KR20140132523A

KR20140132523A - 전력 부하 모니터링 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20140132523A
Application number: KR1020130051779A
Authority: KR
Inventors: 서성목; 라비 모한랄; 박영진
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2013-05-08
Filing date: 2013-05-08
Publication date: 2014-11-18
Also published as: EP2801792A2; EP2801792B1; US20140336831A1; EP2801792A3

Abstract

본 발명은 전력 부하 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 소비 전력의 역률(力率, Power Factor)을 특징으로 이용하거나 부하의 상태 변화를 검출하거나, 또는 역률과 피상 전력(Apparent Power)을 함께 이용하여 부하의 상태 변화를 검출하는 것을 목적으로 한다. 또한 본 발명은, 전력 부하 모니터링에 있어서, 중첩의 원리를 이용하여 부하를 식별하는 것을 또 다른 목적으로 한다. 이를 위해 본 발명에 따른 전력 부하 모니터링 장치는, 가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하기 위한 센서부와; 센서부에 의해 수집된 소비 전력 정보 중에서 소비 전력의 역률 정보에 기초하여 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

전력 부하 모니터링 장치 및 방법{NON-INTRUSIVE LOAD MONITORING APPARATUS AND METHOD}

본 발명은 싱글 포인트 센서(Single Point Sensor)를 통해 기기의 동작 상태 감지 및 소비 전력을 예측하는 부하 전력 모니터링(Non-Intrusive Load Monitoring, NILM) 기술에 관한 것이다.

전기 에너지를 안정적이고 효율적으로 사용하기 위한 지능형 전력망을 가정에 성공적으로 도입하기 위해서는 전기 생산자와 에너지 정책 입안자 뿐 만 아니라 전력 소비자의 이해와 참여가 중요하다. 전력 소비자의 관점에서 스마트 그리드의 혜택은 에너지 비용의 감소인데, 이는 에너지 소비 절감을 통해서 쉽게 얻을 수 있다.

지능형 전력망 관련 연구에서 주로 언급되는 에너지 소비 절감 방법은 소비자에게 에너지 소비 현황을 피드백해주고 소비자가 이를 통해 에너지 소비 절감 활동에 참여하도록 유도하는 방법과, 소비자가 인지하지 못하는 사이에 자동으로 에너지 소비를 절감하는 방법으로 구분해 볼 수 있다. 에너지 사용 현황을 소비자에게 피드백 해주는 방법의 효과에 대한 분석은 미국의 EPRI (Electric Power Research Institute)에서 수행되었는데, 연구 결과에 따르면 전력 소비 패턴을 사용자에게 제공해주는 것만으로도 에너지 절감 효과를 볼 수 있으며, 특히 기기별로 세분화된 정보를 실시간으로 제공하는 경우, 평균 12%의 에너지 절감효과가 있다고 보고하고 있다.

소비자가 인식하지 못하는 사이 자동으로 에너지 소비를 절감하는 방법은 지능형 전력망 대응 가전기기가 HAN(Home Area Network)으로 연결되어 있고 HAN이 스마트 미터(Smart Meter)를 통해서 전력 회사의 수요제어 프로그램과 연동되어, 전력 요금이 저렴할 때 에너지 소비를 집중하는 방식으로 구현된다. 소비자의 입장에서는 자동화된 방법이 편의성 측면에서 매력적이지만, 이를 위해서는 전력회사에서 수요 제어를 위한 프로그램을 실시하고, 현재 사용하고 있는 전력량계와 가전기기를 모두 지능형 전력망 대응 기기로 교체하여야한다는 부담이 따른다.

실시간으로 가전 기기별 전력 소비 정보를 사용자에게 전달하여 에너지 절감 활동을 유도하는 방법이 에너지 절감에 효과적이지만, 이러한 시스템을 구축하는 비용 또한 크다는 문제가 있다. 에너지 모니터링 시스템을 구축하는 통상의 방법은 스마트 플러그(Smart Plug) 또는 스마트 소켓(Smart Socket)이라고 불리는 전력 소비 감지 장치를 가전기기마다 설치하고 무선 통신 수단을 통하여 전력비 정보를 싱크(Sink) 역할을 하는 IHD(In-Home Display)로 수집하여 표시하는 방식이다. 가전 기기마다 스마트 플러그를 설치하고 유지 관리하기 위해서는 적지 않은 장치 비용 및 노력이 필요하므로, 이러한 비용을 경감하기 위하여 스마트 플러그를 사용하지 않고 가정 내 모든 기기가 연결된 하나의 전력선을 모니터링 하여 모든 기기의 전력사용패턴이 혼합된 혼합 전력 신호를 관찰한 후, 관찰된 혼합 전력 신호에서 각 기기의 전력 소비 패턴을 분리하여 사용자에게 제공하는 부하 전력 모니터링(NILM) 기술에 대한 연구가 수행되고 있다.

부하전력 모니터링 기술은 크게 데이터 수집 모듈(Data Acquisition Module), 이벤트 검출 모듈(Event Detection Module), 특징 추출 모듈(Feature Extraction Module), 기기 식별 모듈(Device Classification Module), 전력 평가 모듈(Power estimation Module)로 이루어지는데, 이벤트 검출 모듈은 내부적으로 전력의 변화를 감지할 수 있는 어떤 특징(feature)를 입력으로 하고, 에지(Edge) 혹은 이벤트(Event) 발견 알고리즘을 적용시켜 전력 패턴의 변화를 감지한다. 이를 위해 기존에는 first-difference 알고리즘을 쓰거나, GLR(Generalized likelihood ratio) 알고리즘을 적용하였다. 다른 방법으로는 센서를 기기의 전원 공급선 주변에 하나씩 두어 각 기기의 상태변화(state change)를 EMF(electromagnetic field) 변화로 감지하는 방법이 사용되었다. 그러나 이와 같은 종래의 방식들은 다음과 같은 문제를 가지고 있다.

먼저, GLR 알고리즘 방식은, 윈도우 사이즈와 임계 값을 선정하기 힘들고, 확률 계산을 포함하는데다 두 개의 윈도우에서 반복적인 계산을 필요로 하기 때문에 계산 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라, 1계 차분 알고리즘(First-Difference Algorithm) 보다 정확도가 낮은 단점이 있다. 또한, 대부분의 이벤트 검출 모듈이 문제가 되는 것은 유효 전력의 변화를 특징(feature)으로 이용하여 이벤트를 검출하기 때문에 소비 전력이 큰 기기와 소비 전력이 작은 기기를 함께 판별하기에는 분명한 한계를 지닌다는 점이다.

EMF 기반 이벤트 검출 방식은 일단, 개별 기기마다 EMF 검출을 위한 센서가 필요하기 때문에 센서들 사이의 간섭 문제가 해결되어야 하고, 각 센서들과 센서들의 검출 결과를 취합하기 위한 프로세서 사이의 통신 수단이 마련되어야 한다.

본 발명은, 전력 부하 모니터링에 있어서, 소비 전력의 역률(力率, Power Factor)을 특징으로 이용하여 부하의 상태 변화를 검출하거나, 또는 역률과 피상 전력(Apparent Power)을 함께 이용하여 부하의 상태 변화를 검출하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 전력 부하 모니터링에 있어서, 중첩의 원리를 이용하여 부하를 식별하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명에 따른 전력 부하 모니터링 장치는, 가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하기 위한 센서부와; 센서부에 의해 수집된 소비 전력 정보 중에서 소비 전력의 역률 정보에 기초하여 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 제어부를 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 제어부는, 센서부에 의해 수집된 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하는 데이터 수집 로직과; 로우 데이터로부터 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 피상 전력과 유효 전력으로부터 역률 정보를 생성하는 데이터 프로세싱 로직과; 역률 정보에 기초하여 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 이벤트 검출 로직을 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 이벤트 검출 로직은, 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 전력 소비 관련 이벤트를 검출할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 제어부는, 이벤트 검출 로직의 이벤트 검출 결과로부터 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하는 특징 추출 로직과; 특징 추출 로직에서 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 가전 기기를 식별하는 장치 식별 로직을 더 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 데이터 프로세싱 로직은 로우 데이터로부터 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고, 장치 식별 로직은 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 가전 기기를 식별할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 장치에서, 장치 식별 로직은, 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용할 수 있다.

본 발명에 따른 또 다른 전력 부하 모니터링 장치는, 가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하기 위한 센서부와; 센서부에 의해 수집된 소비 전력 정보 중에서 소비 전력의 역률 정보 및 피상 전력 정보에 기초하여 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 제어부를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 전력 부하 모니터링 방법은, 가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하고; 수집된 소비 전력 정보 중에서 소비 전력의 역률 정보에 기초하여 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 전력 소비 관련 이벤트 검출은,

소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하고; 로우 데이터로부터 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 피상 전력과 유효 전력으로부터 역률 정보를 생성하며; 역률 정보에 기초하여 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 것을 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 전력 소비 관련 이벤트를 검출할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 이벤트 검출 결과로부터 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하고; 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 가전 기기를 식별하는 장치 식별을 더 포함할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 로우 데이터로부터 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고; 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 가전 기기의 장치 식별을 수행할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용할 수 있다.

본 발명에 따른 또 다른 전력 부하 모니터링 방법은, 가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하고; 수집된 소비 전력 정보 중에서 소비 전력의 역률 정보 및 피상 전력 정보에 기초하여 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출할 수 있다.

또한, 상술한 전력 부하 모니터링 방법에서, 전력 소비 관련 이벤트 검출은, 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하고; 로우 데이터로부터 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 피상 전력과 유효 전력으로부터 역률 정보를 생성하며; 역률 정보에 기초하여 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 것을 포함할 수 있다.

이와 같은 본 발명은, 파워 팩터를 이용하여 전력 소비 부하의 이벤트를 검출함으로써, 각 가전 기기마다 소비 전력이 다른 것을 0에서 1사이의 값으로 일반화할 수 있도록 함으로써, 모든 가전 기기에 이벤트 검출을 위한 하나의 판별 값(Threshold Value)을 적용시킬 수 있다.

또한 본 발명은, 전력 소비 부하로서의 개별 가전 기기의 소비 전력의 크기에 상관없이 부하에서 발생하는 이벤트를 쉽고 정확하게 검출할 수 있도록 한다. 이로써, 전력 소비량이 큰 부하에 특화된 알고리즘을 설계하여 소비 전력 기기를 놓치거나, 전력 소비량이 작은 부하에 초점을 맞추어 설계된 알고리즘을 수행할 때 무의미한 노이즈성 이벤트가 발견되는 경우를 크게 줄일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분전반을 통한 가정(또는 사업장)으로 전력이 공급되는 전력 공급 계통을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전력 부하 모니터링 장치(Non-intrusive Load Monitoring Apparatus, NILM Apparatus)가 구비되는 전력 공급 계통을 간단히 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 전력 부하 모니터링 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 부하 전력 모니터링 장치의 제어부에 마련되는 이벤트 검출 로직의 제 1 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 이벤트 검출 로직에서 역률을 이용하여 이벤트를 검출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 파워 팩터를 이용하는 전력 부하 모니터링 장치의 테스트 결과를 실 전력을 이용하는 기존의 경우와 비교하기 위한 도표이다.
도 7은 실전력(Real Power)을 이용한 이벤트 검출의 경우와 본 발명에 따른 역률을 이용한 이벤트 검출의 경우를 비교한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 부하 전력 모니터링 장치의 제어부에 마련되는 이벤트 검출 로직의 제 2 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 이벤트 검출 로직의 이벤트 검출 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 역률 정보 및 피상 전력 정보 기반의 이벤트 검출 예를 나타낸 도면이다.
도 11은 전류 하모닉 전력 계수를 이용한 장치 식별의 개념을 설명하기 위한 도면이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분전반을 통한 가정(또는 사업장)으로 전력이 공급되는 전력 공급 계통을 나타낸 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 외부의 전력 공급원으로부터 각 가정(또는 사업장)(100)에 공급되는 전력은 각 가정(또는 사업장)(100)마다 마련되는 분전반(102)을 통해 침실이나 거실, 주방 등에 마련되는 콘센트(Wall Socket 또는 Electric Outlet)(104)에 전달된다. 가정(또는 사업장)(100) 내에서 전기를 에너지로 하여 사용되는 가전 기기들은 콘센트(104)를 통해 직접 전력을 공급받거나, 또는 콘센트(104)에 연결된 멀티 탭(108)을 통해 전력을 공급받는다. 가전 기기(106)는 전력을 소비하는 부하(Load)에 해당된다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 전력 부하 모니터링 장치(Non-intrusive Load Monitoring Apparatus, NILM Apparatus)가 구비되는 전력 공급 계통을 간단히 나타낸 도면이다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 전력을 에너지로 사용하는 가전 기기들(106)이 분전반(102)으로부터 전력을 공급받는다. 분전반(102)에는 전력 부하 모니터링 장치(202)가 마련된다. 전력 부하 모니터링 장치(202)는 가정(또는 사업장)(100)에 전력을 공급하는 전력선에서의 전압 및 전류의 변화를 분석하고, 분석 결과를 토대로 가정(또는 사업장)(100) 내에서 전력 소비 패턴 즉, 어느 가전 기기(106)가 어느 시간 대에 어느 정도의 전력을 어떤 형태로 소비하면서 사용되는지를 판단하기 위한 장치이다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 전력 부하 모니터링 장치의 구성을 나타낸 도면이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 전력 부하 모니터링 장치(202)는 센서부(302)와 제어부(304), 저장부(306)를 포함한다. 여기서 센서부(302)와 제어부(304), 저장부(306)는 서로 기계적 결합 및 전기적 결합을 통해 전력 부하 모니터링 장치(202)라는 하나의 독립된 장치를 구성한다. 이를 위해 센서부(302)와 제어부(304), 저장부(306)가 하나의 케이스 내에 모두 장착될 수 있다. 단, 센서부(302)는 전력 부하 모니터링 장치(202)의 다른 구성 요소들과 분리되어 분전반(102)이나 콘센트(110)에 설치될 수도 있다. 이 경우 전력 부하 모니터링 장치(202)와 센서부(302) 사이의 통신은 유선 통신 또는 무선 통신 등이 사용될 수 있으며, 이 경우 전력 부하 모니터링 장치(202)와 센서부(302) 각각에 통신 모듈이 포함될 수 있다.

도 3에 나타낸 전력 부하 모니터링 장치(202)에서, 센서부(302)는 가전 기기(106)에 공급되는 전력의 전달 경로인 전력선에 나타나는 전기적 특성의 변화(예를 들면 전압 및 전류의 변화)를 측정하기 위한 것이다. 저장부(304)는 임시 메모리(320)와 데이터베이스(322)를 포함한다. 임시 메모리(320)는 가전 기기(106)의 고유의 특징의 추출 결과를 임시로 저장하기 위한 것이다. 데이터베이스(322)는 실험 또는 학습을 통해 확보한 다양한 종류의 가전 기기들의 식별을 위한 레퍼런스 데이터를 저장한다. 이 레퍼런스 데이터는 가전 기기(106)의 고유의 특징을 추출한 결과와의 비교를 통해 해당 추출 결과의 유효성을 판단하는데 이용된다.

제어부(304)는, 센서부(302)에 의해 측정된 전기적 특성의 변화를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 전력 소비 주체로서의 가전 기기(106)를 식별하며, 식별된 해당 가전 기기(106)의 소비 전력을 예측한다. 이를 위해 제어부(304)는 데이터 수집 로직(308)과 데이터 프로세싱 로직(310), 이벤트 검출 로직(312), 특징 추출 로직(314), 장치 식별 로직(316), 전력 판단 로직(318)을 포함한다. 데이터 수집 로직(308)은 센서부(302)의 검출 신호로부터 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호 등의 로우 데이터(Raw Data)를 캡처한다. 데이터 프로세싱 로직(310)은 데이터 수집 로직(308)에 의해 캡처된 로우 데이터를 대상으로 하여, 전류 신호를 전압 신호에 정렬시켜서 적절한 위상 관계가 확보될 수 있도록 하기 위한 리샘플링과, 표준화를 위해 데이터를 일반화하고 특정 전력-품질 관련 이슈를 보상하기 위한 일반화(Normalization)와, 하모닉스 특징(예를 들면 전류 하모닉 전력(Current Harmonic Power, CHP))을 추출하기 위한 필터링을 수행한다. 특히, 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 피상 전력과 유효 전력로부터 역률(力率, Power Factor)의 정보를 생성한다. 이벤트 검출 로직(312)은 데이터 프로세싱 로직(310)으로부터 제공되는 역률 정보 즉 역률의 변화(가전 기기(106)의 온/오프 전환 또는 동작 상태의 전환 등에 기인하는)에 대한 정보에 기초하여 가전 기기(106)에서 일어나는 이벤트를 검출한다. 특징 추출 로직(314)은 이벤트 검출 로직(312)에서 검출된 이벤트로부터 가전 기기(106)의 온/오프 시점 및 가전 기기(106)의 전력 소비 패턴의 고유의 특징을 추출한다. 예를 들면, 세탁기는 회전조가 회전할 때와 회전하지 않을 때의 전력 소비 패턴이 크게 차이가 있고, 세탁 행정과 탈수 행정에서의 회전조의 회전 속도가 크게 차이가 있으므로 이때의 전력 소비 패턴 역시 크게 차이가 있다. 그러나 텔레비전은 파워 온 상태에서는 큰 변화 없이 거의 일정한 전력 소비 패턴을 나타내기 때문에, 앞서 언급한 세탁기와는 그 전력 소비 패턴이 크게 다르다. 특징 추출 로직(314)은 이벤트 검출 로직(312)의 이벤트 검출 결과로부터 이와 같은 가전 기기(106)의 전력 소비 패턴의 고유의 특징을 추출한다. 장치 식별 로직(316)은 특징 추출 로직(314)에서 추출한 특징 데이터(임시 메모리(320)에 저장)와 레퍼런스 데이터(데이터베이스(322)에 저장)를 비교 분석하여 두 데이터의 일치 여부를 통해 해당 가전 기기(106)가 어떤 가전 기기이며 어떤 동작 상태(예를 들면 온/오프 상태 또는 특정 동작 모드 등)에 있는지를 판단한다. 특히 장치 식별 로직(316)은 데이터 수집 로직(308) 및 데이터 프로세싱 로직(310)에 의해 확보되는 전류 하모닉 전력(CHP)의 계수를 이용하여 복수의 가전 기기(106)가 동시에 사용될 때 복수의 가전 기기(106)가 무엇인지를 식별한다(도 11 참조). 전력 판단 로직(318)은 센서부(302)를 통해 측정한 가정(또는 사업장)(100) 내 소비 전력 정보와 가전 기기(106)의 온/오프 정보를 이용하여 해당 가전 기기(106)의 전력 소비량을 예측한다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 부하 전력 모니터링 장치의 제어부에 마련되는 이벤트 검출 로직의 제 1 실시 예를 나타낸 도면이다. 도 4의 (A)에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 제 1 실시 예에 따른 이벤트 검출 로직(312)에는 역률 정보가 입력된다. 이 역률 정보는 데이터 수집 로직(308)과 데이터 프로세싱 로직(310)에 의해 생성된 정보로서, 이벤트 검출 로직(312)은 역률 정보를 이용하여 가전 기기(106)에서 일어나는 이벤트를 검출한다. 이를 위해 이벤트 검출 로직(312)은 도 4의 (B)에 나타낸 것과 같은 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용할 수 있다. 이 경우 도 4의 (B)에 나타낸 1계 차분 방식 이벤트 검출 방법에서 ‘W’에 역률을 대입한다.

도 5는 본 발명의 이벤트 검출 로직에서 역률을 이용하여 이벤트를 검출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다. 먼저 도 5의 (A)는 유효 전력(Real Power)과 무효 전력(Reactive power), 피상 전력(Apparent Power)의 관계를 나타낸 도면이다. 역률은 ‘교류 회로에서 유효 전력과 피상 전력의 비’로 정의된다. 교류 회로의 저항 성분이 순수 저항만으로 구성된다면 유효 전력과 피상 전력이 같다. 그러나 교류 회로의 저항 성분으로 리액턴스 성분(Reactance : 인덕턴스와 커패시턴스 등)이 존재하면 피상 전력은 열, 빛, 라디오 파(波) 등으로 나타나는 실제 전력(유효 전력)보다 더 크다. 피상 전력에서 실제 전력보다 더 큰 부분(즉 여분의 전력)이 무효 전력이 되고 수학적으로는 허수로 표현된다. 도 5의 (A)를 보면 유효 전력과 무효 전력, 피상 전력의 관계를 알 수 있다. 도 5의 (A)에서 θ로부터 소비 전력의 전압 파형과 전류 파형 사이의 위상차를 알 수 있다. 도 5의 (B)처럼 전압 파형과 전류 파형 사이의 위상차가 없으면 교류 회로에 저항성 부하만 포함되어 있다고 볼 수 있고, 이 때의 역률은 1이 된다. 도 5의 (C)는 전압 파형과 전류 파형 사이의 위상차가 90도인 경우로써 이 때의 역률은 0이 된다. 이때는 교류 회로에 전류는 흐르지만, 평균 전력은 0이다. 이와 같은 위상차가 발생하는 이유는 앞에서 언급한 리액턴스 성분 때문인데, 교류 회로가 유도 리액턴스 성분을 가지면 전류는 전압보다 최대 90도(또는 1/4 사이클)만큼 위상이 늦게 되고, 교류 회로가 용량 리액턴스 성분을 가지면 전류가 전압보다 최대 90도만큼 위상이 앞설 수 있다. 즉, 역률의 정의가 피상 전력과 유효 전력의 비이고, 이는 도 5의 (A)에서 코사인 θ(Cosine Theta)에 해당되므로, 그 값이 0부터 1까지의 범위로 제한됨을 알 수 있다. 이는 전력 값에 상관없이 0~1로 일반화되는 것과 같은 효과를 얻을 수 있고(실제로 일반화되는 것은 아님), 이로 인해 모든 가전 기기(106)에 하나의 동일한 이벤트 검출 판별 값(기준 값(Thershold Value))을 적용하여 이벤트를 검출할 수 있다. 또한 역률은 부하인 가전 기기(106)의 상태 변화가 있을 때 변화가 발생하는 요소이다. 한 번 더 세탁기를 예로 들면, 급수를 위해 동작하는 펌프 모터와 배수를 위해 동작하는 배수 펌프 각각은 서로 다른 부품(Component)을 포함하기 때문에 각 모터가 사용될 때마다 세탁기의 내부적으로 상태 변화(예를 들면 급수에서 배수로의 전환 등)가 발생할 때 소비 전력의 역률이 변화하는 것은 당연하다. 이 때문에 본 발명에 따른 부하 전력 모니터링 장치에서 이벤트 검출 로직이 역률을 이용하는 것은 부하인 가전 기기(106)를 판별하는데 있어서 다른 어떤 요소보다 강점을 지닐 수 있다.

전력 부하 모니터링에 있어서, 각 부하마다 소비 전력의 큰 편차로 인해 발생할 수 있는 문제는 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 하나는 소비 전력이 큰 부하에 초첨을 맞추면 소비 전력이 작은 부하에 대해서는 높은 이벤트 검출 성공률을 기대할 수 없다는 것이고, 다른 하나는 소비 전력이 작은 부하에 초점을 맞추면 이 때 발생하는 다수의 노이즈 성 이벤트 신호를 감수해야 하는 것이다. 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 파워 팩터를 이용하는 전력 부하 모니터링 장치의 테스트 결과를 실 전력을 이용하는 기존의 경우와 비교하기 위한 도표이다. 도 6에서 알 수 있듯이, 실전력을 이용하면 텔레비전 또는 퍼스널 컴퓨터(PC)와 같은 소비 전력이 비교적 작은 가전 기기는 이벤트 검출 실패율이 높은 것을 알 수 있다. 이는 NILM의 각 모듈의 순서상 앞에 해당하여, FE모듈, DC모듈, PE모듈 모두에 영향을 미칠 수밖에 없다. 이벤트 검출 단계에서 부하의 상태 변화를 정확히 검출하지 못하면 후속 단계에서 잘못된 정보를 이용하여 주어진 동작을 수행하기 때문에 전체적으로 잘 못된 전력 소비 판정이 이루어질 수 있다. 또한, 도 6에서 실전력의 최대 이벤트 검출 회수가 많은 것으로부터 알 수 있듯이, 실전력 기반의 이벤트 검출 시에는 역률 기반의 이벤트 검출 시보다 상대적으로 연산량이 크게 증가하는 문제도 존재한다.

도 7은 실전력(Real Power)을 이용한 이벤트 검출의 경우와 본 발명에 따른 역률을 이용한 이벤트 검출의 경우를 비교한 도면이다. 도 7의 (A)와 (B)는 실전력 기반의 이벤트 검출의 경우로서, (A)에 나타낸 것처럼 실전력이 큰(소비 전력이 큰) 부하에 대해서는 이벤트 검출 성공률이 비교적 높지만, 상대적으로 실전력이 작은(소비 전력이 작은) 부하에 대해서는 이벤트 검출 성공률이 상대적으로 낮음을 알 수 있다. 이와 달리, 도 7의 (C)와 (D)에 나타낸 본 발명에 따른 역률 기반의 이벤트 검출의 경우에는, 소비 전력이 작은 경우와 소비 전력이 큰 경우 모두에 대해 이벤트 검출 성공률이 매우 높은 것을 알 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 부하 전력 모니터링 장치의 제어부에 마련되는 이벤트 검출 로직의 제 2 실시 예를 나타낸 도면이다. 도 8의 (A)에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 이벤트 검출 로직(312)에는 역률 정보와 피상 전력 정보가 함께 입력된다. 이 역률 정보 및 피상 전력 정보는 데이터 수집 로직(308)과 데이터 프로세싱 로직(310)에 의해 생성된 정보로서, 이벤트 검출 로직(312)은 역률 정보 및 피상 전력 정보를 이용하여 가전 기기(106)에서 일어나는 이벤트를 검출한다. 이는 역률이 서로 비슷한 두 개 이상의 기기가 동시에 동작할 때 역률의 변화가 크지 않아 검출이 용이하지 않은 것을 보완하기 위해 역률 정보와 함께 피상 전력 정보를 이용함으로써, 역률이 비슷한 부하가 동시에 동작할 때의 각 부하에 대한 이벤트 검출 성공률을 높이기 위한 것이다. 이를 위해 이벤트 검출 로직(312)은 도 8의 (B)에 나타낸 것과 같은 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용할 수 있다. 이 경우 도 8의 (B)에 나타낸 1계 차분 방식 이벤트 검출 방법에서 ‘W’에 역률을 대입한다.

도 9는 본 발명의 제 2 실시 예에 따른 이벤트 검출 로직의 이벤트 검출 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 9에 나타낸 것처럼, 역률이 서로 비슷한 두 개의 부하가 동시에 동작할 때 각 부하의 역률의 변화의 차이가 크지 않지만, 피상 전력의 크기는 두 개의 부하가 서로 큰 차이를 보여줄 수 있으므로 이벤트 검출 로직(312)의 입력으로서 역률 정보와 피상 전력 정보를 함께 이용함으로써 역률이 비슷한 복수의 부하가 동시에 동작하더라도 각각의 부하에 대한 이벤트 검출 성공률을 크게 높일 수 있다.

도 10은 역률 정보 및 피상 전력 정보 기반의 이벤트 검출 예를 나타낸 도면이다. 도 10에서, (A)는 역률을 기반으로 하는 이벤트 검출의 경우이고, (B)는 피상 전력을 기반으로 하는 이벤트 검출의 경우이다. 먼저 도 10의 (A)에 나타낸 바와 같이, 역률 기반의 이벤트 검출 시에는 전자레인지의 턴 온 이벤트(MWO ON)와 쿡탑의 턴 온 이벤트(CT ON) 각각에서의 역률이 서로 비슷하여 쿡탑의 턴 온 이벤트를 검출하지 못 할 수 있다. 또한, 쿡탑이 턴 온되어 있는 동안에 발생하는 전자레인지의 턴 오프 이벤트(NWO OFF) 역시 비슷한 크기의 역률로 인해 검출되지 못할 수 있다. 그러나 도 10의 (B)에 나타낸 바와 같이, 피상 전력 기반의 이벤트 검출 시에는 비록 역률은 서로 비슷한 전자레인지와 쿡탑이라도 피상 전력에서는 큰 차이가 있어서 전자레인지의 턴 온 이벤트(MWO ON)와 턴 오프 이벤트(MWO OFF), 쿡탑의 턴 온 이벤트(CT ON)와 턴 오프 이벤트(CT OFF) 각각의 구분이 명확하여 이벤트 검출의 성공률이 크게 개선됨을 알 수 있다. 이처럼 역률만을 기반으로 하여 이벤트 검출을 실시하는 경우에 얻을 수 있는 효과에 더하여, 역률과 피상 전력을 함께 고려하여 이벤트 검출을 실시하게 되면 역률이 비슷한 부하가 동시에 동작하더라도 각 부하의 이벤트를 정확히 검출할 수 있다.

도 11은 전류 하모닉 전력 계수를 이용한 장치 식별의 개념을 설명하기 위한 도면이다. 앞서 도 3의 설명에서 언급한 것처럼, 본 발명에 따른 부하 전력 모니터링 장치(202)의 장치 식별 로직(316)은 데이터 수집 로직(308) 및 데이터 프로세싱 로직(310)에 의해 확보되는 전류 하모닉 전력(CHP)의 계수를 이용하여 복수의 가전 기기(106)가 동시에 사용될 때 복수의 가전 기기(106)가 무엇인지를 식별한다. 이 때 장치 식별 로직(316)은 중첩의 원리(Superposition Theory)를 이용할 수도 있다. 즉, 도 11에 나타낸 것처럼, 제 1 가전 기기가 동작할 때의 전류 하모닉 전력의 계수가 “A”이고 제 2 가전 기기가 동작할 때의 전류 하모닉 전력의 계수가 “B”이면, “C“는 A와 B가 중첩된 C=A+B의 관계가 된다. 따라서 검출되는 전류 하모닉 전력의 계수가 A와 B, C 가운데 어느 것에 해당되는지를 파악하면 그 시점에서 어떤 가전 기기가 동작하는지를 식별할 수 있다. 이를 위해 사전에 다양한 가전 기기의 개별 동작 시의 전류 하모닉 전력 계수와 동시 동작 시의 전류 하모닉 전력 계수를 측정하여 데이터베이스로 구축해 두고, 실제로 가전 기기의 전력 소비가 발생할 때 전류 하모닉 전력 계수를 측정하여 가전 기기의 전력 소비 정보를 획득할 수 있다.

102 : 분전반
104 : 콘센트
106 : 가전 기기(부하)
108 : 멀티 탭
110 : 플러그
102 : 분전반
202, 402, 602, 802 : 전력 부하 모니터링 장치(NILM)
302 : 센서부
308 : 데이터 수집 로직
310 : 데이터 프로세싱 로직
312 : 이벤트 검출 로직
314 : 특징 추출 로직
316 : 장치 식별 로직
318 : 전력 판단 로직
320 : 임시 메모리
322 : 데이터베이스

Claims

가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하기 위한 센서부와;
상기 센서부에 의해 수집된 상기 소비 전력 정보 중에서 상기 소비 전력의 역률 정보에 기초하여 상기 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 제어부를 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 1 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 센서부에 의해 수집된 상기 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하는 데이터 수집 로직과;
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 상기 피상 전력과 상기 유효 전력으로부터 상기 역률 정보를 생성하는 데이터 프로세싱 로직과;
상기 역률 정보에 기초하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 이벤트 검출 로직을 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 이벤트 검출 로직은, 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 2 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 이벤트 검출 로직의 이벤트 검출 결과로부터 상기 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하는 특징 추출 로직과;
상기 특징 추출 로직에서 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 상기 가전 기기를 식별하는 장치 식별 로직을 더 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 5 항에 있어서,
상기 데이터 프로세싱 로직은 상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고,
상기 장치 식별 로직은 상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 6 항에 있어서,
상기 장치 식별 로직은, 상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용하는 전력 부하 모니터링 장치.
가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하기 위한 센서부와;
상기 센서부에 의해 수집된 상기 소비 전력 정보 중에서 상기 소비 전력의 역률 정보 및 피상 전력 정보에 기초하여 상기 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 제어부를 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 8 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 센서부에 의해 수집된 상기 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하는 데이터 수집 로직과;
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 상기 피상 전력과 상기 유효 전력으로부터 상기 역률 정보를 생성하는 데이터 프로세싱 로직과;
상기 역률 정보에 기초하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 이벤트 검출 로직을 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 9 항에 있어서,
상기 이벤트 검출 로직은, 윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 9 항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 이벤트 검출 로직의 이벤트 검출 결과로부터 상기 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하는 특징 추출 로직과;
상기 특징 추출 로직에서 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 상기 가전 기기를 식별하는 장치 식별 로직을 더 포함하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 12 항에 있어서,
상기 데이터 프로세싱 로직은 상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고,
상기 장치 식별 로직은 상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별하는 전력 부하 모니터링 장치.
제 13 항에 있어서,
상기 장치 식별 로직은, 상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용하는 전력 부하 모니터링 장치.
가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하고;
상기 수집된 소비 전력 정보 중에서 상기 소비 전력의 역률 정보에 기초하여 상기 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 15 항에 있어서, 전력 소비 관련 이벤트 검출은,
상기 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하고;
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 상기 피상 전력과 상기 유효 전력으로부터 상기 역률 정보를 생성하며;
상기 역률 정보에 기초하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 것을 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 16 항에 있어서,
윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 16 항에 있어서,
상기 이벤트 검출 결과로부터 상기 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하고;
상기 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 상기 가전 기기를 식별하는 장치 식별을 더 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고;
상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기의 장치 식별을 수행하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 20 항에 있어서,
상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용하는 전력 부하 모니터링 방법.
가전 기기가 소비하는 소비 전력 정보를 수집하고;
상기 수집된 상기 소비 전력 정보 중에서 상기 소비 전력의 역률 정보 및 피상 전력 정보에 기초하여 상기 가전 기기에서 일어나는 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 22 항에 있어서, 전력 소비 관련 이벤트 검출은,
상기 소비 전력 정보로부터 로우 데이터(Raw Data)를 캡처하고;
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 피상 전력과 유효 전력을 구하고, 상기 피상 전력과 상기 유효 전력으로부터 상기 역률 정보를 생성하며;
상기 역률 정보에 기초하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 것을 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 23 항에 있어서,
상기 로우 데이터는, 정상 상태(Steady-State) 신호와 과도 상태(Transient) 신호를 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 23 항에 있어서,
윈도우 기반의 ‘1계 차분 방식 이벤트 검출 방법(First Difference Event Detection)’을 이용하여 상기 전력 소비 관련 이벤트를 검출하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 23 항에 있어서,
상기 이벤트 검출 결과로부터 상기 가전 기기의 전력 소비 패턴의 특징을 추출하고;
상기 추출한 특징 데이터의 분석을 통해 상기 가전 기기를 식별하는 장치 식별을 더 포함하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 26 항에 있어서,
상기 로우 데이터로부터 상기 소비 전력의 전류 하모닉 전력 계수(CHP 계수)를 구하고;
상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기의 장치 식별을 수행하는 전력 부하 모니터링 방법.
제 27 항에 있어서,
상기 전류 하모닉 전력 계수를 이용하여 상기 가전 기기를 식별할 때 중첩의 원리를 이용하는 전력 부하 모니터링 방법.