KR102656551B1 - 전력감축관리시스템 및 전력감축관리방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복수의 참여기업에 대해 보다 정밀하게 전력사용량을 예측하여 감축가능한 용량을 적절하게 배분할 수 있는 전력감축관리시스템 및 전력감축예측방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명은 복수의 참여기업의 전력정보를 수신하는 전력정보수신부; 상기 전력정보수신부에 의해 수신된 전력정보를 이용하여 각 참여기업의 예측전력사용량을 산출하는 전력예측부; 및 상기 예측전력사용량을 이용하여 감축 가능한 감축용량을 산출하는 감축용량산출부를 포함하여 구성되는 전력감축관리시스템을 제공한다.
따라서, 본 발명에 의하면, 수요반응시스템에서 복수의 참여기업의 감축용량을 정밀하게 산정하고, 상황에 따라 감축용량을 적절히 분배함으로써 예상치 못한 사태에서도 안정적으로 감축목표를 달성할 수 있는 이점이 있다.
따라서, 본 발명에 의하면, 수요반응시스템에서 복수의 참여기업의 감축용량을 정밀하게 산정하고, 상황에 따라 감축용량을 적절히 분배함으로써 예상치 못한 사태에서도 안정적으로 감축목표를 달성할 수 있는 이점이 있다.
Description
본 발명은 전력감축관리시스템 및 전력감축관리방법에 관한 것이며, 구체적으로 복수의 참여기업에 대해 보다 정밀하게 전력사용량을 예측하여 감축가능한 용량을 적절하게 배분할 수 있는 전력감축관리시스템 및 전력감축관리방법에 관한 것이다.
폭염 등 이상기후로 인한 전력수요가 급증하게 되면, 전력공급예비율(최대전력수요 대비 추가공급 가능한 전력비율)이 급락하게 되면서 정전사태로까지 번질 우려가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 발전소를 새로 지어 전력공급을 늘리는 것이 안정적인 해결책이나, 발전소를 새로 짓는데 드는 비용 및 발전소 가동으로 인한 환경오염의 문제가 새로 발생된다.
다른 대안으로서, 전력 수요관리를 통하여 최대부하와 전력사용량을 줄이게 되면 발전소 및 송배전 설비의 신규 건설 용량을 줄일 수 있다.
이에 따라, 전력 수요관리를 이해 참여기업을 모집하고 필요시 미리 정해진 전력감축량만큼 사용량을 줄여 전력수급의 안정화를 도모할 수 있다.
등록특허 제10-1945705호(전력 수요자원 발굴 시스템 및 이에 의한 수요자원 발굴 방법)에 의하면, 수요관리사업자 단말로부터 잠재 참여고객 매칭을 위한 조건 정보를 수신하는 단계; 여러 잠재 참여고객 단말들로부터 각 잠재 참여고객의 전력 현황 정보를 수신하는 단계; 조건 정보와 전력 현황 정보의 비교를 통해 수요관리사업자에 매칭될 잠재 참여고객 단말을 선택하는 단계; 및 선택된 잠재 참여고객의 정보를 수요관리사업자의 정보에 매칭시켜 저장하는 단계를 포함하는 전력 수요자원 발굴 방법이 개시되어 있다.
이에 의하면, 잼재 수요자원과 수요관리사업자를 효율적으로 매칭시켜 줄 수 있는 이점이 있다.
하지만, 각 수요자원의 감축용량은 주먹구구식으로 결정되고 있어 필요시 제대로 감축할 수가 없게 되어 목표를 달성하지 못하는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것이며, 각 참여기업의 감축가능한 용량을 정밀하게 산출하여 불측의 손해가 발생하는 것을 미리 방지하기 위한 것이다.
또한, 복수의 참여기업의 감축용량을 정밀하게 산정하고, 상황에 따라 감축용량을 적절히 분배함으로써 예상치 못한 사태에서도 안정적으로 감축목표를 달성할 수 있는 전력감축관리시스템을 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 복수의 참여기업의 전력정보를 수신하는 전력정보수신부; 상기 전력정보수신부에 의해 수신된 전력정보를 이용하여 각 참여기업의 예측전력사용량을 산출하는 전력예측부; 및 상기 예측전력사용량을 이용하여 감축 가능한 감축용량을 산출하는 감축용량산출부를 포함하여 구성되는 전력감축관리시스템을 제공한다.
상기 전력정보수신부는 일정한 측정시간마다 전력정보를 수신하고, 상기 전력예측부는 예측실행시간에 이르면 상기 전력정보수신부에 의해 누적된 시간, 날씨 및 전력사용량데이터를 이용하여 예측전력사용량을 예측하는 것이 바람직하다.
상기 감축용량산출부는 일정기간 중 최대 또는 최소의 전기소비량을 제외한 전기소비량의 평균을 평균전기부하량으로 산정하고 상기 평균전기부하량에서 상기 예측전력사용량을 뺀 값에 감축시간을 곱한 값을 감축용량으로 산출하는 것이 바람직하다.
상기 전력감축관리시스템은 상기 전력정보수신부에서 수신한 전력정보를 이용하여 참여기업의 적합여부를 결정하는 적합성검증부를 더 포함하고, 상기 적합성검증부는, 특정시간별 평균전기부하량과 소비전력량의 차이에 기반하여 적합여부를 결정하는 것이 바람직하다.
상기 전력감축관리시스템은 각 참여기업의 감축용량을 배분하는 감축량지정부를 더 포함하고, 상기 감축량지정부는 각 참여기업의 시간대별 감축용량의 평균을 산출하여 평균감축용량을 저장하고, 상기 각 참여기업의 평균감축용량을 모두 합산하여 총 감축용량으로 산출하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하면, 수요반응시스템에서 복수의 참여기업의 감축용량을 정밀하게 산정하고, 상황에 따라 감축용량을 적절히 분배함으로써 예상치 못한 사태에서도 안정적으로 감축목표를 달성할 수 있는 이점이 있다.
또한, 자동으로 신속하게 참여기업의 적합여부를 알려주며, 예측감축량을 통해 정산받을 수 있는 금액을 빠르게 알려줌으로써 참여기업의 관심을 불러일으킬 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 의한 전력감축관리시스템의 구성을 나타내는 구성도;
도 2는 도 1의 전력예측부에 의한 알고리즘을 설명하기 위한 설명도;
도 3은 도 1의 감축용량지정부의 기능을 설명하기 위한 설명도.
도 2는 도 1의 전력예측부에 의한 알고리즘을 설명하기 위한 설명도;
도 3은 도 1의 감축용량지정부의 기능을 설명하기 위한 설명도.
본 발명에 의한 구체적인 실시예의 구성 및 작용에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 의한 전력감축관리시스템(100)은 전력정보수신부(110), 전력예측부(130), 감축용량산출부(150), 적합성검증부(170), 감축량지정부(190)를 포함하여 구성된다.
상기 전력정보수신부(110)는 외부로부터 전력정보, 기후정보, 부가정보 등 전력사용량을 예측할 수 있는 기초데이터들을 지속적으로 수신하는 역할을 한다. 상기 전력정보는 시간, 날짜 및 전력사용량 데이터를 포함할 수 있고, 기후정보는 온도, 습도, 풍속, 강수량, 일조량 등의 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 부가정보는 낮인지 밤인이 구분하는 정보, 평일인지 휴일인지 구분하는 정보 등이 포함될 수 있다.
상기 전력정보는 미리 계약이 되어 있는 참여기업들로부터 직접 수신하거나 한국전력으로부터 제공받을 수 있다.
상기 전력예측부(130)는 전력정보수신부(110)에서 수신한 데이터들을 이용하여 각 참여기업의 미래의 전력사용량을 예측하는 예측전력사용량을 생성하는 역할을 한다.
상기 전력예측부(130)에서는 LSTM 또는 GRU와 같은 순환신경망 알고리즘을 적용하여 예측전력사용량을 예측할 수 있으며, 학습을 시킬 때 입력데이터는 이전 5일간 전력소비량, 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조량과 같은 24시간 날씨데이터와 공휴일 데이터 등으로 설정될 수 있다.
이를 위해, 상기 전력예측부(130)에서는 우선 데이터전처리부에서 수집된 데이터의 시간 및 단위를 정해진 포맷에 맞게 수정하고 병합하여 순환신경망에서 곧바로 활용할 수 있는 데이터로 가공한다. 상기 데이터전처리부에서는 수집된 데이터를 날씨데이터, 날짜데이터, 전력데이터를 열로 하고 시간을 행으로 하는 매트릭스 형태로 병합하는 것이 바람직하다. 또한, 수집된 데이터에서 통계적 이상치를 넘은 경우 이상치로 처리하고 스플라인 보간법 등을 이용하여 보간처리한다.
즉, 도 2를 참조하면, 전력예측부(130)에서는 학습시 이전 전력소비량, 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조량 등의 데이터를 이용하여 입력벡터 Xt를 생성하며, 이러한 입력에 의해 출력벡터 ht가 생성된다. 상기 출력벡터 ht는 예측전력사용량, 예측기온, 예측강수량 등을 포함할 수 있다.
상기 전력정보수신부(110)에서는 일정한 측정시간(예를 들어, 15분)마다 전력정보, 기후정보 및 부가정보를 수신할 수 있으며, 상기 전력예측부(130)에서는 상기 측정시간을 누적하여 예측실행시간에 이르면 누적된 시간, 날씨 및 전력사용량데이터를 이용하여 예측전력사용량의 예측을 수행할 수 있다.
예를 들어, 예측실행시간이 24시간으로 설정되고, 누적데이터는 48시간으로 설정되어 있다면, 전력예측부에서는 이전 예측 수행시간으로부터 24시간이 지나면 다시 예측을 위한 학습을 수행하고, 이때 학습시간 이전의 48시간의 누적된 데이터를 이용하여 학습을 수행한다.
상기 감축용량산출부(150)에서는 상기 전력예측부(130)에서 예측한 예측전력사용량을 이용하여 각 참여기업마다 감축 가능한 전력량인 감축용량을 산출한다.
구체적으로, 상기 감축용량산출부에서는 일정기간(예를 들어, 5일)의 전력사용량데이터를 이용하여 평균전기부하량 AL을 산정하는데, 평균전기부하량(AL)을 산정하기 위한 전력사용량데이터는 일부는 과거의 전력사용량데이터로 구성하고, 나머지 일부는 상기 전력예측부에서 예측된 예측전력사용량으로 구성한다.
예를 들어, 5일의 전력사용량데이터를 이용하여 평균전기부하량을 산정한다고 하면, 앞의 3일은 과거의 전력사용량데이터로 구성하고, 뒤의 2일은 상기 전력예측부에서 예측된 예측전력사용량으로 구성할 수 있다.
이러한 전력사용량데이터가 구성되면, 감축용량산출부에서는 극단적인 데이터를 아웃라이어로 보아 제외할 수 있다. 예를 들어, 구성된 전력사용량데이터 중 최소값 1개를 제외하거나, 최대값 1개 및 최소값 1개를 제외할 수 있다.
감축용량산출부에서는 이렇게 제외되고 남은 전력사용량데이터의 평균을 계산하여 평균전기부하량으로 산정하여 저장한다.
또한, 감축용량산출부에서는 상기 평균전기부하량에서 전력예측사용량을 뺀 값에 감축시간을 곱한 값을 감축용량으로 산출한다. 이때, 감축용량을 최대로 하기 위해서 상기 전력예측사용량을 0으로 하여 산출할 수도 있다.
상기 적합성검증부(170)는 참여를 희망하는 기업에 대해 정확한 감축용량 산정이 가능한지 여부에 대한 검증을 수행한다.
즉, 참여희망기업은 일정시간마다 소비전력량을 검침할 수 있는 전력량계를 설치하고, 검침된 소비전력량 등의 전력정보는 본 전력감축관리시스템의 전력정보수신부를 통해 전송된다.
상기 적합성검증부 전력정보수신부에서 수신한 전력정보를 이용하여 해당 참여기업의 평균전기부하량을 산정하며, 이렇게 산정된 평균전기부하량과 전송된 소비전력량의 차이을 이용하여 평균부하오차 E를 계산한다. 즉, 상기 E는 아래와 같이 계산된다.
여기서, D는 검증대상일, D(n)은 검증대상일 개수, d는 검증대상일 D에 속하는 날, T는 검증대상 시간대, T(n)은 검증대상 시간대 개수, t는 T에 속하는 시간, ALd,t는 d일 t시에서의 평균전기부하량, Ld,t는 d일 t시에서의 소비전력량을 의미한다.
상기 적합성검증부(170)에서는 일정 기간의 평균부하오차 E를 산출한 후, 상기 E값이 설정값 이하인 경우 적합으로 판정할 수 있다.
상기 감축량지정부(190)는 각 참여기업의 감축용량을 설정하고, 필요시 각 참여기업의 감축용량을 재설정하여 배분하는 역할을 한다.
구체적으로, 감축량지정부에서는 각 참여기업의 시간대별 감축용량의 평균을 구하여 일간 감축용량으로 산출하고, 일주일간의 일간 감축용량의 평균을 다시 산출하여 해당 참여기업의 설정감축용량으로 정한다.
예를 들어, 도 3을 참조하면, 참여기업이 A, B, C, D, E이고 각각의 설정감축용량이 300kWh, 500kWh, 400kWh, 700kWh, 100kWh로 되어 있으면, 총 설정감축용량은 2,000kWh으로 정해지고, 외부에서 감축지시가 수신되면 감축량확인부(195)에서는 각 참여기업으로 감축이 가능한 최대감축용량을 확인하는 감축량확인신호를 전송한다.
감축량확인신호를 수신받은 각 참여기업에서는 정해진 날짜 및 시간에 감축가능한 최대감축용량을 입력하여 다시 전력감축관리시스템으로 전송한다. 그러면, 감축량지정부(190)에서는 수신받은 각 참여기업의 최대감축용량에 따라 각 참여기업의 감축용량을 재설정한다.
예를 들어, 참여기업 A의 최대감축용량이 400kWh, 참여기업 B의 최대감축용량이 550kWh, 참여기업 C의 최대감축용량이 500kWh, 참여기업 D의 최대감축용량이 500kWh, 참여기업 E의 최대감축용량이 100kWh로 수신된 경우, 감축량지정부에서는 우선 각 참여기업의 최대감축용량의 총합을 구한다. 상기 예에서 총 최대감축용량은 2,050kWh로 산출된다.
감축량지정부에서는 총 최대감축용량이 총 설정감축용량과 동일하면, 각 참여기업의 실제 감축용량을 수신받은 최대감축용량으로 재설정한다. 그리고, 총 최대감축용량이 총 설정감축용량보다 크면, 감축량지정부에서는 최대감축용량이 설정감축용량보다 큰 참여기업의 감축계수를 산출한다.
상기 감축계수는,
(최대감축용량 - 설정감축용량) / 설정감축용량
으로 계산될 수 있다.
예를 들어, 상기 예에서 참여기업 A의 감축계수는 (400 - 300) / 300 = 0.33, 참여기업 B의 감축계수는 (550 - 500) / 500 = 0.1, 참여기업 C의 감축계수는 (500 - 400) / 400 = 0.25로 산출될 수 있다.
감축량지정부에서는 상기 감축계수를 크기순으로 정렬한 후, 감축계수가 가장 큰 참여기업의 최대감축용량을 총 설정용량에 맞게 줄일 수 있다. 위의 예에서 참여기업 A의 감축계수가 가장 크므로 참여기업 A의 실제감축용량을 350kWh로 재설정하고, 나머지 참여기업의 실제감축용량은 최대감축용량으로 재설정한다.
총 최대감축용량이 총 설정감축용량보다 작으면, 실제감축 필요성이 있는 날짜 및 시간에서 각 참여기업의 평균전기부하량을 산출하고, 상기 평균전기부하량에서 최대감축용량의 차이를 구하여 그 차이가 가장 큰 참여기업 순으로 실제감축용량을 재설정한다.
상기 정산금예측부(196)는 각 참여기업이 받을 정산금을 예측하여 각 참여기업에 알려주는 역할을 한다. 상기 정산금은 설정감축용량에 기초한 월 기본정산금 및 외부 감축지시에 따른 실제감축정산금을 포함한다.
상기에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 전력감축관리시스템 110 : 전력정보수신부
130 : 전력예측부 150 : 감축용량산출부
170 : 적합성검증부 190 : 감축량지정부
195 : 감축량확인부 196 : 정산금예측부
130 : 전력예측부 150 : 감축용량산출부
170 : 적합성검증부 190 : 감축량지정부
195 : 감축량확인부 196 : 정산금예측부
Claims (5)
- 복수의 참여기업의 전력정보를 수신하는 전력정보수신부;
상기 전력정보수신부에 의해 수신된 전력정보를 이용하여 각 참여기업의 예측전력사용량을 산출하는 전력예측부;
상기 예측전력사용량을 이용하여 감축 가능한 감축용량을 산출하는 감축용량산출부; 및
상기 전력정보수신부에서 수신한 전력정보를 이용하여 참여기업에 대해 감축용량 산정 가능여부를 검증하는 적합성검증부를 포함하여 구성되며,
상기 감축용량산출부는 일부는 과거의 전력사용량데이터로 구성하고, 나머지 일부는 상기 전력예측부에서 예측된 예측전력사용량으로 구성하여 평균전기부하량을 산정하며, 상기 평균전기부하량에서 상기 예측전력사용량을 뺀 값에 감축시간을 곱한 값을 감축용량으로 산출하고,
상기 적합성검증부는 아래와 같이 평균부하오차 E를 산출한 후, 상기 E값이 설정값 이항인 경우 감축용량 산정 가능한 것으로 판정하는 전력감축관리시스템.
(D는 검증대상일, D(n)은 검증대상일 개수, d는 검증대상일 D에 속하는 날, T는 검증대상 시간대, T(n)은 검증대상 시간대 개수, t는 T에 속하는 시간, ALd,t는 d일 t시에서의 평균전기부하량, Ld,t는 d일 t시에서의 소비전력량)
- 제1항에 있어서,
상기 전력정보수신부는 일정한 측정시간마다 전력정보를 수신하고,
상기 전력예측부는 예측실행시간에 이르면 상기 전력정보수신부에 의해 누적된 시간, 날씨 및 전력사용량데이터를 이용하여 예측전력사용량을 예측하는 것을 특징으로 하는 전력감축관리시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 전력감축관리시스템은 각 참여기업의 감축용량을 배분하는 감축량지정부를 더 포함하고,
상기 감축량지정부는 각 참여기업의 시간대별 감축용량의 평균을 산출하여 평균감축용량을 저장하고, 상기 각 참여기업의 평균감축용량을 모두 합산하여 총 감축용량으로 산출하는 것을 특징으로 하는 전력감축관리시스템.
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