KR102615485B1 - 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법 - Google Patents

디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법에 관한 것으로, a) 다수의 신재생 에너지 설비를 포함하는 에너지 생산 사이트에서 에너지를 생산하는 단계와, b) 관리 서버에서 상기 에너지 생산 사이트에서 생산되는 에너지 생산량과 단위 부하 사이트의 에너지 사용량을 예측하여, 에너지 저장부를 운영하는 단계와, c) 디지털 트윈 처리부에서 상기 에너지 생산 사이트와 상기 단위 부하 사이트 및 상기 에너지 저장부를 모델링하고, 상기 관리 서버의 예측 결과를 시뮬레이션하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법{Operating method for digital-twin based microgrid}
본 발명은 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 안정성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법에 관한 것이다.
마이크로그리드는 분산 전원으로 구성된 소규모 전력계통으로 정의되며, 이를 운영함에 있어서 크게 2가지 운전 방식이 있다.
첫 번째는 동기발전기 기준 운전으로 디젤발전기 등 회전기 기반 동기발전원이 항상 가동하여 소규모 전력계통내 기준이 되는 전압을 제공하는 방식이며, 나머지 분산전원(주로 인버터 설비)들은 동기발전기가 생성하는 전압의 크기, 주파수, 위상 및 상회전 방향에 동기화 되어 운전되는 것으로서, 낮은 자립율 레벨의 마이크로그리드에서 주로 사용된다.
두 번째는 에너지저장장치(ESS: Energy storage system) 기준 운전으로 ESS의 전력변환장치(PCS: Power conversion system)가 전력계통 내 기준이 되는 전압을 정전압 정주파수(CVCF: Constant voltage constant frequency) 운전을 통해 생성 방법이며, 나머지 분산전원(주로 인버터 설비)들은 PCS가 생성하는 전압 신호의 크기, 주파수, 위상 및 상회전 방향에 동기화 되어 운전되는 것으로서, 마이크로그리드의 신재생에너지 자립율 향상에 있어서 필수적인 방법이다.
이와 같은 종래 마이크로 그리드의 활용은, 신재생 에너지를 이용하여 자립율을 향상시키는 방향으로 발전하고 있다.
등록특허 10-1976401호(2019년 5월 2일 등록, 블록체인 기반 전력 거래 운영 시스템, 이의 방법, 그리고 이 방법을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)에는 실시간으로 전력회사 또는 소비자에게 직접 전기를 거래할 수 있는 방법에 대하여 기재하고 있다.
이처럼 다양한 신재생 에너지 기반의 마이크로 그리드를 운영하면서, 에너지 생산량과 부하를 예측하고, 그에 따른 에너지의 거래를 통해 에너지 자립율을 향상시킬 수 있지만 실질적으로 최적운전을 통해 에너지 공급원 용량을 최적화하고, ESS의 운전을 설계하는 것은 매우 어려운 일이다.
따라서 신재생 에너지 기반의 마이크로 그리드의 운영에 있어서, 에너지 효율을 보다 향상시킬 수 있으며, 안정성 및 신뢰성을 바탕으로 ESS 운전을 모의할 수 있는 방법의 개발이 요구되고 있다.
상기와 같은 요구를 감안한 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 신재생 에너지 생산량과 부하량 및 에너지 저장 시스템의 충전량을 실시간 확인 및 시뮬레이션을 통해 실제 마이크로 그리드의 계통 운영을 실시간 확인할 수 있는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법은, a) 다수의 신재생 에너지 설비를 포함하는 에너지 생산 사이트에서 에너지를 생산하는 단계와, b) 관리 서버에서 상기 에너지 생산 사이트에서 생산되는 에너지 생산량과 단위 부하 사이트의 에너지 사용량을 예측하여, 에너지 저장부를 운영하는 단계와, c) 디지털 트윈 처리부에서 상기 에너지 생산 사이트와 상기 단위 부하 사이트 및 상기 에너지 저장부를 모델링하고, 상기 관리 서버의 예측 결과를 시뮬레이션하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 b) 단계는, 과거 데이터의 학습을 통해 에너지 생산량을 예측하는 단계와, 과거 데이터의 학습을 통해 부하량을 예측하는 단계와, 상기 에너지 생산량 예측부와 부하량 예측부의 예측 결과를 이용하여, 에너지 저장부를 운용 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 b) 단계는, 통신부를 통해 상기 에너지 생산 사이트와 상기 단위 부하 사이트와 통신하여 테이터를 획득하고, 상기 에너지 저장부와 통신하여 상기 에너지 저장부를 제어하며, 상기 디지털 트윈 처리부와 통신하여 필요한 데이터를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 b) 단계의 에너지 생산량 예측 단계는, 시계열 분석법과 군집 분석법을 이용하여 분할 전원인 설비들로부터 생산량을 예측할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 에너지 생산량 예측 단계는, 날씨 정보와 지역 정보를 변수로 하여 생산량 예측 결과를 가감할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 b) 단계의 부하량 예측 단계는, 시계열 분석을 통해 부하량을 예측할 수 있다.
본 발명의 실시 예에서, 상기 부하량 예측 단계는, 날씨 정보와 지역 정보를 변수로 하여 생산량 예측 결과를 가감할 수 있다.
본 발명은, 마이크로 그리드 시스템에 디지털 트윈 기술을 접목하여, 마이크로 그리드 시스템의 다양한 운영 환경을 실시간 시뮬레이션하고, 시뮬레이션 결과에 따라 최적의 알고리즘을 제공하여 마이크로 그리드 시스템을 운영함으로써, 안정성과 신뢰성을 향상시키는 효과가 있다.
또한, 최적의 알고리즘 제공에 의하여 에너지 공급원 용량을 최적화하고, 에너지 저장장치의 운전 효율을 개선함으로써, 에너지 절감을 수행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명이 적용되는 융복합형 마이크로 그리드의 블록 구성도이다.
도 2는 관리 서버의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법이 적용되는 다른 실시 예에 따른 융복합형 마이크로 그리드의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명에 적용되는 디지털 트윈 처리부의 구성도이다.
본 발명의 구성 및 효과를 충분히 이해하기 위하여, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 설명한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라, 여러가지 형태로 구현될 수 있고 다양한 변경을 가할 수 있다. 단지, 본 실시예에 대한 설명은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것이다. 첨부된 도면에서 구성요소는 설명의 편의를 위하여 그 크기를 실제보다 확대하여 도시한 것이며, 각 구성요소의 비율은 과장되거나 축소될 수 있다.
'제1', '제2' 등의 용어는 다양한 구성요소를 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소는 위 용어에 의해 한정되어서는 안 된다. 위 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 '제1구성요소'는 '제2구성요소'로 명명될 수 있고, 유사하게 '제2구성요소'도 '제1구성요소'로 명명될 수 있다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 표현하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어는 다르게 정의되지 않는 한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 통상적으로 알려진 의미로 해석될 수 있다.
이하에서는, 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 융복합형 마이크로 그리드에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예의 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법이 적용되는 융복합형 마이크로 그리드의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 융복합형 마이크로 그리드는, 다양한 신재생 에너지를 생산하는 에너지 생산 사이트(10)와, 마을 등의 단위 부하 사이트(20)와, 상기 에너지 생산 사이트(10)로부터 신재생 에너지의 생산량 등 정보를 수신하고, 단위 부하 사이트(20)의 부하량 정보를 수신하는 관리 서버(30)와, 상기 관리 서버(30)에 의해 제어되어 에너지의 저장 또는 저장된 에너지를 단위 부하 사이트(20)에 제공하는 에너지 저장부(40)와, 상기 관리 서버(30)로부터 신재생 에너지의 생산량 정보 및 부하량 정보를 수신하고, 에너지 저장부(40)의 상태를 확인하여 실제 마이크로 그리드의 운영 상태를 시뮬레이션하는 디지털 트윈 처리부(50)를 포함하여 구성된다.
이하, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법의 구성과 작용에 대하여 보다 상세히 설명한다.
먼저, 에너지 생산 사이트(10)는 태양광, 풍력, 조력 등 다양한 신재생 에너지를 이용하여 에너지를 생산하는 설비이며, 이는 본 발명이 적용되는 마을 등 그리드 단위의 지리적 환경적 요건에 따라 다양하게 선택되어 적용될 수 있다.
즉, 에너지 생산 사이트(10)는 단일 설비가 아닌 단일 설비의 집합체 개념으로 이해되어야 한다.
상기 에너지 생산 사이트(10)의 예로서 태양광 패널, 인버터 등의 신재생 에너지 생산에 직접 관련된 설비와 함께 생산된 에너지를 계측하는 계측부와 계측된 에너지 생산량을 관리 서버(30)로 송신하는 통신부를 포함할 수 있다.
즉, 에너지 생산 사이트(10)는 다수의 단위 설비들을 포함하여 각 단위 설비들의 생산량은 각각 통신부를 통해 관리 서버(30)로 제공된다.
또한, 마을 단위 등 단위 부하 사이트(20)는 본 발명이 적용되는 단위 그리드의 규모, 해당 그리드 주민의 주 업종, 농공 설비의 유무 등에 의해 부하량에 차이가 있을 수 있다.
동일한 단위 부하 사이트(20)의 경우에도 시간, 계절에 따라 부하량이 변동될 수 있다.
단위 부하 사이트(20)는 다수의 개별 부하를 포함한다. 개별 부하는 주택, 농공 시설 등 기설치된 전력 계량기 단위의 부하일 수 있다.
본 발명의 적용을 위하여, 각 개별 부하량을 검출하여 관리 서버(30)로 송신하거나, 단위 부하 사이트(20) 전체의 부하량을 검출하여 관리 서버(30)로 송신할 수 있다.
관리 서버(30)는 에너지 저장부(40)와 통신하면서, 에너지 저장부(40)의 현재 에너지 저장량(비율)을 검출할 수 있으며, 에너지 생산 사이트(10)에서 수신한 생산량 정보와 단위 부하 사이트(20)에서 검출된 부하량 정보에 따라 에너지 저장부(40)에 에너지를 저장하거나, 에너지 저장부(40)에 저장된 에너지를 단위 부하 사이트(20)에 공급할 수 있다.
도면에는 생략되었으나, 본 발명은 전력회사의 전력을 부하에 공급하거나, 에너지 생산 사이트(10)에서 생산된 전력을 전력회사로 제공할 수 있으며, 이는 일반적인 처리에 대한 것이므로 상세한 설명은 생략한다.
디지털 트윈 처리부(50)는 에너지 생산 사이트(10)와 단위 부하 사이트(20) 및 에너지 저장부(40)를 모델링하는 프로그램을 운영한다.
디지털 트윈 처리부(50)는 실제 에너지 생산 사이트(10), 단위 부하 사이트(20) 및 에너지 저장부(40)를 그대로 시뮬레이션하며, 상기 관리 서버(30)로부터 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산량 정보, 단위 부하 사이트(20)의 부하 정보를 시뮬레이션에 적용함과 아울러 현재 에너지 저장부(40)의 에너지 저장 정보를 시뮬레이션에 적용한다.
또한, 관리 서버(30)에 의해 제어되는 전력 운영 상황을 그대로 모사하여, 전력 운영 현황을 실시간 확인할 수 있게 한다.
디지털 트윈 처리부(50)의 작용을 위하여 관리 서버(30)는 에너지 생산량, 부하량, 에너지 저장량 등을 이용하여 데이터를 가공한다.
도 2는 관리 서버(30)의 블록 구성도이다.
관리 서버(30)는 수집된 정보를 저장하는 데이터베이스(31)와, 상기 데이터베이스(31)에 저장된 정보 중 에너지 생산량 정보를 확인하여 에너지 생산량을 예측하는 에너지 생산량 예측부(32)와, 상기 데이터베이스(31)에 저장된 부하량 정보를 확인하여 부하량을 예측하는 부하량 예측부(33)와, 상기 생산량 예측부(32)와 부하량 예측부(33)의 예측 결과에 따라 에너지 저장부(40)의 운용을 제어하는 제어부(34)와, 상기 에너지 생산 사이트(10), 단위 부하 사이트(20), 에너지 저장부(40) 및 디지털 트윈 처리부(50)와 데이터 통신을 수행하는 통신부(35)를 포함한다.
관리 서버(30)의 구성에서 통신부(35)는 하나 또는 둘 이상으로 마련될 수 있다.
통신부(25)를 통해 수집되는 정보들은 데이터베이스(31)에 저장되며, 이때 정보는 주기적으로 갱신될 수 있다. 이때의 주기는 1분, 2분 등으로 특정화될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이 에너지 생산 사이트(10)는 복수의 에너지 생산 설비의 집합이며, 에너지 생산량을 확인하고, 에너지 생산량 예측을 위해서는 에너지 생산 사이트(10)를 구성하는 개별 에너지 생산 설비들의 단순 에너지 생산량의 합이 아닌 여러 다른 조건들을 고려해야 한다.
이를 위하여 에너지 생산량 예측부(32)는 인공지능 학습을 기초로 에너지 생산량을 예측한다. 에너지 생산량의 예측은 과거의 에너지 생산량의 학습결과에 현재 에너지 생산 사이트(10)의 각 단위 설비들의 생산량 정보를 이용하여 예측할 수 있다.
또한, 에너지 생산 사이트(10)에 속하는 단위 설비들의 종류를 고려하여 생산량을 예측한다.
상기 단위 설비들은 분산 전원으로 이해될 수 있으며, 상기 에너지 생산량 예측부는 회기 다항식, fuzzy, radial basis function 등의 융합된 신경회로망을 적용할 수 있으며, 신경회로망의 입력단으로 시계역 분석 또는 균질 분석을 사용할 수 있다.
예를 들어 현재 에너지 생산 사이트(10)의 전체 발전량 중 태양광 발전 설비에서 생산되는 에너지가 80%이고, 풍력 발전 설비에서 생산되는 에너지가 20%라고 하면, 동일 또는 유사한 발전량비를 가지는 과거 데이터들로부터 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산량을 예측할 수 있다.
통상 겨울철에는 태양광 발전 설비의 발전 효율이 여름철에 비하여 낮아지는 것이 보통이고, 풍력 발전의 경우는 반대로 겨울철에 생산량이 증가하기도 한다.
이와 같은 에너지 생산 설비의 종류와 시기에 따라 예측 가능한 에너지 생산량에 차이가 있을 수 있으며, 본 발명의 에너지 생산량 예측부(32)는 전체 에너지 생산 사이트(10)를 구성하는 설비의 구성비와 현재 계절, 월 또는 일 단위의 시간 개념을 도입하여, 과거 데이터의 학습 결과에 따라 에너지 생산량을 예측한다.
또한, 본 발명에서는 기상 정보와 지역 특성을 변수로 하여 학습에 사용한다.
기상 정보 역시 설비의 구성비에 따라 변수 설정을 가변하여 적용할 수 있다.
흐리거나 비 또는 눈이 오는 기상 정보가 있는 경우, 태양광 설비는 에너지 생산량 예측을 줄이며, 강한 풍속이 예측되는 경우에는 풍력 발전 설비는 에너지 생산량 예측을 증가시킬 수 있다.
이와 같은 기상 정보에 따른 변수의 적용을 에너지 생산 사이트(10)의 구성비에 따라 적용함으로써, 전체 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산량 예측이 가능하게 된다.
변수의 적용은 지역 특성에 따라서도 적용될 수 있다. 예를 들어 주변에 산이나 건물이 없어 일조량이 많은 지역과 그 반대의 지역, 눈이나 비가 많이 오는 지역, 바람이 많이 부는 지역 등 지역의 특성에 따라 변수를 가감하여 적용할 수 있다.
이와 같은 에너지 생산량 예측 결과는 통신부(36)를 통해 디지털 트윈 처리부(50)로 제공된다.
또한, 부하량 예측부(33) 역시 시계열 분석을 제공하는 신경망을 이용하여 단위 부하 사이트(20)의 부하를 예측한다. 이는 단위 부하 사이트(20)의 부하 크기와 동일 또는 유사한 부하를 가지는 다른 사이트들에 대한 과거 데이터를 이용하여 현재 단위 부하 사이트(20)의 부하를 예측한다.
단위 부하 사이트(20)가 농촌의 마을인 경우, 수확 및 건조 시기에 부하가 증가할 수 있으며, 전기를 이용한 난방 가구의 수에 따라 계절적 부하량이 가변될 수 있다.
이와 같이 예측된 부하량 예측 결과는 통신부(35)를 통해 디지털 트윈 처리부(50)로 제공된다.
또한, 제어부(34)는 예측된 에너지 생산량 정보와 부하량 정보를 비교하여, 그 결과에 따라 에너지 저장부(40)를 제어한다. 이때 제어는 통신부(35)를 통해 이루어질 수 있다.
예를 들어 에너지 생산량이 부하량에 비하여 많은 것으로 예측되면, 에너지 저장부(40)에 에너지를 저장하고, 반대로 부하량이 더 큰 것으로 예측되면 에너지 저장부(40)에 저장된 에너지를 단위 부하 사이트(20)에 공급한다.
이때 제어부(34)의 제어는 디지털 트윈 처리부(50)에도 제공된다.
이처럼 본 발명은 관리 서버(30)를 이용하여 마이크로 그리드의 전력 계통의 운영을 자동화할 수 있다.
디지털 트윈 처리부(50)는 관리 서버(30)로부터 현재 에너지 생산량, 현재 부하량, 에너지 생산량과 부하량의 예측치를 입력받으며, 현재 에너지 저장부(40)의 에너지 저장량 정보를 수신하고, 이를 토대로 현재 상태와 예측치를 시뮬레이션 한다.
디지털 트윈 처리부(50)는 앞서 설명한 바와 같이 실제 에너지 생산 사이트(10), 단위 부하 사이트(20) 및 에너지 저장부(40)를 그대로 시뮬레이션하고, 관리 서버(30)의 제어에 따른 에너지 저장부(40)의 운영 상태를 시뮬레이션 한다.
따라서 관리자는 디지털 트윈 처리부(50)의 상태를 확인하는 것으로, 쉽게 마이크로 그리드의 동작 상태를 파악할 수 있게 된다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 융복합형 마이크로 그리드의 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면 본 발명의 다른 실시 예에 따른 융복합형 마이크로 그리드는, 도 1을 참조하여 설명한 구성의 예에서, 복수의 센서(61~63)를 포함하여 에너지 생산 사이트(10), 단위 부하 사이트(20) 및 에너지 저장부(40)의 이상을 검출하는 센서부(60)를 포함할 수 있다.
상기 센서부(60)는 특정 부품이나 설비의 고장을 검출하는 것이며, 전압 센서, 전류 센서, 온도 센서, 음향 센서 등 다양한 센서를 포함할 수 있다.
상기 센서부(60)는 각 부품이나 설비의 고장, 동작 이상을 검출하고, 그 결과를 통신부(35)를 통해 상기 제어부(34)에서 인식가능하도록 한다.
상기 제어부(34)는 부품이나 설비의 고장인 이벤트가 발생하면, 해당 이벤트 발생에 따른 운영을 변경할 수 있다. 제어부(34)는 부품이나 설비의 고장에 따라 해당 설비에서 생산된 에너지를 예측 결과에서 제외시키는 처리를 수행하는 것으로 한다.
상기 이벤트는 계획 이벤트와 비계획 이벤트로 나눌 수 있으며, 계획 이벤트는 분산전원 예방 정비 및 유지보수, 전력계통 예방 정비 및 유지보수 이벤트일 수 있다.
비계획 이벤트는 한전계통의 이상 발생, 전력선로 이상 발생, 단위 부하 사이트(20)의 설비 이상 등이 있을 수 있다.
분산전원 예방 정비 및 유지보수는 태양광, 풍력 발전 설비, 에너지 저장부(40)의 이상이 검출된 경우, 계획된 이벤트 처리에 의해 제어부(34)는 알림을 발생시킬 수 있다.
또한, 제어부(34)는 통신부(35)를 통해 디지털 트윈 처리부(50)에 이벤트가 발생됨을 알리며, 디지털 트윈 처리부(50)에 이벤트 처리에 대한 표시를 수행함과 아울러 이상이 발생한 에너지 생산 설비를 시뮬레이션 결과에서 제외하는 처리를 수행한다.
따라서 본 발명은 실제 에너지의 생산과 부하 공급을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 안전성과 신뢰성을 높일 수 있다.
또한, 디지털 트윈 처리부(50)는 시뮬레이션 결과에 과거 이력을 추가하여, 일간, 주간 또는 월간 수요예측을 수행하고, 그 결과를 반영할 수 있다.
이는 시계열 분석을 통한 수요 예측 알고리즘을 이용하는 것으로, 현재 전력 사용량(부하량)과 과거의 오늘의 부하량을 비교하여, 그 결과에 따라 가깝게는 내일부터 멀게는 월간 수요예측을 수행할 수 있다.
도 4는 디지털 트윈 처리부(50)의 블록 구성도이다.
도 4를 참조하면 본 발명에 적용되는 디지털 트윈 처리부(50)는 상기 통신부(35)와 통신하며 데이터를 수집하는 데이터 수집부(51)와, 마이크로 그리드의 설계 사항을 반영하여 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이터(52)와, 시뮬레이션 결과를 표시하는 표시부(53)와, 상기 시뮬레이터(52)의 시뮬레이션 결과를 확인하여, 수요와 공급의 적절성을 평가하는 평가부(54)와, 상기 평가부(54)의 평가 결과에 따라 특정한 용량의 에너지 생산 설비의 추가 또는 생산 설비의 가동 중단을 모델링하고, 모델링 결과를 상기 시뮬레이터(52)에 제공하여 시뮬레이션을 수행하는 모델링부(55)를 포함한다.
이와 같은 디지털 트윈 처리부(50)의 구성은 본 발명에 따른 마이크로 그리드의 구성 적절성을 평가하기 위한 것이며, 이러한 구성과 작용을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
디지털 트윈 처리부(50)는 데이터 수집부(51)를 통해 에너지 생산 사이트(10), 단위 부하 사이트(20), 에너지 저장부(40)의 상태에 대한 다양한 정보를 수집한다. 구체적으로 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산량, 단위 부하 사이트(20)의 부하량 정보, 에너지 저장부(40)의 에너지 저장 비율 등을 수집한다.
또한, 에너지 저장부(40)에서 예측된 생산량 정보와 부하량 정보를 수집한다.
시뮬레이터(52)는 현재 마이크로 그리드의 설계 정보를 포함하여 시뮬레이션을 수행한다. 설계 정보는 에너지 생산 사이트(10)의 총 생산 용량, 에너지 생산 사이트(10)의 설비 종류 마다의 구성비, 단위 부하 사이트(20)의 부하량 정보, 에너지 저장부(40)의 총 저장용량을 포함한다.
시뮬레이터(52)는 설계 정보와 데이터 수집부(51)에서 수집된 정보를 이용하여 시뮬레이션을 수행하며, 앞서 설명한 바와 같이 예측 결과를 제공한다. 이러한 시뮬레이션 결과 등은 표시부(53)에 표시된다.
평가부(54)는 시뮬레이션 결과를 평가한다.
이때의 평가는 에너지 자급률을 만족하는지에 대한 평가인 것으로 한다.
에너지 자급률이 50%~60%인 것을 목표로한다면, 현재 단위 부하 사이트(20)에 에너지 생산 사이트(10)에서 생산된 에너지가 공급될 때, 단위 부하 사이트(20)의 부하량의 적어도 50% 이상의 에너지를 공급할 수 있는지 평가한다.
평가 결과 50% 이상의 에너지를 공급할 수 없는 경우라면, 모델링부(55)는 새로운 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산 설비를 추가로 모델링한다. 이때 모델링은 자동으로 이루어지며, 에너지 생산 설비의 종류는 현재 마이크로 그리드에서 효율이 상대적으로 우수한 생산 설비로 자동 결정되며, 해당 설비의 총 에너지 생산량도 자동으로 산출되어 적용된다.
상기 모델링부(55)에서 모델링된 새로운 에너지 생산 설비는, 상기 시뮬레이터(52)로 제공되며, 시뮬레이터(52)는 새로운 에너지 생산 설비를 시뮬레이션에 포함시켜 다시 시뮬레이션 결과를 얻고, 평가부(54)에서 평가한다.
평가 결과 에너지 생산량이 설정된 자급률을 만족하는 경우에는 마이크로 그리드에 새롭게 모델링된 에너지 생산 설비를 추가할 것을 요청하고, 표시부(53)에 표시한다.
반대로 평가부(54)의 평가 결과 현재 에너지 생산 사이트(10)의 에너지 생산량이 목표 자급률의 상한인 60%를 초과하는 경우에는 모델링부(55)는 현재 에너지 생산 설비의 일부를 가동 중단하는 것을 모델링하고, 그 모델링 결과는 시뮬레이터(52)에 제공하여 시뮬레이션을 다시 수행한다.
이와 같은 과정을 통해 자급률에 만족하는 최적의 시스템을 구현할 수 있으며, 따라서 에너지의 과잉 생산을 방지하고, 목표한 자급률을 유지할 수 있게 된다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
10:에너지 생산 사이트 20:단위 부하 사이트
30:관리 서버 31:데이터베이스
32:에너지 생산량 예측부 33:부하량 예측부
34:제어부 35:통신부
40:에너지 저장부 50:디지털 트윈 처리부

Claims (7)

  1. a) 다수의 신재생 에너지 설비를 포함하는 에너지 생산 사이트에서 에너지를 생산하는 단계;
    b) 관리 서버에서 상기 에너지 생산 사이트에서 생산되는 에너지 생산량과 단위 부하 사이트의 에너지 사용량을 예측하여, 에너지 저장부를 운영하는 단계; 및
    c) 디지털 트윈 처리부에서 상기 에너지 생산 사이트와 상기 단위 부하 사이트 및 상기 에너지 저장부를 모델링하고, 상기 관리 서버의 예측 결과를 시뮬레이션하는 단계를 포함하되,
    상기 c) 단계에서 상기 디지털 트윈 처리부는,
    에너지 자급률 목표에 따라 현재 에너지 생산 사이트에서 상기 단위 부하 사이트로 공급되는 에너지가 자급률 목표인 50 내지 60%를 만족하는지 확인하고, 공급되는 에너지가 자급률 목표 하한인 50%보다 적으면 새로운 에너지 생산 설비를 시뮬레이션에 포함시켜 다시 시뮬레이션 결과를 얻고 평가하여, 자급률을 만족하는 경우에는 마이크로 그리드에 추가된 에너지 생산 설비를 요청하고 표시부에 표시하는 과정; 및
    공급되는 에너지가 자급률 상한인 60%를 초과하는 경우 현재 모델링된 에너지 생산 설비의 일부를 가동 중단하는 것을 모델링하고, 다시 시뮬레이션 결과를 얻고 평가하여 자급률을 만족하는 경우에는 해당 에너지 생산설비를 제외하는 요청을 하고 표시부에 표시하는 과정을 포함하여,
    에너지 과잉 생산을 방지하고, 목표한 자급률을 유지할 수 있으며,
    제어부에서 설비의 고장 이벤트가 검출되면 상기 디지털 트윈 처리부의 에너지 예측 결과에서 고장 이벤트가 발생한 설비에서 생산된 에너지를 제외시키며, 이상 원인을 계획 이벤트와 비계획 이벤트로 구분하고, 계획 이벤트 발생시 알림을 상기 디지털 트윈 처리부로 제공하여 이벤트 처리에 대한 표시를 수행하도록 하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    과거 데이터의 학습을 통해 에너지 생산량을 예측하는 단계;
    과거 데이터의 학습을 통해 부하량을 예측하는 단계; 및
    상기 에너지 생산량 예측부와 부하량 예측부의 예측 결과를 이용하여, 에너지 저장부를 운용 제어하는 단계를 포함하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    통신부를 통해 상기 에너지 생산 사이트와 상기 단위 부하 사이트와 통신하여 테이터를 획득하고, 상기 에너지 저장부와 통신하여 상기 에너지 저장부를 제어하며, 상기 디지털 트윈 처리부와 통신하여 필요한 데이터를 제공하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 b) 단계의 에너지 생산량 예측 단계는,
    시계열 분석법과 군집 분석법을 이용하여 분할 전원인 설비들로부터 생산량을 예측하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 에너지 생산량 예측 단계는,
    날씨 정보와 지역 정보를 변수로 하여 생산량 예측 결과를 가감하는 것을 특징으로 하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 b) 단계의 부하량 예측 단계는,
    시계열 분석을 통해 부하량을 예측하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 부하량 예측 단계는,
    날씨 정보와 지역 정보를 변수로 하여 생산량 예측 결과를 가감하는 디지털트윈 기반 마이크로그리드 운영 방법.
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