는 상기 기후 데이터로부터 신재생 에너지 발전 출력에 영향을 미치는 신재생 에너지 발전정보를 추출하는 정보 추출부; 및 상기 추출된 신재생 에너지 발전정보를 이용하여 대응된 신재생 에너지 발전량을 예측한 후, 상기 예측된 적어도 하나의 신재생 에너지 발전량을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 발전량 예측부를 포함할 수 있다. Preferably, the power generation analysis unit information extraction unit for extracting the renewable energy generation information affecting the renewable energy generation output from the climate data; And after predicting the amount of new and renewable energy generation corresponding to the extracted new and renewable energy generation information, it may include a power generation prediction unit for predicting the total power generation by adding the predicted at least one renewable energy generation amount.

한편, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법은 기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 이용하여 적어도 하나의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측하는 발전량 예측단계; 스마트-팜 운영에 필요한 특성 별로 상기 예측된 발전량을 분석하여 상기 발전량의 패턴을 도출하는 발전량 패턴 도출 단계; 스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 계측기를 이용하여 스마트-팜 내에서 소비되는 부하량을 계측하는 부하량 계측단계; 스마트-팜 운영에 필요한 특성 별로 상기 계측된 부하량을 분석하여 상기 부하량의 패턴을 도출하는 부하량 패턴 도출 단계; 및 상기 발전량 패턴 및 부하량 패턴을 비교분석하여 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계하는 설계 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. On the other hand, in order to achieve the above object, the construction method of the smart-farm energy generation system provided by the present invention predicts the amount of power generation for at least one renewable energy generation system using past climate data provided by the Korea Meteorological Administration. step; A power generation pattern derivation step of deriving a pattern of the power generation by analyzing the predicted power generation for each characteristic required for smart-farm operation; A load measurement step of measuring the load consumed in the smart-farm using a meter installed in the irrigation system of the smart-farm; A load pattern derivation step of deriving a pattern of the load by analyzing the measured load for each characteristic required for smart-farm operation; And it characterized in that it comprises a design step of designing the installed number of the renewable energy generation system by comparing and analyzing the generation amount pattern and the load amount pattern.

바람직하게, 상기 발전량 예측단계는 상기 기후 데이터로부터 풍력발전 출력에 영향을 미치는 풍력발전 정보를 추출하는 풍력발전 정보 추출 단계; 상기 풍력발전 정보를 이용하여 풍력발전량을 예측하는 풍력발전량 예측 단계; 상기 기후 데이터로부터 태양광 발전 출력에 영향을 미치는 태양광발전 정보를 추출하는 태양광 발전 정보 추출 단계; 상기 태양광 발전 정보를 이용하여 태양광발전량을 예측하는 태양광발전량 예측 단계; 및 상기 풍력발전량 예측값과 상기 태양광발전량 예측값을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 전체 발전량 예측단계를 포함할 수 있다. Preferably, the power generation amount estimation step may include a wind power generation information extraction step of extracting wind power generation information affecting an output of wind power generation from the climate data; A wind power generation amount estimation step of estimating the wind power generation amount using the wind power generation information; a photovoltaic information extraction step of extracting photovoltaic information that affects photovoltaic output from the climate data; A photovoltaic power generation amount estimation step of estimating the photovoltaic power generation amount using the photovoltaic power generation information; and a total generation amount estimation step of estimating the total amount of power generation by summing the predicted value of the amount of wind power generation and the predicted amount of photovoltaic power generation.

바람직하게, 상기 부하량 계측단계는 상기 계측기를 이용하여 분단위의 유효전력량을 계측할 수 있다. Preferably, in the load measuring step, the amount of active power per minute may be measured using the meter.

바람직하게, 상기 설계단계는 1일 기준 총 발전 예측량과 1일 기준 총 부하량을 비교하여, 소정의 전력 축적이 가능한 정도로 상기 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계할 수 있다.Preferably, the design step compares the estimated total power generation per day with the total load per day, and determines the number of installed renewable energy generation systems to generate the total amount of power generation per day to the extent that a predetermined amount of power can be accumulated. can design

본 발명의 스마트-팜용 신재생 에너지 발전 시스템 및 그 시스템의 발전용량 산출 방법은 스마트-팜 내에 신재생에너지 발전설비를 구축하고 상기 발전설비에서 생성된 전력을 스마트팜 내의 부하로 사용함으로써, 농가에서 소비되는 전력을 기존의 상용 전기가 아닌 신재생 에너지로 대체할 수 있고, 이로 인해, 소비자의 전기사용 요금 부담을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명은 기상청 데이터를 활용한 신재생 에너지 발전량 예측 결과와 스마트팜에서 소비되는 부하량을 이용하여 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 발전용량을 산출하고, 그 결과를 이용하여 시스템을 구축함으로써, 스마트-팜 운영에 필요한 최적의 에너지를 발전시킬 수 있는 효과가 있다. 또한, 스마트팜에서 소비되는 순간 피크 부하를 감당할 수 있는 적정 발전량을 계산하여 신재생 에너지 발전 설비를 도입할 수 있고, 이로 인해, 에너지 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.The new renewable energy generation system for smart-farm and the generation capacity calculation method of the system of the present invention build a new renewable energy generation facility in the smart-farm and use the power generated by the power generation facility as a load in the smart farm, It is possible to replace consumed power with new and renewable energy instead of conventional commercial electricity, and thereby, there is an advantage in that the burden of electricity usage charges on consumers can be reduced. In addition, the present invention calculates the power generation capacity of the energy generation system for smart-farm using the predicted result of renewable energy generation using the data of the Korea Meteorological Administration and the load consumed in the smart farm, and builds a system using the result, - It has the effect of generating the optimal energy required for farm operation. In addition, it is possible to introduce new and renewable energy power generation facilities by calculating the appropriate amount of power generation that can handle the peak load at the moment consumed in the smart farm, thereby increasing energy efficiency.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템에 대한 개략적인 블록도이다.
도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템을 이용하여 예측된 발전량의 예를 도시한 그래프들이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템을 이용하여 계측한 부하량의 예를 도시한 그래프들이다.
도 4a 내지 도 4c는 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 발전량 패턴 및 부하량 패턴의 예를 도시한 그래프들이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다.
1 is a schematic block diagram of a smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention.
2a to 2c are graphs showing examples of predicted power generation using the smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention.
3a and 3b are graphs showing examples of loads measured using a smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention.
4a to 4c are graphs showing examples of power generation patterns and load patterns of smart-farm energy generation systems according to the number of installed renewable energy generation systems.
5 is a schematic process flow diagram of a method for constructing an energy generation system for smart-farm according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하되, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 한편 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술 분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings, but will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice the present invention. However, the present invention may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. On the other hand, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification. In addition, even if detailed descriptions are omitted, descriptions of parts that can be easily understood by those skilled in the art are omitted.

명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification and claims, when a part includes a certain component, it means that it may further include other components, not excluding other components unless otherwise stated.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템에 대한 개략적인 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템(100)은 제1 입력부(110)와, 제2 입력부(130)와, 발전량 분석부(120)와, 부하량 분석부(140)와, 설계부(150)를 포함한다.1 is a schematic block diagram of a smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, the smart-farm energy generation system 100 according to an embodiment of the present invention includes a first input unit 110, a second input unit 130, a generation amount analysis unit 120, and a load analysis unit. A unit 140 and a design unit 150 are included.

제1 입력부(110)는 기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 입력받는다. 이 때, 제1 입력부(110)는 상기 기후 데이터를 온라인 또는 오프라인 중 어느 하나의 방식으로 입력받을 수 있다. 이를 위해, 제1 입력부(110)는 통신망과의 인터페이스를 제공하는 통신부로 구현되어 통신망을 통해 기상청에 접속하여 소정의 과거 기후 데이터를 수신하거나, 사용자와의 인터페이스를 제공하여 사용자의 조작신호에 의해 소정의 과거 기후 데이터를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 제1 입력부(110)는 통신망을 통해 기상청에 접속하여 다량의 기후 데이터를 읽어 오거나, 사용자 인터페이스를 통해 오프라인으로 상기 다량의 기후 데이터를 입력받을 수 있다.The first input unit 110 receives past climate data provided by the Korea Meteorological Administration. At this time, the first input unit 110 may receive the climate data in any one of online and offline ways. To this end, the first input unit 110 is implemented as a communication unit that provides an interface with a communication network, connects to the Korea Meteorological Administration through the communication network to receive predetermined past climate data, or provides an interface with the user to respond to a user's manipulation signal. Certain past climate data may be input. For example, the first input unit 110 may read a large amount of climate data by accessing the Korea Meteorological Administration through a communication network or receive the large amount of climate data offline through a user interface.

발전량 분석부(120)는 제1 입력부(110)로부터 입력된 기후 데이터를 이용하여 소정의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측한다. 이를 위해, 발전량 분석부(120)는 상기 기후 데이터로부터 신재생 에너지(예컨대, 소형 풍력에너지 및 소형 태양광에너지) 발전 출력에 영향을 미치는 신재생 에너지 발전정보를 추출하되, 신재생 에너지의 발전원이 풍력인 경우 풍속, 풍향을 검출하고, 신재생 에너지의 발전원이 태양광인 경우 일사량, 일조량 등을 검출하는 정보 추출부(미도시); 및 상기 추출된 신재생 에너지 발전정보를 이용하여 대응된 신재생 에너지 발전량을 예측한 후, 상기 예측된 적어도 하나의 신재생 에너지 발전량을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 발전량 예측부(미도시)를 포함한다.The generation amount analyzer 120 predicts the amount of power generation for a predetermined renewable energy generation system using climate data input from the first input unit 110 . To this end, the generation amount analysis unit 120 extracts renewable energy generation information that affects the generation output of new and renewable energy (eg, small wind energy and small solar energy) from the climate data, but generates a new renewable energy source. an information extraction unit (not shown) that detects wind speed and direction when the wind power is used, and detects solar radiation and solar radiation when the renewable energy generation source is sunlight; And a generation amount prediction unit (not shown) predicting the total amount of power generation by predicting the corresponding amount of new and renewable energy generation using the extracted new and renewable energy generation information, and then summing up the predicted amount of new and renewable energy generation. do.

예를 들어, 300W의 소형 태양광 패널(panel)을 설치한다고 가정했을 경우, 발전량 분석부(120)는, 기상청으로부터 획득한 일사량 패턴을 하기의 (수학식 1)에 적용하여 예상 발전량을 도출할 수 있다. For example, assuming that a small solar panel of 300W is installed, the power generation analysis unit 120 derives the expected power generation by applying the solar radiation pattern obtained from the Korea Meteorological Administration to (Equation 1) below. can

Figure 112020085990827-pat00001
Figure 112020085990827-pat00001

만약, 500W의 소형 풍력 설비를 설치한다고 가정했을 경우, 발전량 분석부(120)는, 기상청으로부터 획득한 풍속 등의 패턴을 하기의 (수학식 2)에 적용하여 예상 발전량을 도출할 수 있다.If it is assumed that a 500W small wind power facility is installed, the generation amount analyzer 120 may derive the expected generation amount by applying a pattern such as wind speed obtained from the Korea Meteorological Administration to (Equation 2) below.

Figure 112020085990827-pat00002
Figure 112020085990827-pat00002

이 때,

Figure 112020085990827-pat00003
는 단위 시간당 에너지이고,
Figure 112020085990827-pat00004
는 풍력 에너지를 산출하기 위한 유체의 밀도이고,
Figure 112020085990827-pat00005
는 상기 유체가 통과하는 원기둥의 단면적이고,
Figure 112020085990827-pat00006
는 상기 유체가 움직이는 속력이다.At this time,
Figure 112020085990827-pat00003
is the energy per unit time,
Figure 112020085990827-pat00004
is the density of the fluid for generating wind energy,
Figure 112020085990827-pat00005
Is the cross-sectional area of the cylinder through which the fluid passes,
Figure 112020085990827-pat00006
is the speed at which the fluid moves.

이와 같이 신재생 에너지원 별로 예상 발전량을 도출한 후, 발전량 분석부(120)는, (수학식 3)에 예시된 바와 같이, 상기 각각의 예상 발전량을 합산하여 최종 발전출력을 예측한다.After deriving the expected generation amount for each new and renewable energy source in this way, the generation amount analysis unit 120 predicts the final generation output by summing the respective expected generation amounts, as illustrated in (Equation 3).

Figure 112020085990827-pat00007
Figure 112020085990827-pat00007

상기와 같이 최종 발전출력을 예측하였으면, 발전량 분석부(120)는 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성(예컨대, 시간대, 날씨, 요일 등)별로 상기 예측된 발전량의 패턴을 도출할 수 있다. 이는 일반적으로, 연간, 월간, 일간 데이터를 제공하는 기상청 데이터의 특성상, 다량의 과거 데이터를 통해 미래 데이터의 패턴 추적이 가능하기 때문이다.If the final power generation output is predicted as described above, the power generation analysis unit 120 may derive a pattern of the predicted power generation amount for each characteristic (eg, time zone, weather, day of the week, etc.) necessary for the smart-farm operation. This is because it is possible to track a pattern of future data through a large amount of past data, due to the nature of weather service data that generally provides annual, monthly, and daily data.

한편, 발전량 분석부(120)에서 예측된 발전량 패턴의 예가 도 2a 내지 도 2c에 예시되어 있다. 도 2a 내지 도 2c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템을 이용하여 예측된 발전량의 예를 도시한 그래프들이다. 도 2a는 시간대별 발전 출력 패턴의 예를 나타내고, 도 2b는 일별 발전 출력 패턴의 예를 나타내고, 도 2c는 요일별 발전 출력 패턴의 예를 나타낸다.Meanwhile, examples of power generation patterns predicted by the power generation analyzer 120 are illustrated in FIGS. 2A to 2C . 2a to 2c are graphs showing examples of predicted power generation using the smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention. 2A shows an example of a generation output pattern for each time period, FIG. 2B shows an example for a generation output pattern for each day, and FIG. 2C shows an example for a generation output pattern for each day of the week.

제2 입력부(130)는 상기 스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 다수의 계측기들(예컨대, 관수 시스템 내 관수 모터에 설치된 계측기들)(미도시)로부터 소비 전력량에 대한 계측 데이터를 입력받는다. 이를 위해, 제2 입력부(130)는 상기 계측기들과 유/무선 통신망으로 연결될 수 있으며, 상기 계측기들로부터 분단위의 유효 전력량을 계측할 수 있다.The second input unit 130 receives measurement data for the amount of power consumption from a plurality of instruments installed in the irrigation system of the smart farm (eg, instruments installed in the irrigation motor in the irrigation system) (not shown). To this end, the second input unit 130 may be connected to the meters through a wired/wireless communication network, and measure the amount of active power per minute from the meters.

부하량 분석부(140)는 제2 입력부(130)로부터 입력된 계측 데이터를 이용하여 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성(예컨대, 시간대, 날씨, 요일 등)별로 상기 계측된 부하량의 패턴을 도출한다. The load analysis unit 140 uses the measurement data input from the second input unit 130 to derive a pattern of the measured load for each characteristic (eg, time zone, weather, day of the week, etc.) required for the smart-farm operation.

이 때, 도출된 부하량 패턴의 예가 도 3a 및 도 3b에 예시되어 있다. 도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템을 이용하여 계측한 부하량의 예를 도시한 그래프들이다. 도 3a는 시간대별 부하량 패턴의 예를 나타내고, 도 3b는 일별 부하량 패턴의 예를 나타낸다. At this time, examples of the derived load pattern are illustrated in FIGS. 3A and 3B. 3a and 3b are graphs showing examples of loads measured using a smart-farm energy generation system according to an embodiment of the present invention. FIG. 3A shows an example of a load amount pattern for each time period, and FIG. 3B shows an example of a load amount pattern for each day.

설계부(150)는 상기와 같이 발전량 분석부(120)에서 도출된 발전량 패턴과, 부하량 분석부(140)에서 도출된 부하량 패턴을 비교 분석하여 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계한다. 즉, 설계부(150)는 상기 부하량 패턴과 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수별 발전량 패턴을 비교하여 대응된 스마트-팜에 적합한 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 결정한다. 예를 들어, 설계부(150)는 1일 기준 총 발전 예측량과 1일 기준 총 부하량을 비교하여, 소정의 전력 축적이 가능한 정도로 상기 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계할 수 있다.The design unit 150 compares and analyzes the generation amount pattern derived from the generation amount analysis unit 120 and the load amount pattern derived from the load analysis unit 140 as described above to design the number of installed renewable energy generation systems. That is, the design unit 150 compares the load pattern and the generation amount pattern for each installed number of renewable energy generation systems to determine the number of installed renewable energy generation systems suitable for the corresponding smart-farm. For example, the design unit 150 compares the predicted total power generation per day with the total load per day, and installs the renewable energy generation system to generate the total amount of power generated per day to the extent that a predetermined power can be accumulated. You can design algebra.

도 4a 내지 도 4c는 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 발전량 패턴 및 부하량 패턴의 예를 도시한 그래프들이다. 도 4a 내지 도 4c는 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 설치한 경우에 대한 발전량 패턴 및 부하량 패턴의 예를 도시한 그래프들이다. 도 4a는 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 1대씩 설치한 경우의 예를 도시하고, 도 4b는 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 3대씩 설치한 경우의 예를 도시하고, 도 4c는 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 5대씩 설치한 경우의 예를 도시한다. 4a to 4c are graphs showing examples of power generation patterns and load patterns of smart-farm energy generation systems according to the number of installed renewable energy generation systems. 4A to 4C are 500W small wind power generators and 300W small solar generators having generation output patterns for each time zone as illustrated in FIG. 2A installed in a smart farm having a load pattern for each time zone as illustrated in FIG. 3A These are graphs showing examples of power generation patterns and load patterns for each case. Figure 4a is a case where one 500W small wind power generator and one 300W small solar power generator having a generation output pattern for each time zone as illustrated in FIG. 2A are installed in a smart farm having a load pattern for each time zone as illustrated in FIG. 3A 4b shows a smart farm having a load pattern by time as illustrated in FIG. 3a, a 500W small wind power generator and a 300W small solar power generator having a generation output pattern by time as illustrated in FIG. 2a. 4C shows an example of installing 3 units each, and FIG. 4C is a 500W small wind power generator having a generation output pattern by time as illustrated in FIG. 2A in a smart farm having a load pattern by time as illustrated in FIG. 3A. And an example of a case where 5 units of 300W small solar power generators are installed.

도 4a를 참조하면, 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 1대씩 설치한 경우, 1일 기준 부하량(1,241W) 보다 발전 출력(1,734W)이 약 493W 많으나 잉여 전력이 없으므로 배터리 저장이 불가한 특징이 있다.Referring to FIG. 4A, a 500W small wind generator and a 300W small solar power generator each having a generation output pattern by time as illustrated in FIG. 2A are installed in a smart farm having a load pattern by time as illustrated in FIG. 3A When installed, the generation output (1,734W) is about 493W more than the daily standard load (1,241W), but there is no surplus power, so battery storage is impossible.

도 4b를 참조하면, 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 3대씩 설치한 경우, 1일 기준 부하량(1,241W) 보다 발전 출력(5,201W)이 약 4배 정도 많으므로 배터리 용량(200Ah, 1대 기준) 설계시 약 4일 분의 전력 축적이 가능한 특징이 있다.Referring to FIG. 4B , three 500W small wind generators and 300W small solar power generators each having a generation output pattern for each time zone as shown in FIG. When installed, the generation output (5,201W) is about 4 times greater than the daily load (1,241W), so when designing the battery capacity (200Ah, per unit), it is possible to accumulate power for about 4 days.

도 4c를 참조하면, 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜에, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 5대씩 설치한 경우, 1일 기준 부하량(1,241W) 보다 발전 출력(8,669W)이 약 7배 정보 많으므로 신재생 에너지 발전 설비 5대 설치시 발전 출력이 월등하게 많은 특징이 있다. Referring to FIG. 4C , five 500W small wind generators and 300W small solar power generators each having a generation output pattern for each time zone as shown in FIG. When installed, the power generation output (8,669W) is about 7 times greater than the daily standard load (1,241W), so the power generation output is significantly higher when 5 renewable energy power generation facilities are installed.

따라서, 이와 같은 분석 결과, 도 3a에 예시된 바와 같은 시간대별 부하량 패턴을 갖는 스마트 팜의 경우, 도 2a에 예시된 바와 같은 시간대별 발전 출력 패턴을 갖는 500W 소형 풍력 발전기 및 300W 소형 태양광 발전기를 3대씩 설치하는 것이 바람직하다. Therefore, as a result of this analysis, in the case of a smart farm having a load pattern for each time zone as illustrated in FIG. 3A, a 500W small wind power generator and a 300W small solar generator having a power generation output pattern for each time zone as illustrated in FIG. 2A It is recommended to install three units at a time.

설계부(150)는 이러한 분석 결과에 의해 대응된 스마트-팜에 적합한 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 결정할 수 있는 것이다. The design unit 150 can determine the number of installed renewable energy generation systems suitable for the corresponding smart-farm based on these analysis results.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법에 대한 개략적인 처리 흐름도이다. 도 1 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 스마트-팜용 에너지 발전 시스템(100)의 구축 방법은 다음과 같다. 5 is a schematic process flow diagram of a method for constructing an energy generation system for smart-farm according to an embodiment of the present invention. Referring to FIGS. 1 and 5, a method of constructing an energy generation system 100 for smart-farm according to an embodiment of the present invention is as follows.

먼저, 단계 S110에서는, 발전량 분석부(120)가 제1 입력부(110)로부터 입력되는 기후 데이터를 이용하여 발전량을 예측한다. 즉, 단계 S110에서, 발전량 분석부(120)는 기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 이용하여 적어도 하나의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측한다. First, in step S110 , the generation amount analysis unit 120 predicts the generation amount using climate data input from the first input unit 110 . That is, in step S110, the power generation analysis unit 120 predicts power generation for at least one renewable energy generation system using past climate data provided from the Korea Meteorological Administration.

이를 위해, 단계 S110은, 상기 기후 데이터로부터 풍력발전 출력에 영향을 미치는 풍력발전 정보를 추출하고, 상기 풍력발전 정보를 이용하여 풍력발전량을 예측하고, 상기 기후 데이터로부터 태양광 발전 출력에 영향을 미치는 태양광발전 정보를 추출하고, 상기 태양광 발전 정보를 이용하여 태양광발전량을 예측하고, 상기 풍력발전량 예측값과 상기 태양광발전량 예측값을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 일련의 처리 과정을 수행할 수 있다. To this end, in step S110, wind power generation information affecting wind power generation output is extracted from the climate data, wind power generation information is predicted using the wind power generation information, and solar power generation output is affected from the climate data. A series of processes of extracting photovoltaic power generation information, predicting solar power generation using the photovoltaic power generation information, and summing the wind power generation predicted value and the photovoltaic power generation predicted value to predict the total power generation amount may be performed. .

예를 들어, 300W의 소형 태양광 패널(panel)을 설치한다고 가정했을 경우, 단계 S110에서, 발전량 분석부(120)는, 기상청으로부터 획득한 일사량 패턴을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고, 500W의 소형 풍력 설비를 설치한다고 가정했을 경우, 발전량 분석부(120)는, 기상청으로부터 획득한 풍속 등의 패턴을 이용하여 풍력 발전량을 예측할 수 있다. 또한, 단계 S110에서, 발전량 분석부(120)는 상기 태양광 발전량 예측값과 풍력 발전량 예측값을 합산하여 최종 발전 출력을 예측할 수 있다. For example, assuming that a small solar panel of 300W is installed, in step S110, the generation amount analyzer 120 predicts the amount of solar power generation using the solar radiation pattern obtained from the Korea Meteorological Administration, and If it is assumed that a small wind power facility is installed, the generation amount analyzer 120 may predict the amount of wind power generation using a pattern such as wind speed obtained from the Korea Meteorological Administration. In addition, in step S110, the power generation analysis unit 120 may estimate the final power generation output by adding the predicted solar power generation amount and the wind power generation predicted value.

한편, 단계 S120에서는, 발전량 분석부(120)가 스마트-팜 운영에 필요한 특성(예컨대, 시간대, 날씨, 요일 등)별로 상기 예측된 발전량을 분석하여 상기 발전량의 패턴을 도출한다. 이는 일반적으로, 연간, 월간, 일간 데이터를 제공하는 기상청 데이터의 특성상, 다량의 과거 데이터를 통해 미래 데이터의 패턴 추적이 가능하기 때문이다. 이 때, 예측된 발전량 패턴의 예가 도 2a 내지 도 2c에 예시되어 있다. Meanwhile, in step S120, the generation amount analysis unit 120 analyzes the predicted generation amount for each characteristic required for smart-farm operation (eg, time zone, weather, day of the week, etc.) to derive a pattern of the generation amount. This is because it is possible to track a pattern of future data through a large amount of past data, due to the nature of weather service data that generally provides annual, monthly, and daily data. At this time, examples of predicted power generation patterns are illustrated in FIGS. 2A to 2C.

단계 S130에서는, 부하량 분석부(140)가 스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 계측기들(예컨대, 관수 시스템 내 관수 모터에 설치된 계측기들)(미도시)를 이용하여 스마트-팜 내에서 소비되는 부하량을 계측한다. 이를 위해, 단계 S130에서, 부하량 분석부(140)는 상기 계측기를 이용하여 분단위의 유효전력량을 계측할 수 있다. In step S130, the load analysis unit 140 calculates the load consumed in the smart-farm using instruments installed in the irrigation system of the smart-farm (eg, instruments installed in the irrigation motor in the irrigation system) (not shown). measure To this end, in step S130, the load analysis unit 140 may measure the amount of active power per minute using the meter.

단계 S140에서는, 부하량 분석부(140)가 스마트-팜 운영에 필요한 특성 별로 상기 계측된 부하량을 분석하여 상기 부하량의 패턴을 도출한다. 이 때, 도출된 부하량 패턴의 예가 도 3a 및 도 3b에 예시되어 있다.In step S140, the load analysis unit 140 derives a pattern of the load by analyzing the measured load for each characteristic required for smart-farm operation. At this time, examples of the derived load pattern are illustrated in FIGS. 3A and 3B.

단계 S150에서는, 설계부(150)가 상기 단계 S120 및 단계 S140에서 도출된 발전량 패턴 및 부하량 패턴을 비교분석하여 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계한다. 이를 위해, 단계 S150에서, 설계부(150)는 1일 기준 총 발전 예측량과 1일 기준 총 부하량을 비교하여, 소정의 전력 축적이 가능한 정도로 상기 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계할 수 있다. 이 때, 설계부(150)의 설치대수 설계 기준의 예는 도 4a 내지 도 4c를 참조하여 설명한 바와 같다.In step S150, the design unit 150 compares and analyzes the power generation pattern and the load pattern derived in steps S120 and S140 to design the number of installed renewable energy generation systems. To this end, in step S150, the design unit 150 compares the predicted total power generation per day with the total load per day, and generates the total amount of power generation per day to the extent that a predetermined power can be accumulated. The number of installation units of the system can be designed. At this time, an example of the design standard for the number of installation units of the design unit 150 is as described with reference to FIGS. 4A to 4C.

이상에서는 본 발명의 실시 예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 아니하며 본 발명이 실시 예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의지식을 가진 자에 의해 용이하게 변경되어 균등한 것으로 인정되는 범위의 모든 변경 및 수정을 포함한다.In the above, the embodiments of the present invention have been described, but the scope of the present invention is not limited thereto, and the present invention is easily changed from the embodiments by those skilled in the art to which the present invention belongs and recognized as equivalent. including all changes and modifications within the scope of

100: 스마트-팜용 에너지 발전 시스템 110: 제1 입력부
120: 발전량 분석부 130: 제2 입력부
140: 부하량 분석부 150: 설계부
100: energy generation system for smart-farm 110: first input unit
120: power generation analysis unit 130: second input unit
140: load analysis unit 150: design unit

Claims (9)

스마트-팜용 에너지 발전 시스템에 있어서,
기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 입력받는 제1 입력부;
상기 스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 다수의 계측기들로부터 소비 전력량에 대한 계측 데이터를 입력받는 제2 입력부;
상기 제1 입력부로부터 상기 기후 데이터를 입력받고 상기 기후 데이터를 이용하여 소정의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측한 후, 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성인 시간대, 날씨, 요일 별로 상기 예측된 발전량의 패턴을 도출하는 발전량 분석부;
상기 제2 입력부로부터 상기 계측 데이터를 입력받고, 상기 계측 데이터를 이용하여 상기 스마트-팜 운영에 필요한 특성인 시간대, 날씨, 요일 별로 상기 계측된 부하량의 패턴을 도출하는 부하량 분석부; 및
상기 발전량 패턴과, 부하량 패턴을 비교분석하여 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계하는 설계부를 포함하되,
상기 발전량 분석부는
상기 기후 데이터로부터 풍력에너지 및 태양광에너지 각각의 발전 출력에 영향을 미치는 신재생 에너지 발전정보를 추출한 후 상기 신재생 에너지 발전정보를 이용하여 풍력에너지 발전량 및 태양광에너지 발전량을 각각 예측하고, 상기 예측된 풍력에너지 발전량 및 태양광에너지 발전량을 합산하여 전체 발전량을 예측한 후, 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템 각각의 설치 대수별로 발전량 패턴을 도출하고,
상기 설계부는
상기 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템 각각의 설치 대수별 발전량 패턴과, 상기 부하량 패턴을 비교하여 대응된 스마트-팜에 적합한 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템의 설치 대수를 결정하되, 1일 기준 총 발전 예측량과 1일 기준 총 부하량을 비교하여, 소정의 전력 축적이 가능한 정도로 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템의 설치 대수를 결정하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템.
In the energy generation system for smart-farms,
a first input unit for receiving past climate data provided by the Korea Meteorological Administration;
a second input unit that receives measurement data on the amount of power consumption from a plurality of meters installed in the irrigation system of the smart farm;
After receiving the climate data from the first input unit and predicting the amount of power generation for a predetermined renewable energy generation system using the climate data, the predicted A power generation analysis unit for deriving a pattern of power generation;
A load analysis unit that receives the measurement data from the second input unit and uses the measurement data to derive a pattern of the measured load for each time zone, weather, and day of the week, which are characteristics necessary for operating the smart farm; and
Including a design unit for designing the number of installed units of the renewable energy generation system by comparing and analyzing the power generation pattern and the load pattern,
The generation amount analysis unit
After extracting new renewable energy generation information that affects the generation output of wind energy and solar energy from the climate data, the wind energy generation amount and the solar energy generation amount are respectively predicted using the new and renewable energy generation information, and the prediction After predicting the total amount of power generation by adding the amount of wind energy generation and solar power generation,
The design department
Determine the number of installed wind power generation systems and solar power generation systems suitable for the corresponding smart-farm by comparing the power generation pattern for each installed number of the wind power generation system and the solar power generation system and the load pattern, Smart-farm, characterized in that for determining the number of installations of the wind power generation system and the photovoltaic power generation system to generate the total amount of power generation per day to the extent that a predetermined amount of power can be accumulated by comparing the predicted power generation with the total load per day energy generation system.
제1항에 있어서, 상기 제1 입력부는
통신망과의 인터페이스를 제공하고, 통신망을 통해 기상청에 접속하여 소정의 과거 기후 데이터를 수신하는 통신부로 구현된 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템.
The method of claim 1, wherein the first input unit
An energy generation system for smart-farm, characterized in that it is implemented as a communication unit that provides an interface with a communication network and receives predetermined past climate data by accessing the Korea Meteorological Administration through the communication network.
제1항에 있어서, 상기 제1 입력부는
사용자와의 인터페이스를 제공하고, 사용자의 조작신호에 의해 소정의 과거 기후 데이터를 입력받는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템.
The method of claim 1, wherein the first input unit
An energy generation system for smart-farm, characterized in that it provides an interface with a user and receives predetermined past climate data by a user's manipulation signal.
제1항에 있어서, 상기 제2 입력부는
상기 계측기들로부터 분단위의 유효 전력량을 계측하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템.
The method of claim 1, wherein the second input unit
Smart-farm energy generation system, characterized in that for measuring the amount of active power per minute from the meters.
제1항에 있어서, 상기 발전량 분석부는
상기 기후 데이터로부터 신재생 에너지 발전 출력에 영향을 미치는 신재생 에너지 발전정보를 추출하는 정보 추출부; 및
상기 추출된 신재생 에너지 발전정보를 이용하여 대응된 신재생 에너지 발전량을 예측한 후, 상기 예측된 적어도 하나의 신재생 에너지 발전량을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 발전량 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템.
The method of claim 1, wherein the generation amount analysis unit
an information extraction unit for extracting new and renewable energy generation information that affects a new and renewable energy generation output from the climate data; and
After predicting the corresponding new and renewable energy generation using the extracted new and renewable energy generation information, and then adding the predicted at least one new and renewable energy generation amount to predict the total generation amount smart characterized in that it comprises a power generation amount prediction unit -Energy generation system for farm.
스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법에 있어서,
기상청으로부터 제공된 과거의 기후 데이터를 이용하여 적어도 하나의 신재생 에너지 발전 시스템에 대한 발전량을 예측하되, 상기 기후 데이터로부터 풍력에너지 및 태양광에너지 각각의 발전 출력에 영향을 미치는 신재생 에너지 발전정보를 추출한 후 상기 신재생 에너지 발전정보를 이용하여 풍력에너지 발전량 및 태양광에너지 발전량을 각각 예측하는 발전량 예측단계;
스마트-팜 운영에 필요한 특성인 시간대, 날씨, 요일 별로 상기 예측된 발전량을 분석하여 상기 발전량의 패턴을 도출하되, 상기 예측된 풍력에너지 발전량 및 태양광에너지 발전량을 합산하여 전체 발전량을 예측한 후 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템 각각의 설치 대수별로 발전량 패턴을 도출하는 발전량 패턴 도출 단계;
스마트-팜의 관수 시스템 내에 설치된 계측기를 이용하여 스마트-팜 내에서 소비되는 부하량을 계측하는 부하량 계측단계;
스마트-팜 운영에 필요한 특성인 시간대, 날씨, 요일 별로 상기 계측된 부하량을 분석하여 상기 부하량의 패턴을 도출하는 부하량 패턴 도출 단계; 및
상기 발전량 패턴 및 부하량 패턴을 비교분석하여 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계하되, 상기 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템 각각의 설치 대수별 발전량 패턴과, 상기 부하량 패턴을 비교하여 대응된 스마트-팜에 적합한 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템의 설치 대수를 결정하되, 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 풍력 발전시스템 및 태양광 발전시스템의 설치 대수를 결정하는 설계 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법.
In the construction method of the energy generation system for smart-farm,
Predicting the amount of power generation for at least one renewable energy generation system using past climate data provided by the Korea Meteorological Administration, extracting new and renewable energy generation information that affects the generation output of wind energy and solar energy from the climate data Afterwards, a power generation amount prediction step of predicting wind energy power generation and solar energy power generation using the new and renewable energy power generation information, respectively;
Analyze the predicted power generation amount by time zone, weather, and day of the week, which are characteristics required for smart-farm operation, to derive the pattern of the power generation amount, and predict the total power generation amount by adding the predicted wind energy power generation amount and solar energy power generation amount, and then wind power A power generation pattern derivation step of deriving a power generation amount pattern for each installed number of power generation systems and photovoltaic power generation systems;
A load measurement step of measuring the load consumed in the smart-farm using a meter installed in the irrigation system of the smart-farm;
A load pattern derivation step of deriving a pattern of the load by analyzing the measured load for each time zone, weather, and day of the week, which are characteristics required for smart-farm operation; and
The generation pattern and the load pattern are compared and analyzed to design the number of installed renewable energy generation systems, and the generation pattern for each installed number of the wind power generation system and the solar power generation system is compared with the load pattern to match the corresponding smart -Determine the number of installed wind power generation systems and solar power generation systems suitable for the farm, including a design step of determining the number of installed wind power generation systems and solar power generation systems so as to generate a total amount of power generation per day A method of constructing an energy generation system for smart-farm.
제6항에 있어서, 상기 발전량 예측단계는
상기 기후 데이터로부터 풍력발전 출력에 영향을 미치는 풍력발전 정보를 추출하는 풍력발전 정보 추출 단계;
상기 풍력발전 정보를 이용하여 풍력발전량을 예측하는 풍력발전량 예측 단계;
상기 기후 데이터로부터 태양광 발전 출력에 영향을 미치는 태양광발전 정보를 추출하는 태양광 발전 정보 추출 단계;
상기 태양광 발전 정보를 이용하여 태양광발전량을 예측하는 태양광발전량 예측 단계; 및
상기 풍력발전량 예측값과 상기 태양광발전량 예측값을 합산하여 전체 발전량을 예측하는 전체 발전량 예측단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법.
The method of claim 6, wherein the power generation amount prediction step
a wind power generation information extraction step of extracting wind power generation information affecting an output of wind power generation from the climate data;
A wind power generation amount estimation step of estimating the wind power generation amount using the wind power generation information;
a photovoltaic information extraction step of extracting photovoltaic information that affects photovoltaic output from the climate data;
A photovoltaic power generation amount estimation step of estimating the photovoltaic power generation amount using the photovoltaic power generation information; and
A method of constructing an energy generation system for smart-farm, characterized in that it comprises a total generation amount prediction step of predicting the total generation amount by adding the predicted value of the wind power generation amount and the predicted value of the solar power generation amount.
제6항에 있어서, 상기 부하량 계측단계는
상기 계측기를 이용하여 분단위의 유효전력량을 계측하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법.
The method of claim 6, wherein the load measuring step
A method of constructing an energy generation system for smart-farm, characterized in that for measuring the amount of active power per minute using the meter.
제6항에 있어서, 상기 설계단계는
1일 기준 총 발전 예측량과 1일 기준 총 부하량을 비교하여,
소정의 전력 축적이 가능한 정도로 상기 1일 기준 총 발전량을 발생시키도록 상기 신재생 에너지 발전 시스템의 설치 대수를 설계하는 것을 특징으로 하는 스마트-팜용 에너지 발전 시스템의 구축 방법.
The method of claim 6, wherein the design step
By comparing the total power generation forecast on a daily basis with the total load on a daily basis,
A method of constructing an energy generation system for smart-farm, characterized in that for designing the number of installed renewable energy generation systems to generate the total amount of power generation per day to the extent that a predetermined power accumulation is possible.
KR1020200102699A 2020-08-14 2020-08-14 System for generating energy for smart farms and method for building the same KR102497736B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200102699A KR102497736B1 (en) 2020-08-14 2020-08-14 System for generating energy for smart farms and method for building the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200102699A KR102497736B1 (en) 2020-08-14 2020-08-14 System for generating energy for smart farms and method for building the same

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220021749A KR20220021749A (en) 2022-02-22
KR102497736B1 true KR102497736B1 (en) 2023-02-09

Family

ID=80494274

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200102699A KR102497736B1 (en) 2020-08-14 2020-08-14 System for generating energy for smart farms and method for building the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102497736B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240003425A (en) 2022-06-29 2024-01-09 (주)우원엠앤이 Smart farm cooling package optimal design support system

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004289918A (en) 2003-03-20 2004-10-14 Fujitsu Ltd Power supply method

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101039430B1 (en) * 2009-09-28 2011-06-08 한국전력공사 System and Method for Estimating Battery Capacity of Microgrid
KR101628459B1 (en) * 2014-05-28 2016-06-08 양지혁 Multi-organizational front-to-back end solar energy total solution using on-line layout mapping simulation and shading analysis device
KR20190057844A (en) * 2017-11-21 2019-05-29 강문식 A system and method for simulating solar energy generator using dron image
KR20200040448A (en) * 2018-10-10 2020-04-20 (주)솔보텍 Apparatus and method for predicting solar energy generation amount
KR102366075B1 (en) 2018-11-14 2022-02-22 신성민 Control system for smart farm

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004289918A (en) 2003-03-20 2004-10-14 Fujitsu Ltd Power supply method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240003425A (en) 2022-06-29 2024-01-09 (주)우원엠앤이 Smart farm cooling package optimal design support system

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220021749A (en) 2022-02-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Focken et al. Short-term prediction of the aggregated power output of wind farms—a statistical analysis of the reduction of the prediction error by spatial smoothing effects
Prema et al. Time series decomposition model for accurate wind speed forecast
De Giorgi et al. Assessment of the benefits of numerical weather predictions in wind power forecasting based on statistical methods
Atwa et al. Reliability evaluation for distribution system with renewable distributed generation during islanded mode of operation
Lei et al. A review on the forecasting of wind speed and generated power
CN106351793A (en) System and method for improved wind power generation
CN103377400A (en) Power plant operation enhancement
KR20140105506A (en) Adaptation of a power generation capacity and determining of an energy storage unit size
CN104115166A (en) A method for computer-assisted determination of the usage of electrical energy produced by a power generation plant, particularly a renewable power generation plant
Sulaiman et al. Artificial neural network based day ahead load forecasting using Smart Meter data
Mousavi et al. Modelling, design, and experimental validation of a grid-connected farmhouse comprising a photovoltaic and a pumped hydro storage system
Tande et al. Operational implications of wind power in a hydro based power system
Shang et al. Equivalent modeling of active distribution network considering the spatial uncertainty of renewable energy resources
Zhang et al. Assessment of climate change impacts on the hydro-wind-solar energy supply system
CN104036328A (en) Self-adaptive wind power prediction system and prediction method
Yang et al. Photovoltaic power forecasting with a rough set combination method
Monteiro et al. Short-term forecasting model for aggregated regional hydropower generation
KR102324783B1 (en) Apparatus and method for Deep neural network based power demand prediction
Sun et al. Factoring behind-the-meter solar into load forecasting: Case studies under extreme weather
KR102497736B1 (en) System for generating energy for smart farms and method for building the same
Ameli et al. Economical load distribution in power networks that include hybrid solar power plants
Eltohamy et al. Technical investigation for power system flexibility
TW201727559A (en) Management method and system of renewable energy power plant checking whether the power generation of a renewable energy power plant is normal according to the estimated power generation amount
Deng et al. A Survey of the Researches on Grid-Connected Solar Power Generation Systems and Power Forecasting Methods Based on Ground-Based Cloud Atlas
Narayana et al. Adaptive prediction of power fluctuations from a wind turbine at Kalpitiya area in Sri Lanka

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right