KR20160010789A - Economic Electrical Power Supply Method for Micro Grid based on New Renewable Energy and ESS using the same - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 경제적 급전 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 신재생 에너지 기반의 발전 설비를 갖춘 마이크로 그리드에 적용가능한 경제적 급전방법 및 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to an economical power supply method and system, and more particularly, to an economical power supply method and system that can be applied to a micro grid having a renewable energy based power generation facility.
전력 시장에서의 수요 반응이란 시간대 별로 차등화된 전기 요금제를 제공하고, 이를 통해 소비자의 전력 사용 패턴의 변화를 유도하기 위한 에너지 저감 제도 중의 하나이다.Demand response in the electricity market is one of the energy reduction schemes to provide a differentiated electricity tariff by time, and to induce changes in consumers' power usage patterns.
매시간 변화하는 전기의 생산 원가를 소비자에게 가격 신호로 제공하고 소비자들이 이러한 가격 신호에 반응하여 자발적으로 전력 소비 패턴을 변화하도록 유도하는 것이 목적이다.The goal is to provide consumers with the cost of producing electricity that changes every hour, and to induce consumers to voluntarily change their power consumption patterns in response to these price signals.
하지만, 현재 댁내 마이크로 그리드 에너지 사용 패턴은 전기요금에 상관없이 운용되고 있는바, 경제적 급전을 위한 방안의 모색이 요청된다.
However, the pattern of micro grid energy usage at home is being operated regardless of the electricity bill, and it is requested to find a way to provide the economic power.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 실시간 가격 정보, 신재생 에너지와 ESS(Energy Storage System)를 효과적으로 운용하여 사용자의 불편 없는 능동적/경제적 신재생 에너지 기반 마이크로 그리드의 경제적 급전 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a system and method for effectively and efficiently operating real-time price information, renewable energy and an ESS (Energy Storage System) And to provide a method and system for economically feeding a microgrid.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 급전 방법은, 수요 부하를 예측하는 제1 예측 단계; 발전량을 예측하는 제2 예측 단계; 및 상기 제1 예측 단계에서 예측한 수요 부하와 상기 제2 예측 단계에서 예측한 발전량을 기반으로 급전을 스케줄링하는 단계;를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a power supply method including: a first prediction step of predicting a demand load; A second prediction step of predicting a generation amount; And scheduling the power supply based on the demand load predicted in the first prediction step and the power generation amount predicted in the second prediction step.
그리고, 상기 제1 예측 단계는, 전일/전년 부하사용 정보와 당일 시간대별 수요 부하 패턴 정보를 기반으로, 상기 수요 부하를 예측할 수 있다.And, the first prediction step can predict the demand load based on the previous day / previous year load usage information and the demand time pattern information at the same time.
또한, 상기 제2 예측 단계는, 기상청으로부터 제공되는 기상 데이터에 기초한 과거 기상정보와 과거 발전량 간의 연계관계 및 당일 기상 데이터를 기반으로, 상기 발전량을 예측할 수 있다.In the second prediction step, the generation amount can be predicted based on the linkage between the past weather information based on the weather data provided from the weather station and the past weather data and the weather data on the day.
그리고, 상기 스케줄링 단계는, 상기 수요 부하를 상기 발전량으로 충족시킬 수 있는지 판별하는 단계; 및 충족이 불가능한 것으로 판별되면, 전기 에너지를 사전 저장하도록 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.The scheduling step may include: determining whether the demand load can be met by the power generation amount; And determining to preserve the electrical energy if it is determined that the electrical energy is not satisfactory.
또한, 상기 결정단계는, 전기 요금을 참조하여, 전기 요금이 가장 낮은 시간대에 공급되는 전기 에너지를 사전 저장할 수 있다.Further, the determining step may preliminarily store electric energy supplied at a time when the electricity rate is lowest, referring to the electricity rate.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, ESS(Energy Storage System)는, 수요 부하를 예측하는 제1 예측부; 발전량을 예측하는 제2 예측부; 및 상기 제1 예측부에서 예측한 수요 부하와 상기 제2 예측부에서 예측한 발전량을 기반으로 급전을 스케줄링하는 스케줄링부;를 포함한다.
Meanwhile, an ESS (Energy Storage System) according to another embodiment of the present invention includes a first predictor for predicting a demand load; A second predictor for predicting an amount of power generation; And a scheduling unit for scheduling a power supply based on the demand load predicted by the first predictor and the power generation predicted by the second predictor.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 실시간 가격 정보, 신재생 에너지와 ESS를 효과적으로 운용하여, 사용자의 불편 없는 능동적/경제적 신재생 에너지 기반 마이크로 그리드의 경제적 급전이 가능해진다.
As described above, according to the embodiments of the present invention, real-time price information, new renewable energy and ESS can be effectively operated, and economical power supply of micro grid based on user's discomfort-free active / economic renewable energy becomes possible.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 EMS의 블럭도,
도 2는 연계관계 분석을 위해 사용되는 기상정보와 발전량 데이터를 예시한 도면, 그리고,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 경제적 급전 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.1 is a block diagram of an EMS according to an embodiment of the present invention;
2 is a diagram illustrating the weather information and power generation amount data used for the linkage analysis,
FIG. 3 is a flowchart provided in an explanation of an economical power supply method according to another embodiment of the present invention.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 EMS(Energy Management System)의 블럭도이다. 이해와 설명의 편의를 위해, 도 1에는 EMS(100) 외에 부하계측 시스템(210), 태양광 발전 시스템(220) 및 ESS(Energy Storage System)(230)를 더 도시하였다.1 is a block diagram of an energy management system (EMS) according to an embodiment of the present invention. 1 illustrates a
부하계측 시스템(210)은 홈/주택에서의 부하를 측정하기 위한 AMR 기기이다. 부하계측 시스템(210)에 의해 생성된 부하정보는 EMS(100)로 전달된다.The
태양광 발전 시스템(220)은 신재생 에너지의 일종인 태양광 에너지를 이용하여 발전을 수행한다. 태양광 발전 시스템(220)은 발전량 정보를 EMS(100)로 전달하고, EMS(100)에 의해 제어된다.The solar
ESS(230)는 태양광 발전 시스템(220)에 의해 생성된 전기 에너지를 저장하고, 홈/주택에 공급한다.The ESS 230 stores the electrical energy generated by the solar
EMS(100)는 홈/주택에서 사용할 부하를 예측하고, 태양광 발전 시스템(220)에서의 발전량을 예측하며, 예측된 정보들을 기반으로 경제적인 급전을 스케줄링한다.The EMS 100 predicts the load to be used in the home / house, predicts the power generation amount in the solar
이와 같은 기능을 수행하는 EMS(100)는, 프로세서(110), 컨트롤러(120) 및 DB(130)를 포함한다. 그리고, 프로세서(110)는 부하 예측부(111), 발전량 예측부(113) 및 스케줄링부(115)를 포함한다.The EMS 100 that performs such a function includes a
홈/주택 마이크로 그리드의 수요 부하는 계절, 시간, 구성 가전기기 종류에 따라 특징적인 사용패턴을 가진다. 이에, 부하 예측부(111)는 EMS(100) 설치시 이러한 정보들을 입력 조건으로 받고, EMS(100)를 운영하면서 수신되는 부하 정보를 이용하여 당일 부하수요를 예측한다.The demand load of the home / housing microgrid has a characteristic usage pattern according to the season, time, and configuration household appliance type. Accordingly, when the EMS 100 is installed, the load predicting unit 111 receives such information as an input condition, and estimates the load demand on the same day using the received load information while operating the EMS 100.
구체적으로, 부하 예측부(111)는 전일/전년 부하사용 정보와 당일 시간대별 수요 부하 패턴 정보를 기반으로, 당일 시간대별 수요 부하를 예측한다. 예측된 수요 부하 정보는 스케줄링부(115)에 전달되고, DB(130)에도 저장된다.Specifically, the load predicting unit 111 predicts the demand load by time of day on the basis of the previous day / previous year load usage information and the demand load pattern information by time of day. The predicted demand load information is transmitted to the
발전량 예측부(113)는 태양광 발전 시스템(220)의 특성과 기상청으로부터 제공되는 기상 데이터를 참고하여 당일 시간대별 태양광 발전량을 예측한다. 예측된 발전량 정보는 스케줄링부(115)에 전달되고, DB(130)에도 저장된다.The power
이를 위해, 발전량 예측부(113)는 과거 기상정보와 과거 발전량 간의 연계관계를 분석/보유하고 있으며, 이를 참고로 당일 기상 데이터에 기반하여 당일 시간대별 태양광 발전량을 예측한다. 연계관계 분석을 위해 사용되는 기상정보와 발전량 데이터는 도 2에 도시된 바와 같다.To this end, the power generation
스케줄링부(115)는 부하 예측부(111)가 예측한 수요 부하와 발전량 예측부(113)가 예측한 발전량을 기반으로, 급전 스케줄링을 수행한다.The
구체적으로, 스케줄링부(115)는 부하 예측부(111)가 예측한 수요 부하를 발전량 예측부(113)가 예측한 발전량으로 충족시킬 수 있는지 판별한다. 판별결과, 충족이 불가능한 경우, 스케줄링부(115)는 전기 요금을 참조하여, 전기 요금이 낮은 시간대(주로 심야 시간)에 공급되는 전기를 ESS(230)에 충전하도록 스케줄링한다.Specifically, the
참고하는 전기 요금에는, TOU(Time of Use)와 CPP(Critical Peak Price), 지원금제도의 수요반응 이벤트인 EDR(Emergency Demand Response) 등이 포함될 수 있다.Electricity rates to be referred to may include Time of Use (TOU), Critical Peak Price (CPP), and Emergency Demand Response (EDR).
컨트롤러(120)는 스케줄링부(115)가 결정한 스케줄링에 따라, 태양광 발전 시스템(220) 및 ESS(230)를 제어한다.The
DB(130)에는, EMS(100), 부하계측 시스템(210), 태양광 발전 시스템(220) 및 ESS(230)를 운용함에 있어 발생하는 정보가 저장된다. 이 정보에는, 부하계측 시스템(210)에서 측정된 과거 부하정보, 태양광 발전 시스템(220)의 특성 정보와 태양광 발전 시스템(220)에서 생성한 과거 발전량 정보, ESS(230)에 저장된 전기 에너지 정보, 부하 예측부(111)에서 예측한 수요 부하, 발전량 예측부(113)에서 예측한 태양광 발전량 및 스케줄링부(115)에서 생성한 스케줄 정보가 저장된다.The DB 130 stores information generated in operating the EMS 100, the
또한, DB(130)에는, 기상청으로부터 제공되는 기상정보와 한전으로부터 제공되는 전기 요금 정보가 저장된다.The DB 130 also stores weather information provided by weather stations and electricity bill information provided from KEPCO.
이하에서, 도 1에 도시된 EMS(100)에 의한 경제적 급전 방법에 대해, 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 경제적 급전 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.Hereinafter, an economical power feeding method by the EMS 100 shown in FIG. 1 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart provided in an explanation of an economical power supply method according to another embodiment of the present invention.
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 부하 예측부(111)는 당일 시간대별 수요 부하를 예측한다(S310). S310단계에서의 예측은, 전일/전년 부하사용 정보와 당일 시간대별 수요 부하 패턴 정보에 기반한다.As shown in FIG. 3, the load predicting unit 111 predicts the demand load by time of day (S310). The prediction in the step S310 is based on the previous day / previous year load usage information and the demand load pattern information by the time of day.
다음, 발전량 예측부(113)는 당일 시간대별 태양광 발전량을 예측한다(S320). S320단계에서의 예측은, 태양광 발전 시스템(220)의 특성과 기상청으로부터 제공되는 기상 데이터에 기초한 과거 기상정보와 과거 발전량 간의 연계관계 및 당일 기상 데이터에 기반한다.Next, the power generation
이후, 스케줄링부(115)는 S310단계에서 예측된 수요 부하를 S320단계에서 예측된 발전량으로 충족시킬 수 있는지 판별한다(S330).Thereafter, the
S330단계에서 충족이 불가능한 것으로 판별되면(S330-N), 스케줄링부(115)는 전기 요금을 참조하여, 전기 요금이 낮은 시간대(주로 심야 시간)에 공급되는 전기를 ESS(230)에 저장하도록 스케줄링한다(S340).If it is determined in step S330 that the meeting is not possible (S330-N), the
이에, 컨트롤러(120)는 S340단계에서의 스케줄링에 따라 ESS(230)를 제어한다(S350).The
지금까지, 신재생 에너지 기반 마이크로 그리드의 경제적 급전방법 및 이를 적용한 ESS에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.Up to now, a detailed description has been given of a preferred embodiment of an economical power supply method of a microgrid based on renewable energy and an ESS applied thereto.
위 실시예에서는 신재생 에너지로 태양광 에너지를 상정하였으나, 설명의 편의를 위한 일 예에 불과하다. 풍력 에너지, 태양열 에너지 등의 다른 신재생 에너지로 대체되는 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.Although the above embodiment assumed solar energy as new renewable energy, it is merely an example for convenience of explanation. The present invention may be applied to other renewable energy sources such as wind energy, solar energy, and the like.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.
100 : EMS(Energy Management System)
110 : 프로세서
111 : 부하 예측부
113 : 발전량 예측부
115 : 스케줄링부
120 : 컨트롤러
130 : DB
210 : 부하계측 시스템
220 : 태양광 발전 시스템
230 : ESS(Energy Storage System)100: EMS (Energy Management System) 110: Processor
111: load predicting unit 113:
115: scheduling unit 120: controller
130: DB 210: Load measuring system
220: Solar power generation system 230: Energy Storage System (ESS)
Claims (6)
발전량을 예측하는 제2 예측 단계; 및
상기 제1 예측 단계에서 예측한 수요 부하와 상기 제2 예측 단계에서 예측한 발전량을 기반으로 급전을 스케줄링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 급전 방법.
A first prediction step of predicting a demand load;
A second prediction step of predicting a generation amount; And
And scheduling the power supply based on the demand load predicted in the first prediction step and the power generation amount predicted in the second prediction step.
상기 제1 예측 단계는,
전일/전년 부하사용 정보와 당일 시간대별 수요 부하 패턴 정보를 기반으로, 상기 수요 부하를 예측하는 것을 특징으로 하는 급전 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the first prediction step comprises:
Wherein the demand load is predicted based on the previous day / previous year load usage information and the demand load pattern information by time of day.
상기 제2 예측 단계는,
기상청으로부터 제공되는 기상 데이터에 기초한 과거 기상정보와 과거 발전량 간의 연계관계 및 당일 기상 데이터를 기반으로, 상기 발전량을 예측하는 것을 특징으로 하는 급전 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the second prediction step comprises:
Wherein the generation amount is predicted based on a linkage relationship between past weather information based on weather data provided from the weather station and the past generation and weather data of the day.
상기 스케줄링 단계는,
상기 수요 부하를 상기 발전량으로 충족시킬 수 있는지 판별하는 단계; 및
충족이 불가능한 것으로 판별되면, 전기 에너지를 사전 저장하도록 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 급전 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the scheduling step comprises:
Determining whether the demand load can be met by the power generation amount; And
And determining that the electric energy is to be stored in advance if it is determined that the electric energy is not satisfactory.
상기 결정단계는,
전기 요금을 참조하여, 전기 요금이 가장 낮은 시간대에 공급되는 전기 에너지를 사전 저장하도록 결정하는 것을 특징으로 하는 급전 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein,
And determines to store in advance the electric energy to be supplied in a time zone with the lowest electric charge with reference to the electric charge.
발전량을 예측하는 제2 예측부; 및
상기 제1 예측부에서 예측한 수요 부하와 상기 제2 예측부에서 예측한 발전량을 기반으로 급전을 스케줄링하는 스케줄링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 ESS(Energy Storage System).
A first predictor for predicting a demand load;
A second predictor for predicting an amount of power generation; And
And a scheduling unit for scheduling a power feed based on the demand load predicted by the first predictor and the power generation predicted by the second predictor.
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