KR20150037410A

KR20150037410A - 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치

Info

Publication number: KR20150037410A
Application number: KR20130116964A
Authority: KR
Inventors: 박중성; 송일근; 김주용; 이학주; 채우규
Original assignee: 한국전력공사
Priority date: 2013-09-30
Filing date: 2013-09-30
Publication date: 2015-04-08
Also published as: KR102173207B1

Abstract

본 발명은 분산 전원의 스케줄링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치에 관한 것으로서, 분산 전원에서 출력되는 에너지의 출력 간헐성을 배터리 에너지 저장 장치로 안정적인 관리하면서, 빌딩 에너지 관리를 위해 필요한 신재생 에너지원 발전량, 유틸리티 전기 요금, 부하를 예측하여 최적화 알고리즘을 통해 장기간 분산 전원의 스케줄링을 수행하고, 장기간의 스케줄링 결과와 실제 에너지 흐름의 오차를 줄이기 위한 실시간 제어를 수행하여 빌딩 내 에너지의 효율적이고 안정적인 수급균형 제어를 수행할 수 있다.

Description

분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치{BUILDING ENERGY MANAGEMENT SYSTEM WITH DISTRIBUTED ENERGY RESOURCES OF SCHEDULING AND REAL TIME CONTROL}

본 발명은 빌딩 내 분산 에너지 자원의 최적 제어를 이용한 빌딩 에너지 관리 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 빌딩 내 신재생 에너지원과 배터리 에너지 저장 장치(Battery Energy Storage System, BESS)를 최적 제어 알고리즘을 통해 스케쥴링(충·방전 계획) 및 실시간 제어를 함으로써 건물 내의 에너지 비용을 최소화고 유틸리티의 가격 변동에 능동적인 수요 반응(Demand Response, DR)을 하기 위한 빌딩 에너지 관리 장치에 관한 것이다.

현재 세계 여러 나라에서 스마트 그리드와 마이크로 그리드의 기술을 통해 대형 빌딩 내에서 소비되는 에너지를 합리적으로 사용하려는 노력들이 많이 나타나고 있다.

두 가지의 큰 기술 중 스마트 그리드의 스마트 가전이 전기 요금의 신호를 받아 전원 온/오프(on/off) 제어가 되는 기술과 마이크로 그리드의 분산 전원을 이용한 수급 제어 기술 등을 활용하여 유틸리티의 전기 요금이 비싼 시간대에 빌딩 구내에서 사용되지 않는 에너지 부하를 차단하거나, 작동되는 시간을 제어하여 수요 반응을 수행하는 기술을 개발하고 실증 적용 중이다.

이러한 기술은 이미 미국과 일본 및 유럽의 선진국들뿐만 아니라 한국에서도실증 사업을 진행 중에 있다.

관련 선행기술로는 대한민국 공개특허공보 2012-0010474호(2012.02.03.)"시뮬레이션 기반의 건물 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 건물 에너지 관리 방법"이 있다.

기존의 스마트 그리드와 마이크로 그리드의 기술을 이용한 빌딩 에너지 관리 기술은 단순히 유틸리티의 전기 요금이 비싼 시간대를 피하는 수요 반응을 수행하거나, 신재생 에너지원의 출력량을 하루 정도의 대략적인 예측을 통하여 BESS를 이용한 에너지 사용 효율화를 추구하는 수준에 머물러 실시간으로 에너지 비용을 낮추고 유틸리티의 전기 요금 신호에 능동적으로 수요 반응을 하기에는 많은 예측 오차들로 인하여 한계를 가지고 있다.

따라서, 기상 상황에 따라 출력이 변동하는 신재생 에너지원의 장주기 및 단주기 예측과 에너지 부하와 실시간 전력 구매 가격 예측 등을 통해 빌딩 내 에너지 흐름의 보다 정밀한 최적 제어가 필요하다. 이를 위해,

첫째, 출력의 변동성을 보이는 신재생 에너지원의 장주기 및 단주기 출력 예측의 정확성을 높일 필요가 있다.

둘째, 기상 상황 및 요일과 유틸리티의 전기 요금 변동에 따른 에너지 수요 예측이 필요하다.

셋째, 신재생 에너지원 출력량 예측과 에너지 수요 예측에 따라 BESS의 충전혹은 방전 상태를 보고 다음 제어 신호가 전달되기 전까지의 최적의 충전 혹은 방전량을 결정 할 필요성이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위해 창작된 것으로서, 보다 정밀한 예측 값들을 통해 BESS의 최적 충·방전량을 결정하여 빌딩 내에서 소비되는 에너지 비용을 낮추고 유틸리티의 전기 요금 신호에 능동적으로 수요 반응을 할 수 있는 빌딩 에너지 관리 제어 기술을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 신재생 에너지원과 BESS를 이용한 빌딩 에너지 관리 장치는 빌딩에 설치된 다수의 신재생 에너지원 생성부를 통해 발생되는 전기 에너지를 공급하는 빌딩 에너지 관리 시스템; 빌딩 외부 및 내부 망으로 필요한 데이터인 유틸리티 전기 요금, 신재생 에너지원 실측 발전량, 부하량 등의 정보를 취득하는 데이터 취득 서버; 신재생 에너지원 발전량, 유틸리티 전기 요금, 부하를 예측하는 예측 모듈; 예측된 정보를 통해 제1기간 동안 BESS의 충·방전 출력 제어량을 계산하는 제1계산 모듈; 및 예측된 정보를 통해 제1기간보다 짧은 제2기간동안 BESS의 충·방전 출력 제어량을 계산하는 제2계산 모듈;을 포함한다.

본 발명에서 데이터 취득 서버는 내부 망으로부터 입력되는 실측 데이터를 기반으로 다수의 신재생에너지 생성부에서 발전되는 발전량, 전력요금, 부하량을 향후 임의의 0보다 큰 N시간 동안 예측할 수 있다.

본 발명은 상기 N 시간 동안 예측된 값들을 기반으로 최적화 알고리즘을 통해 향후 N시간 동안 BESS의 충·방전 출력량을 계획할 수 있다.

본 발명은 매 시간마다 실측된 발전량 정보의 업데이트를 통해 상기 N시간동안 계획된 BESS의 충·방전 계획을 정정할 수 있다.

본 발명은 상기 정정된 N 시간 동안의 BESS 충·방전 출력 계획과 실제 결과의 오차를 최소화하기 위해 향후 한 시간 동안의 제어량을 산출할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 빌딩 에너지 관리 장치는 다수의 분산 에너지 생성부와 배터리 에너지 저장 장치를 통해 발생되는 전기 에너지를 빌딩 부하에 공급하는 빌딩 에너지 관리 시스템; 상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 작동 상태 및 전기 에너지 생성량과 상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 비용 정보를 저장하는 취득 서버; 및 상기 취득 서버를 통해 상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 작동 상태를 입력받아 수급량에 따라 상기 전기 에너지의 생성량을 조절하는 통합 운영 제어 장치;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 통합 운영 제어 장치의 제어량 결정을 위해 필요한 데이터를 취득하는 취득 서버에 외부 및 내부의 데이터를 제공하는 외부 및 내부 망 인터페이스 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 데이터는 유틸리티 전기 요금, 빌딩 내 부하, 및 분산 전원 발전량일 수 있다.

상기 외부 및 내부 망 인터페이스 모듈을 통해 입력받은 데이터를 저장하는 상기 취득 서버의 실시간 취득 데이터를 통해 상기 다수의 분산 에너지 생성부에서 발전되는 발전량을 예측하고, 상기 빌딩 내 전기 부하량을 예측하고, 상기 유틸리티의 전기 요금을 예측하는 예측 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 통합 운영 제어 장치의 상기 예측 모듈을 통해 예측한 데이터를 통해 임의의 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 상기 다수의 분산 에너지 생성부의 출력과 상기 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량과 상기 전기 부하량을 결정하기 위한 스케줄링 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 통합 운영 제어 장치의 상기 스케줄링 모듈을 통해 결정된 임의의 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 결정 값을 통해 실시간 제어의 오차를 줄이기 위해 실시간으로 상기 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량 제어와 상기 전기 부하량 제어를 결정하기 위한 실시간 제어 모듈을 더 포함할 수 있다.

상기 통합 운영 제어 장치의 상기 스케줄링 모듈은 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 결과를 결정하기 위해 아래의 수학식 1에서 최소값이 얻어지도록 하는 최적화 알고리즘을 사용할 수 있다.

수학식 1

최소값 =

여기서, C^T는 유틸리티로부터의 전력 구매 비용, X는 유틸리티로부터의 전력 구매량, S^T는 유틸리티로의 전력 판매 비용,Y는 유틸리티로의 전력 판매량, C^Inct는 수요 반응 인센티브에 의한 추가 이익이다.

상기 통합 운영 제어 장치의 상기 실시간 제어 모듈은 실시간 제어의 오차를 줄이기 위해 아래의 수학식 2를 이용하여 유틸리티의 수전량(X), 빌딩 내 생산된 전력의 유틸리티 매전량(Y), 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량(B^S,B^U)를 계산하는 알고리즘을 사용할 수 있다.

수학식 2

여기서, X₁은 1시간 동안의 유틸리티로부터의 전력 구매량, L^base는 제어 불가능한 부하량, L^ctrl ₁은 1시간 동안의 제어 가능한 부하량, R은 신재생 발전량, B^u ₁은 1시간 동안의 배터리 에너지 저장 장치의 방전량, Y₁은 1시간 동안의 유틸리티로의 전력 판매량, B^S ₁은 1시간 동안의 배터리 에너지 저장 장치의 충전량이다.

상기 빌딩 에너지 관리 시스템은 상용 전력 계통을 통해 전력을 구매 또는 판매할 수 있는 기능을 포함할 수 있다.

상기 상용 전력 계통의 수요 관리 인센티브 신호를 받아 통합 운영에 반영할 수 있다.

본 발명은 빌딩 내 신재생 에너지원에서 출력되는 에너지, 유틸리티의 전기 요금, 부하량을 예측하여 BESS의 충·방전 계획을 수립하고, 수립된 계획을 바탕으로 예측치와 실제 값의 오차를 최소화하기 위한 알고리즘을 통해 실시간 제어를 함으로써 건물 내 전체 에너지 비용을 절감할 수 있다.

또한, 본 발명은 유틸리티의 수요 관리 인센티브 정보를 수용하여 BESS의 충·방전 계획에 반영할 수 있도록 하여, 유틸리티의 수요 관리 요청(신호)에 능동적으로 반응할 수 있다.

또한, 본 발명은 빌딩 내 부하에 신재생 에너지원과 BESS를 통해 에너지를 공급함으로써 유틸리티의 고장 시에도 무정전으로 빌딩 내 부하에 에너지를 공급할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치를 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 구체적으로 도시한 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를통한 빌딩 에너지 관리 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링과 실시간 제어의 오차를 줄이기 위한 동작을 설명하기 위한 개념도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다.

그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를통한 빌딩 에너지 관리 장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치 내 장주기 스케쥴링 모듈과 실시간 제어 모듈의 입출력 데이터를 구체적으로 도시한 블록구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치는 장주기 스케쥴링 모듈(10), 실시간 제어 모듈(20), 예측 모듈(30), 데이터 취득 서버(40), 외부 및 내부 망 인터페이스(50), 제어 신호 인터페이스(60), 유틸리티 계통(Power Grid)(70), 빌딩 부하(83), 분산 전원(태양광, 풍력 등)(81,82) 및 배터리 에너지 저장 장치(BESS)(84)를 포함한다. 여기서, 미성명 부호 80은 빌딩 에너지 관리 시스템, 85는 전력망, 86은 통신망이다.

도 1에 도시된 예측 모듈(30)은 매 시간 마다 향후 0보다 큰 N 시간(d일 X 24시간)의 유틸리티(70)로부터의 전력 구매 비용(C), 빌딩 내 생산된 전력의 유틸리티 판매 비용(S), 빌딩 내 부하(L), 분산 전원 발전량(R)을 예측한다.

도 1 내지 2에 도시된 장주기 스케쥴링 모듈(10)은 예측 모듈(30)의 정보와 유틸리티(70)의 수요 반응(DR : Demand Response) 정보, 데이터 취득 서버(40)의 실시간 정보(C, S, L, R)를 취득하여 매시간 마다 향후 N 시간의 유틸리티(70)로부터의 수전량(X), 빌딩내 생산된 전력의 유틸리티 매전량(Y), BESS(84)의 충·방전량(B^S,B^U), 제어 가능한 부하량(L^ctrl)을 최적화 문제를 통해 결정한다.

본 발명에서 장주기 스케쥴링은 전력 구매 비용과 판매 비용 및 DR 인센티브 차가 최소화되는 목적으로 목적 함수 조건을 결정하며, 수학식 1과 같이 나타낸다.

[수학식 1]

다음은 빌딩 내 에너지 수급 균형을 유지하면서 비용 최소화가 가능한 목적함수의 최적 해를 구하기 위한 전력 수·매전 조건 및 분산 전원 운전 조건, DR 인센티브 조건, 부하 조건, BESS의 충·방전 조건을 계산한다.

첫째, 부하 조건에 따른 전력 수·매전량, 분산 전원 발전 상태, BESS의 충·방전량을 결정하는 전력 수급 균형 조건은 각각 다음과 같다.

여기서, L^base는 빌딩 내 부하 중 제어가 불가능한 부하량이며, L^ctrl는 빌딩 내 부하 중 제어가 가능한 부하량으로 제어 가능한 범위 조건은 다음과 같이 제어 가 가능한 최소량 L^min과 최대량 L^max사이이다.

따라서 다음과 같이 일일 전체 부하 L_d는 일일 DR에 따른 부하량 삭감 비율 I^idx _d에 따른 일일 제어 가능한 부하량 L^ctrl _d과 일일 제어 불가능한 부하량 L^base _d의 합으로 표현된다.

유틸리티로부터 수전할 수 있는 물리적인 최대 용량에 대한 조건은 다음과 같고, X^max는 최대 수전용량이다.

또한, 빌딩 내에서 생산한 전력을 매전할 수 있는 물리적인 최대 용량에 대한 조건은 다음과 같다.

둘째, DR 인센티브에 대한 이익 C^Inct의 조건 및 비음 조건은 각각 다음과 같고, 이때 B^int는 BESS의 현재 충전 상태이다.

이때, DR 인센티브에 따른 BESS의 충·방전량은 다음의 조건과 같고, 이때 I^min와 I^max는 최소 최대 DR 인센티브 값이다.

여기서, DR을 위한 부하 이동(Load Shift) 시간 i동안 물리적인 BESS의 충전제약과 방전 제약은 각각 다음과 같다.

상기 조건들에서, 날 수를 나타내는 d와 임의의 시간 N과의 관계와 각 부하의 조건은 각각 다음과 같다.

또, DR 인센티브를 나타내는 벡터 값인 I^idx _di는 시간 i동안 부하 이동이 있는경우 1의 값을 갖지만 그 외의 경우에는 0의 값을 갖는다.

도 1 내지 2에 도시된 실시간 제어 모듈은 매 시간 업데이트 된 장주기 스케쥴링 모듈의 정보와 데이터 취득 서버의 실시간 정보(C, S, L, R)를 취득하여 향후 1시간 동안의 유틸리티로부터의 수전량(X), 빌딩 내 생산된 전력의 유틸리티 매전량(Y), BESS의 충·방전량(B^S,B^U), 제어 가능한 부하량(L^ctrl)을 결정한다.

이때, 1시간이 지나면 남은 N=N-1 시간에 대한 예측, 장주기 스케쥴링, 실시간 제어를 N=1이 될 때까지 반복하며, 실시간 제어 값인 유틸리티로부터의 수전량(X), 빌딩 내 생산된 전력의 유틸리티 매전량(Y), BESS의 충·방전량(B^S,B^U), 제어 가능한 부하량(L^ctrl)의 관계는 수학식 2와 같이 나타낸다.

[수학식 2]

지금까지 설명한 수학식 등에서 각 표기의 형태 및 내용을 간단히 표로 정리하면 아래 표 1과 같다.

[표 1]

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 설명한다.

먼저, 외부 및 내부 망 인터페이스(50)을 통해 취득된 데이터는 데이터 취득 서버(40)에 저장되며, 장치의 동작을 위한 필요 데이터의 관측 및 수신 모듈로 입력된다(S10).

입력된 데이터는 스케쥴링을 위한 데이터를 추출하기 위해 예측 모듈로 입력되어 향후 N 시간의 전력요금, 신재생 발전량, 부하량을 예측한다(S20).

예측 모듈의 예측값을 이용하여 향후 N시간의 스케쥴링을 위해 최적화 문제를 정식화하며 이는 상술한 수학식 1을 사용한다(S30).

정식화된 최적화 문제는 최적화 솔버 모듈을 통해 계산되며(S40), 계산된 결과의 가격이 예측 가격과 같은 값인지를 판별하여(S50), 같은 값인 경우 실시간 제어모듈의 입력 값으로 전달되고(S60), 반대의 경우는 상기 예측 모듈부터 반복수행한다(S20).

실시간 제어 모듈은 상술한 수학식 2를 이용하여 향후 1시간 동안 실시간 제어를 위한 파라미터를 산출하여(S60), 실시간 제어모듈로 전달하며(S80), 산출된 결과 값을 매 1시간 마다 실제 부하 소비와 같은지 여부를 판별하여(S70) 같은 경우는 추가 파라미터 산출 없이 실시간 제어모듈로 값을 전달하고(S80), 변경이 있는 경우 상기 예측 모듈부터 반복 수행한다(S20).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 전원의 스케쥴링 및 실시간 제어를 통한 빌딩 에너지 관리 장치가 도 3의 제어 흐름도를 통해 N시간 스케쥴링부터 실시간 제어에 이르는 동작이 최소한의 오차를 두고 수행되는 과정을 설명하기 위한 개념도를 참조하여 설명한다.

현시점에서 가용 가능한 데이터를 기반으로 최적의 스케줄링 값을 산출하여(S10~S40) 최적 포인트로 접근하며, 매 시간마다 실측값들이 업데이트되므로 최적화 방향이 도 4와 같이 바뀔 수 있기 때문에 예측과 실측치의 비교를 통해(S50), 매 시간마다 업데이트 된 데이터를 기반으로 스케줄링을 반복 수행한다(S10~S40).

이때, 예측값과 실측값이 달라서 최적 해(결과)를 추종하는데 방향이 틀어지는 것을 방지하기 위해 실시간 제어를 통해(S60~S80), 최적의 방향으로 향하도록 한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

10 : 장주기 스케줄링 모듈 20 : 실시간 제어 모듈
30 : 예측 모듈 40 : 데이터 취득 서버
50 : 외·내부 망 인터페이스 60 : 제어 신호 인터페이스
70 : 유틸리티 전력 계통 80 : 빌딩 에너지 관리 시스템
81 : 태양광 발전부 82 : 풍력 발전부
83 : 빌딩 전기 부하 84 : BESS부(배터리에너지저장시스템)
85 : 전력망 86 : 통신망

Claims

다수의 분산 에너지 생성부와 배터리 에너지 저장 장치를 통해 발생되는 전기 에너지를 빌딩 부하에 공급하는 빌딩 에너지 관리 시스템;
상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 작동 상태 및 전기 에너지 생성량과 상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 비용 정보를 저장하는 취득 서버; 및
상기 취득 서버를 통해 상기 빌딩 에너지 관리 시스템의 작동 상태를 입력받아 수급량에 따라 상기 전기 에너지의 생성량을 조절하는 통합 운영 제어 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 1항에 있어서,
상기 통합 운영 제어 장치의 제어량 결정을 위해 필요한 데이터를 취득하는 취득 서버에 외부 및 내부의 데이터를 제공하는 외부 및 내부 망 인터페이스 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 2항에 있어서,
상기 데이터는 유틸리티 전기 요금, 빌딩 내 부하, 및 분산 전원 발전량인 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 3항에 있어서,
상기 외부 및 내부 망 인터페이스 모듈을 통해 입력받은 데이터를 저장하는 상기 취득 서버의 실시간 취득 데이터를 통해 상기 다수의 분산 에너지 생성부에서 발전되는 발전량을 예측하고, 상기 빌딩 내 전기 부하량을 예측하고, 상기 유틸리티의 전기 요금을 예측하는 예측 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 4항에 있어서,
상기 통합 운영 제어 장치의 상기 예측 모듈을 통해 예측한 데이터를 통해 임의의 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 상기 다수의 분산 에너지 생성부의 출력과 상기 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량과 상기 전기 부하량을 결정하기 위한 스케줄링 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 5항에 있어서,
상기 통합 운영 제어 장치의 상기 스케줄링 모듈을 통해 결정된 임의의 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 결정 값을 통해 실시간 제어의 오차를 줄이기 위해 실시간으로 상기 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량 제어와 상기 전기 부하량 제어를 결정하기 위한 실시간 제어 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 5항에 있어서,
상기 통합 운영 제어 장치의 상기 스케줄링 모듈은 향후 0보다 큰 N 시간 동안의 결과를 결정하기 위해 아래의 수학식 1에서 최소값이 얻어지도록 하는 최적화 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
수학식 1
최소값 =

여기서, C^T는 유틸리티로부터의 전력 구매 비용, X는 유틸리티로부터의 전력 구매량, S^T는 유틸리티로의 전력 판매 비용,Y는 유틸리티로의 전력 판매량, C^Inct는 수요 반응 인센티브에 의한 추가 이익이다.
제 6항에 있어서,
상기 통합 운영 제어 장치의 상기 실시간 제어 모듈은 실시간 제어의 오차를 줄이기 위해 아래의 수학식 2를 이용하여 유틸리티의 수전량(X), 빌딩 내 생산된 전력의 유틸리티 매전량(Y), 배터리 에너지 저장 장치의 충·방전량(B^S,B^U)를 계산하는 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
수학식 2

여기서, X₁은 1시간 동안의 유틸리티로부터의 전력 구매량, L^base는 제어 불가능한 부하량, L^ctrl ₁은 1시간 동안의 제어 가능한 부하량, R은 신재생 발전량, B^u ₁은 1시간 동안의 배터리 에너지 저장 장치의 방전량, Y₁은 1시간 동안의 유틸리티로의 전력 판매량, B^S ₁은 1시간 동안의 배터리 에너지 저장 장치의 충전량이다.
제 1항에 있어서,
상기 빌딩 에너지 관리 시스템은 상용 전력 계통을 통해 전력을 구매 또는 판매할 수 있는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 9항에 있어서,
상기 상용 전력 계통의 수요 관리 인센티브 신호를 받아 통합 운영에 반영하는 것을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
신재생 에너지원과 배터리 에너지 저장 장치를 이용한 빌딩 에너지 관리 장치에 있어서,
빌딩에 설치된 다수의 신재생 에너지원 생성부를 통해 발생되는 전기 에너지를 공급하는 빌딩 에너지 관리 시스템;
빌딩 외부 및 내부 망으로 필요한 데이터인 유틸리티 전기 요금, 신재생 에너지원 실측 발전량, 부하량의 정보를 취득하는 데이터 취득 서버;
신재생 에너지원 발전량, 유틸리티 전기 요금, 부하를 예측하는 예측 모듈;
예측된 정보를 통해 제1기간 동안의 신재생 에너지원의 충·방전 출력 제어량을 계산하는 제1계산 모듈; 및
예측된 정보를 통해 제1기간보다 짧은 제2기간 동안의 신재생에너지원의 충·방전 출력 제어량을 계산하는 제2계산 모듈;을 포함함을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.
제 11항에 있어서,
상기 데이터 취득 서버는 내부 망으로부터 입력되는 실측 데이터를 기반으로 다수의 신재생 에너지 생성부에서 발전되는 발전량, 전력요금, 부하량을 향후 0보다 큰 N시간 동안 예측함을 특징으로 하는 빌딩 에너지 관리 장치.