KR102675594B1 - 가전기기별 부하곡선 추정 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은 가전기기별 실측 데이터를 측정하여 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하는 전력소비패턴 분석부; 및 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 부하곡선 추정부를 포함한다.
Description
본 발명의 실시예들은 가전기기별 부하곡선 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 투입 노력 대비 예상되는 보상과 참여 포기 가능성을 낮추기 위해, 가전제품별 전력소비량 또는 부하곡선 정보를 제공하여 고객 스스로가 국민 DR 참여 유무를 판단할 수 있는 의사결정 지원을 제공할 수 있는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 국제적 정세에 따른 에너지 요금 인상으로 인해 국민들의 비용 부담 완화와 민간의 에너지 절약 문화 정착이 필요하다. 이를 위해 국민 DR 등과 같은 에너지 절감 프로그램 확산이 필요하다. 또한, 전력 수요가 지속적으로 증가하고 있으며 이에 따라 전력 공급 계획의 불확실성이 증가하고 있다. 불확실성의 요소로는 발전소의 건설 부지 고갈, 지역 주민의 전력 공급 설비 수용 기피, 이산화탄소 배출 등과 같은 환경 규제 강화가 있다.
국민 DR은 전력수급에 대해 비상이 예상되거나 미세먼지 예보가 나쁠 때 신규 발전소 건설을 대체하거나 온실가스 배출을 저감하기 위해 발령된다. 국민 DR은 소규모 전기사용자(가정, 소형점포, 아파트 개별세대 등)가 참여할 수 있는 수요반응제도이다. 한국전력거래소는 다음 조건, 1) 수급 비상 예상 시, 2) 미세먼지 경보 시, 3) 이상기온 발생 시, 4) 적정 공급 예비력 미달 시, 중에서 적어도 하나의 조건이 충족되면 국민 DR 발령을 발령하며, 이때 전력 소비를 감축하면 보상을 제공한다.
이러한 국민 DR은 수동 반응 DR 투입 노력 최소화를 통해 참여 지속성을 증가시킬 필요가 있다. Auto DR의 경우 일부 스마트 가전을 비롯한 가정 및 점포 내 전력 사용량을 원격으로 제어함으로써 투입 노력이 없어도 참여가 가능한 장점이 존재하는 반면, 수동 반응 국민 DR의 경우 발령 시 고객이 가정 및 점포 내 전력 사용량을 직접 감축하는 형태로써 투입 노력 없이 참여가 불가한 단점이 존재한다.
최근 2023년 3월 국민 DR 운영 실적은 총 13일 발령으로 6,199[kWh] 감축하였으며 2022년 2월 운영 실적 729[kWh]와 비교 시 약 8.5배 상승하였다. 저압 및 고압 고객의 약 55~85% 수준이 분포하고 있는 누진 3~4단계에 해당하는 200[kWh]~400[kWh] 중 중간값인 300[kWh]를 세대별 월간 기준 전력 사용량으로 가정할 때, 6,199[kWh]의 감축량은 약 413세대가 5% 수준으로 전기 에너지를 절감한 것으로 간주할 수 있다.
따라서 투입 노력 대비 예상되는 보상과 참여 포기 가능성을 낮추기 위해, 국민 DR 참여 유무를 판단할 수 있는 의사결정 지원이 필요하다. 그런데 현재 제공되고 있는 전력소비량 분석 서비스(플랫폼 서비스)는 대부분 관리자를 대상으로 한다. 이러한 플랫폼 서비스는 전기사용계약 고객에 한하여 여름철/겨울철 전기사용량 급증에 따른 파급고장 예방 및 수전설비 관리를 위한 것이다. 가구별 주택용 소비자가 보유하고 있는 가전기기 구성원별 전력소비 패턴에 따른 전기요금 절감 방안 및 관련 컨설팅 서비스는 부재한 실정이다.
본 발명의 일 실시예는 투입 노력 대비 예상되는 보상과 참여 포기 가능성을 낮추기 위해, 가전제품별 전력소비량 또는 부하곡선 정보를 제공하여 고객 스스로가 국민 DR 참여 유무를 판단할 수 있는 의사결정 지원을 제공할 수 있는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은 가전기기별 실측 데이터를 측정하여 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하는 전력소비패턴 분석부; 및 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 부하곡선 추정부를 포함한다.
상기 전력소비패턴 분석부는 마이크로컨트롤러 기반 프로토타입 제품, 별도 센서 또는 스마트 멀티탭/콘센트 중 적어도 하나를 활용하여 가전기기별 실측 데이터를 측정할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부는 상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 가전기기별 동작 특성 데이터를 구축하고, 상기 구축된 가전기기별 동작 특성 데이터를 기반으로 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석할 수 있다.
상기 동작 특성 데이터는 가전기기별 부하 곡선을 포함할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부는 상기 가전기기별 부하 곡선에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 경우의 수를 파악하고, 상기 파악된 경우의 수에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 전력소비패턴의 유형을 수집 및 도출할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부는 상기 가전기기가 N가지 종류의 가전기기 구성원으로 이루어지는 경우, 상기 N가지 종류를 구성요소로 가지는 집합의 부분집합의 개수를 산출하고, 상기 산출된 부분집합의 개수를 상기 부하 구성 조합에 따른 경우의 수로 결정할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부는 상기 가전기기 구성원이 TV, 냉장고, 세탁기 및 에어프라이어를 포함하여 4가지 종류인 경우, 1가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV}, {냉장고}, {세탁기} 및 {에어프라이어}를 포함하여 4개이고, 2가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고}, {TV, 세탁기}, {TV, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기}, {냉장고, 에어프라이어}, {세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 6개이며, 3가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기}, {TV, 냉장고, 에어프라이어}, {TV, 세탁기, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 4개이고, 4가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 1개로서 총 15개일 수 있다.
상기 부하곡선 추정부는 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과를 토대로 하여 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 유형별로 대상 가구별 실제 부하곡선을 매칭시키고, 매칭 정보에 기초하여 대상 가구별로 맞춤형 부하곡선 정보를 제공할 수 있다.
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은 수요관리사업자의 고객 수요 관리에 따른 국민DR 발령 여부에 따라 스마트기기에 기반하여 각 가전기기별 자동 제어를 수행하되, 국민DR 발령 시 국민DR 발령에 따라 생성되는 제1 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 각 가전기기를 자동으로 중지하고, 국민DR 미발령 시 대상 가구별 온도/습도를 포함하는 환경 데이터 및 계절/시간별 전기요금제를 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 맞춤형 부하곡선 정보에 따라 생성되는 제2 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여, 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 상기 각 가전기기를 가동, 중지, 온도 설정 중 어느 하나로 자동 제어할 수 있다.
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은 상기 국민DR 미발령에 따라 상기 환경 데이터를 수집하고, 상기 수집된 환경 데이터를 기반으로 열적 쾌적성 지표(PMV)를 산정하며, 상기 산정된 열적 쾌적성 지표를 더 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 방법은 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템의 전력소비패턴 분석부가 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계; 상기 전력소비패턴 분석부가 상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하는 단계; 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템의 부하곡선 추정부가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하는 단계; 및 상기 부하곡선 추정부가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과에 기초하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계는 마이크로컨트롤러 기반 프로토타입 제품, 별도 센서 또는 스마트 멀티탭/콘센트 중 적어도 하나를 활용하여 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 투입 노력 대비 예상되는 보상과 참여 포기 가능성을 낮추기 위해, 가전제품별 전력소비량 또는 부하곡선 정보를 제공하여 고객 스스로가 국민 DR 참여 유무를 판단할 수 있는 의사결정 지원을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 4가지 가전기기 구성원별 총 조합 개수를 나타낸 표이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가전기기별 부하곡선을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 적정 부하패턴을 제시하는 일례를 도시한 예시도이다.
도 5는 임의의 주택용 부하의 일례를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 있어서 4가지 가전기기 구성원별 총 조합 개수를 나타낸 표이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서 가전기기별 부하곡선을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 있어서 적정 부하패턴을 제시하는 일례를 도시한 예시도이다.
도 5는 임의의 주택용 부하의 일례를 나타낸 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능 구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능 구성을 위주로 설명한다. 만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능 구성 중에서 종래에 기 사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성 요소와 본 발명을 위해 추가된 구성 요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.
또한, 이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템을 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)은 전력소비패턴 분석부(110), 부하곡선 추정부(120), 및 제어부(130)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부(110)는 가전기기별 실측 데이터를 측정하여 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석할 수 있다.
이를 위해, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 마이크로컨트롤러 기반 프로토타입 제품, 별도 센서 또는 스마트 멀티탭/콘센트 중 적어도 하나를 활용하여 가전기기별 실측 데이터를 측정할 수 있다.
여기서, 상기 마이크로컨트롤러는 아두이노(Arduino), 라즈베리파이(Raspberrypi) 등을 포함할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부(110)는 상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 가전기기별 동작 특성 데이터를 구축할 수 있다. 여기서, 상기 동작 특성 데이터는 가전기기별 부하 곡선을 포함할 수 있다.
상기 전력소비패턴 분석부(110)는 상기 구축된 가전기기별 동작 특성 데이터를 기반으로 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석할 수 있다.
이를 위해, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 상기 가전기기별 부하 곡선에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 경우의 수를 파악하고, 상기 파악된 경우의 수에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 전력소비패턴의 유형을 수집 및 도출할 수 있다.
이때, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 상기 가전기기가 N가지 종류의 가전기기 구성원으로 이루어지는 경우, 상기 N가지 종류를 구성요소로 가지는 집합의 부분집합의 개수를 산출하고, 상기 산출된 부분집합의 개수를 상기 부하 구성 조합에 따른 경우의 수로 결정할 수 있다.
예를 들어, 상기 가전기기 구성원이 도 2에 도시된 바와 같이 TV, 냉장고, 세탁기 및 에어프라이어를 포함하여 4가지 종류라고 가정한다. 이러한 경우, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 1가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV}, {냉장고}, {세탁기} 및 {에어프라이어}를 포함하여 4개로 결정할 수 있다.
또한, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 2가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고}, {TV, 세탁기}, {TV, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기}, {냉장고, 에어프라이어}, {세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 6개로 결정할 수 있다.
그리고, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 3가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기}, {TV, 냉장고, 에어프라이어}, {TV, 세탁기, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 4개로 결정할 수 있다.
아울러, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 4가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 1개로 결정할 수 있다.
결론적으로, 상기 전력소비패턴 분석부(110)는 4가지 종류의 가전기기 구성원으로 가전기기가 이루어지는 경우, 상기 부하 구성 조합에 따른 경우의 수(4가지 가전기기 구성원별 총 조합 개수)는 총 15개로 결정할 수 있다.
상기 부하곡선 추정부(120)는 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공할 수 있다.
예컨대, 상기 부하곡선 추정부(120)는 도 3에 도시된 바와 같이 식기세척기, 벽걸이 에어컨, 건조기, 천장 에어컨 등 가전기기별 부하곡선을 1초 주기 총 1분간의 그래프로 작성하여 국민 DR 참여자의 단말(미도시)로 제공할 수 있다.
이를 위해, 상기 부하곡선 추정부(120)는 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과를 토대로 하여 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 유형별로 대상 가구별 실제 부하곡선을 매칭시키고, 매칭 정보에 기초하여 대상 가구별로 맞춤형 부하곡선 정보를 제공할 수 있다.
또한, 상기 부하곡선 추정부(120)는 도 4에 도시된 바와 같이, N가지 가전기기로 구성된 임의 가구의 시간대별 요금 절감형 적정 주택용 부하곡선 서비스를 제공할 수 있다.
참고로, 도 5는 임의의 주택용 부하의 일례를 나타낸 예시도로서, N가지 가전기기로 구성된 임의 가구의 시간대별 주택용 부하곡선을 나타낸 것이다.
상기 제어부(130)는 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100), 즉 상기 전력소비패턴 분석부(110), 상기 부하곡선 추정부(120) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 상기 제어부(130)는 상기 전력소비패턴 분석부(110), 상기 부하곡선 추정부(120) 등의 구성요소들을 기능적으로 일부 또는 전체 포함하여 구현될 수 있다. 즉, 상기 제어부(130)는 상기 구성요소들의 일부 기능을 수행할 수 있으며, 또 달리 상기 구성요소들의 전체 기능을 수행할 수도 있다.
상기 제어부(130)는 시스템(100)의 전체적인 동작을 제어하며, CPU 등과 같은 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 제어부(130)는 입출력부를 통해 수신한 사용자 입력에 대응되는 동작을 수행하도록 시스템(100)에 포함된 다른 구성들을 제어할 수 있다.
여기서 상기 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다.
다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 상기 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.
한편, 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)은 수요관리사업자의 고객 수요 관리에 따른 국민DR 발령 여부에 따라 스마트기기에 기반하여 각 가전기기별 자동 제어를 수행할 수 있다. 여기서, 상기 스마트기기는 도면에는 도시되지 않았지만 사용자(대상 가구)의 이동통신기기로서 상기 각 가전기기와 사물인터넷(IoT)으로 연결되어 각 가전기기의 동작을 자동으로 제어할 수 있다.
일례로, 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)은 국민DR 발령 시 국민DR 발령에 따라 생성되는 제1 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 각 가전기기를 자동으로 중지할 수 있다.
다른 예로, 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)은 국민DR 미발령 시 대상 가구별 온도/습도를 포함하는 환경 데이터 및 계절/시간별 전기요금제를 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 맞춤형 부하곡선 정보에 따라 생성되는 제2 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여, 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 상기 각 가전기기를 가동, 중지, 온도 설정 중 어느 하나로 자동 제어할 수 있다.
이때, 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)은 상기 국민DR 미발령에 따라 상기 환경 데이터를 수집하고, 상기 수집된 환경 데이터를 기반으로 열적 쾌적성 지표(PMV)를 산정하며, 상기 산정된 열적 쾌적성 지표를 더 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 구성 요소, 및/또는 하드웨어 구성 요소 및 소프트웨어 구성 요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성 요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가전기기별 부하곡선 추정 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
여기서 설명하는 가전기기별 부하곡선 추정 방법은 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(도 1의 100 참조)에 의해 수행될 수 있다. 상기 가전기기별 부하곡선 추정 방법은 본 발명의 하나의 실시예에 불과하며, 그 이외에 필요에 따라 다양한 단계들이 아래와 같이 부가될 수 있고, 하기의 단계들도 순서를 변경하여 실시될 수 있으므로, 본 발명이 하기에 설명하는 각 단계 및 그 순서에 한정되는 것은 아니다.
도 1 및 도 6을 참조하면, 단계(610)에서는 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)의 전력소비패턴 분석부(110)가 가전기기별 실측 데이터를 측정할 수 있다.
다음으로, 단계(620)에서는 상기 전력소비패턴 분석부(110)가 상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 각 가전기기별로 전력소비패턴을 분석할 수 있다.
다음으로, 단계(630)에서는 상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템(100)의 부하곡선 추정부(120)가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교할 수 있다.
다음으로, 단계(640)에서는 상기 부하곡선 추정부(120)가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과에 기초하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
100: 가전기기별 부하곡선 추정 시스템
110: 전력소비패턴 분석부
120: 부하곡선 추정부
130: 제어부
110: 전력소비패턴 분석부
120: 부하곡선 추정부
130: 제어부
Claims (12)
- 가전기기별 실측 데이터를 측정하여 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하는 전력소비패턴 분석부; 및
대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하여, 전기요금을 절감할 수 있는 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 부하곡선 추정부를 포함하고,
상기 전력소비패턴 분석부는
상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 가전기기별 부하 곡선을 포함하는 가전기기별 동작 특성 데이터를 구축하고, 상기 구축된 가전기기별 동작 특성 데이터를 기반으로 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하며, 상기 가전기기별 부하 곡선에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 경우의 수를 파악하고, 상기 파악된 경우의 수에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 전력소비패턴의 유형을 수집 및 도출하며,
상기 부하곡선 추정부는
대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과를 토대로 하여 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 유형별로 대상 가구별 실제 부하곡선을 매칭시키고, 매칭 정보에 기초하여 대상 가구별로 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 전력소비패턴 분석부는
마이크로컨트롤러 기반 프로토타입 제품, 별도 센서 또는 스마트 멀티탭/콘센트 중 적어도 하나를 활용하여 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 전력소비패턴 분석부는
상기 가전기기가 N가지 종류의 가전기기 구성원으로 이루어지는 경우, 상기 N가지 종류를 구성요소로 가지는 집합의 부분집합의 개수를 산출하고, 상기 산출된 부분집합의 개수를 상기 부하 구성 조합에 따른 경우의 수로 결정하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 제6항에 있어서,
상기 전력소비패턴 분석부는
상기 가전기기 구성원이 TV, 냉장고, 세탁기 및 에어프라이어를 포함하여 4가지 종류인 경우, 1가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV}, {냉장고}, {세탁기} 및 {에어프라이어}를 포함하여 4개이고, 2가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고}, {TV, 세탁기}, {TV, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기}, {냉장고, 에어프라이어}, {세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 6개이며, 3가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기}, {TV, 냉장고, 에어프라이어}, {TV, 세탁기, 에어프라이어}, {냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 4개이고, 4가지 부하 구성 조합에 따른 경우의 수는 {TV, 냉장고, 세탁기, 에어프라이어}를 포함하여 1개로서 총 15개인 것으로 결정하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은
수요관리사업자의 고객 수요 관리에 따른 국민DR 발령 여부에 따라 스마트기기에 기반하여 각 가전기기별 자동 제어를 수행하되, 국민DR 발령 시 국민DR 발령에 따라 생성되는 제1 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 각 가전기기를 자동으로 중지하고, 국민DR 미발령 시 대상 가구별 온도/습도를 포함하는 환경 데이터 및 계절/시간별 전기요금제를 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신하고, 상기 갱신된 맞춤형 부하곡선 정보에 따라 생성되는 제2 제어신호를 상기 스마트기기에 전송하여, 상기 스마트기기에 의한 원격 제어를 통해 상기 각 가전기기를 가동, 중지, 온도 설정 중 어느 하나로 자동 제어하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 제9항에 있어서,
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템은
상기 국민DR 미발령에 따라 상기 환경 데이터를 수집하고, 상기 수집된 환경 데이터를 기반으로 열적 쾌적성 지표(PMV)를 산정하며, 상기 산정된 열적 쾌적성 지표를 더 고려하여 상기 맞춤형 부하곡선 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 시스템.
- 가전기기별 부하곡선 추정 시스템을 이용한 가전기기별 부하곡선 추정 방법에 있어서,
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템의 전력소비패턴 분석부가 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계;
상기 전력소비패턴 분석부가 상기 측정된 가전기기별 실측 데이터에 기초하여 가전기기별 부하 곡선을 포함하는 가전기기별 동작 특성 데이터를 구축하고, 상기 가전기기별 동작 특성 데이터를 기반으로 각 가전기기별 전력소비패턴을 분석하는 단계;
상기 전력소비패턴 분석부가 상기 가전기기별 부하 곡선에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 경우의 수를 파악하고, 상기 경우의 수에 기초하여 가구별 부하 구성 조합에 따른 전력소비패턴의 유형을 수집 및 도출하는 단계;
상기 가전기기별 부하곡선 추정 시스템의 부하곡선 추정부가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴을 비교하는 단계;
상기 부하곡선 추정부가 대상 가구별 실제 부하곡선과 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 비교 결과를 토대로 하여 상기 각 가전기기별 전력소비패턴의 유형별로 대상 가구별 실제 부하곡선을 매칭시키는 단계; 및
상기 부하곡선 추정부가 매칭 정보에 기초하여 대상 가구별로 맞춤형 부하곡선 정보를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 방법.
- 제11항에 있어서,
상기 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계는
마이크로컨트롤러 기반 프로토타입 제품, 별도 센서 또는 스마트 멀티탭/콘센트 중 적어도 하나를 활용하여 가전기기별 실측 데이터를 측정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 가전기기별 부하곡선 추정 방법.
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