KR20060110854A - 자원 평가를 위한 웹 기반 전력 수요 관리 평가 시스템 - Google Patents

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KR20060110854A
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Abstract

수요 관리 평가를 위한 데이터베이스와 합리적인 분석 시스템을 구축하여, 인터넷을 통하여 서버에 접속한 사용자가 용이하게 수요 관리 평가를 할 수 있도록 하고, 정확하고 체계화된 수요 예측 결과를 기초로 하여, 고 효율 기기로의 전환 시 얻을 수 있는 잠재적 효과를 예측 및 산정할 수 있도록 하여, 정부, 전담기관, 전력회사, 수용가, 관련 기기 공급자 등에게, 투자 효율성을 고려한 신뢰성 있는 시장정보를 제공할 수 있도록 하기 위한, 자원 평가를 위한 웹 기반 전력 수요 관리 평가 시스템이 제공된다.
본 발명의 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템은, 각 기간별, 부하기기 종류별 및 수용가 유형별 전력 수요에 관한 기존의 통계치 데이터를 분류, 저장 및 관리하는 DB 서버; 및 인증된 사용자에게 네트워크를 통한 액세스를 제공하며, 사용자 인터페이스 화면을 제공하며, 상기 DB 서버에서 관리하는 상기 실적 데이터를 기초로 하여, 산정의 기준이 되는 기간 동안의 소정 전력 소비 단위별 전력량 및 부하에 대한 수요의 예측치를 제시하는 기준 수요 예측모듈과, 소정 부하를 DSM 기기로 대체하였을 경우에 달성될 수 있는 각각의 비용 절감 효과에 관한 지수를 제공하는 잠재량 산정모듈과, 대체전력의 증분비용 또는 전력 공급회사가 전력의 추가 공급을 위해 소요되는 비용을 산정하는 회피비용 산정 모듈을 포함하는 웹 서버를 포함한다.
수요 예측, 전력, 에너지, 자원평가, 잠재량, DSM, 수요 관리 평가, 회피 비용

Description

자원 평가를 위한 웹 기반 전력 수요 관리 평가 시스템{WEB-BASED DEMAND SIDE MANAGEMENT EVALUATION SYSTEM FOR EVALUATION OF ELECTRIC POWER RESOURCE}
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수요 관리 평가 시스템(100)의 구성을 예시한다.
도 2는 본 발명의 웹 서버(20)의 구성을 도시한다.
도 3은 본 발명에서 정의하는 자원 평가 과정의 흐름을 도시한다.
도 4는 기준 년도의 주거용 조명 가운데 백열전구의 시장단위 내 총가구수 산정 방법의 흐름을 나타낸다.
도 5는 기준기기 보급률 산정 방법의 흐름을 예시한다.
도 6은 기준 기기의 가구당 단위 전력 소비량(UEC) 산정 방법의 흐름을 예시한다.
도 7 내지 도 15는 기준 수요 예측 모듈에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면들을 예시한다.
도 16 내지 19는 잠재량 산정 방법의 흐름을 예시하는 도면이다. 여기서는 주거용의 조명 (End-Use)을 기준으로 잠재량 산정 절차를 설명한다.
도 20 내지 도 31은 도 2의 웹 서버(20)의 잠재량 산정 모듈(14)에서 제공하는 사용자 인터페이스 화면을 예시한다.
도 32 내지 도 34는, 회피비용의 산정 방법의 흐름을 예시한다.
도 35 내지 도 38은 회피 비용 산정 모듈(16)에서 제공되는 화면을 예시한다.
본 발명은 자원 평가를 위한 전력 수요 관리 평가 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 인터넷을 통해 서버에 접속한 사용자가 희망하는 일정 기간 동안에 대한 수용가별, 용도별(예를 들어 주거용, 사무용 등의 분류), End-Use별(예를 들어, 조명용, 난방용, 동력용 등의 분류) 또는 기기별 수요 및 부하를 예측할 수 있도록 하기 위한 것으로, 전력 수요를 정확히 예측하여 차질 없는 에너지 수급 계획의 수립이 가능하도록 하고, 이러한 정확한 수요 예측에 근거하여 고효율 기기[이하 DSM(Demand Side Management) 기기라 한다]로의 전환 시 얻을 수 있는 잠재량 평가를 통하여 전력 계통의 에너지 효율 향상사업의 합리적인 추진이 가능하도록 하기 위한 웹 기반 전력 수요 관리 평가 시스템을 제공하기 위한 것이다.
전력 계통은 상업 부문, 가정 부문의 수용가들로 이루어지며, 이러한 수용가는 업종별 및 주거 형태에 따라 다양한 패턴의 전력 소비 성향을 갖고 있다. 또한 각 수용가들에서 사용되는 전기 기기들은 정책 및 수요자의 자율적인 선택에 따라 고효율 기기들로 점차 대체되어 가고 있는 추세이다.
따라서 일정 기간 동안의 전체 전력 계통의 부하를 고려한 전력 수급 계획을 차질 없이 수립하고 안정적인 전력 수급이 이루어질 수 있도록 하기 위해서는, 수요 예측에 필요한 각 수용가에 대한 데이터베이스의 확보와, 널리 산재해 있는 관련 변 수들을 총괄하여 관리할 수 있는 시스템이 요구된다.
또한, 에너지 효율 향상을 위한 고효율 기기로의 대체 정책을 효율적으로 수립하기 위해서는, 사회 경제적인 대체 비용과, 이를 통하여 얻어지는 비용 절감 효과가 정확한 모델에 의하여 비교되어야 하며, 정책 수립 담당 기관, 관련 연구 분석 기관 및 수용가가 참여한 치밀한 분석에 근거하여 대체 정책에 따른 계량 및 평가가 이루어져야 한다.
그러나 현재까지는 관련 정부 기관 및 정책 수립 부서의 개별적인 조사가 수행되고 있어, 체계적이고도 효율적인 데이터베이스의 관리가 이루어지지 못하고 있을 뿐만 아니라 조사 결과가 적절한 시기에 공유되지 못하고 있어 정책 수립을 위한 적절한 데이터의 공급이 원활히 이루어지지 않고 있는 상황이다. 또한, 조사 결과를 토대로 한 평가 과정에서도 주관 기관별 적용 모델의 차이, 부정확한 예측 등에 의하여 신뢰할 만한 계량 및 평가 결과가 이루어지지 못하고 있어 에너지 효율 향상을 위한 정책 수립에 있어 많은 어려움이 존재하고 있는 상황이다.
본 발명은 위와 같은 문제점을 극복하기 위한 것으로, 수요 관리 평가를 위한 데이터베이스와 합리적인 분석 시스템을 구축하여 인터넷을 통하여 서버에 접속한 사용자가 용이하게 수요 관리 평가를 할 수 있도록 함으로써, 에너지 수급 정책의 수립 등을 용이하게 하기 위한 인터넷을 통한 전력 수요 관리 평가 시스템을 제공하기 위한 것이다.
나아가서 본 발명은, 정확하고 체계화된 수요 예측 결과를 기초로 하여, 고 효율 기기로의 전환 시 얻을 수 있는 잠재적 효과를 예측 및 산정할 수 있도록 하여, 정부, 전담기관, 전력회사, 수용가, 관련 기기 공급자 등에게, 투자 효율성을 고려한 신뢰성 있는 시장정보를 제공할 수 있도록 하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은, 체계적인 수요 예측 및 잠재량 산정 모델을 제시하고, 그에 기초를 둔 웹 기반의 수요 관리 평가 시스템을 제공하여, 다양한 데이터의 수집이 용이하도록 하고 이의 데이터베이스화가 가능하도록 하며, 사회적 다자 참여가 가능하고 다양한 사례 적용에 대한 결과를 공유할 수 있도록 하는 수요 관리 평가 시스템을 제공하기 위한 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템은, 각 기간별, 부하기기 종류별 및 수용가 유형별 전력 수요에 관한 기존의 통계치 데이터를 분류, 저장 및 관리하는 DB 서버; 인증된 사용자에게 네트워크를 통한 액세스를 제공하며, 사용자 인터페이스 화면을 제공하며, 상기 DB 서버에서 관리하는 상기 실적 데이터를 기초로 하여, 산정의 기준이 되는 기간 동안의 소정 전력 소비 단위별 전력량 및 부하에 대한 수요의 예측치를 제시하는 기준 수요 예측모듈과, 소정 부하를 DSM 기기로 대체하였을 경우에 달성될 수 있는 각각의 비용 절감 효과에 관한 지수를 제공하는 잠재량 산정모듈과, 대체전력의 증분비용 또는 전력 공급회사가 전력의 추가 공급을 위해 소요되는 비용을 산정하는 회피비용 산정 모듈을 포함하는 웹 서버를 포함한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 관해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 수요 관리 평가 시스템(100)의 구성을 예시한다. 예시된 수요 관리 평가 시스템은 수요 관리 업무에 관련 있는 모든 관련 기관 및 연구계, 학계 등을 위해 인터넷(1)을 통해 관련정보를 제공한다. 도시된 바와 같이, 시스템(100)은, DB 서버(10), 웹 서버(20) 및 방화벽 등으로 구성된다.
DB 서버(10)는 수요 관리 평가 시스템(100)에서 모든 분석 자료를 관리하는 서버 시스템으로 수요 관리 평가를 위한 데이터베이스 구축, 데이터 수집 및 관리, 데이터분석 등이 이루어지는 곳이다. 통계 처리 등을 담당하는 인증된 관련 기관 및 연구소 등은 네트워크를 통해 사회 경제적 및 기술적 통계 수치를 시스템의 DB로 수시로 업 데이트 할 수 있다.
웹 서버(20)는, DB 서버(10)와 연동하며, 외부 사용자 및 관리자 등과 연결하는 중요한 시스템이다. 수요 관리 평가 시스템(100)을 사용하는 모든 인증된 사용자가 정보자료를 취득하고 분석을 수행하기 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 수요 관리 평가 시스템의 스프트웨어는 웹 기반으로 구현된다.
도 2는 본 발명의 웹 서버(20)의 구성을 도시한다. 본 발명의 웹 서버(20)는, 네트워크를 통하여 데이터 송수신이 수행되도록 하는 네트워크 접속 수단(17), 사용자의 입출력을 위한 인터페이스 화면을 제공하는 사용자 인터페이스 모듈(11)과, 상기 사용자 인터페이스 모듈(11)을 통한 사용자의 입력에 따라 각종 예측 및 계산 을 수행하는 기준 수요 예측 모듈(12)과, 잠재량 산정 모듈(14) 등의 프로그램 모듈들, 상기 프로그램 모듈들의 구동에 의하여 DB 서버와 연동하여 필요한 데이터를 요청하는 DB 서버 연동 모듈(15)을 포함한다.
자원 평가란 자원 가용성과 에너지 효율 향상 가치를 특정화하기 위한 것이다. 도 3은 본 발명에서 정의하는 자원 평가 과정의 흐름을 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 자원 평가는 먼저 기준 수요를 예측하고 이를 토대로 기술적 잠재량, 경제적 잠재량, 도달 가능 잠재량을 산정하는 과정으로 이루어진다.
여기서 기준 수요 예측은 잠재량 산정을 위해서 산정의 기준이 되며, 소정 계획 기간 중의 전력량 및 부하를 예측하는 것으로 정의된다. 이를 위해서는 전력 시스템의 총수요는 물론 수용가별, 시장단위별, End-Use별, 기기별 등의 분류에 의한 매년도 예측치가 정확하게 제시되어야 한다.
한편, 잠재량은 보다 세부적으로는, 기술적 잠재량(technical potential), 경제적 잠재량(economic potential) 및 최대 도달 가능 잠재량(maximum achievable potential)으로 정의된다.
여기서 기술적 잠재량은 최대 기술적 잠재량(maximum technical potential)과 단계별 기술적 잠재량(phase-in technical potential)으로 다시 구분되는데, 최대 기술적 잠재량은 현 상태에서 가장 효율적인 기술을 사용하여 일시적으로 완전히 전환될 경우에 예상되는 절전 잠재량이며, 단계별 기술적 잠재량은 기기의 내구년수나 신규설비의 구입 등과 같은 기술적인 교체가능성을 고려하여 단계적으로 교체할 경우에 예상되는 절전 잠재량이다.
또한, 경제적 잠재량(economic potential)은 현실적 기술적 잠재량 중에서 비용을 고려할 때 효과적인 기술들만을 고려한 절전 잠재량이며, 최대 도달 가능 잠재량(maximum achievable potential)은 가장 공격적인 가능한 시나리오 하에서 달성될 수 있는 경제적 잠재량으로 정의된다.
그 외에, 인센티브 지불과 같은 시장 개입에 의해 발생하는 절감량인 프로그램 잠재량(program potential)과, 전력판매사업자나 정부의 개입 없이 평상시 시장 작용의 결과에 의한 절감량인 자연발생적 잠재량(naturally occurring potential)도 정의될 수 있다.
일반적으로 기준 수요 예측이란, 사용자가 희망하는 일정 기간 동안에 대한 수용가별, 용도별(예를 들어 주거용, 사무용 등의 분류), End-Use별(예를 들어, 조명용, 난방용, 동력용 등의 분류) 또는 기기별 분류에 따라 총 전력 소비량 또는 피크부하 등 전력 수요에 관한 파라미터들을 예측하는 것을 의미한다.
본 발명에서는 기준 수요 예측 과정을 체계화하기 위하여 다음과 같은 접근 방식을 취한다. 우선, 같은 기준 기기 기술이라 하더라도 용도별로 사용 시간이나 동시 부하율과 같은 지표가 다르고, 수요 예측의 기준 단위(예, 가구 혹은 면적 등)가 다르기 때문에 용도별로 접근방식을 달리한다.
먼저 주거용과 업무용의 기준 수요 예측을 위해서 관련 데이터 혹은 지표를 먼저 식별하고, 조사, 분석 및 개발에 대한 데이터베이스를 확립한다. 데이터베이스의 확립 후, 기준 수요 예측을 위해서는 먼저 용도별 구분, End-Use별 구분 및 기준 기술을 식별한다. 그리고 예측 부문(전력량인지 부하인지)을 식별하고, 시장 단위 와 보급단위를 설정한다.
두 번째로 기준 기술의 소비 전력, 사용 시간(부하를 예측할 경우는 피크 수용율로 대체), 사용율 및 보급률의 실적값을 토대로 기준년도부터 종료기간까지 예측을 수행한다.
세 번째로 기준 기술 특성 지표를 토대로 단위기기의 연간 전력 소비량을 산정하고 마지막으로 기준 기술의 총 전력 사용량(또는 피크부하)을 예측한다.
이하의 표에서는 주거용의 경우에 적용된 기준 수요 예측 절차를 정리한다.
기본 절차 세부 절차 데이터베이스 실행방법
시장단위 식별 전력사용 주거용 총 가구수 가전기기 및 가정용 전력 소비행태 조사 (전력거래소) 조사결과의 활용
시장단위 내 가구수 건축 통계자료 주택유형별 구성비 활용
가전기기 및 가정용 전력 소비행태 조사 (전력거래소) 주택형태별 가구 분포 활용
기준기술 식별 기준기기 선정 기술지표의 기술리스트 현재 보편적으로 이용되는 기기
시장 점유율 (보급률)조사 및 추정 가정용 전력 소비행태 조사(전력거래소) 가전기기 총 보급대수와 가전기기 보급현황의 형광등과 백열등 조사 결과를 활용
가전기기 사용행태 조사(에관공/산자부) 등급별 판매량을 기준으로 보급수준 추정
연구원 자체 조사 주거용 조명 설비의 구성비를 참고 기술별로 자료를 세분화
기준기기 UEC 기초 조사 가정용 전력 소비행태 조사(전력거래소) 대당 소비전력 조사
생산업체 제공기기 제원
가정용 전력 소비행태 조사(전력거래소) 대당 사용시간 조사 (연평균)
연구원 자체 조사
가정용 전력 소비행태 조사(전력거래소) 설치대수 및 시간대별 사용율 조사
연구원 자체 조사
UEC 산정 기기 UEC 계산식 기기 소비전력 x 연평균 사용시간
가구당 UEC 계산식 기기 UEC x 가구당 사용대수 x 가구당 사용율
총전력 소비량 산정 총전력소비량 (조정전) 계산식 기기 UEC x 가구수(총수용가수)
총전력소비량 (조정후) 계산식 기기 UEC x 가구수(총수용가수) x 조정계수
이하에서는 도 4 내지 도 6을 참조하여 예시된 주거용 백열전구의 기준수요 예측 세부 절차를 살펴본다. 도 4는 기준 년도의 주거용 조명 가운데 백열전구의 시장단위 내 총가구수 산정 방법의 흐름을 나타낸다. 먼저 시장단위 내 총가구수를 산정하기 위해서는 주거용 시장단위(단독주택, 아파트, 연립주택 및 기타)를 식별하고, 주택유형별 구성비 및 주택형태별 가구분포에 대한 데이터를 토대로 시장단위 내 총가구수를 산정한다.
도 5는 기준기기 보급률 산정 방법의 흐름을 예시한다. 예시된 백열전구의 경우 단위시장의 백열전구 보급대수와 조명설비 구성비를 통해 추정할 수 있다.
도 6은 기준 기기의 가구당 단위 전력 소비량(UEC) 산정 방법의 흐름을 예시한다. 기준 기기 가구당 UEC는, 소비전력과 사용시간을 통해 백열전구의 단위당 UEC를 추정하고, 가구당 사용대수 및 사용율을 고려하여 가구당 실 사용대수를 추정함으로써 예측할 수 있다.
도 7은 기준 수요 예측을 위한 본 발명의 사용자 인터페이스 화면을 예시한다. 상술한 계산은 도 2에 도시된 기준 수요 예측 모듈(12)을 통해서 수행되며, 사용자는 도 7에 도시된 바와 같은 초기화면에서 예측을 위한 기본적인 전제조건들을 선택할 수 있다. 사용자는 End-Use별 기기기술을 선택하고, 전력량 및 부하 예측 부문을 선별하고 시장단위 및 예측기간을 입력할 수 있다.
이후 화면은 예측 수행을 위한 기본적인 통계 데이터들을 예시하고 사용자로 하여금 필요시 이들 데이터들에 대한 수정 보완을 할 수 있도록 인터페이스를 제공한다. 도 8 내지 도 15는 기준 수요 예측 모듈에 의해 제공되는 사용자 인터페이스 화면들을 예시한다. 먼저 도 8에 예시된 화면에서는, 시장단위구성비를 선택하고, 도 9에 예시된 화면에서는, 보급기준을 수용가 호수 기반으로 할 것인지 일반 가구수 기반으로 할 것인지를 결정할 수 있다. 이상의 과정을 통해 수요예측을 위한 기본 데이터들이 설정되고 나면 시스템은 기본 데이터들을 기반으로 예측을 수행한다.
기준 수요 예측 모듈은 이들 기본 데이터들의 시스템 반영 이후 사용자가 이 기본 수행된 예측을 점검하고 또, 사용자가 원하는 추정과정을 개입시킬 수 있도록 인터페이스를 제공한다.
도 10 내지 도 13에 예시된 화면을 통하여, 사용자는 기기 기술에 대한 소비전력, 사용시간, 사용률, 보급률 등을 보다 정교하게 추정할 수 있다. 도 13에 예시한 보급률을 기준으로 이러한 추정과정을 보다 자세하게 기술하면 다음과 같다. 보급률에 대하여 예측 시스템은 단순증가율, 회귀분석, Gompertz 모형분석, Bass 모형분석, Lawrence-Lawton 확산식 등 다양한 보급 확산식 모델을 적용하고 수정할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
사용자가 Gompertz 모형 분석을 수행하려한다면 시스템은 보급률에 대한 과년도 실측치를 Pop-Up 시킨다. 실적 적용구간을 설정한 뒤 확인을 선택하면, 해당 실적에 대한 Gompertz 모형 분석을 수행하고 사용자에게 모방계수, 혁신계수, 포화율에 대한 계수들을 산정한 뒤 필요시 사용자 변경이 가능하도록 인터페이스를 제공한다. 계수들에 만족한다면 확인을 선택하면 보급률에 대한 Gompertz 모형 추적이 실제 보급률 예측에 적용된다.
이후 보급률 추정에 대한 메인 화면에서 그래프 아이콘을 선택하면 사용자 인터페이스는 사용자가 수행한 각 모형별 추정 결과를 그래프로 표시해 준다. 보급률 추정 화면에서 확인을 선택하면 변경된 추정 데이터를 기반으로 모든 프로세스들을 자동으로 계산한 뒤 결과를 시스템에 반영시킨다. 이상 보급률에 대한 추정 인터페이스는 소비전력, 사용시간, 사용률 메뉴에 대해서도 동일하게 적용되어 있다.
도 14 및 도 15는 에너지 예측 결과에 따른 기기 또는 가구 등의 단위당 전력사용량 및 총 전력사용량을 보여주고 있다. 예측 구분을 부하로 선택하였을 시에는 부하 지표를 볼 수 있다.
이하에서는, 수요관리 자원평가의 핵심부분인 잠재량 산정모델을 제시한다. 본 발명에서는 용도별, End-Use별 DSM 기술의 최대 기술적 잠재량(MTP), 단계별 기술적 잠재량(PTP) 및 경제적 잠재량 산정 모델을 개발하고 관련지표를 추정하였다.
우선, 잠재량 추정을 위해서는, DSM기술리스트 및 End-Use 데이터의 조사/개발이 필요하며, 이를 위해서, 에너지소비효율등급표시제도 품목, 절전형 사무가전기기 보급제도 품목, 고효율에너지기자재 인증품목 등 효율향상기술 리스트의 조사수집이 필요하다. 또한, 효율향상기술에 대한 기기가격, 기기소비전력, 기기수명 등 기술적 데이터의 수집과 개발이 필요하다. 아울러, 건물 특성 또는 측정단위의 특성(총 연면적, 총 수용가수 호수 등), End-Use별 전력소비와 집중도, End-Use의 시간대별 부하패턴(부하곡선), 주요 기준기기기술과 효율향상 기기기술의 시장점유율 등의 구체적 데이터에 대한 수집, 분석, 개발이 필요하다.
이하에서는 이와 같이 수집된 효율 향상 기술의 리스트를 예시한다.
구분 주거용 구분 업무용 구분 산업용
냉방 - 고효율 에어컨 - 구형 에어컨의 교체 - 고효율 룸에어컨 - 열에너지저장(냉방) - 열회수흡수식냉각기 - 천장팬 냉방 - 중앙집중식 HVAC 시스템 - 냉방용 저장장치 - 고효율 에어컨 - HVAC 장치보수유지 HVAC - 고효율 냉각기 - 히트펌프 온수기 - 공기원/지열 히트펌프 - 폐열회수형환기장치 - 산업건물용 가스보일러 - 원심식냉동기
조명 - 할로겐램프 - 전구식형광등 - 26mm32W형광램프 - 26mm32W형광램프용 안정기 - 고광도방전등 - 낮은소비전력의 백열등 - 안정기내장형 램프 - T-5형광램프 조명 - 할로겐램프 - 전구식형광등 - 고광도방전등 - 전자식 안정기 - 동작감지센서 - 형광램프용고조도 반사갓 - 조도자동조절 조명기구 조명 - 할로겐 램프 - 전구식형광등 - 전자식 안정기 - T-8 형광등 - 일광제어 - 메탈할라이드램프용 전자식안정기 - 나트륨램프용전자식안정기 - LED교통신호등
조리 - 전기밥솥 - 난방용자동온도 조절램프 전동력 - 건조기:히트펌프식 - 세탁기:고효율모터 - 고효율 griddle - 고효율 fryer 전동력 - 고효율모터 - 가변속 드라이브 - 모터 제어 - 고효율유도전동기 - 고효율 인버터
냉장/냉동 - 고효율 냉장고 - 고효율 냉동기 냉장/냉동 - 고효율 냉장고 - 고효율 냉동기 냉장/냉동 - 고효율 콤프레샤 - 스크류 콤프레샤 - Strip Curtain
문화 - 절전형 비디오 - 절전형 오디오 - 절전형 DVD플레이어 사무 기기 - 절전형 PC - 절전형 프린터/복사기 - 절전형 팩스기/스캐너 - 절전형 복합기 - 모니터절전기 공정열 - 폐열회수 - Arc 용융 - 적외선 가열/용융
가전 - 고효율냉장고/냉동기 - 고효율건조기(모터) - 고효율세탁기(모터) - 고효율식기세척기 - 고효율 렌지/오븐 - 절전형 TV - 절전형 전자레인지 - 절전형 배터리충전기 - 절전형 셋톱박스 기타 - 고효율 승강기모터 - 고효율 pool 펌프 - 절전제어장치 - 창필름 전기 화학 - 플라즈마 아크 공정 - 레이저 공정 - 온존수 처리 - 전기자동차 - 고효율 보일러 - 고효율 히트펌프 - 고효율 펌프 - 무정전 전원장치 - 전력용변압기 - 복합기능형 수배전시스템
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*이하에서는, 기술적 잠재량 추정 과정을 설명한다. 기술적 잠재량은 모든 기술이 적용가능하고 물리적으로 가능한 상태에서 시행되었을 경우 달성될 수 있는 모든 잠재량의 합을 의미한다. 본 발명에서 정의한 기술적 잠재량의 추정식은 다음과 같다.
기술적 잠재량(에너지) = (총 면적 또는 가구(m2/가구) × 기준기기 UEC또는 EUI (kWh/m2또는 가구) × 적용가능계수 × 미완성 계수 × 실행 계수 × 절감 계수 × 조정 계수)
기술적 잠재량 (부하) = (기준 기기기술의 피크부하 (KW) × 피크 절감율) × (총 면적 또는 가구(m2/가구)
여기서, 적용가능계수는, 주어진 시장 환경 내에서 효율 향상 기술을 적용할 수 있는 부분의 바닥면적 또는 가구의 비율(예: 콤팩트형 형광등의 경우 업무용 사무실에서 전체 면적에 대한 백열등 조명을 사용하는 면적의 비율(%))을 나타낸다. 이때, End-Use 내 기술과 기기의 결합은 그 End-Use의 에너지 효율향상 수단 적용가 능성을 결정(예: 고효율 DX air conditioning 기술은 오로지 DX air conditioning이 이용되고 있는 냉방 공간에만 적용)한다.
실행가능계수는, 공학적 측면에서 효율 향상 기술의 적용이 가능한 부분의 바닥면적 또는 가구 수 비율로 정의된다.
또한, 절감율 계수는, 기준 기기기술을 효율향상 기기기술로 전환할 경우 절감되는 전력소비량의 비율을 나타낸다.
미완성 계수는, 아직 효율 향상 수단이 적용되지 않은 부분의 바닥면적 또는 가구의 비율 (%) 즉 1에서 이미 효율향상 기기기술이 적용된 부분의 바닥면적 또는 가구의 비율을 뺀 것을 말한다. 이미 효율향상 기기기술이 적용된 부분은 기기의 보급률을 의미하는 것이므로 미완성 계수는 1에서 기기 보급률을 뺀 것이기도 하다.
조정계수는, 잠재량 산정과정에서 발생하는 오차에 대한 조정치를 의미한다.
기준기기(기존기술) EUI/UEC 수치로는, 현재 보급된 기준 기기기술의 소비전력량(기기의 정격용량과 연간 사용시간을 이용)을 사용한다.
DSM 기기기술 EUI/UEC는, 보급대상 효율향상 기기기술의 소비전력량(효율향상 기기의 정격용량과 교체가능 기준 기기기술의 연간 사용시간을 이용)을 의미한다.
이하에서는, 경제적 잠재량 추정 과정을 나타낸다. 경제적 잠재량이란, 현재 및 미래의 소매 전력요금, 현재 및 미래의 발전가격, 환경요소, 공급감소에 의한 잠재적 편익에 대한 추정치이다.
경제적 잠재량은 공급측 대안 혹은 에너지가격 등과 비교하여 비용 효과적인 총에너지효율향상기술의 기술적 잠재량을 의미하며, 경제적 잠재량은 많은 에너지효율 향상 기술의 비용이 표준 에너지효율향상기술보다 초기에 높은 비용이 소요됨을 고려한 지표이다.
아래 표는 본 발명에서 제안된 기술적 잠재량 산정절차를 예시한다. 또한, 도 16 내지 도 19는, 주거용의 조명(End-Use)을 기준으로 한 잠재량 산정 절차의 흐름을 예시한다.
기본 절차 세부 절차 데이터베이스 실행방법
기준수요 기준수요예측 연구원 자체 조사/개발 기준수요예측모형 활용
DSM 기술 식별 DSM기기 선정 DSM 대상기기 리스트 효율향상 보급대상 기기
시장 점유율 (보급률)조사 및 추정 가전기기 사용행태 조사(에관공/산자부) 등급별 판매량을 기준으로 보급수준 추정
연구원 자체 조사 설문 또는 조사결과를 토대로 보급률 추정
DSM 기술 UEC 기초조사 생산업체 제공기기 제원 대당 소비전력 조사
연구원 자체 조사 대당 사용시간 조사 (연평균)
시간대별 사용대수 및 사용율조사
포화도를 고려한 가구당 사용대수 추정 기준기기 결과 활용 동일한 소비행태를 가정
계산식 기준기기의 사용대수×(1-DSM 기술 보급률)
기기 UEC 계산식 기기소비전력 × 연평균 사용시간
가구당 UEC 계산식 기기 UEC × 가구당 사용대수 × 가구당 사용율
잠재량 산정 계수 식별 기술적 실행가능 계수 생산업체 제공기기 제원 DSM 기기 도입에 기술적으로 문제가 없는 비율
연구원 자체 조사 DSM 기기의 기술적 성숙도를 단계별로 구분 (1 - 5단계 까지 20% 씩 증가)
적용가능 계수 기준기기 결과 활용 기준기기의 보급률
연구원 자체 조사 보급 DSM기기의 선호도와 보급추세를 고려한 가중치 (60%에서 100%까지 3단계 구분)
절감율 계산식 (기준기기 UEC - DSM 기기 UEC)/기준기기 UEC
생산업체 제공기기 제원
미완성 계수 기준기기 결과 활용 1 - (DSM기기 보급률 / 기준기기 보급률)
연구원 자체 조사 단계적 잠재량 산출의 경우 당해년도 보급가능 비율을 적용
조정 계수 생산업체 제공기기 제원 실제 전력 소비량과 계산된 전력 소비량과의 차이를 보정할 수 있는 계수 추정
연구원 자체 조사 전력 수요 예측을 통한 예측 전력 소비량을 토대로 조정비율을 결정
기술적 잠재량 산정 (kWh) 기술적 잠재량 계산식 시장단위 총 가구수 × 기준기기 가구당 UEC × 기술적 실행가능 계수 × 적용가능 계수 × 절감율 × 미완성 계수 ×조정 계수
일단, 전체 전력사용 주거용 가구를 대상으로 하여, 가전기기 및 가정용 전력 소비행태 조사(한국전력거래소) 결과 데이터를 활용하여, 주거용 총 가구 중 주택유형에 따른 시장단위 (단독주택, 아파트, 연립주택, 기타)내 가구를 조사하고, 건축 통계 자료에서 주택유형별 구성비를 활용하여 가구 수를 추정하며, 가정용 전력 소비행태조사(한국전력거래소) 결과에 따른 주택형태별 가구분포를 활용하여 가구 수를 추정한다.
다음으로, 기준 기기기술을 선정하고, UEC와 시장점유율을 조사한다. 기기기술의 선정을 위해서는, DSM 대상 기기기술 리스트를 사용한다(주거용 조명의 경우). 예를 들어, 일반 60W 백열전구(3등급 이하 백열전구)를 기준 기기기술로 할때, DSM 대상 기술로는 32mm 40W 일반용 형광램프 및 자기식 안정기 1등용(3등급 이하 형광램프)을 선정할 수 있다.
선정된 기준 기기기술의 시장점유율을 조사 또는 추정한다. 이를 위해서 기존 데이터베이스를 활용하여, 가정용 전력 소비행태조사(한국전력거래소)와 가전기기 사용행태조사(에관공/산자부)의 가전기기 총 보급대수와 가전기기 보급현황에서 백열등과 형광등의 결과를 활용(예: 총 보급대수가 3천9백여만대인 백열전구 중 3등급 이하 제품의 판매량 비율이 약 70%정도라고 할 때 기준 기기기술로서 백열전구의 보급대수는 2천7백여만대로 추산)할 수 있다.
또한, 주거용 조명설비의 구성비를 참고하여 기존 통계자료를 세분화(예: 주거용 형광등 조명설비의 구성이 1등용 직관형 형광등이 30%, 2등용 직관형 형광등이 5%, 원형 형광등이 45%, 기타형 형광등이 20% 라면 기존 통계자료의 형광등 조명의 결과를 이 구성비에 따라 세분화하여 1등용 직관형 형광등(기준 기기)의 보급대수가 전체 형광등 보급의 30%로 추정)하여 보급률을 추정한다.
다음으로, 기준 기기기술의 UEC를 산정한다. 가정용 전력 소비행태조사(한국전력 거래소)의 주요 기기별 소비전력 조사와 생산업체 제공 자료를 통하여 기준 기기기술의 대당 소비전력을 결정한다. 또한, 가정용 전력 소비행태조사(한국전력거래소)의 주요 기기별 사용시간 조사결과 등을 통한 주요 기기별 사용시간을 활용하여 기준 기기기술의 대당 사용시간을 추산하고, 가정용 전력 소비행태조사(한국전력거래소)의 주요 기기의 설치대수 조사 등을 통해 기준 기기기술의 시간대별 사용율을 추산한다.
그 결과, 기기기술 당 UEC = 기기기술 소비전력 x 기기기술 당 연 평균 사용시간, 가구 당 UEC = 기기기술 당 UEC x 가구 당 기기기술 사용대수 x 가구 당 사용율로 놓을 수 있다.
다음으로, 대상 DSM 기기기술의 선정 및 시장점유율, UEC, 기술적 실행가능성, 적용가능성, 절감율, 미완성 계수 조사 및 추정한다.
DSM 대상 기기기술 리스트를 통해 DSM 기기기술을 선정한다. 예를 들어 백열등을 대체하기 위한 대상 기기기술은, 26mm 32W 고효율 형광램프 및 전자식 안정기, 고효율 안정기 내장형 램프 등을 들 수 있다.
선정된 DSM 기기기술의 시장점유율 조사 및 추정을 수행한다. 가전기기 사용행태 조사연구(산자부)의 주요 가전기기 보급현황과 전력수요관리를 위한 전기 사용실태 조사(전기연구원,1999)의 등급별 판매량 등의 데이터베이스를 활용하여 도 16에 도시된 바와 같이 보급수준을 추정한다.
다음으로, DSM 기기기술의 UEC 산정을 수행한다. 도 17에 도시된 바와 같이, 추정된 DSM 기기기술의 보급률을 바탕으로 포화도 (1-보급률)를 측정하여 이를 가구당 기기기술 사용대수에 적용(예 포화도 0%일 경우 가구당 사용대수는 기준 기기기술과 같다. 포화도가 늘어날수록 가구당 사용대수는 줄어들고 사용 가구수는 늘어나게 됨으로써 기술적 잠재량은 줄어듦)한다. 이때, 기기기술 당 UEC = 기기기술 소비전력 x 기기기술 당 연 평균 사용시간, 가구 당 UEC = 기기기술 당 UEC x 가구 당 기기기술 사용대수 x 가구 당 사용율로 얻어진다.
다음으로, 도 18에 도시된 바와 같이, 생산업체의 제공 자료를 토대로 실행 가능성에 대한 계수를 추정한 데이터베이스를 활용하여, 기술적 실행가능성 계수를 추정한다. 기술적 실행 가능성 계수란, DSM 기기기술을 설치하는데 기술적으로 문제가 없는 비율을 말하며, DSM 기술의 성숙도를 기반으로 단계별로 구분(예를 들어, 1단계 20%, 2단계 40%, 3단계 60%, 4단계 80%, 5단계 100%)한다.
이어서, 적용가능성 계수를 추정하는데, 이는 추정된 기준 기기기술의 보급률에 기기기술별 선호도 조사를 통해 보급 DSM 기기별 선호도와 보급 추세를 고려한 가중치(안: 하 60%, 중 80%, 상 100%)를 말한다.
이후 절감율을 산정하는데, 이는 기준 기기기술 전력소비량대비 DSM 기기기술의 전력소비량의 비율을 말한다. 다음으로 미완성 계수를 추정하는데, 1에서 DSM 기기기술의 보급률을 기준 기기기술의 보급률로 나눈 값을 뺀 값을 계수로 사용하며, 단계적 잠재량을 산출할 경우 당해년도 보급가능 기기기술의 비율을 적용 (예: CFL의 2003년 보급가능비율이 전체 적용가능가구의 5%라면 미완성 계수는 5%)하는 방식으로 하며, 따라서 미완성 계수는 DSM 기기기술을 보급하고자 하는 비율이 된다.
마지막으로, 조정계수를 추정하는데, 생산업체의 제공 자료를 토대로 실제 전력소 비량과 계산된 전력소비량과의 차이를 보정할 수 있는 계수를 추정하여 DB화 한다. 예를 들어, 예측된 총 주거용 조명 전력소비량이 1000GWh 인데 모형에서는 700GWh라면 조정계수를 이용하여 예측 소비량과 일치시킨 후 이를 각 기기기술별 잠재량 산정에 반영한다.
이와 같은 과정을 거쳐, 최대 기술적 잠재량(에너지)을 얻는다. 이를 위해서는, 주거용 총 수용가호수 전망, 기준 기기기술 수용가당 UEC 전망, 절감율 전망, 적용가능계수 전망, 미완성계수 전망, 실행가능계수 전망, 잠재량 조정계수 중 에너지 전망 등의 지표가 필요하며, 이들 모든 변수들의 곱으로 정의된다.
또한, 최대 기술적 잠재량(부하)은, 주거용 최대수요 전망, 기준 기기기술 피크수용율 전망 , 절감율 전망, 적용가능계수 전망, 미완성계수 전망, 실행가능계수 전망, 잠재량 조정계수, 부하 전망 등의 지표가 필요하며, 이들 모든 변수들의 곱으로 정의된다.
단계별 기술적 잠재량의 산정에는, DSM 기기기술 수명, DSM 기기기술 보급대수 전망의 지표가 필요하다. 여기서, DSM 기기기술 보급대수 전망/DSM 기기기술 수명 = DSM 기기기술 교체 보급대수(기기수명 이내의 경우)로 정의하며, DSM 기기기술 교체 보급대수 / DSM 기기기술 총 보급대수 = DSM 기기기술 교체비율로 정의하며, DSM 기기기술 최대절전잠재량 x DSM 기기기술 연간 교체비율 = 단계별 기술적 잠재량으로 정의한다.
경제적 잠재량의 산정에는, 기준 기기기술 설치비용, 기준 기기기술 O&M비용, DSM 기기기술 설치비용, DSM 기기기술 O&M비용, 회피설비비용, 회피에너지비용, 기준 기기기술 수명, DSM 기기기술 수명 등의 지표가 필요하다. 연간 균등화 기준 기기기술 설치비용+연간 균등화 기준 기기기술 O&M비용 = 연간 균등화 기준 기기기술 비용으로 정의하고, 연간 균등화 기준 기기기술 비용을 DSM 기기기술의 수명에 맞추어 현가비용으로 계산한다. 그와 동일한 방식으로 DSM 기기기술의 현가비용을 계산한다. 여기서, DSM 기기기술 현가비용 - 기준 기기기술 현가비용 = DSM 기기기술 증분비용 (Replacement cost)로 정의한다. Retrofit cost = DSM 기기기술 현가비용이며, 기준 기기기술 UEC x 절감율 x 회피에너지비용 x 현가계수 = 편익(에너지)로 정의하고, 기준 기기기술 사용전력 x 피크수용율 x 절감율 x 회피설비비용 x 현가계수 = 편익(부하)으로 정의한다. 편익(에너지) + 편익(부하) = 총편익으로 정의한다. 총편익/비용 = TRC ratio로 정의하며 이 지표가 1보다 큰 경우에 경제적 이득이 있는 경우로 간주하여 경제적 잠재량을 산정한다.
도 20 내지 도 31은 도 2의 웹 서버(20)의 잠재량 산정 모듈(14)에서 제공하는 사용자 인터페이스 화면을 예시한다. 도 20은 DSM 기기 기술의 리스트를 제공하는 화면이다. 또한, 도 21에 도시된 바와 같이 잠재량 산정을 위한 기본 입력은 기존 기기에 대한 기준 수요 예측과 DSM기기 보급 대수 예측 항목으로 이루어져 있다. DSM기기 보급대수 추정은 기준 수요 예측 시스템의 기기보급률 추정과 동일한 인터페이스로 구현되어 있으며, 단순증가율, 회귀분석증가율, Gompertz모형, Bass모형, Lawrence-Lawton모형 등의 확산식을 이용하여 추정 가능하다. 도 22는 또 다른 기본 입력 항목으로 DSM 기기의 소비 전력을 입력하는 화면이다.
도 23 내지 도 25에서는, 상술한 분석 모델에 따라, 적용가능계수, 미완성계수, 실 행가능계수 등을 전망하고 이를 통해 최대 기술적 잠재량을 산정해낸다. 사용자는 이들 계수들을 수정 보완하거나 조정과정을 거칠 수 있다. 도 26은 최대 기술적 잠재량을 산정한 결과를 도시한다.
도 27은 단계별 기술적 잠재량을 산정하기 위하여 교체대수에 대한 전망을 추정한 결과를 도시한 화면이다. 이를 통해 도 28과 같이, 단계별 기술적 잠재량을 산정해낸다.
경제적 잠재량 산정을 위해서는, 비용지표를 산출하고, 이를 회피비용과 비교하여야한다. 도 29는 비용지표 산출 결과 화면으로 기준기기 및 DSM기기에 대한 비용지표를 조회할 수 있으며, 필요시 사용자가 수정할 수도 있다. 도 30은 회피비용 산정 결과 화면을 나타낸다. 회피 비용 산정 과정에 대해서는 도 32 내지 도 38을 참조하여 아래에서 상세히 설명한다.
비용지표 및 회피비용 산정이 끝나면 도 31과 같이 경제적 잠재량을 산출해 낼 수 있다. 사용자는 필요하다면, 이상의 최대 기술적 잠재량, 단계별 기술적 잠재량, 경제적 잠재량 각각에 대한 산출 과정을 반복 할 수 있다.
도 32 내지 도 34는, 회피비용의 산정 방법의 흐름을 예시한다. 회피 비용이란, 대체전력의 증분비용 또는 인준설비로부터 전력구입이 없을 경우 전력회사가 자체로 발전하거나 다른 발전사업자로부터 전력을 구입할 때 소요되는 증분비용이다. 구성하고 있는 요소는 회피 발전비용, 회피 송배전비용, 회피 손실비용, 그리고 회피 환경비용이 있다. 회피 발전비용은 다시 회피 설비비용과 회피 에너지비용으로 나뉜다.
도 32는 회피 설비 비용의 산정 절차를 예시한다. 회피 설비비용은 전력회사가 새로운 발전설비를 건설해야 하는 것을 피함으로써 절약하는 돈을 나타내는데 이는 역시 다른 전력회사로부터 설비를 구매하는 것을 피함으로써 절약하는 돈을 나타낸다고 할 수 있고, 전력회사가 전력설비가 필요한 다른 전력회사에 초과설비를 판매함으로써 벌어들이는 돈을 나타낸다고 할 수 있다.
도 33은 회피 송배전비용의 산정 절차를 예시한다. 회피 송배전비용은 계통의 확장에 따라 요구되는 송배전설비의 건설 및 유지비용을 나타낸다. 회피 손실비용은 송배전단계에서 발생하는 손실로부터 파생하는 비용을 나타낸다.
그 이외에도, 회피 환경비용이 있는데, 이는 전력을 생산하는데 있어서는 필연적 부산물로서 대기오염, 토지 이용 변형, 수질오염, 기타 환경을 훼손할 수 있는 오염물질을 배출한다. 새로운 발전설비의 참여로 변하게 되는 환경적 영향에 대응하는 비용을 나타낸다.
도 34는 회피 에너지 비용의 산정 절차를 예시한다. 회피 에너지비용은 전력계통의 운용에 따라 변하는 요소로서 연료, 운용 및 보수유지비용의 일부, 그리고 이산화황의 세정기의 운용에 필요한 석회나 시약과 같이 변할 수 있는 다른 비용들을 포함하고 있다.
이하에서는 도 32를 참조로 하여, 회피 발전비용 산정방법을 설명한다. 기존 산정방법에 포함된 운전자본을 삭제하고 순수 기대수익만을 투자에 따른 기회비용으로 보고 회피 설비 비용을 계산한다. 기대수익 계산에 있어 기존 방식에서 사용한 사회적 할인율 대신 세전 전력회사 할인율을 사용함으로써 현실성을 반영하였다. 또 한 기존 방식에 포함되어 있었던 법인세 항목을 제외함으로써 대체 설비에 대한 비용을 중심으로 한 CUB방식의 원칙을 충분히 반영하였다.
도시된 모델에서는, 회피 발전설비비용 = 연간 비용의 순현가를 연간 균등화 시킨 값 (실질 할인율 적용), 연간 발전설비비용 = 연금화 설비비용+고정 O&M비용, 균등화 발전설비비용 = 설비단가를 설비수명에 따라 연간 균등화 시킨 값 (실질 전력회사 할인율 적용), 설비단가(원/KW) = 총 건설비를 발전설비 용량으로 나눈 값 등의 지표를 정의하여 사용하였다.
도 33에 제시된 회피 송배전 비용 산정을 위한 모델에서는, 회피 송배전비용 = 연금화 송배전비용의 순현가를 연간 균등화 시킨 값, 연금화 송배전비용 = 설비단가를 설비수명에 따라 연간 균등화 시킨 값 (명목 전력회사 할인율 적용), 설비단가 = 과거 송배전 설비 증분비용을 부하의 증분으로 나눈 값으로 정의하였다.
도 34에서는 회피 에너지 비용 산정을 위한 모델을 나타낸다. 여기서는 연료비용과 환경비용을, 현재 열량단가 기준 산정 방식을 연료비용 기준으로 전환하였고, 회피 에너지비용 = 연간 비용의 순현가를 연간 균등화 시킨 값 (실질 할인율 적용), 총 에너지비용(원/KWh) = 연료비 단가+변동O&M비용, 연료비 단가(원/KWh) = 연료비용 (열량단가, 원/Gcal) x 열소비량 (열효율, Kcal/KWh) 등의 파라미터를 정의하여 사용하였다.
도 35 내지 도 38은 회피 비용 산정 모듈(16)에서 제공되는 화면을 예시한다. 회피비용 계산을 위한 입력 사용자 인터페이스 화면은 도 35와 같으며, 프로젝트별로 관리되는 구조를 취하고 있다. 회피비용 계산을 위해서는 발전전원(유연탄, 무연 탄, 중유, LNG, 원자력)을 선택하고 설비, 운전유지비, 재무, 세금, 운전자본, 발전에 관한 자료들을 입력한 후 결과계산 버튼을 누르면 상술한 모델을 구현한 내장된 알고리즘에 의해 회피비용이 계산되어 결과 화면이 나타난다. 회피 비용 계산을 위해서는, 도 36에 도시된 바와 같은 사회 경제적 지표와, 도 37에 도시된 바와 같은, 설비 특성 지표와, 도 38에 도시된 바와 같은 설비 및 연료비용 지표가 입력되는데, 구체적으로는 다음과 같은 지표가 필요하다. 설비에 관해서는, 설비용량, 총건설비, 건설비단가, 운전시점 등의 데이터가 필요하며, 운전유지비에 관해서, 운전유지비(원/kW년), 비용기준년도(년초)가 필요하다. 이외에도, 경제수명기간(년), 감가상각기간(년), 감가상각방식(정액법/정률법), 감가상각제외자산(%), 투자보수율(%), 할인율(%), 부채비율(%) 및 이자율(%) 등의 재무 관련 데이터가 필요하며, 세금, 보험료 등 기타 비용과, 운전자본, 발전 비용으로, 연료단가(원/kcal), 단가기준년도(년), 연료발열량(kcal/kgl), 평균열효율(%), 설비예비율(%), 소내소비율(%), 송변전손실률(%) 및 배전손실률(%) 등의 데이터가 필요하게 된다.
이러한 데이터를 통하여, 회피에너지비용, 회피설비비용, 회피송전비용, 회피배전비용, 회피환경비용 등이 계산되며 사용자 인터페이스를 통하여 제공된다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예 및 도면에 한정되지 아니하며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이므로, 본 발명의 범위는 첨부된 청구범위 및 그와 균등한 범위에 의해 결정되어야 할 것이다.
본 발명에 의하여, 수요 관리 평가를 위한 데이터베이스와 합리적인 분석 시스템을 구축하여 인터넷을 통하여 서버에 접속한 사용자가 용이하게 수요 관리 평가를 할 수 있도록 함으로써, 에너지 수급 정책의 수립 등이 정확하고도 합리적으로 수행될 수 있다.
또한, 본 발명에 의하여, 정확하고 체계화된 수요 예측 결과를 기초로 하여, 고 효율 기기로의 전환 시 얻을 수 있는 잠재적 효과를 예측 및 산정할 수 있도록 하여, 정부, 전담기관, 전력회사, 수용가, 관련 기기 공급자 등에게, 투자 효율성을 고려한 신뢰성 있는 시장정보를 제공하는 것이 가능하다.
또한, 본 발명에 의하여, 체계적인 수요 예측 및 잠재량 산정 모델을 제시하고, 그에 기초를 둔 웹 기반의 수요 관리 평가 시스템을 제공하는 것이 가능하여, 다양한 데이터의 수집이 용이하도록 하고 이의 데이터베이스화가 가능하도록 하며, 사회적 다자 참여가 가능하고 다양한 사례 적용에 대한 결과를 공유할 수 있도록 하는 수요 관리 평가 시스템을 제공할 수 있다.

Claims (4)

  1. 각 기간별, 부하기기 종류별 및 수용가 유형별 전력 수요에 관한 기존의 통계치 데이터를 분류, 저장 및 관리하는 DB 서버;
    인증된 사용자에게 네트워크를 통한 액세스를 제공하며, 사용자 인터페이스 화면을 제공하며, 상기 DB 서버에서 관리하는 상기 실적 데이터를 기초로 하여, 산정의 기준이 되는 기간 동안의 소정 전력 소비 단위별 전력량 및 부하에 대한 수요의 예측치를 제시하는 기준 수요 예측모듈과, 소정 부하를 DSM 기기로 대체하였을 경우에 달성될 수 있는 각각의 비용 절감 효과에 관한 지수를 제공하는 잠재량 산정모듈과, 대체전력의 증분비용 또는 전력 공급회사가 전력의 추가 공급을 위해 소요되는 비용을 산정하는 회피비용 산정 모듈을 포함하는 웹 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 DB 서버에 저장된 상기 통계치 데이터는, 인터넷을 통해 접속한 소정의 인증된 통계 기관에 의해 수시 업 데이트가 가능한 것을 특징으로 하는 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 웹 서버가 제공하는 상기 사용자 인터페이스 화면은,
    상기 사용자가 기준 수요 예측, 잠재량 산정 및 회피비용 산정 항목 중의 하나를 선택할 수 있도록 하는 선택 메뉴를 제공하는 것을 특징으로 하는 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스 화면은,
    상기 사용자가 상기 기준 수요 예측 항목을 선택한 경우, 사용 기기분류 및 기기 기술, 전력량 또는 부하의 예측 부문, 유형별 시장 단위 및 예측 기간을 선택할 수 있도록 하는 초기화면을 제공하며,
    상기 사용자의 선택에 의하여, 상기 웹 서버는 상기 DB 서버로부터 상기 사용자가 선택한 항목에 관련된 통계 데이터를 요청하여 상기 사용자 인터페이스를 통하여 제공하며, 필요에 따라 상기 사용자가 상기 데이터에 대한 수정 보완을 할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 자원 평가를 위한 웹 기반 수요 관리 평가 시스템.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2008073633A2 (en) * 2006-11-06 2008-06-19 Promethean Ventures, Llc System and method of using movie taste for compatibility matching
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100306217B1 (ko) * 1998-05-29 2001-11-24 김 종 해 전력적산기의 원격 자동 계측 시스템
KR100455565B1 (ko) 2004-07-29 2004-11-09 한국중부발전(주) 전력수급시스템 및 예측방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008073633A2 (en) * 2006-11-06 2008-06-19 Promethean Ventures, Llc System and method of using movie taste for compatibility matching
WO2008073633A3 (en) * 2006-11-06 2008-09-04 Promethean Ventures Llc System and method of using movie taste for compatibility matching
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