KR20160009522A - 에너지 저장 장치 및 그의 제어 방법 - Google Patents

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Abstract

에너지 저장 장치의 제어 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법은, 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 단계, 추정된 전력과 배터리의 잔여 용량을 비교하는 단계 및 배터리의 잔여 용량이 추정된 전력보다 크면 ESS 모드로 동작하고, 배터리의 잔여 용량이 추정된 전력 보다 작으면 배터리를 충전하는 단계를 포함한다.

Description

에너지 저장 장치 및 그의 제어 방법{ENERGY STORAGE APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING THEROF}
본 발명은 에너지 저장 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 부하단에서 소비될 전력을 예측하여 에너지 저장 장치가 무정전 전원 공급 장치(UPS : Uninterrupted Power Supply)로 동작하기 위해 필요한 최소한의 전력을 유지할 수 있도록 하는 에너지 저장 장치 및 그의 제어 방법에 관한 것이다.
국내 전력 수급상황은 계절에 따른 냉난방 시스템 가동으로 인해 예상수요 전력을 웃돌고 있으며, 이로 인해 대규모 블랙아웃(Black-Out) 현상 등이 발생될 수 있기 때문에 피크전력 사용 및 정전 사고에 대한 대비책을 마련해야 한다.
이에 기존에는 부하단에 전력을 공급하는 계통에서 전원 공급이 중단되는 사고에 대비하기 위해 UPS(Uninterruptible Power System)를 이용하고 있으나, UPS의 경우 비상시가 아니면 실제로 사용되지 않기 때문에 대부분의 시간을 사용하지 않고 수명을 다하게 된다.
또한, 피크 시 수요전력 관리를 위한 ESS(Energy Storage System)의 보급에 개발?보급에 따라 ESS와 UPS를 이중으로 설치하게 되는 결과를 초래하게 된다. 이에, 최근에는 평상시에는 ESS로 동작하였다가 비상시 UPS로 동작하는 UPS용 ESS가 보급되고 있다. 그러나, 전력 소모가 피크인 시간대에 ESS가 동작하여 배터리에 저장된 전력을 공급하는 도중, 계통에 전원 장애가 생겨 UPS로 동작하려고 할 때, 배터리에 저장된 에너지가 부하를 단독으로 구동시킬 수 있을 만큼 충분하지 않으면 부하에 전원 공급이 차단되는 문제가 발생할 수 있었다.
따라서, 평상시에는 ESS로 동작하되 단독으로 부하단을 구동시킬만큼의 에너지를 유지하여 계통에 전원 장애가 생기더라도 안정적으로 부하단에 전원을 공급할 수 있는 전원 관리 장치의 필요성이 대두되었다.
한국 공개특허공보 10-2014-0053590
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 부하에서 소비될 전력을 미리 예측하여 배터리 잔여 용량을 유지함으로써 평상시에는 ESS로 동작하고, 계통 전력이 차단된 경우는 UPS로 동작하여 부하단에 안정적으로 전원을 공급할 수 있는 에너지 저장장치 및 그의 제어 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 부하단에서 소비될 전력을 정확하게 예측하여 예측된 소비 전력 값에 따라 에너지 저장 장치를 다양한 운영모드로 활용할 수 있는 에너지 저장 장치 및 그의 제어 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법은, 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 단계, 상기 추정된 전력과 배터리의 잔여 용량을 비교하는 단계 및 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력보다 크면 ESS(ESS : Energy Storage System) 모드로 동작하고, 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력 보다 작으면 상기 배터리를 충전하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 단계는, 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 부하단에서 소모하는 전력을 추정하는 단계는, 인공 신경 회로망 알고리즘을 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 전력 계통의 전원 장애를 검출하는 단계, 전력 계통에 전원 장애가 발생되면, 상기 배터리에 저장된 전기 에너지를 상기 부하단에 공급하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 에너지 저장 장치는 배터리, 부하단이 소모하는 전력을 추정하는 소비전력 추정부, 상기 배터리의 잔여 용량을 측정하는 배터리 관리부 및 상기 추정된 전력과 상기 배터리의 잔여 용량을 비교하는 통합 제어부를 포함하고, 상기 통합 제어부는, 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력보다 크면 ESS(ESS : Energy Storage System) 모드로 동작하고, 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력 보다 작으면 상기 배터리를 충전시킨다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 소비전력 추정부는,칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 소비전력 추정부는, 인공 신경 회로망 알고리즘을 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 통합 제어부는, 상기 전력 계통에 전원 장애가 발생되면, 상기 배터리에 저장된 전기 에너지를 상기 부하단에 공급할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비일시적 판독 가능 기록 매체는 상술한 방법을 수행하는 프로그램을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면, ESS와 UPS를 하나의 장치로 통합하여 운영함으로써, 설치비용 및 관리 비용을 절감시킬 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
또한, ESS 모드로 에너지 저장 장치를 운영하고 있는 도중에 전원 장애가 발생하더라도 UPS 모드로 부하단에 안정적인 전원을 공급할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
또한, 추정된 부하단의 소비 전력 값에 따라 탄력적으로 ESS모드를 적용함에 따라 CPP, TOU 등 다양한 요금제를 적용할 수 있어 전기 요금을 더욱 효율적으로 관리할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 UPS와 ESS가 결합된 에너지 저장 장치의 전반적인 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 칼만 필터를 적용하여 부하단의 소비 전력을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 다라 신경 회로망 기법을 적용하여 부하단의 소비 전력을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 비상 전원 운전시간을 고려하여 배터리 잔여 용량을 유지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 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 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
또한, 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 UPS와 ESS가 결합된 에너지 저장 장치의 전반적인 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
ESS(Energy Storage System)는 전기 에너지를 저장하여 필요할 때 사용함으로써 에너지 이용 효율 향상, 신재생 에너지 활용도 제고 및 전력 공급 시스템 안정화를 도모할 수 있는 시스템이다. 예를 들어, 전력 사용량이 적은 야간에는 계통으로부터 공급받은 전력 중 잉여 전력을 저장하고, 전력 사용량이 피크값을 나타내는 주간에는 저장된 전력을 부하에 제공하는 시스템을 의미한다.
한편, 무정전 전원 공급 장치(이하, UPS : Uninterruptible Power Supply)는 전력을 공급하는 계통에서 일어날 수 있는 전원 장애를 극복하여 양질의 전력을 공급하는 장치이다. 이를 위하여 UPS는 배터리에 전기 에너지를 저장하였다가 계통에 전원 장애가 발행하면 배터리에 기 저장된 전기 에너지를 공급함으로써 부하단에 안정적으로 전력을 제공하게 된다.
에너지 저장 장치(100)는 계통(200) 또는 발전 시스템(300)에서 생산된 전력을 저장하였다가, 부하단에 공급하거나 잉여 전력을 계통(200)에 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치(100)는 계통(200)에 전원 장애가 발생된 경우 상술한 UPS로 동작하여 부하단에 안정적으로 전력을 공급할 수 있다.
계통(200)은 발전소, 변전소, 송전소 등을 포함한다. 계통(200)은 정상 상태인 경우 에너지 저장 장치(100)에 전력을 공급하여 부하단(400)이 동작하도록 하고, 가정 또는 공장 등에 설치된 발전 시스템(300)으로부터 생산된 전력을 전송 받을 수도 있다.
발전 시스템(300)은 에너지원을 이용하여 전력을 생산하는 시스템이다. 발전 시스템(300)은 생산된 전력을 에너지 저장 장치(100)에 제공할 수 있다. 발전 시스템(300)은 태양광 발전 시스템, 풍력 발전 시스템, 조력 발전 시스템 등이 될 수 있으나 이는 예시적인 것으로 상술한 발전 시스템의 종류에 한정되는 것은 아니다.
부하(400)는 에너지 저장 장치(100)로부터 공급된 전력을 소비한다. 예를들어 공장이나 가정 등에 설치된 각종 전기 설비가 부하(400)의 일 예에 해당한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2에 도시된 에너지 저장 장치(100)에는 본 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 실시예와 관련된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
도 2에 도시된 에너지 저장 장치(100)에는 소비전력 추정부(110), 배터리 (120), 배터리 관리부(130) 및 통합 제어부(140)를 포함한다.
소비전력 추정부(110)는 기 설정된 시간 간격으로 부하단에서 소모될 소비 전력을 추정한다. 계통(200)에 전원 장애가 생겨 전원이 차단된 경우 에너지 저장 장치(100)가 UPS 모드로 동작하여 안정적으로 부하(400)에 전력을 공급하기 위해서는 부하(400)에서 필요한 전력 이상만큼의 에너지를 저장하고 있어야 한다.
따라서, 소비전력 추정부(110)는 신경 회로망 기법 또는 칼만 필터와 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 부하단에서 소비될 전력을 추정한다.
본 발명의 실시예에 따라 소비전력 추정부(110)는 칼만 필터를 이용하여 부하(400)에서 소모되는 전력을 예측할 수도 있다.
칼만 필터(Kalman Filter)는 제어분야 및 시계열 데이터를 다루는 여러 분야에서 활용되어온 기법으로 시계열 데이터를 상태 공간 모델로 표현한 후 측정값을 통해 원하는 추정값을 얻는데 사용된다. 칼만 필터는 반복적으로 새로운 측정값을 즉시 수용하며 대부분의 경우 초기치에 상관 없이 참값으로 빠르게 수렴한다는 장점이 있다. 또한, 과거의 데이터를 모두 기억할 필요가 없어 계산에 소요되는 시간이 짧으며 알고리즘이 반복될 때마다 측정값과 예측값의 오차에 따라 매번 갱신된 가중치를 부여하여 오차를 점점 줄여나가는 효과를 얻게 된다.
상태 공간 모델은 수학식 1과 같이 표현되는 상태 방정식과 수학식 2와 같이 표현되는 측정 방정식으로 표현할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
위 두 식에서 Xt는 상태 변수, Zt는 측정값을 나타내며 시스템 잡음 wt는 개별적으로 값을 구하거나 지정할 수 없고 오랜 관측 및 제작할 때부터 알고 있는 참값에 대한 표준편차로 공분산행렬 W를 가지는 정규분포 잡음 변수이다. 또한 Vt는 측정 시 포함되는 잡음을 나타내며 공분산 행렬 V를 가지는 잡음 변수이다. 상술한 칼만 필터로 부하(400)의 소비 전력을 예측하는 구체적인 내용은 도 3에서 설명하도록 한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따라 소비전력 추정부(110)가 신경 회로망 기법을 이용하는 경우, 부하(400)의 과거 소비 전력값과 과거 소비 전력의 변화량을 입력값으로 수학적 처리를 수행하면 시간대별 부하(400)의 소비 전력을 예측할 수 있게 된다.
이때, 예측한 소비 전력과 실제 소비 전력의 차이값으로 상술한 수학적 처리에 사용된 상수값을 보정하면 오차를 더욱 줄일 수 있게 된다. 신경 회로망 기법으로 부하(400)의 소비 전력을 추정하는 구체적인 방법은 도 4에서 설명하도록 한다.
배터리(120)는 계통(200) 또는 발전 시스템(300)으로부터 전기 에너지를 공급받아 저장하고 부하(400)에 전력을 공급한다. 배터리(120)는 복수의 배터리 서브 유닛을 구비하는 구조체를 통칭하는 명칭이다. 배터리(120)를 구성하는 배터리는 기본적으로 양극, 음극, 전해질, 분리막으로 구성되고 이와 같은 구성요소로 만들어진 것을 셀(cell)이라고 한다. 복수의 셀은 다시 모듈(module)을 만들고, 다시 여러 개의 모듈이 모여 랙(Rack)을 형성한다. 상술한 바와 같이 배터리를 단계별로 나누어 단위를 만드는 이유는 각각의 배터리 셀마다 특성이 다르고 이를 조절할 수 있는 차이가 필요하기 때문이다.
한편, 배터리 (120)는 충/방전이 가능한 2차 전지로 니켈전지, 이온전지, 리튬이온전지, 폴리머전지, 리튬폴리머진지, 리튬설파전지 중 하나일 수 있다.
배터리 관리부(130)는 배터리(120)의 잔여 용량을 측정한다. 배터리 관리부(130)는 배터리(120)의 잔여 용량을 측정하기 위하여 전압 측정 방식, 전류 측정 방식 등의 방법을 사용할 수 있다. 다만, 상술한 잔여 용량 측정 방법은 예시적인 것이며, 이에 한정되는 것은 아니다.
또한, 배터리 관리부(130)는 배터리(120)의 과충전 보호 기능, 과방전 보호 기능, 과전류 보호 기능, 과전압 보호 기능, 과열 보호 기능, 셀 밸런싱(cell balancing) 기능 등을 수행할 수도 있다. 이를 위해 배터리 관리부(130)는 배터리(120)의 전압, 전류, 온도, 잔여 전력량, 수명 등을 측정할 수 있는 측정 수단을 포함할 수 있다.
또한, 배터리 관리부(130)는 통합 제어부(140)의 제어에 따라 배터리(120)가 충전되도록 하거나 배터리(120)를 방전시켜 부하(400)에 전원을 공급할 수도 있다.
통합 제어부(140)는 에너지 저장 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 구제척으로, 통합 제어부(140)는 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(400)의 추정 소비 전력보다 크면 에너지 저장 장치(100)가 통상적인 ESS 동작을 수행하도록 하고, 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(100)의 추정 소비 전력보다 작으면 배터리(120)를 충전시킨다.
통상적인 ESS 동작이란 계통(200) 또는 발전 시스템(300)에서 공급되는 전력이 부하(400)에서 소모하는 전력보다 크면 잉여 전력을 배터리(120)에 저장하고, 부하(400)의 소비 전력이 임계값 이상이면 배터리(120)에 저장된 전력을 부하(400)에 공급하는 동작을 의미한다.
**한편, 부하(400)의 소비 전력이 임계값 이상이어서 배터리(120)에 저장된 에너지가 부하(400)에 공급되는 경우, 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(400)에서 소비되는 전력보다 작아지게 되는 경우가 발생될 수도 있다. 이 경우 계통(200)에 전원 장애가 발생하여 계통(200)과의 연결이 차단되면 에너지 저장 장치(100)가 단독으로 부하(400)에 전력을 공급해야함에도, 배터리(120)의 잔여 용량이 부족하여 전력을 공급할 수 없게 된다.
따라서, 통합 제어부(140)는 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(100)의 추정 소비 전력보다 작으면 배터리(120)를 충전시킨다. 즉, 배터리(120)의 잔여 용량은 부하(400)에서 소비될 추정 전력보다 높은 상태로 유지된다. 예를 들어, 통합 제어부(140)는 소비전력 추정부(110)에서 추정된 부하(400)의 소비 전력에 에너지 저장 장치(100)의 동작에 따른 손실 전력(loss margin)을 더한 만큼의 전력이 배터리(120)에 저장되도록 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 배터리(120)의 잔여 용량을 부하(400)에서 소비되는 전력보다 높은 상태로 유지하면, 계통(200)으로부터 전원이 공급되지 않는 경우라도 배터리(120)에 저장된 에너지 만으로 부하(400)에 안정적으로 전력을 공급할 수 있다는 효과를 달성할 수 있게 된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 칼만 필터를 적용하여 부하단의 소비 전력을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
기 설정된 시간 단위로 부하(400)에서 소모되는 전력을 예측하기 위한 상태 공간 모델의 상태 변수 xt를 다음과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00003
PL은 시점 t에서의 부하(400)이고 ΔP는 부하(400) 변화량을 나타낸다. 그리고, 측정값 Zk를 부하량으로 하면 상태전이행렬 A와 출력행렬 H는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00004
위의 식들로부터 상태 공간 모델의 수학식 1과 수학식 2는 수학식 5 및 수학식 6으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00005
Figure pat00006
위 수학식 5는 t+1 시점에서의 현재 부하(400)량이 t시점에서의 부하(400)량과 t시점에서의 부하(400) 변하량을 더한 값임을 나타낸다. 또한, 수학식 6은 부하(400)량 측정시 측정 잡음이 존재함을 나타낸다. 위 두 식에 포함된 시스템 잡음 wt와 vt는 칼만 필터에서 각각 W와 V라는 공분산 행렬로 나타낼 수 있으며 해석적 혹은 실험을 통해 적절한 값을 사용할 수 있다.
상술한 과정을 거쳐 칼만 필터를 이용한 부하(400)의 소비 전력 예측 동작은 다음과 같다. 먼저 초기 부하(400) 소비 전력 입력값(S310)을 바탕으로 칼만 이득을 계산한다(S320) 칼만 이득은 칼만 필터를 반복 수행할 때마다 매번 갱신되며 측정값을 통해 예측값의 오차를 점점 줄여 나가는 효과를 가져 온다. 다음 단계로 현재시점에서 측정된 부하(400)의 소비 전력과 예측된 부하(400)의 소비 전략 값의 오차를 반영한 추정값을 계산한다(S330). 이 추정값은 다음시점의 부하(400) 소비 전력을 예측할 때 사용된다. 그 다음 단계에서는 이전 단계에서의 오차를 반영한 오차 공분산을 계산하며(S340) 마지막으로 다음 시점의 예측값을 계산한다(S350).
상술한 바와 같이 칼만 필터를 이용하여 부하(400)의 소비 전력을 추정하면 오차를 최소화시킬 수 있다는 효과를 달성할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 신경 회로망 기법을 적용하여 부하단의 소비 전력을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면 소비전력 추정부(110)는 도 4에 도시된 바와 같이 순방향 인공 신경 회로망 모형을 이용하여 부하(400)의 소비 전력을 추정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 순방향 인공 신경 회로망은 입력층(410), 은닉층(420) 및 출력층(430)을 포함할 수 있다. 은닉층(420)에서는 시그모이드 함수(Sigmoid Function)를 활성함수로 사용할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 입력층(410)은 4개의 과거 소비 전력값으로 7개의 입력값을 구성한다. 구체적으로, x1, x2, x3, x4는 과거의 소비전력 입력값이고 Δ1, Δ2, Δ3은 입력값의 변화량이다.
상술한 7개의 입력값은 은닉칭(420)으로 전개된다. 은닉층(420)을 통과하면서 각 값의 비중과 변화량에 따라 가중치(W)가 결정되며, 아래와 같은 연산이 수행된다.
Figure pat00007
이렇게 정해진 복수의 d값을 합산하면 시간대별 부하(400)의 소비 전력을 추정할 수 있게 된다.
*한편, 추정값과 실제 측정값과의 오차를 최소화하기 위해 은닉층(420)의 가중치에 인공 신경 회로망의 역전개방법을 적용한 후 그 값을 수정할 수 있다. 또한, 추정된 부하(400)의 소비 전력과 실제 측정된 값의 차이가 기설정된 값보다 작아질 때까지 상술한 수정을 반복할 수 있다.
구체적으로, 추정된 소비 전력과 측정된 소비 전력의 오차로 수학식 7에서 V의 변화량을 결정하고 그 값을 시그모이드 함수의 미분값에 적용시켜 W값의 변화량을 결정할 수 있다. 상술한 과정을 거쳐 추정된 부하(400)의 소비 전력은 배터리(120)의 충방전 여부 또는 에너지 저장 장치(100)를 ESS 모드로 구동시킬지 결정하는데 활용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 비상 전원 운전시간을 고려하여 배터리 잔여 용량을 유지하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
제1 정상 상태 구간(510), 즉 계통(200)에서 전력이 안정적으로 공급되는 상황에서 통합 제어부(140)는 부하(400)에 전력을 공급하고, 잉여 전력은 배터리(120)에 저장한다. 또한 소비전력 추정부(110)에서 추정된 부하(400)의 소비 전력 이상의 에너지가 배터리(120)에 저장되도록 배터리 관리부(130)를 제어한다.
계통(200)에 전원 장애가 발생하여 정상적으로 전력이 공급되지 않는 비정상 상태 구간(520)에서 통합 제어부(140)는 에너지 저장 장치(100)를 UPS 모드로 전환하여 배터리(120)에 저장된 전력을 부하(400)에 공급한다.
이후, 다시 계통(200)으로부터 정상적으로 전원을 공급받게 된 제2 정상 상태 구간(520)에서는 방전된 배터리(120)를 충전한다.
이때, 소비전력 추정부(110)가 부하(400)에서 소비될 전력을 추정하고, 통합 제어부(140)는 배터리(120)의 잔여 용량이 추정된 소비 전력보다 큰 값이 될 때까지 배터리(120)를 충전한다.
일반적인 ESS 동작 하에서, 부하(400)에서 소비되는 전력이 기 설정된 값을 초과하면 일부 전력이 배터리(120)에서 공급되지만, 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(400)에서 소비될 전력보다 작음에도 배터리(120)를 방전시키면 계통(200)과의 연결이 차단된 비 정상 상태에서 부하(400)에 전력을 공급할 수 없게 되므로, 통합 제어부(140)는 배터리(120)의 잔여 용량이 일정 수준을 유지하도록 배터리 관리부(130)를 제어한다. 구체적으로, 부하(400)에서 소비될 것으로 예측된 전력값보다 높은 에너지가 배터리(120)에 저장되도록 배터리 관리부(130)를 제어한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 통합 제어부(140)는 부하(400)에서 소비될 전력에 에너지 관리 장치(100)가 동작함에 따라 발생하는 손실 전력만큼을 더한 만큼의 에너지가 배터리(120)에 저장되도록 배터리 관리부(130)를 제어할 수 있다. 통합 제어부(140)의 제어에 따라 배터리 관리부(130)는 배터리(120)의 잔여 용량이 일정 수준값 이상을 유지하도록 배터리(120)를 충전한다.
상술한 바와 같이, 배터리(120)의 잔여 용량을 부하(400)에서 소비되는 전력보다 높은 상태로 유지하면, 계통(200)으로부터 전원이 공급되지 않는 경우라도 배터리(120)에 저장된 에너지 만으로 부하(400)에 안정적으로 전력을 공급할 수 있다는 효과를 달성할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
소비전력 추정부(110)는 부하(400)에서 소비하는 전력을 추정한다. 구체적으로 소비전력 추정부(110)는 신경 회로망 기법 또는 칼만 필터 알고리즘 중 하나의 방식을 이용하여 부하(400)에서 소비될 전력을 추정할 수 있다.
*통합 제어부(140)는 소비전력 추정부(110)에서 추정된 부하(400)의 소비 전력과 배터리 관리부(130)에서 측정된 배터리(120)의 잔여 용량을 비교한다.
통합 제어부(140) 는 배터리(120)의 잔여 용랑이 추정된 소비 전력보다 크면 에너지 저장 장치(100)가 ESS 모드로 동작하도록 제어하고, 배터리(120) 잔여 용량이 추정된 잔여 용량보다 작으면 배터리(120)를 충전하도록 배터리 관리부(130)를 제어한다. 통합 제어부(140)는 부하(400)에서 소비하는 전력이 기설정된 값 이상인 경우라 하더라도, 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(400)에서 소비될 전력보다 작으면 배터리(120)를 충전시킨다. 이때, 통합 제어부(140)는 부하(400)에서 소비될 것으로 추정된 전력에 에너지 저장 장치(100)의 손실 전력을 더한 만큼의 에너지가 배터리(120)에 저장되도록 배터리 관리부(130)를 제어할 수 있다.
상술한 바와 같이, 배터리(120)의 잔여 용량을 부하(400)에서 소비되는 전력보다 높은 상태로 유지하면, 계통(200)으로부터 전원이 공급되지 않는 경우라도 배터리(120)에 저장된 에너지 만으로 부하(400)에 안정적으로 전력을 공급할 수 있다는 효과를 달성할 수 있게 된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 저장 장치의 제어 방법을 보다 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
통합 제어부(140)는 전력이 계통(200)으로부터 정상적으로 공급되고 있는지 여부를 판단한다(S710). 계통(200)에 전원 장애가 발생된 경우(S720), 예를 들어 블랙 아웃이 발생된 경우 통합 제어부(140)는 에너지 저장 장치(100)를 UPS 모드로 전환하여 배터리(120)에 저장된 에너지가 부하단에 공급되도록 한다. 이후, 계통(400)과의 연결이 정상적으로 복구되면 통합 제어부(140)는 에너지 저장 장치(100)를 ESS 모드로 동작시킨다.
ESS 모드란, 계통(400)으로부터 공급받은 전력 중 부하(400)에 공급하고 남은 전력이 발생되면 이를 배터리(120)에 저장하고, 부하(400)에서 소모하는 전력이 기 설정된 값을 초과하면 배터리(120)에 저장된 에너지를 공급함으로써 전력을 효율적으로 관리할 수 있게 하는 모드를 의미한다.
이후, 통합 제어부(140)는 소비전력 추정부(110)에서 추정된 부하(400)의 소비 전력과 배터리 관리부(130)에서 측정된 배터리(120)의 잔여 용량을 비교한다(S750). 배터리(120)의 잔여 용량이 부하(400)에서 소비될 전력보다 크다고 판단되면 에너지 저장 장치(100)는 ESS 모드로 동작하고(S770), 잔여 용량이 부하(400)에서 소비될 전력보다 작다고 판단되면 배터리(120)를 충전시킨다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 에너지 저장 장치 110 : 소비전력 추정부
120 : 배터리 130 : 배터리 관리부
140 : 통합 제어부 200 : 계통
300 : 발전 시스템 400 : 부하

Claims (9)

  1. 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 단계;
    상기 추정된 전력과 배터리의 잔여 용량을 비교하는 단계; 및
    상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력보다 크면 ESS(Energy Storage System) 모드로 동작하고, 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력 보다 작으면 상기 배터리를 충전하는 단계;를 포함하는 에너지 저장 장치의 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 단계는,
    칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 에너지 저장 장치의 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 부하단에서 소모하는 전력을 추정하는 단계는,
    인공 신경 회로망 알고리즘을 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 에너지 저장 장치의 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    전력 계통의 전원 장애를 검출하는 단계;
    전력 계통에 전원 장애가 발생되면, 상기 배터리에 저장된 전기 에너지를 상기 부하단에 공급하는 단계;를 더 포함하는 에너지 저장 장치의 제어 방법.
  5. 배터리;
    부하단이 소모하는 전력을 추정하는 소비전력 추정부;
    상기 배터리의 잔여 용량을 측정하는 배터리 관리부; 및
    상기 추정된 전력과 상기 배터리의 잔여 용량을 비교하는 통합 제어부;를 포함하고,
    상기 통합 제어부는,
    상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력보다 크면 EESS(Energy Storage System) 모드로 동작하고, 상기 배터리의 잔여 용량이 상기 추정된 전력 보다 작으면 상기 배터리를 충전시키는 에너지 저장 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 소비전력 추정부는,
    칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 에너지 저장 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 소비전력 추정부는,
    인공 신경 회로망 알고리즘을 이용하여 상기 부하단에서 소모될 전력을 추정하는 에너지 저장 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 통합 제어부는,
    상기 전력 계통에 전원 장애가 발생되면, 상기 배터리에 저장된 전기 에너지를 상기 부하단에 공급하는 에너지 저장 장치.
  9. 제1항 내지 제4항 중 어느 한항에 따른 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
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