KR102560260B1

KR102560260B1 - Industrial management device

Info

Publication number: KR102560260B1
Application number: KR1020220155982A
Authority: KR
Inventors: 김복년; 임다니엘지섭
Original assignee: 주식회사 크로커스
Priority date: 2022-11-21
Filing date: 2022-11-21
Publication date: 2023-07-31

Abstract

본 발명의 산업체 관리 장치는, 변압기의 전압을 제어하는 전압 조정부, 수신받는 고조파의 차수 비율로 반대 위상의 고조파를 생성하고, 부하에 공급되는 전력에서 고조파를 제거하는 고조파 필터부, 산업체에 설치된 부하의 고장 확률을 산출하는 부하상태 진단부 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 변압기를 포함하는 분기점으로부터 부하를 포함하는 하위 전력 계통에 걸쳐 전압 제어 또는 상태 진단을 수행하며, 전압 조정부, 고조파 필터부, 및 부하상태 진단부는, 상기 부하 또는 상기 변압기에 대한 과거 전력 데이터에 기반해 조정 전압, 반대 위상 고조파, 고장 확률을 각각 예측할 수 있다.The industrial management device of the present invention includes a voltage regulator that controls the voltage of a transformer, a harmonic filter that generates harmonics of the opposite phase at the order ratio of received harmonics and removes harmonics from power supplied to the load, and a load installed in the industry. It may include at least one of a load condition diagnosis unit that calculates a failure probability of, performs voltage control or status diagnosis over a lower power system including a load from a branch point including a transformer, a voltage adjustment unit, a harmonic filter unit, and a load condition diagnosis unit, based on past power data of the load or the transformer, respectively predicting the adjusted voltage, the opposite phase harmonics, and the failure probability.

Description

Industrial management device {Industrial management device}

본 발명은 전기를 이용해 동작하는 부하를 포함하는 설비의 전압을 최적으로 운영하고 설비의 상태를 진단할 수 있는 산업체 관리 장치에 대한 것이다. The present invention relates to an industrial management device capable of optimally operating the voltage of a facility including a load operated using electricity and diagnosing the state of the facility.

전기에 의해 구동되는 산업체의 설비를 효율적으로 관리하기 위해, 이상이 발생한 후에 후속 조치를 취한다면 설비에 따라 교체나 수비 비용이 과도할 수 있고, 최근 전력 계통에 연결되는 하위 부하 계통이 점점 복잡해짐에 따라 각 설비별 개별로 제어 또는 상태 진단을 한다는 것은 어려울 수 있다. In order to efficiently manage industrial facilities powered by electricity, if follow-up measures are taken after a failure occurs, replacement or maintenance costs may be excessive depending on the facility, and the sub-load system connected to the power system has recently become increasingly complex. Depending on the situation, it can be difficult to individually control or diagnose the condition of each facility.

이에 따라, 단계별 변압기로부터 수전단 말단의 하위 계통 부하까지의 최적 전력 운영 및 설비의 전압 상태를 전체적으로 관리하고 진단할 필요성이 있다. Accordingly, there is a need to manage and diagnose the overall voltage state of the facility and optimal power operation from the step-by-step transformer to the sub-system load at the end of the receiving end.

산업체 설비를 최적으로 운영하기 위해 이용되는 것에는, 변압기 OLTC(OLTC; On-Load Tap Changer), 선형 전압 조정장치, 무효전력 보상장치, 고조파 필터, 분산자원, 에너지 저장장치(ESS,Energy Storage System), 또는 설비의 고장 또는 전압 상태를 진단하고 예측할 수 있는 시스템이 포함될 수 있다. Transformers OLTC (On-Load Tap Changer), linear voltage regulators, reactive power compensators, harmonic filters, distributed resources, energy storage systems (ESS, Energy Storage System) are used to optimally operate industrial facilities. ), or a system capable of diagnosing and predicting equipment failures or voltage conditions.

그러나, 기존의 산업체 관리 장치들은 고장 이력 데이터와 같은 비교 데이터를 현재 산업체 설비의 데이터와 비교하고 그에 따라 대응하는 것이 많고, 관리자의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 있어 대응이 느리며 정확치 않은 문제가 발생할 수 있다. However, existing industrial management devices often compare comparison data such as failure history data with data of current industrial facilities and respond accordingly, and tend to rely on the manager's subjective judgment, resulting in slow response and inaccurate problems. there is.

또한, 산업체의 설비에 대한 전압 제어 및 관리를 위해, 변압기 등의 분기점에서부터 하류의 부하까지를 전체적으로 관리하는 산업체 운영 방법은 거의 제시되지 않았다.In addition, for voltage control and management of industrial facilities, an industrial operation method for overall management from a branch point such as a transformer to a downstream load has hardly been presented.

본 발명의 산업체 관리 장치는, 변압기의 분기점으로부터 하위 전력 계통으로 분화되어 말단의 산업체 설비 등의 부하에 이르는 전체 구조에 걸쳐 전압 제어 또는 상태 진단을 함으로써, 결과적으로 산업체를 더욱 효과적으로 관리 및 운영할 수 있다.The industrial management device of the present invention is divided into sub-power systems from the branch point of the transformer to voltage control or condition diagnosis over the entire structure ranging from the load of the industrial facility at the end, so that the industry can be managed and operated more effectively as a result. there is.

이를 위해, 본 발명의 산업체 관리 장치는, 변압기 인접의 분기점에 구비가능한 전압 조정부와 고조파 필터부, 또는 산업체에 원격지 또는 인근에 마련되어 산업체 설비의 고장을 예측하는 부하상태 진단부를 제공할 수 있다. 본 발명의 전압 조정부, 고조파 필터부, 및 부하상태 진단부는, 설비 또는 변압기에서 수집된 과거 전력 데이터를 이용해 미래 전력 데이터를 시뮬레이션하여 예측할 수 있다. To this end, the industrial management device of the present invention may provide a voltage adjusting unit and a harmonic filter unit that can be provided at a branch point adjacent to a transformer, or a load condition diagnosis unit that is provided in a remote or nearby industry and predicts failure of industrial facilities. The voltage adjusting unit, the harmonic filter unit, and the load condition diagnosis unit according to the present invention may simulate and predict future power data using past power data collected from facilities or transformers.

본 발명의 산업체 관리 장치는 산업체 내의 설비 또는 분기점의 변압기에서 단위 시간(초 단위 또는 분 단위)당 연속적으로 수집되는 전력 데이터를 이용할 수 있다. The industrial management apparatus of the present invention may use power data continuously collected per unit time (second unit or minute unit) from a transformer at a branch point or facility within an industry.

기존에는 분 단위 등의 연속적인 데이터를 처리할 수 있는 구조가 없었기에, 모터 고장 또는 전기차 충전기의 고장 등과 같이 설비의 고장이 발생한 후에야 그 원인을 파악하여 대응하는 경우가 많았고, 개별로 에러의 원인이 발생한 후에야 대처하기에 그 원인 파악이 어렵고, 파악 속도도 오래걸렸을 뿐더러 개별 고장 원인의 파악을 숙련된 관리자의 주관적인 판단이나 숙련도에 의존하는 경우가 많아 정확도에 대한 신뢰성이 낮을 수 있다. In the past, there was no structure capable of processing continuous data such as minute units, so in many cases, the cause was identified and responded to only after a facility failure, such as a motor failure or an electric vehicle charger failure, occurred. It is difficult to identify the cause to deal with it only after it has occurred, and it took a long time to identify the cause, and it often depends on the subjective judgment or skill level of an experienced manager to determine the cause of an individual failure, so reliability in accuracy may be low.

그러나, 본 발명은, 설비의 동작과 함께 연속적인 단위 시간동안 생성되는 전력 데이터를 이용하여 미래의 샘플 분포를 예측함에 따라, 설비의 고장 등의 급작스런 상황에 신속히 대응가능하고, 설비의 동작 이력을 전체적으로 추적하여 관리자가 더 객관적인 기준으로 산업체를 관리할 수 있도록 한다. However, the present invention predicts a future sample distribution using power data generated during continuous unit time together with the operation of the facility, so that it is possible to respond quickly to sudden situations such as failure of the facility, and to track the operation history of the facility. Holistic tracking allows managers to manage the industry on a more objective basis.

또한, 본 발명의 산업체 관리 장치는, 산업체에 공급되는 전기로 구동되는 설비에 이상(anomaly)이 발생한 시점에서 고장 이력 데이터를 수집하고 대응 조치를 취하는 것이 아니라, 설비의 수집된 과거 및 현재 전력 데이터를 이용해 샘플 분포를 파악하고, 산출된 분포를 바탕으로 미래의 샘플을 시뮬레이션할 수 있다. In addition, the industrial management device of the present invention does not collect failure history data and take countermeasures at the time when an anomaly occurs in facilities driven by electricity supplied to the industry, but the collected past and present power data of facilities Using , the sample distribution can be identified, and future samples can be simulated based on the calculated distribution.

도 1은 본 발명의 산업체 관리 장치의 구조도이다.
도 2는 본 발명의 관리 서버 및 전압 조정부가 전력 계통 상위부터 하위에 걸쳐 형성된 것에 대한 설명도이다.
도 3은 본 발명의 전압 조정부의 하이드리브 방식 동작에 대한 구조도이다.
도 4는 본 발명의 고조파 필터부에 대한 설명도이다.
도 5는 본 발명의 부하상태 진단부에 대한 설명도이다.
도 6은 본 발명의 부하상태 진단부에 입력되는 과거 전력 데이터이다.
도 7의 (a)는 도 6의 과거 전력 데이터의 분포도의 제1 실시 예이고, 도 7의 (b)는 도 7의 확대도 또는 본 발명의 과거 전력 데이터의 분포도의 제2 실시 예이다.
도 8은 본 발명의 샘플링 생성부에 의해 생성된 샘플 분포도이다.
도 9는 본 발명의 과거 구간 및 예측 구간의 설명도이고, 도 9의(a)는 과거 구간 및 예측 구간으로 이루어지는 한 쌍의 셋트가 연속적인 시간 순서대로 수행되는 실시 예이고, 도 9의 (b)는 과거 구간 및 예측 구간으로 이루어지는 한 쌍의 셋트가 상호 중복되도록 수행되어 중복 구간이 형성되는 실시 예이다.
도 10은 본 발명의 전기차 잉여저장량, 전기차 충전량, 및 과거 전력 데이터에 대한 설명도이다.
도 11은 본 발명의 전압 조정부가 부하의 수요 분포 또는 수요 패턴에 기반해 전압을 제어하는 과정에 대한 설명도이다.
도 12는 본 발명의 전기차 잉여저장량, 전기차 충전량, 및 예측 전압 간의 관계도이다.
도 13은 본 발명의 부하의 일 실시예로, 산업체에 설치된 전기차 충전기 및 전기차의 충전 스케쥴을 관리하는 충전 스케쥴링부에 대한 설명도이다.
도 14는 본 발명의 충전 패턴을 포함하는 전체 수요 패턴에 본 발명의 산업체 관리 장치가 적용되지 않은 실시 예이다.
도 15는 충전 패턴을 포함하는 전체 수요 패턴에 본 발명의 산업체 관리 장치가 적용된 실시 예이다.1 is a structural diagram of the industrial management device of the present invention.
Figure 2 is an explanatory diagram of the management server and the voltage regulator of the present invention formed over the power system from the top to the bottom.
3 is a structural diagram for the operation of the hybrid drive method of the voltage regulator of the present invention.
4 is an explanatory diagram of a harmonic filter unit of the present invention.
5 is an explanatory diagram of a load condition diagnosis unit according to the present invention.
6 is past power data input to the load state diagnosis unit of the present invention.
FIG. 7(a) is a first embodiment of a distribution map of past power data of FIG. 6, and FIG. 7(b) is an enlarged view of FIG. 7 or a second embodiment of a distribution map of past power data of the present invention.
8 is a sample distribution diagram generated by the sampling generation unit of the present invention.
9 is an explanatory diagram of a past interval and a prediction interval of the present invention, and FIG. 9 (a) is an embodiment in which a pair of sets consisting of a past interval and a prediction interval are performed in successive time order. b) is an embodiment in which a pair of sets consisting of a past interval and a prediction interval are performed to overlap each other to form an overlapping interval.
10 is an explanatory view of the surplus storage amount of an electric vehicle, the amount of charge of an electric vehicle, and past power data according to the present invention.
11 is an explanatory diagram illustrating a process of controlling voltage based on a demand distribution or demand pattern of a load by a voltage regulator according to the present invention.
12 is a relationship diagram between the electric vehicle surplus storage amount, the electric vehicle charging amount, and the predicted voltage according to the present invention.
13 is an explanatory diagram of an electric vehicle charger installed in an industry and a charging scheduling unit that manages a charging schedule of an electric vehicle as an embodiment of a load of the present invention.
14 is an embodiment in which the industrial management device of the present invention is not applied to the entire demand pattern including the charging pattern of the present invention.
15 is an embodiment in which the industrial management device of the present invention is applied to the entire demand pattern including the charging pattern.

도 1 내지 도 15를 참조하여 본 발명의 산업체 관리 장치에 대해 설명한다. The industrial management device of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 15 .

본 발명의 산업체 관리 장치는, 변압기의 분기점으로부터 하위 전력 계통으로 분화되어 말단의 산업체 설비 등의 부하에 이르는 전체 구조에 걸쳐 전압 제어 또는 상태 진단을 함으로써, 산업체를 더욱 효과적으로 관리 및 운영할 수 있다.The industrial management device of the present invention can manage and operate the industry more effectively by controlling the voltage or diagnosing the state over the entire structure from the branch point of the transformer to the lower power system to the load of the industrial facility at the end.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 산업체 관리 장치는, 전압 조정부(200), 고조파 필터부(400), 및 부하상태 진단부(900) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 2 , the industrial management apparatus of the present invention may include at least one of a voltage adjusting unit 200, a harmonic filter unit 400, and a load condition diagnosis unit 900.

도 1을 참조하면, 전압 조정부(200), 고조파 필터부(400), 및 부하상태 진단부(900)와 연결되는 각 구성요소들은, 각 전압 조정부(200), 고조파 필터부(400), 및 부하상태 진단부(900)에 포함된다는 의미이거나, 각 전압 조정부(200), 고조파 필터부(400), 및 부하상태 진단부(900)의 동작에 연계되는 구성 요소라는 의미일 수 있다. Referring to FIG. 1 , components connected to the voltage adjusting unit 200, the harmonic filter unit 400, and the load state diagnosis unit 900 include the voltage adjusting unit 200, the harmonic filter unit 400, and It may mean that it is included in the load state diagnosis unit 900, or may mean a component linked to the operation of each voltage regulator 200, harmonic filter unit 400, and load state diagnosis unit 900.

또한, 도시된 연결 관계는 각 구성 요소의 위치를 상대적인 배치 위치를 한정하는 요소가 아닐 수 있다. 예들어, 부하상태 진단부(900)는 분포 산출부(910), 하위분포 선택부(930), 샘플링부(950), 및 고장 예측부(970) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 분포 산출부(910), 하위분포 선택부(930), 샘플링부(950), 및 고장 예측부(970)의 각 위치가 부하상태 진단부(900)와 동일한 위치이거나 인접하다는 의미는 아닐 수 있다. 본 발명의 산업체 관리 장치를 이용하는 사용자의 상황에 따라, 각 구성 요소들의 배치 위치는 달라질 수 있다. In addition, the illustrated connection relationship may not be a factor limiting the relative arrangement position of each component. For example, the load state diagnosis unit 900 may include at least one of a distribution calculation unit 910, a sub-distribution selection unit 930, a sampling unit 950, and a failure prediction unit 970, but a distribution calculation unit This may not mean that the positions of the unit 910, the sub-distribution selection unit 930, the sampling unit 950, and the failure prediction unit 970 are the same as or adjacent to the load state diagnosis unit 900. Depending on the situation of the user using the industrial management device of the present invention, the arrangement position of each component may vary.

일 실시 예로, 분포 산출부(910), 하위분포 선택부(930), 샘플링부(950), 및 고장 예측부(970)가 모두 원격지의 관리 서버(400)에 위치할 수 있다. 다른 실시 예로, 일부인 분포 산출부(910) 및 하위분포 선택부(930)는 로컬로 산업체(70)에 배치될 수 있고, 나머지 일부인 샘플링부(950) 및 고장 예측부(970)는 관리 서버(400)에 배치될 수 있다.As an example, the distribution calculation unit 910, the sub-distribution selection unit 930, the sampling unit 950, and the failure prediction unit 970 may all be located in the remote management server 400. As another embodiment, some of the distribution calculation unit 910 and the sub-distribution selection unit 930 may be locally disposed in the industry 70, and the remaining parts of the sampling unit 950 and the failure prediction unit 970 are the management server ( 400) can be placed.

이러한 점은, 데이터 수집부(500)와 데이터 저장부(600)를 포함하는 본 발명의 다른 구성 요소들에도 공통적으로 적용될 수 있다. This point can be commonly applied to other components of the present invention including the data collection unit 500 and the data storage unit 600 .

본 발명의 전압 조정부(200)는 복수의 전력반도체 소자를 포함하는 전력변환기의 기능을 할 수 있다. 즉, 전압 조정부(200)는 하이브리드 반도체형 전압 조정기일 수 있다. The voltage regulator 200 of the present invention may function as a power converter including a plurality of power semiconductor devices. That is, the voltage regulator 200 may be a hybrid semiconductor voltage regulator.

여기서 하이브리드는 기존의 배전용 변압기 구조에 반도체 소자를 포함하는 전압 조정부를 결합한다는 의미일 수 있다. Here, hybrid may mean that a voltage regulator including a semiconductor device is combined with an existing distribution transformer structure.

또한, 하이브리드라는 용어는, 변압기의 급작스런 입력 전압 변화에 대응해 부하(L)로 공급되는 출력 전압을 정전압으로 유지하는 등을 위해 전압 조정부(200)가 변압기(50)를 조정하는 것(제1 기능)과, 부하(L)의 전력 수요 분포에 기반한 과거 전력 데이터를 이용해 예측된 미래 전력 데이터에 따라 전압 조정부(200)가 변압기(50)를 조정하는 것(제2 기능)을 병행하는 의미로 사용될 수 있다. In addition, the term hybrid means that the voltage regulator 200 adjusts the transformer 50 to maintain the output voltage supplied to the load L at a constant voltage in response to a sudden change in input voltage of the transformer (first function) and the voltage adjusting unit 200 adjusts the transformer 50 according to the predicted future power data using the past power data based on the power demand distribution of the load (L) (second function). can be used

전압 조정부(200)는 AC-DC 컨버터(220), DC-AC 인버터(240), 및 전압/전류 제어기(260) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The voltage regulator 200 may include at least one of an AC-DC converter 220, a DC-AC inverter 240, and a voltage/current controller 260.

AC-DC 컨버터(200)는 변압기(50)의 출력 전압을 입력으로 하여 직류링크 전압 및 입력 전류를 제어할 수 있다. DC-AC 인버터(240)는 직류링크 전압을 입력으로 하여 부하(L)로 공급되는 전압 및 전류를 제어할 수 있다. The AC-DC converter 200 may control the DC link voltage and input current by using the output voltage of the transformer 50 as an input. The DC-AC inverter 240 may control the voltage and current supplied to the load (L) by taking the DC link voltage as an input.

전압/전류 제어기(260)는 전압 조정부(200)에 포함되는 반도체형 전기 회로를 통칭할 수 있다. 전압/전류 제어기(260)는, 피드백 제어기일 수 있고, 비례(Proportional), 적분(Integral), 미분(Differential) 제어기, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. The voltage/current controller 260 may collectively refer to semiconductor type electric circuits included in the voltage regulator 200 . The voltage/current controller 260 may be a feedback controller, and may include a proportional, integral, and differential controller, or a combination thereof.

본 발명의 전압 조정부(200)는, 3상 전력용 하이브리드 변압기일 수 있고, 반도체식 하이브리드 전압조정기로써 전력 레벨 감소 및 최적의 전력 밀도를 얻을 수 있는 구조로 구성하여 전압 제어를 할 수 있으며, 전체 전력 중 일부를 교류- 직류-교류의 과정으로 변환할 수 있고, 탭 전환기를 사용하지 않고 전력변환기를 통해 전압, 전류 및 역률을 제어할 수 있다. The voltage regulator 200 of the present invention may be a hybrid transformer for three-phase power, and as a semiconductor-type hybrid voltage regulator, it may be configured in a structure capable of reducing the power level and obtaining an optimal power density to perform voltage control. Some of the power can be converted into an AC-DC-AC process, and voltage, current, and power factor can be controlled through a power converter without using a tap changer.

DC-AC 인버터(240)의 출력 전압은, 배전용 변압기(50)의 입력 전압(V1)과 합성되거나, 절연과 감압을 목적으로 하는 저주파 변압기를 통해 배전용 변압기의 출력 전압과 합성될 수 있다. 수전단 전압인 제2 전압(V2)은, 제1 전압(V1) 및 제3 전압(V3)의 합성에 의해 제어되거나, 변압기(50)의 출력 전압 및 제3 전압(V3)의 합성에 의해 제어될 수 있다.The output voltage of the DC-AC inverter 240 may be combined with the input voltage V1 of the distribution transformer 50 or combined with the output voltage of the distribution transformer through a low-frequency transformer for the purpose of isolation and step-down. . The second voltage V2, which is the receiving end voltage, is controlled by combining the first voltage V1 and the third voltage V3 or by combining the output voltage of the transformer 50 and the third voltage V3. can be controlled

제3 전압(V3)은, 변압기(50)의 입력단에 입력되는 전압인 제1 전압(V1)의 급격한 변화에도 부하(L)에 공급되는 전압인 제2 전압(V2)을 안정화시키기 위해, 전압 조정부(200)에 의해 변압기(50)의 입력단 또는 출력단에 가해지는 전압일 수 있다. The third voltage (V3) is used to stabilize the second voltage (V2), which is the voltage supplied to the load (L) even when the first voltage (V1), which is the voltage input to the input terminal of the transformer 50, is rapidly changed. It may be a voltage applied to an input terminal or an output terminal of the transformer 50 by the adjusting unit 200 .

본 발명은, 설비의 동작과 함께 연속적인 단위 시간동안 생성되는 전력 데이터를 이용하여 미래의 샘플 분포를 예측함에 따라, 설비의 고장 등의 급작스런 상황에 신속히 대응가능하고, 설비의 동작 이력을 전체적으로 추적하여 관리자가 더 객관적인 기준으로 산업체를 관리할 수 있도록 한다. The present invention predicts future sample distribution using power data generated during continuous unit time together with the operation of the facility, enabling rapid response to sudden situations such as failure of the facility, and tracking the operation history of the facility as a whole. This enables managers to manage industries on a more objective basis.

따라서, 전압 조정부(200)에 의한 제3 전압(V3)은, 고조파 필터부(800)에서 고조파 제거를 위해 반대 위상의 고조파를 생성하는 과정 또는 부하상태 진단부(900)에서 모터 등의 설비 고장을 예측하기 위한 과정이 적용될 수 있다. Therefore, the third voltage (V3) by the voltage regulator 200 is a process of generating harmonics of the opposite phase for harmonic removal in the harmonic filter unit 800 or equipment failure such as a motor in the load condition diagnosis unit 900. A process for predicting may be applied.

즉, 전압 조정부(200)는 변압기(50)에 입력되는 전력 데이터를 과거 전력 데이터로하여 분포를 생성할 수 있다. 변압기(50)에 입력되는 전력 데이터는 실시간으로(분 단위 등의 단위 시간에 의해) 데이터 수집부(500)에 의해 수집되고 데이터 저장부(600)에 저장될 수 있다. That is, the voltage regulator 200 may generate a distribution by using power data input to the transformer 50 as past power data. Power data input to the transformer 50 may be collected by the data collection unit 500 in real time (by unit time, such as minutes) and stored in the data storage unit 600 .

이러한 샘플들을 설명하는 최적의 분포 모델로부터 미래 전력 데이터를 시뮬레이션할 수 있다. 미래 전력 데이터로부터 관리자는 변압기(50)에 입력되는 전압의 불규치성을 파악할 수 있고, 수배전반(100) 또는 변압기(50) 등의 부하(L)로 분기되는 분기점의 최상단을 안정적으로 제어할 수 있다. Future power data can be simulated from an optimal distribution model that accounts for these samples. From the future power data, the administrator can grasp the irregularity of the voltage input to the transformer 50, and can stably control the top of the branch point branching to the load L such as the switchboard 100 or the transformer 50. .

상기의 전압 조정부(200)의 제1 기능은 변압기(50) 등의 하위 분기점을 기준으로 상단에서 발생가능한 변화에 대응한 전압 제어를 위한 것일 수 있다. 이에 비해, 전압 조정부(200)의 제2 기능은 분기점을 기준으로 하위단의 부하(L)의 분포 또는 패턴 등의 부하(L)의 변화에 대응한 전압 제어를 위한 것일 수 있다. The first function of the voltage adjusting unit 200 may be for voltage control corresponding to a change that may occur at an upper end based on a lower branch point such as the transformer 50 . In contrast, the second function of the voltage regulator 200 may be for voltage control corresponding to a change in the load L such as the distribution or pattern of the load L of the lower stage based on the divergence point.

도 3을 참조하여, 전압 조정부(200)의 제1 기능에 대해 설명한다. Referring to FIG. 3 , a first function of the voltage regulator 200 will be described.

기본적으로 상위 모선인 전력 계통(10)으로부터 변압기(50)에 제1차 측 전압인 제1 전압(V1)이 입력되면 변압기(50)에서 조정된 전압인 제2 전압(V2)가 출력될 수 있다. 이때, 상위 계통으로부터 급작스런 변화가 생기면 제2 전압(V2)도 그대로 영향받아 부하 전력에 악영향이 될 수 있다. Basically, when the first voltage V1, which is the primary side voltage, is input to the transformer 50 from the power system 10, which is the upper bus line, the second voltage V2, which is the regulated voltage, can be output from the transformer 50 there is. At this time, if a sudden change occurs from the upper system, the second voltage V2 is also affected, and the load power may be adversely affected.

이때, 전압 조정부(200)는 제3 전압(V3)을 발생시켜 변압기(50)의 입력단에 입력함으로써 제1 전압(V1)을 변경할 수 있고, 이러한 전압 제어를 통해 부하(L)에 공급되는 제2 전압(V2)은 정전압으로 제어되거나, 보전 전압 강하(CVR) 등의 관리자의 목적에 맞게 제어될 수 있다. At this time, the voltage regulator 200 may change the first voltage V1 by generating a third voltage V3 and inputting the third voltage V3 to the input terminal of the transformer 50, and through this voltage control, the third voltage supplied to the load L is 2 The voltage (V2) can be controlled as a constant voltage or controlled according to the manager's purpose, such as a preservation voltage drop (CVR).

도 10 내지 도 15를 참조하여, 본 발명의 전압 조정부(200)의 제2 기능을 나타내는 일 실시 예를 설명한다. An embodiment showing the second function of the voltage regulator 200 according to the present invention will be described with reference to FIGS. 10 to 15 .

도 10 내지 도 15는 부하(L)가 전기차 충전기(L1,L2,L3)를 포함하고, 산업체(70)에 전기차 충전기가 구비된 실시 예일 수 있다. 10 to 15 may be an embodiment in which the load L includes the electric vehicle chargers L1, L2, and L3, and the electric vehicle charger is provided in the industry 70.

도 10 내지 도 12는 전기차 충전기와 보전 전압 강하(CVR, conservation voltage reduction)를 연계한 것일 수 있으며, 도 13 내지 도 15는 산업체(70)에 주차된 전기차의 충전 수요 분산에 대한 것일 수 있다. 10 to 12 may relate the electric vehicle charger and conservation voltage reduction (CVR), and FIGS. 13 to 15 may relate to the distribution of charging demand of electric vehicles parked in the industry 70.

보전 전압 강하(CVR, conservation voltage reduction)는 부하에 공급되는 전압을 낮춰 부하에서 소비되는 전력을 감소시키는 것일 수 있다. Conservation voltage reduction (CVR) may be reducing the power consumed by the load by lowering the voltage supplied to the load.

기존에는 보전 전압 강하(CVR)는 피크 수요 발생시 전력공급측에서 수용가에 소비되는 전력을 일방적으로 감소하는 방식으로 주로 운영되었다. 그러나, 최근에는 태양광 또는 V2G를 포함하는 계통으로의 새로운 전력 공급원의 등장하고, 이에 따라 수용가의 부하는 이전의 전력계통으로부터 전력을 수전받아 단순히 소비만 하는 것이 아니라, 전력계통으로 생산되거나 저장된 에너지를 공급하는 기능을 할 수 있다. 따라서, 수전계통의 노드 인근에서 보전 전압 강하를 시행할 필요성이 높아지고 있다.In the past, the reserve voltage drop (CVR) was mainly operated in a way that the power supply side unilaterally reduces the power consumed by consumers when peak demand occurs. However, in recent years, new power supply sources such as photovoltaic or V2G systems have emerged, and accordingly, consumers' loads do not simply consume power by receiving power from the previous power system, but also generate or store energy in the power system. can function to supply. Therefore, the need to implement a maintenance voltage drop in the vicinity of the node of the power receiving system is increasing.

본 발명의 산업체 관리 장치는 전력계통(10)에 연계된 여러 부하(L1~Ln)의 전압 변동을 실시간으로 예측하여 부하들의 전압이 허용범위안에 있으면서, 최저구간으로 운영될 수 있도록 할 수 있다.The industrial management device of the present invention predicts voltage fluctuations of various loads (L1 to Ln) connected to the power system 10 in real time so that the voltages of the loads are within the allowable range and can be operated in the lowest section.

이하 언급되는 전력 데이터 또는 전력값(D30)은, 전기차(EV1,EV2)가 전기차 충전기(L1,L2)를 통하여 충전(전력소비)하는 경우 전기차 충전량(D20)을 의미할 수 있고, 전기차(EV1,EV2)가 전기차 충전기(L1,L2)를 통하여 충전(전력소비)뿐 아니라 전기차 배터리에 저장된 전기차 잉여저장량(D10)을 전력계통(10)으로 역전송(전력공급)하는 경우 전기차 잉여저장량(D10) 또는 전기차 충전량(D20)을 의미할 수 있다.The power data or power value D30 mentioned below may mean the electric vehicle charge amount D20 when the electric vehicles EV1 and EV2 are charged (power consumption) through the electric vehicle chargers L1 and L2, and the electric vehicle EV1 , EV2) not only charges (power consumption) through the electric vehicle chargers (L1, L2), but also transfers the electric vehicle surplus storage (D10) stored in the electric vehicle battery to the power system (10) (power supply). ) or the electric vehicle charging amount (D20).

본 발명의 부하(L1~Ln)를 포함하는 노드는, 전력계통(10)으로부터 전기를 공급받아 소비하거나, 역으로 전력계통(10)으로 전기를 공급하는 전력원으로써 기능할 수 있다. 본 발명의 부하(L1~Ln)의 일 실시 예는 전기차 충전기(L1,L2)일 수 있다. Nodes including the loads L1 to Ln of the present invention may receive and consume electricity from the power system 10 or function as a power source supplying electricity to the power system 10 conversely. An embodiment of the loads L1 to Ln of the present invention may be electric vehicle chargers L1 and L2.

도 11 및 도 12를 참조하면, 본 발명의 산업체 관리 장치는 예측 전압 산출부(420), 조정 전압 산출부(440), 제어부(460), 데이터 수집부(500), 및 데이터 저장부(600) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 11 and 12, the industrial management device of the present invention includes a predicted voltage calculator 420, an adjusted voltage calculator 440, a controller 460, a data collector 500, and a data storage unit 600. ) may include at least one of

예측 전압 산출부(420)는 전기차 충전기(L1,L2)의 예측되는 전기차 충전량(D20)에 기반하여 예측 전압을 산출할 수 있다. 예측 전압을 이용하여 조정 전압 산출부(440)는 조정 전압을 산출할 수 있다. 제어부(460)는 산업체(70) 또는 전기차 충전기의 전압이 최적 전압 구간에 포함되는 추천 전압으로 운영되도록 제어할 수 있다.The predicted voltage calculation unit 420 may calculate the predicted voltage based on the predicted electric vehicle charge amount D20 of the electric vehicle chargers L1 and L2. The adjustment voltage calculator 440 may calculate the adjustment voltage using the predicted voltage. The control unit 460 may control the voltage of the industry 70 or the electric vehicle charger to be operated at the recommended voltage included in the optimum voltage range.

예측 전압 또는 조정 전압은, 전압 하강, 전압 유지, 전압 상승을 포함하는 방향성 또는 경향성으로 산출되거나, 구체적인 수치로 산출될 수 있다.The predicted voltage or the adjusted voltage may be calculated in a direction or tendency including voltage drop, voltage hold, and voltage rise, or may be calculated as a specific numerical value.

즉, 제어부(460)가 전압 조정부(200)에 하달하는 조정 전압은, 전압 하강, 전압 유지, 또는 전압 상승을 포함하는 전압의 방향성 또는 경향성을 나타내거나, 전압 하강, 전압 유지, 또는 전압 상승의 구체적인 수치를 포함할 수 있다.That is, the regulated voltage transmitted from the controller 460 to the voltage regulator 200 indicates the direction or tendency of the voltage including voltage drop, voltage hold, or voltage rise, or the voltage drop, voltage hold, or voltage rise. Specific figures may be included.

예측 전압과 보전 전압 강하(CVR)를 위한 최적 운영 구간의 비교에 의해 조정 전압의 방향이 결정될 수 있다. 예측 전압은 최적 운영 구간 대비 전압 하강, 전압 유지, 또는 전압 상승을 포함하는 방향성으로 표시될 수 있고, 조정 전압은 최적 운영 구간에 포함되는 추천 전압으로의 전압 하강, 전압 유지, 또는 전압 상승을 포함하는 방향성으로 표시될 수 있다.The direction of the regulated voltage may be determined by comparing the predicted voltage with the optimum operating period for the preservation voltage drop (CVR). The predicted voltage may be displayed in a direction including voltage drop, voltage hold, or voltage rise relative to the optimal operating section, and the adjusted voltage includes voltage drop, voltage hold, or voltage rise to the recommended voltage included in the optimal operating section. It can be displayed in the direction of

예측전압이 전압 하강으로 산출되는 경우 조정 전압은 전압 상승으로 제어될 수 있고, 예측 전압이 전압 유지로 산출되는 경우 조정 전압은 전압 유지로 제어될 수 있으며, 예측 전압이 전압 하강으로 산출되는 경우 조정 전압은 전압 상승으로 제어될 수 있다.When the predicted voltage is calculated as a voltage drop, the regulated voltage may be controlled as a voltage rise, and when the predicted voltage is calculated as a voltage hold, the regulated voltage may be controlled as a voltage hold, and when the predicted voltage is calculated as a voltage drop, the regulated voltage may be controlled. Voltage can be controlled by voltage rise.

도 12를 참조하여, 수전계통 노드 말단의 부하(L)가 전력계통(10)으로 전력 역전송이 가능한 경우에 대해 설명한다.Referring to FIG. 12 , a case in which the load L at the end of a power reception system node can perform reverse power transmission to the power system 10 will be described.

본 발명의 산업체 관리 장치는 전기차(EV1,EV2)의 배터리를 에너지 저장장치(ESS)처럼 활용할 수 있고, 전력 수요가 낮고 전력 공급이 넘치는 경우 잉여 전력의 저장 장치로 활용되어 전기차 고객은 전력 소비에도 불구하고 오히려 비용을 공제 또는 제공받는 효과를 얻을 수 있다.The industrial management device of the present invention can utilize the battery of electric vehicles (EV1, EV2) as an energy storage device (ESS), and is used as a storage device for surplus power when power demand is low and power supply is overflowing, so that electric vehicle customers can reduce power consumption. In spite of this, the effect of deducting or providing expenses can be obtained.

부하(L)에는 전기차 충전기(L1,L2)에 더해 전기차 충전기를 이용하는 고객의 전기차(EV1,EV2)도 포함될 수 있다. In addition to the electric vehicle chargers L1 and L2, the load L may also include the electric vehicles EV1 and EV2 of the customer using the electric vehicle charger.

부하(L)에서 전기차 잉여저장량(D10)을 역송시, 수전계통 노드의 전압은 증가할 수 있고, 전기차 충전기(L1,L2)의 관리자는 보전 전압 강하(CVR)를 이용한 관리 또는 운영을 위해, 전기차 잉여저장량(D10)을 고려할 필요가 있다.When the load (L) transfers the surplus storage amount (D10) of the electric vehicle back, the voltage of the power supply system node may increase, and the manager of the electric vehicle chargers (L1, L2) uses the conservation voltage drop (CVR) for management or operation, It is necessary to consider the surplus storage capacity (D10) of the electric vehicle.

따라서, 본 발명의 부하(L)에서 수집되는 과거 전력 데이터(D30)에는, 부하(L)에서 생산되는 전기차 잉여저장량(D10), 또는 부하(L)에서 소비되는 전기차 충전량(D20)이 포함될 수 있다.Therefore, the past power data D30 collected from the load L of the present invention may include the electric vehicle surplus storage amount D10 produced at the load L or the electric vehicle charging amount D20 consumed at the load L. there is.

따라서, 충전 스테이션의 전압 조정부(210)가 제어되는 추천 전압은 전기차 잉여저장량(D10)과 전기차 충전량(D20)을 반영하여 결정될 수 있다.Accordingly, the recommended voltage controlled by the voltage regulator 210 of the charging station may be determined by reflecting the surplus storage amount D10 of the electric vehicle and the amount of charge D20 of the electric vehicle.

충전 스테이션의 예측 전압은 예측 전압 산출부(420)에 의해서 얻어질 수 있고, 예측 전압은, 전기차 잉여저장량(D10)으로부터 예측되는 미래 잉여저장량, 또는 전기차 충전량(D20)으로부터 예측되는 미래 전기차 충전량으로부터 산출될 수 있다.The predicted voltage of the charging station may be obtained by the predicted voltage calculation unit 420, and the predicted voltage is calculated from the future surplus storage amount predicted from the surplus storage amount of the electric vehicle D10 or the future charging amount of the electric vehicle predicted from the charged amount of the electric vehicle D20. can be derived.

도 12는 조정 전압의 방향성 또는 경향성을 나타내는 일 실시 예일 수 있다.12 may be an embodiment showing a direction or tendency of an adjustment voltage.

도 12를 참조하면, 미래의 전기차 잉여저장량 및 미래의 전기차 충전량은 각각 기준값에 대비하여 매우 낮음, 낮음, 유지, 높음, 또는 매우 높음 중 적어도 하나로 방향성 또는 경향성이 표시될 수 있다. 기준값의 일 예로, 미래의 전기차 잉여저장량의 대비 기준값인 평균 잉여저장량, 또는 미래의 전기차 충전량의 기준값인 평균 충전량이 제어부(460)에 의해 설정될 수 있다.Referring to FIG. 12 , future electric car surplus storage amount and future electric car charging amount may be displayed as at least one of very low, low, maintenance, high, or very high, respectively, as a direction or tendency compared to a reference value. As an example of the reference value, the controller 460 may set the average surplus storage amount, which is a reference value for comparison of the surplus storage amount of an electric vehicle in the future, or the average charging amount, which is a reference value for the future charging amount of an electric vehicle.

예를 들어, 전기차 잉여저장량이 평균 잉여저장량보다 높다고 예측되고, 전기차 충전량이 평균 충전량 대비 낮은 경우, 계통에 전력이 추가로 공급되어 과전압을 유발할 수 있기 때문에 전압 조정이 필요할 수 있다. 이는 미래 전기차 잉여저장량이 높음이고, 미래 전기차 충전량이 낮음인 경우에 해당하고 예측 전압은 전압 상승일 수 있고, 조정 전압은 전압 하강일 수 있다.For example, if the surplus storage capacity of an electric vehicle is predicted to be higher than the average surplus storage capacity and the charging capacity of the electric vehicle is lower than the average charging capacity, additional power may be supplied to the grid, causing overvoltage, and thus voltage regulation may be required. This corresponds to a case where the surplus storage amount of the future electric vehicle is high and the charging amount of the future electric vehicle is low, the predicted voltage may be a voltage rise, and the adjusted voltage may be a voltage drop.

전기차 이용자는 자신의 전기차 충전량을 선택할 수 있다. 전기차 이용자는, 자신의 평소 전기차 이용 패턴을 참고해, 자신의 전기차 충전을 100%로 할지, 50%만 할지 충전이 필요 없는지를 선택할 수 있다. Electric car users can choose the amount of charging their electric car. Electric car users can choose whether to charge their electric car at 100%, only 50%, or do not need to charge it by referring to their usual electric car usage pattern.

또한, 전기차 이용자는 자신의 전기차 배터리에 저장된 전력을 산업체(70)에 설치된 전력 저장부(320)로 역으로 전송가능하다는 옵션을 선택할 수 있다. In addition, the user of the electric vehicle may select an option in which the electric power stored in the battery of the electric vehicle may be reversely transmitted to the power storage unit 320 installed in the industrial body 70.

제1 모드는, 산업체(70)에 주차된 전기차에 대한 일괄적인 처리가 필요한 경우일 수 있고, 전기차 이용자 각각의 상황을 고려치 않고 충전 시작 시간을 스케쥴링하는 것일 수 있다. The first mode may be a case where collective processing of electric vehicles parked in the industry 70 is required, and charging start time may be scheduled without considering the situation of each electric vehicle user.

제2 모드는, 전기차 이용자의 선택에 따라 다양한 충전 방법이 제공될 수 있고, 이로 인해 제1 모드에 비해 더욱 에너지를 절감하고 비용 절감 효율이 높아질 수 있다. In the second mode, various charging methods may be provided according to the selection of the electric vehicle user, and thus energy saving and cost reduction efficiency may be increased compared to the first mode.

또한, 전기차 이용자는 자신의 전기차 배터리를 에너지 저장 시스템(ESS)처럼 활용할 수 있고, 산업체(70)의 재생에너지 생성부(700)에서 생산되는 재생에너지, 및 전기차 배터리에 저장된 전력량을 이용해 산업체(70)의 충전 스케쥴링을 유동적으로 조절할 수 있다. In addition, electric vehicle users can utilize their electric vehicle batteries as an energy storage system (ESS), and use the renewable energy produced by the renewable energy generation unit 700 of the industry 70 and the amount of power stored in the electric vehicle battery. ) can be flexibly adjusted for charging scheduling.

도 13 내지 도 15를 참조하여, 본 발명의 산업체 관리 장치의 다른 실시 예에 대해 설명한다.13 to 15, another embodiment of the industrial management device of the present invention will be described.

산업체 관리 장치는, 패턴 분석부(340), 충전 스케쥴링부(470), 및 재생에너지 생성부(700) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The industrial management device may include at least one of a pattern analysis unit 340, a charging scheduling unit 470, and a renewable energy generation unit 700.

도 13을 참조하면, 전력계통(10)으로부터 공급되는 전력은 전력계통(10)의 하류 노드에 해당하는 산업체(70)로 분배될 수 있다. Referring to FIG. 13 , power supplied from the power system 10 may be distributed to industries 70 corresponding to downstream nodes of the power system 10 .

본 발명의 산업체 관리 장치가 관리하는 산업체(70)는 복수개일 수 있다. 제1 산업체 및 제2 산업체는, 전력계통(10)의 상류에 위치한 하나의 제1 수배전반(110)에 의해서 전력이 분배되거나, 복수의 제1 수배전반(110)에 의해 전력이 각각 분배될 수 있다. The industry 70 managed by the industry management device of the present invention may be plural. For the first industry and the second industry, power may be distributed by one first switchboard 110 located upstream of the power system 10 or power may be distributed by a plurality of first switchboards 110, respectively. .

산업체(70)에 공급된 전력은 산업체(70) 내에 설치된 수배전반(120)을 통해, 전기차 충전기(L1,L2,L3)를 포함하는 산업체(70) 내의 부하(L)에 분배될 수 있다. The power supplied to the industry 70 may be distributed to the load L within the industry 70 including the electric vehicle chargers L1, L2, and L3 through the switchgear 120 installed in the industry 70.

전력계통(10)에 전력을 공급 또는 배전하는 전력공급측에는, 한전과 같이 전력계통에 전력을 공급하거나 필요시 수요 반응(DR, demand request) 발령을 내릴 수 있는 전력 거래소, 또는 전력 거래소로 생산한 전력을 공급하는 전력 발전소가 포함될 수 있다. On the power supply side for supplying or distributing power to the power system 10, a power exchange that can supply power to the power system or issue a demand response (DR) issue when necessary, or a power exchange produced by the power exchange, such as KEPCO A power plant that supplies power may be included.

전력계통(10)으로부터 전력을 공급받거나 수전하는 측에는, 전력 소비자인 수요자, 또는 수요자와의 관계에서 실시간 감축 제어 및 원격 관리를 하고 전력 거래소와의 관계에서 수요자원을 모집, 등록, 또는 관리할 수 있는 수요관리사업자가 포함될 수 있다. 수요자는 전력 소비의 주체일 수 있고, 태양광 또는 전기차를 포함하는 계통에 전력을 공급하는 새로운 공급원의 주체가 될 수 있다. 수요자는 본 발명의 각 부하의 소유자 또는 사용자일 수 있고, 다수의 부하를 포함하는 그룹 단위로 수요자 개인에 속할 수 있다. 수요관리사업자는 전력계통(10) 기준으로 전력공급측과 수요자 사이에 위치하여 전력계통(10)을 통해 수요자가 공급받는 전력을 제어할 수 있다.On the side receiving or receiving power from the power system 10, real-time reduction control and remote management in relation to the consumer who is a power consumer or the consumer can be performed, and demand resources can be recruited, registered, or managed in relation to the power exchange. Demand management service providers may be included. A consumer may be a subject of power consumption and may be a subject of a new supply source that supplies power to a system including solar or electric vehicles. Consumers may be owners or users of each load of the present invention, and may belong to individual consumers in a group unit including a plurality of loads. The demand management service provider is located between the power supply side and the consumer based on the power system 10 and can control power supplied to the consumer through the power system 10 .

본 발명의 산업체 관리 장치는, 관리 서버(400)와 로컬 관리부(300)를 포함할 수 있다. 관리 서버(400)는 산업체(70)와 분리 위치되어 복수의 산업체(70)를 관리할 수 있다. The industrial management device of the present invention may include a management server 400 and a local management unit 300 . The management server 400 may be located separately from the industry 70 and manage a plurality of industries 70 .

산업체 관리 장치는 산업체(70)의 전력 품질을 관리하는 수요관리사업자에 의해 제어되는 것일 수 있다. 수요관리사업자는 관리 서버(400)를 통해 각 산업체(70)에 마련된 로컬 관리부(300)와 데이터 및 신호를 송수신할 수 있다. The industry management device may be controlled by a demand management service provider that manages power quality of the industry 70 . The demand management service provider may transmit and receive data and signals with the local management unit 300 provided in each industry 70 through the management server 400 .

산업체(70)의 수요 패턴의 최적화는, 수요 패턴의 최대 수요 및 최소 수요 간의 차이를 최소화하도록 상기 전기차 충전기의 충전 시간을 조절하는 것일 수 있다. Optimization of the demand pattern of the industry 70 may be adjusting the charging time of the electric vehicle charger to minimize the difference between the maximum demand and the minimum demand of the demand pattern.

도 14를 참조하면, 아직 충전 제어 장치에 의해 충전 패턴이 분산되지 않은 상태이고, 전기차 충전기(L)의 수요 증가로 인해 총 수요 패턴이 전력 피크 지점(A)에서 산업체(70)에 설치된 변압기(50)의 한도 용량을 초과한 상태일 수 있다. Referring to FIG. 14, the charging pattern is not yet distributed by the charging control device, and the total demand pattern is the transformer installed in the industry 70 at the power peak point (A) due to the increase in demand of the electric vehicle charger (L). 50) may be exceeded.

예를 들어, 산업체(70)에 출근한 전기차 이용자가 충전을 시작하면, 낮 시간대에 충전 수요가 집중될 수 있고, 변압기 허용 용량을 초과하는 문제가 발생할 수 있다. For example, when an electric vehicle user who goes to work at the industry 70 starts charging, demand for charging may be concentrated during daytime hours, and a problem of exceeding the allowable capacity of the transformer may occur.

총 수요 패턴은 산업체(70)의 기계 등의 구동과 관련된 기본 패턴, 및 전기차 충전에 따른 충전 패턴을 포함할 수 있다. The total demand pattern may include a basic pattern related to driving of machines of the industry 70 and a charging pattern according to charging of electric vehicles.

도 15를 참조하면, 본 발명의 산업체 관리 장치가 적용된 총 수요 패턴을 보여주고, 패턴 분석부(340) 및 충전 스케쥴링부(470)에 의해 산업체(70)의 충전 수요가 분산된 것을 알 수 있다. Referring to FIG. 15, the total demand pattern to which the industry management device of the present invention is applied is shown, and it can be seen that the charging demand of the industry 70 is distributed by the pattern analysis unit 340 and the charging scheduling unit 470 .

따라서, 충전 스케쥴링부(470)는, 패턴 분석부(340)의 수요 패턴 분석에 기반하여 수요 패턴 중 최대 수요와 최소 수요 간의 차이를 줄이고, 시간에 따른 수요 패턴을 평탄화시킬 수 있다. Accordingly, the charge scheduling unit 470 may reduce the difference between the maximum demand and the minimum demand among demand patterns based on the demand pattern analysis by the pattern analyzer 340 and flatten the demand pattern over time.

충전 스케쥴링부(470)는, 기본 패턴의 국소적 극소 지점을 메우도록 충전 패턴의 전기차 충전량을 분배할 수 있다. The charging scheduling unit 470 may distribute the charging amount of the electric vehicle in the charging pattern to fill a local minimum point of the basic pattern.

충전 스케쥴링부(470)에 의한 충전 시간 조절은, 충전 스케쥴링부(470)가 목적 함수를 설정하고, 목적 함수를 최소화하는 충전 시작 시간 또는 충전 지연 시간을 산출하는 것일 수 있다. 목적 함수에는, 수요 패턴의 최대 수요, 수요 패턴의 최대 수요와 최소 수요 간의 차이, 수요 패턴의 분산값, 및 충전 비용 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. Adjustment of the charging time by the charging scheduling unit 470 may be that the charging scheduling unit 470 sets an objective function and calculates a charging start time or a charging delay time that minimizes the objective function. The objective function may include at least one of a maximum demand of the demand pattern, a difference between the maximum demand and minimum demand of the demand pattern, a variance value of the demand pattern, and a charging cost.

도 4를 참조하여, 본 발명의 고조파 필터부(800)에 대해 설명한다. Referring to FIG. 4, the harmonic filter unit 800 of the present invention will be described.

본 발명의 산업체 관리 장치는, 왜형률 생성부(820), 차수비율 산출부(840), 저감률 입력부(860), 및 고조파 필터부(800) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The industrial management device of the present invention may include at least one of a distortion rate generating unit 820, an order ratio calculating unit 840, a reduction factor input unit 860, and a harmonic filter unit 800.

일 실시 예로, 고조파 필터부(800)는 수배전반(100) 또는 변압기(50)에 인접하여 배치될 수 있다. As an example, the harmonic filter unit 800 may be disposed adjacent to the switchboard 100 or the transformer 50 .

고조파 필터부(800)는 고조파 예측을 위해, 상위 전력 계통(10)으로부터 변압기(50) 또는 변압기(50)가 구비된 수배전반(100)에 입력되는 과거 전력 데이터를 예측의 기반으로 이용할 수 있다. 동일하게, 변압기(50)에 입력되는 전력 데이터를 조절하는 제1 기능을 수행하는 전압 조정부(200)도 수배전반(100) 또는 변압기(50)에 인접하여 배치될 수 있다. For harmonic prediction, the harmonic filter unit 800 may use past power data input from the upper power system 10 to the transformer 50 or the switchgear 100 equipped with the transformer 50 as a basis for prediction. Similarly, the voltage regulator 200 performing the first function of adjusting power data input to the transformer 50 may also be disposed adjacent to the switchboard 100 or the transformer 50 .

왜형률 생성부(820), 차수비율 산출부(840), 저감률 입력부(860), 및 고조파 필터부(800) 중 적어도 하나는 고조파 필터부(800)에 입력되는 전력 데이터를 수신받아 이용할 수 있다. At least one of the distortion factor generator 820, the order ratio calculator 840, the reduction factor input unit 860, and the harmonic filter unit 800 may receive and use power data input to the harmonic filter unit 800. there is.

본 발명의 고조파 필터부(800)는 과거 전력 데이터를 이용해, 고조파에 의한 왜형률 및 그에 따른 각 고조파의 차수 비율을 예측하는, 예측기반 고조파 저감 제어를 최적으로 할 수 있다. The harmonic filter unit 800 of the present invention can optimize prediction-based harmonic reduction control by predicting the distortion rate due to harmonics and the order ratio of each harmonic according to the distortion using past power data.

고조파 필터부(800)에서 발생되는 반대 위상 고조파의 예측은 시계열 예측 또는 신경망에 의해 실시될 수 있다. Prediction of anti-phase harmonics generated by the harmonic filter unit 800 may be performed by time-series prediction or a neural network.

왜형률 생성부(820)는 시계열 예측 알고리즘을 이용하여 다음 시점의 왜형률을 예측할 수 있다. 시계열 예측 알고리즘은 신경망, 트리기반, 가우시안 분포를 이용한 모델을 포함할 수 있다. The distortion rate generating unit 820 may predict the distortion rate at the next time point using a time series prediction algorithm. Time series prediction algorithms may include models using neural networks, tree-based, and Gaussian distributions.

왜형률 생성부(820)는 왜형률 예측을 위해 왜형률, 전력, 전류, 전압 등의 전력 데이터를 이용할 수 있다. The distortion rate generation unit 820 may use power data such as distortion rate, power, current, and voltage to predict the distortion rate.

왜형률 생성부(820)는, 데이터 수집부(500) 및 데이터 저장부(600)로부터 전력 데이터를 수신받을 수 있고, 과거 고조파 왜형률 및 각 고조파 차수의 비율 데이터를 수집할 수 있다. The distortion rate generation unit 820 may receive power data from the data collection unit 500 and the data storage unit 600 and may collect past harmonic distortion rates and ratio data of each harmonic order.

차수비율 산출부(840)는 왜형률 생성부(820)로부터 예측된 왜형률을 입력받을 수 있고, 예측된 왜형률에 대한 각 고조파의 차수 비율을 산출할 수 있다. The order ratio calculating unit 840 may receive the predicted distortion rate from the distortion rate generating unit 820 and calculate the order ratio of each harmonic to the predicted distortion rate.

짝수 또는 홀수를 포함하는 제1 고조파 내지 제N 고조파는 전력 공급 환경에 따라 생성되지 않는 고조파가 존재할 수 있고, 그 경우에는 고조파 차수 비율은 0%일수도 있다. Among the first to Nth harmonics including even or odd numbers, there may be harmonics that are not generated depending on the power supply environment, and in that case, the harmonic order ratio may be 0%.

차수비율 산출부(840)는 예측된 각 고조파 차수 비율을 고조파 필터부(800)에 전송할 수 있다. 고조파 필터부(800)는 차수비율 산출부(840)로부터 수신받는 비율로 반대 위상의 각 차수의 고조파를 생성하여 부하(L)에 공급되는 전력에서 고조파를 제거할 수 있다. The order ratio calculation unit 840 may transmit each predicted harmonic order ratio to the harmonic filter unit 800 . The harmonic filter unit 800 may remove the harmonics from the power supplied to the load L by generating harmonics of each order of opposite phase at a rate received from the order ratio calculation unit 840 .

반대 위상의 고조파 총합은 각 고조파의 가중합일 수 있다. 가중합(weighted sum)은, 복수의 데이터를 단순히 합하는 것이 아니라 각각의 수에 어떤 가중치 값을 곱한 후 이 곱셈 결과들을 다시 합한 것일 수 있다. 여기서 가중합은 최종적으로 고조파 저감률 파라미터를 곱하여 결정될 수 있다. The sum of harmonics of opposite phase may be a weighted sum of each harmonic. A weighted sum may be obtained by multiplying each number by a certain weight value and then summing the multiplication results again, rather than simply summing a plurality of data. Here, the weighted sum may be finally determined by multiplying the harmonic reduction rate parameter.

예를 들어, 고조파 저감률이 0.95 이면, 각 고조파의 가중합에 0.95 를 곱한 값이 최종적으로 제거되는 고조파의 양일 수 있다. For example, if the harmonic reduction factor is 0.95, a value obtained by multiplying the weighted sum of each harmonic by 0.95 may be the amount of harmonics finally removed.

저감률 입력부(860)는 관리자 등에 의해 기설정된 저감률 또는 저감률 파라미터가 적용되어, 최종적으로 제거될 고조파의 총합 정보를 고조파 필터부(800)로 전송할 수 있다. The reduction rate input unit 860 may transmit, to the harmonic filter unit 800, information on the sum of harmonics to be finally removed by applying a reduction rate or a reduction rate parameter preset by a manager or the like.

따라서, 본 발명은, 왜형률 생성부(820), 차수비율 산출부(840), 및 저감률 입력부(860)를 이용해, 상위 전력 계통(10)으로부터 공급되는 전력의 왜형률을 예측할 수 있고, 초 단위 또는 분 단위 등의 단위 시간에 따라 각 차수의 고조파 저감률을 계산할 수 있다. Therefore, in the present invention, the distortion rate of power supplied from the upper power system 10 can be predicted using the distortion rate generator 820, the order ratio calculation unit 840, and the reduction rate input unit 860, The harmonic reduction rate of each order can be calculated according to unit time such as seconds or minutes.

도 5 내지 도 9를 참조하여, 본 발명의 부하상태 진단부(900)에 대해 설명한다.Referring to FIGS. 5 to 9 , the load state diagnosis unit 900 according to the present invention will be described.

도 5를 참조하면, 본 발명의 부하상태 진단부(900)는, 분포 산출부(910), 하위분포 선택부(930), 샘플링부(950), 및 고장 예측부(970) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5 , the load condition diagnosis unit 900 of the present invention uses at least one of a distribution calculation unit 910, a sub-distribution selection unit 930, a sampling unit 950, and a failure prediction unit 970. can include

본 발명의 부하상태 진단부(900)는 수요기업의 미터링 데이터를 기반으로 부하(L)의 고장 확률을 예측을 할 수 있다. 부하(L)는 전기차 충전기 또는 전기차 충전기가 설치된 산업체(70)에 구비된 모터 등을 포함할 수 있다. The load state diagnosis unit 900 of the present invention can predict the failure probability of the load L based on the metering data of the consumer company. The load (L) may include an electric vehicle charger or a motor provided in the industry 70 where the electric vehicle charger is installed.

일반적으로 부하(L)의 결함 예측은 전류를 1kHz 이상으로 샘플링하여 주파수 분석을 하고, 고장이 생겼을 때 나타나는 주파수와 비교하는 방법을 많이 이용할 수 있고, 고장이력 데이터를 이용하여 고장 시점의 데이터를 학습할 수 있다. 그러나, 기존의 방법은 부하(L)에 대한 고장 데이터가 없는 경우 적용되기가 어려울 수 있다. In general, to predict the fault of the load (L), a method of performing frequency analysis by sampling the current at 1 kHz or higher and comparing it with the frequency that appears when a fault occurs can be used, and learning data at the point of failure using fault history data. can do. However, the existing method may be difficult to apply when there is no failure data for the load (L).

본 발명의 부하상태 진단부(900)는 1초 또는 1분 간격 등의 단위 시간에 따라 수집되는 전력데이터를 이용할 수 있다. The load state diagnosis unit 900 of the present invention may use power data collected according to unit time such as 1 second or 1 minute intervals.

특히, 본 발명의 부하(L)에 대한 고장 데이터가 없는 경우에도 고장 또는 에러의 확률을 예측할 수 있다. In particular, even when there is no failure data for the load (L) of the present invention, it is possible to predict the probability of failure or error.

부하상태 진단부(900)는 설비 또는 부하(L)의 과거 전력 데이터의 분포를 바탕으로 미래의 샘플을 시뮬레이션하는 방법을 이용할 수 있다. 과거 전력 데이터를 바탕으로 확률적인 샘플들을 생성할 수 있고, 이 중에서 부하(L)의 정격 수치를 초과하는 샘플의 비율을 산출할 수 있으며, 그 비율로부터 부하(L)의 고장 확률을 예측할 수 있다. The load state diagnosis unit 900 may use a method of simulating a future sample based on the distribution of past power data of the facility or load L. Probabilistic samples can be generated based on past power data, and among them, the ratio of samples exceeding the rated value of the load L can be calculated, and the failure probability of the load L can be predicted from the ratio. .

구체적으로, 분포 산출부(910)는, 데이터 수집부(500) 및 데이터 저장부(600)로부터 부하(L)에 대한 과거 전력 데이터를 전송받을 수 있고, 이러한 과거 전력 데이터(현재까지 포함될 수 있는)를 이용해 샘플링된 과거 전력 데이터의 분포를 최적으로 설명가능한 모델을 산출할 수 있다. Specifically, the distribution calculation unit 910 may receive past power data for the load L from the data collection unit 500 and the data storage unit 600, and such past power data (which may be included up to the present) may be transmitted. ) can be used to calculate a model that can optimally explain the distribution of sampled past power data.

분포 산출부(910)는 두 개 이상의 하위 분포를 결합한 확률 분포 모델을 산출할 수 있다. 이는 가우스 분포 또는 정규 분포 등의 하나의 분포 모델만 이용하면, 실시간으로 수집되는 대량의 과거 전력 데이터를 파악하기에 한계가 있을 수 있기 때문이다. The distribution calculation unit 910 may calculate a probability distribution model combining two or more sub-distributions. This is because there may be limitations in grasping a large amount of past power data collected in real time when only one distribution model such as a Gaussian distribution or a normal distribution is used.

일 실시 예로, 분포 산출부(910)는 가우시안 혼합 모델을 이용할 수 있고, 가우시안 혼합 모델은 두 개 이상의 가우스 분포를 선형 결합한 확률 모델일 수 있다. As an example, the distribution calculation unit 910 may use a Gaussian mixture model, and the Gaussian mixture model may be a probability model obtained by linearly combining two or more Gaussian distributions.

데이터의 분포를 하나의 분포로 표현하기 어려운 경우에는, 분포가 여러 분포의 결합으로 이루어져 있다고 가정하면, 전체 분포에 포함된 하위 분포를 계산하여 전체 분포를 표현할 수 있다. 하위 분포가 가우스 분포로 이루어져 있는 경우, 각각의 하위 가우스 분포를 찾는 알고리즘이 가우시안 혼합 모델일 수 있다. 이러한 혼합 모델 가정은 더욱 복잡한 전력 데이터 분포를 파악할 수 있게 해준다. If it is difficult to express the data distribution as a single distribution, assuming that the distribution consists of a combination of several distributions, the overall distribution can be expressed by calculating sub-distributions included in the overall distribution. If the sub-distribution consists of a Gaussian distribution, an algorithm for finding each sub-Gaussian distribution may be a Gaussian mixture model. These mixed model assumptions allow for more complex power data distributions to be captured.

하위 분포 선택부(930)는, 각 과거 전력 데이터 샘플들이 분포될 가능성이 가장 높은 하위 분포를 산출할 수 있다. The sub-distribution selection unit 930 may calculate a sub-distribution in which each past power data sample is most likely to be distributed.

하위 분포 선택부(930)는 기댓값 최대화(EM, Expectation Maximization) 알고리즘을 이용할 수 있다. EM 알고리즘은 모수에 관한 추정값으로 로그 가능도(log likelihood)의 기댓값을 계산하는 기댓값 단계와, 이 기댓값을 최대화하는 모수 추정값들을 구하는 최대화 단계를 번갈아가면서 적용할 수 있다. 이 두 단계를 번갈아 가며 최적화 값을 찾아가는 알고리즘일 수 있다. 하위 분포 선택부(930)는 EM 알고리즘에 의해, 과거 전력 데이터가 분포될 가장 가능성이 높은 하위 분포를 찾을 수 있다. The sub-distribution selection unit 930 may use an Expectation Maximization (EM) algorithm. The EM algorithm can alternately apply an expected value step of calculating an expected value of log likelihood as an estimate of a parameter, and a maximization step of obtaining parameter estimates that maximize this expected value. It may be an algorithm that alternates these two steps to find an optimization value. The sub-distribution selector 930 may find a sub-distribution with the highest probability of distributing the past power data by using an EM algorithm.

각각의 샘플이 여러 가우스 분포중에서 가장 가능성이 높은 분포로 할당되고, 할당된 샘플에 가장 적합한 분포를 계산하는 과정은 반복될 수 있다. Each sample is assigned the most probable distribution among several Gaussian distributions, and the process of calculating the distribution that best fits the assigned sample can be repeated.

도 6 내지 도 8은, 과거 전력 데이터가 정규분포 혼합 모델에서 관측되었다고 가정하고, 기댓값 최대화 알고리즘을 통해 매개변수들을 추정하는 과정일 수 있다. 6 to 8 may be a process of estimating parameters through an expected value maximization algorithm, assuming that past power data is observed in a normal distribution mixture model.

도 6은 하루동안의 실측된 과거 전력 데이터 분포일 수 있고, 도 7은 도 6의 실측된 데이터를 이용해 분포 산출부(910)가 데이터 분포를 생성한 것일 수 있으며, 도 8은 하위분포 선택부(930), 분포 산출부(910), 샘플링부(950), 및 고장 예측부(970)의 적어도 일부가 반복적용된 결과를 나타낸 것일 수 있다. 6 may be a distribution of past power data measured during a day, and FIG. 7 may be a data distribution generated by the distribution calculating unit 910 using the actually measured data of FIG. 6, and FIG. 8 is a sub-distribution selection unit. 930 , the distribution calculation unit 910 , the sampling unit 950 , and at least a part of the failure prediction unit 970 may represent results obtained by repeatedly applying the results.

도 8을 참조하면, 기댓값 최대화 알고리즘을 반복하면서 매개변수들이 수렴하고 두개의 군집으로 나타나는 것을 확인할 수 있다. 반복 수행에 의해 두 개의 가우스 분포로 수렴하는 것을 알 수 있다. Referring to FIG. 8 , it can be seen that the parameters converge and appear as two clusters while repeating the expected value maximization algorithm. It can be seen that it converges to two Gaussian distributions by iterative execution.

분포 산출부(910)에 이용되는 하위 분포의 개수를 특정하기 위해 베이지안 방법이 이용될 수 있다. A Bayesian method may be used to specify the number of sub-distributions used in the distribution calculating unit 910 .

샘플링부(950)는 과거 구간(p)의 과거 전력 데이터를 수집하여, 기설정된 예측 구간(f)의 예측된 전력 데이터 분포를 산출할 수 있다. The sampling unit 950 may collect past power data of a past section p to calculate a predicted power data distribution of a preset prediction section f.

예를 들어, 과거 구간(p)은 1일로 설정될 수 있고, 예측 구간(f)은 향후의 4주로 설정될 수 있다. 1~10개의 하위 분포 후보가 3개 일때, 과거 전력 데이터 분포가 가장 잘 설명된다면, 하위 분포의 개수는 3개로 특정될 수 있다. 3개의 가우스 분포를 이용해 1440개 샘플의 최종 분포를 계산한다. 계산된 혼합 분포를 바탕으로 예측 분포를 이루는 샘플링(데이터 생성)을 실행할 수 있다. 이때, 샘플링은 난수를 생성하는 방법에 따라 달라질 수 있다. 샘플링 수는 향후 4주에 해당하는 40320(=60*24*7*4) 개일 수 있다. For example, the past period (p) may be set to 1 day, and the prediction period (f) may be set to 4 weeks in the future. When the number of sub-distribution candidates from 1 to 10 is 3, if the past power data distribution is best explained, the number of sub-distributions can be specified as 3. Calculate the final distribution of 1440 samples using three Gaussian distributions. Based on the calculated mixture distribution, you can run sampling (data generation) to form a predicted distribution. In this case, sampling may vary according to a method for generating random numbers. The number of sampling may be 40320 (= 60*24*7*4) corresponding to the next 4 weeks.

고장 예측부(970)는 상기 샘플링된 것(40320 개) 중에 기설정된 임계값을 초과하는 샘플링 데이터의 숫자를 셀 수 있다. 고장 예측부(970)는 임계값을 초과한 데이터의 비율을 고장 확률로 표현할 수 있다. The failure prediction unit 970 may count the number of sampled data exceeding a preset threshold among the sampled items (40320 pieces). The failure predictor 970 may express a ratio of data exceeding a threshold as a failure probability.

일 예로, 고장 예측부(970)는, 예측된 샘플 중에 임계치를 넘는 샘플이 있으면 True, 없으면 False로 판단할 수 있다. 분포 산출부(910)에 의해 생성된 확률 모델인 예측 분포를 이용한 샘플링 작업, 및 상기 고장 예측부(970)에 의한 True, False 판단을 수차례 반복할 수 있다. 이러한 N번 반복후, 고장 예측부(970)는 True의 횟수의 합을 N으로 나눌 수 있고, 나눈 결과에 100을 곱하여 부하(L)의 고장 확률(%)을 산출할 수 있다. For example, the failure prediction unit 970 may determine True if there is a sample exceeding a threshold value among the predicted samples, and False if there is no sample. The sampling operation using the predictive distribution, which is a probability model generated by the distribution calculation unit 910, and the determination of True or False by the failure prediction unit 970 may be repeated several times. After repeating this N times, the failure predictor 970 may divide the sum of the number of True by N, and multiply the divided result by 100 to calculate the failure probability (%) of the load L.

도 9를 참조하면, 시계열은 시간 축을 따라 과거 구간(p) 및 예측 구간(f)을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 9 , a time series may include a past period (p) and a prediction period (f) along the time axis.

분포 산출부(910) 및 하위분포 선택부(930)는, 과거 구간(p)의 과거 전력 데이터를 이용해 예측 분포를 산출할 수 있다. 샘플링부(950)는 예측 구간(f)의 설정된 기간만큼 예측 샘플링을 수행할 수 있다. 고장 예측부(970)는, 예측 구간(f)의 예측 샘플링을 이용해 기설정된 임계치를 기준으로 예측된 샘플들을 분별할 수 있고, 상기 분별에 의해 대상 부하(L)의 고장 확률을 산출할 수 있다. The distribution calculation unit 910 and the sub-distribution selection unit 930 may calculate the predicted distribution using past power data of the past section p. The sampling unit 950 may perform predictive sampling for a set period of the prediction interval f. The failure prediction unit 970 may discriminate predicted samples based on a preset threshold using the predicted sampling of the prediction interval f, and calculate the failure probability of the target load L by the classification.

도 9의 (a)는 과거 구간 및 예측 구간으로 이루어진 한 쌍의 세트가 시계열적으로 연달아 이어지는 것을 나타내고, 도 9의 (b)는 과거 구간 및 예측 구간으로 이루어진 한 쌍의 제1 세트와 제2 세트가 중복되는 중복 구간(o)이 생성되는 경우일 수 있다. 9(a) shows that a pair of sets consisting of a past interval and a prediction interval are consecutively connected in time series, and FIG. This may be a case where an overlapping section (o) in which sets overlap is generated.

중복 구간(o)이 생성되면, 제1 세트의 예측 구간, 및 제2 세트의 과거 구간 과 예측 구간 간에 중복되는 구간이 발생할 수 있다. 분포 산출부(910) 및 하위분포 선택부(930)에 의한 예측 분포 산출시, 이전 제1 세트의 예측 구간 및 제2 세트의 과거 구간이 비교되거나, 이전 제1 세트의 예측 구간 및 제2 세트의 예측 구간이 비교될 수 있다. 이에 의해, 고장 예측부(970)에 의한 예측이 더욱 정확해질 수 있다. When the overlapping interval (o) is generated, an overlapping interval may occur between the first set of prediction intervals, the past interval of the second set, and the prediction interval. When the prediction distribution is calculated by the distribution calculation unit 910 and the sub-distribution selection unit 930, the prediction interval of the previous first set and the past interval of the second set are compared, or the prediction interval of the previous first set and the second set are compared. The prediction intervals of can be compared. Accordingly, prediction by the failure prediction unit 970 may be more accurate.

10... 전력계통 30... 전력선
40... 통신선 50... 변압기
70... 산업체 100... 수배전반
110... 제1 수배전반 120... 제2 수배전반
200... 전압 조정부 220... AC-DC 컨버터
240... DC-AC 인버터 260... 전압/전류 제어기
300... 로컬 관리부 320... 전력 저장부
340... 패턴 분석부 400... 관리 서버
420... 예측 전압 산출부 440... 조정 전압 산출부
460... 제어부 470... 충전 스케쥴링부
500... 데이터 수집부 600... 데이터 저장부
700... 재생에너지 생성부 800... 고조파 필터부
820... 왜형률 예측부 840... 차수비율 산출부
860... 저감률 입력부 900... 부하상태 진단부
910... 분포 산출부 930... 하위분포 선택부
950... 예측부 970... 고장 예측부
L... 부하 L1... 제1 부하
L2... 제2 부하 L3... 제3 부하
Ln... 제n 부하 EV1... 제1 전기차
EV2... 제2 전기차 D10... 전기차 잉여저장량
D20... 전기차 충전량 D30... 과거 전력 데이터
V1... 제1 전압 V2... 제2 전압
V3... 제3 전압10 ... power system 30 ... power line
40 ... communication line 50 ... transformer
70... Industry 100... Switchgear
110... 1st switchboard 120... 2nd switchboard
200... voltage regulator 220... AC-DC converter
240... DC-AC Inverter 260... Voltage/Current Controller
300 ... local management unit 320 ... power storage unit
340... pattern analysis unit 400... management server
420 ... prediction voltage calculation unit 440 ... adjustment voltage calculation unit
460 ... control unit 470 ... charging scheduling unit
500... data collection unit 600... data storage unit
700 ... renewable energy generation unit 800 ... harmonic filter unit
820... Distortion rate prediction unit 840... Order ratio calculation unit
860... Reduction rate input part 900... Load condition diagnosis part
910 ... distribution calculation unit 930 ... sub-distribution selection unit
950 ... prediction unit 970 ... failure prediction unit
L... load L1... primary load
L2... 2nd load L3... 3rd load
Ln... nth load EV1... 1st EV
EV2... 2nd EV D10... EV surplus storage
D20... electric car charge amount D30... historical power data
V1... first voltage V2... second voltage
V3... third voltage

Claims

a voltage regulator controlling the voltage of the transformer;
a harmonic filter unit generating harmonics of opposite phases at an order ratio of received harmonics and removing harmonics from power supplied to a load;
A load state diagnosis unit that predicts a failure of the load using past power data of the load provided in the industry; includes at least one of
The transformer receives a first voltage from an upstream power system based on the transformer and supplies a second voltage to a downstream power system including the load,
The voltage regulator performs a first function and a second function,
the first function is to adjust the second voltage supplied to the load in response to a sudden change in the first voltage;
The second function is to adjust the second voltage according to future power data predicted from past power data based on the power demand distribution of the load;
It includes a pattern analysis unit that analyzes a demand pattern, which is a power pattern consumed by the industry, and a charging scheduling unit that adjusts the charging time of the electric vehicle charger installed in the industry,
By the second function, the voltage regulator controls the voltage of the electric vehicle charger,
The charge scheduling unit reduces a difference between maximum demand and minimum demand among demand patterns based on the demand pattern analysis of the pattern analyzer,
The demand pattern includes a basic pattern related to driving of an electric vehicle charger provided in the industry and a charging pattern including an electric vehicle charging amount of the electric vehicle charger,
The charging scheduling unit distributes the charging amount of the electric vehicle of the charging pattern so as to fill a local minimum point of the basic pattern,
By the first function, the voltage adjusting unit adjusts the second voltage by combining the first voltage or the output voltage of the transformer with a third voltage,
The third voltage is a voltage applied to an input terminal or an output terminal of the transformer to prevent a rapid change of the second voltage,
The third voltage includes harmonics of the opposite phase generated by the harmonic filter unit to remove harmonics included in the first voltage, or manipulation based on a result of predicting a failure of the load by the load condition diagnosis unit Industrial management devices that are inflicted.

According to claim 1,
The voltage adjusting unit adjusts the voltage of a semiconductor type including a power semiconductor device,
converting some of the power of the transformer from alternating current to direct current or from direct current to alternating current;
An industrial management device that controls at least one of the voltage, current and power factor of the transformer without using a tap changer.

delete

According to claim 1,
The past power data of the transformer includes the distortion rate and the order ratio of each harmonic,
The past power data is collected in real time in units of time including seconds and minutes,
The harmonic filter unit predicts the distortion rate due to harmonics and the order ratio of each harmonic using the past power data of the transformer,
An industrial management device that reduces harmonics by using the predicted distortion rate and order ratio of each harmonic.

delete

According to claim 1,
The harmonic filter unit includes at least one of a distortion rate generator, an order ratio calculator, and a reduction rate input unit,
The distortion rate generating unit receives past power data including distortion rate, power, current, or voltage, and collects past harmonic distortion rate and ratio data of each harmonic order,
The order ratio calculation unit receives the distortion rate predicted from the distortion rate generator and calculates the order ratio of each harmonic to the predicted distortion rate,
The reduction rate input unit applies a preset reduction rate to the order ratio of each harmonic calculated by the order ratio calculation unit,
The order ratio calculation unit or the reduction rate input unit transmits information on harmonics to be removed to the harmonic filter unit.

According to claim 1,
The load state diagnosis unit includes a distribution calculation unit, a sampling unit, and a failure prediction unit,
The distribution calculating unit receives past power data for the load, and calculates a predicted distribution corresponding to the distribution of the past power data using the past power data;
The sampling unit collects past power data of a past section, samples a prediction distribution of a preset prediction section,
The failure prediction unit counts the number of sample data exceeding a predetermined threshold among those sampled by the sampling unit.

According to claim 1,
The load state diagnosis unit includes a distribution calculation unit and a sub-distribution selection unit,
The sub-distribution selection unit presents a plurality of sub-distributions to the distribution calculation unit,
The distribution calculation unit calculates a predicted distribution by combining a plurality of sub-distributions;
The sub-distribution selection unit uses an Expectation Maximization (EM) algorithm,
The expected value maximization algorithm alternately applies an expected value step of calculating an expected value of log likelihood as an estimated value for a parameter and a maximization step of obtaining parameter estimate values maximizing this expected value,
The sub-distribution selection unit finds the most likely sub-distribution in which the past power data is distributed by an expected value maximization algorithm.

According to claim 1,
The load state diagnosis unit includes a sampling unit and a failure prediction unit,
The sampling unit collects past power data of a past section, samples a prediction distribution of a preset prediction section,
The failure prediction unit expresses a ratio of samples that exceed a threshold among those sampled by the sampling unit as a failure probability;
The failure prediction unit determines True if there is a sample exceeding a threshold among the predicted distribution by the sampling unit, and False if there is no sample;
When the sampling by the sampling unit and comparison with the threshold value by the failure prediction unit are repeated N times, the failure prediction unit divides the sum of the number of True by N and multiplies the divided result by 100 to determine the failure probability of the load. An industrial management device that calculates.

According to claim 1,
The load condition diagnosis unit calculates a load prediction distribution for a predicted section using past power data of a load for a past section,
The past intervals and prediction intervals form a first set and a second set in chronological order;
An overlapping interval is generated between the prediction interval of the first set and the past interval of the second set, and between the prediction interval of the first set and the prediction interval of the second set,
The predicted distribution of the load condition diagnosis unit is closer to the actual power data of the load by the overlapping section.

According to claim 1,
The charging scheduling unit sets an objective function for distributing the charging demand of the industry,
The charge scheduling unit calculates a charging start time of the electric vehicle charger that minimizes the objective function.

According to claim 12,
The charging demand of the industry is distributed by the pattern analysis unit and the charging scheduling unit,
The objective function includes at least one of a maximum demand of the demand pattern, a difference between maximum demand and minimum demand of the demand pattern, a variance value of the demand pattern, and a charging cost.

According to claim 1,
A prediction voltage calculation unit that receives continuous power data from the load and calculates a predicted voltage of the load, or an adjustment voltage calculation unit that calculates an adjustment voltage for conservation voltage reduction (CVR),
According to the second function, the voltage regulator controls the voltage of the load to the adjusted voltage.

According to claim 14,
The load can transmit the surplus electric power stored in the electric vehicle battery back to the power system,
The past power data used to calculate the predicted voltage or the regulated voltage of the load includes the amount of electric vehicle charge consumed by the electric vehicle charger or the surplus storage amount of the electric vehicle that can supply the electric power stored in the electric vehicle to the power system through the electric vehicle charger. becomes,
When the surplus storage amount of the future electric vehicle is lower than the charging amount of the future electric vehicle, the predicted voltage is calculated as one of voltage rising, voltage holding, or voltage falling,
When the surplus storage amount of the future electric vehicle is equal to the charging amount of the future electric vehicle, the predicted voltage is calculated as voltage maintenance,
When the surplus storage of future electric vehicles is higher than the amount of charge of future electric vehicles, the predicted voltage is calculated by maintaining voltage or increasing voltage.