KR20160022614A - 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 - Google Patents
분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20160022614A KR20160022614A KR1020140108396A KR20140108396A KR20160022614A KR 20160022614 A KR20160022614 A KR 20160022614A KR 1020140108396 A KR1020140108396 A KR 1020140108396A KR 20140108396 A KR20140108396 A KR 20140108396A KR 20160022614 A KR20160022614 A KR 20160022614A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- solar power
- power generation
- price
- cost
- information
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims abstract description 178
- 238000012552 review Methods 0.000 claims description 60
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 claims description 38
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 32
- YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N moclobemide Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(=O)NCCN1CCOCC1 YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 20
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 11
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 10
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 8
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000011234 economic evaluation Methods 0.000 claims description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 claims description 2
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 18
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 7
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000001223 reverse osmosis Methods 0.000 description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 2
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
본 발명은 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 관한 것이다. 이를 위한 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치는 분산형 태양광발전소의 경제성 검토에 이용되는 제원 정보를 입력받는 제원 입력부; 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로, 경제성 예측 정보를 생성하는 예측 정보 생성부; 및 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 경제성 검토부를 포함하고, 경제성 예측 정보는 예측 정보 생성부에서 예측된 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 관한 것이다.
화석 연료를 이용한 에너지 발전의 경우 그 자원이 유한한 문제점에 기인하여 새로운 에너지 발전 사업이 연구되고 있다. 이러한 새로운 에너지 발전 사업 즉, 신재생 에너지 중 태양광을 이용한 발전 사업이 존재한다. 또한, 이러한 태양광을 이용한 발전 사업자가 점차 증가하는 추세이고, 신재생 에너지 발전사업자는 발전소에서 생산된 전력을 전력업체에 판매한다.
다만, 이러한 전력 판매과정에서 이러한 발전사업자가 발전량을 자율검침하고, 자율검침된 발전량에 월평균 SMP(시간대별 계통 한계 가격)를 곱하여 정산금을 산정하는 방식은, 실제로 발전을 하지 않은 기간에 대한 SMP가 반영될 수 있기에, 발전 사업자가 초과이익을 얻을 수 있는 문제점이 존재한다.
현재 4,800개의 1,000kW 이하의 소규모 태양광발전사업자는 발전사업자 등록, 계통 연계 검토, PPA 계약, 발전량 계량, 발전량 모니터링, 발전량 검증, 발전량 정산에 이르는 과정을 모두 유선 또는 문서 상으로 수기 처리하고 있는 실정이다. AMI를 이용한 자동화된 발전량 계량과, 발전소 등록부터 발전량 정산까지의 전주기에 대한 계통연계검토와 사업 경제성 평가가 One-Stop 서비스 기술 개발이 필요하다.
또한, 계통연계 검토와 사업 경제성 평가가 수기로 이루어지다 보니 태양광발전소를 신규 건설시 상당한 시간이 소요되며, 인력 및 비용 등 자원이 낭비되고 있다. 특히 배전계통 연계 검토에 대하여는 발전사업자가 한전에 제출한 서류를 바탕으로 한전의 담당자가 배전계통 연계 검토를 수작업으로 검토하여 상당한 인력과 시간이 소요되는 문제점이 존재한다.
이에 관련하여, 발명의 명칭이 "일사량 예측 방법 및 장치"인 한국등록특허 제1383617호가 존재한다.
본 발명은 전국에 분산 설치되어 운영되는 소규모 태양광발전소의 건설부터 운영까지에 필요한 전주기 기능을 개발함으로써 태양광발전소의 중앙 컨트롤 타워를 구축할 수 있는 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치는 분산형 태양광발전소의 경제성 검토에 이용되는 제원 정보를 입력받는 제원 입력부; 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로, 경제성 예측 정보를 생성하는 예측 정보 생성부; 및 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 경제성 검토부를 포함하고, 경제성 예측 정보는 예측 정보 생성부에서 예측된 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 경제성 검토부는 태양광 발전 수입에서 태양광 발전 비용을 뺀 차액을 근거로 태양광 발전 사업에 대한 경제성을 검토할 수 있다.
또한, 태양광 발전 수입은 상기 예측 정보 생성부를 통해 예측된 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격 및 태양광 발전량을 근거로 산출될 수 있다.
또한, 태양광 발전 비용은 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 태양광발전기 설치 비용, 태양광 발전기 설치 용량, 계통 연계 비용, 토목공사 추정 비용, 연도별 유지 보수 비용 및 연도별 융자 상환액을 근거로 산출될 수 있다.
또한, 예측 정보 생성부는 히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 에너지 공급 인증서 거래 단가의 시계열 분석을 통해 신재생 공급 인증서에 대한 가격을 예측하는 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 예측 정보 생성부는 히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격 정보의 시계열 분석을 통해 계통 한계 가격을 예측하는 계통 한계 가격 예측 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 예측 정보 생성부는 태양광 발전소에서 측정된 실제 태양광 발전량, 일조시간, 일사량, 주변 건축 및 환경물 구조와의 상관관계를 근거로 태양광 발전량을 예측하는 태양광 발전량 예측 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 예측 정보 생성부는 제원 정보를 근거로 태양광 발전소의 건설 및 시공 비용 및 유지보수 비용을 산정하고, 위성 화상자료를 근거로 산출된 토지의 상태 등급을 근거로 토목공사비용을 산정하며, 배전계통 지리 정보 시스템(GIS)을 근거로 배전선로 연계방식 및 연계 거리를 계산함으로써 계통 연계 비용을 산정하는 태양광발전소 투자 비용 산출 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치는 외부 시스템에 포함된 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하는 발전량 취득부를 더 포함하여 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치는 지리 정보 시스템(GIS)을 이용하여 태양광발전소의 발전량 및 부하량을 배전 계통도화 함께 시각화하여 디스플레이부를 통해 디스플레이하는 모니터링부를 더 포함하여 구성될 수 있고, 발전량 및 부하량은 디스플레이부를 통해 시간대별, 일별 또는 월별로 디스플레이 될 수 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치는 제원 정보를 근거로 계통연계 검토를 수행하는 계통연계 검토부를 더 포함하여 구성될 수 있고, 계통연계 검토부는 계통연계 검토에 대한 결과를 태양광발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공할 수 있다.
또한, 예측 정보 생성부는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 이용하여 경제성 예측 정보에 포함된 재생 공급 인증서에 대한 가격 및 계통 한계 가격을 예측할 수 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법은 예측 정보 생성부에 의해, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토에 이용되는 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계; 예측 정보 생성부에 의해, 예측한 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함하는 경제성 예측 정보를 생성하는 단계; 및 경제성 검토부에 의해, 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 단계는 태양광 발전 수입에서 태양광 발전 비용을 뺀 차액을 근거로 이루어질 수 있다.
또한, 태양광 발전 수입은 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계에서 예측된 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격 및 태양광 발전량을 근거로 산출될 수 있다.
또한, 태양광 발전 비용은 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 태양광발전기 설치 비용, 태양광 발전기 설치 용량, 계통 연계 비용, 토목공사 추정 비용, 연도별 유지 보수 비용 및 연도별 융자 상환액을 근거로 산출될 수 있다.
또한, 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는 히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 에너지 공급 인증서 거래 단가의 시계열 분석을 통해 신재생 공급 인증서에 대한 가격을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는, 히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격 정보의 시계열 분석을 통해 계통 한계 가격을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는 태양광 발전소에서 측정된 실제 태양광 발전량, 일조시간, 일사량, 주변 건축 및 환경물 구조와의 상관관계를 근거로 태양광 발전량을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는 제원 정보를 근거로 태양광 발전소의 건설 및 시공 비용 및 유지보수 비용을 산정하는 단계; 위성 화상자료를 근거로 산출된 토지의 상태 등급을 근거로 토목공사비용을 산정하는 단계; 및 배전계통 지리 정보 시스템(GIS)을 근거로 배전선로 연계방식 및 연계 거리를 계산함으로써 계통 연계 비용을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법은 발전량 취득부에 의해, 외부 시스템에 포함된 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법은 계통연계 검토부에 의해, 제원 정보를 근거로 계통연계 검토를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 따르면 기 구축된 AMI 원격검침 인프라를 활용하여 태양광 발전량을 원격 계량함으로써 태양광 발전 계량 인프라 구축 비용과 발전량 계량 인건비를 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 따르면, 태양광발전소 건설에 대한 계통연계 검토 및 발전사업 경제성 평가 검토를 자동화함으로써 업무 효율성을 제고하고, 최적의 사업 부지를 선정 가능하도록 지원할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 따르면, 전국에 분산 설치되어 운영되는 태양광발전소의 발전량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법에 따르면, 태양광 발전 사업자와 PPA 사업 담당자 간의 전력 공급에 대한 투명한 거래를 촉진할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치에 대한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 정보 생성부에 대한 블록도이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링부에 의해 디스플레이부를 통해 제공되는 예시에 대한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 연계 검토를 수행하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 한계 가격을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전량을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광발전소 투자 비용을 산출하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치에 대한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 정보 생성부에 대한 블록도이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링부에 의해 디스플레이부를 통해 제공되는 예시에 대한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법에 대한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 연계 검토를 수행하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 한계 가격을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전량을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광발전소 투자 비용을 산출하는 단계에 대한 흐름도이다.
본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치에 대하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)에 대한 개념도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)는 태양광발전 사업자(21), 지방자치단체(22), 배전 담당자(23) 및 전력거래 담당자(24)가 이용할 수 있는 장치로 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)의 운영에 필요한 정보는 외부 시스템(10)에서 연계되어 이용될 수 있다. 여기서, 외부 시스템은 예를 들어, 배전정보 시스템(NDIS), 계량 데이터 관리 시스템(MDMS), 전력 거래 시스템(PTS) 및 전자 정부3.0 Open API 과 같은 시스템일 수 있다.
예를 들어, 태양광발전소의 발전량의 계량은 태양광발전소의 계통 연계단에 설치된 전자식 계량기에서 검침되는 역방향 유효전력량을 이용할 수 있다. 원격검침된 발전 계량데이터는 지역본부에 설치된 원격 검침 시스템(ADCS : Automatic Data Collection System)을 통하여 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)에 1차적으로 수집되며, ESB(Enterprise Service Bus)를 통하여 본 제안시스템으로 계량데이터를 실시간으로 취득한다.
또한, 태양광발전사업 경제성 검토를 위하여 필요한 일사량, 일조시간, 지리/지목정보는 전자정부 3.0 Open API를 통하여 취득될 수 있고, 전력수급 및 계통 한계 가격 정보는 전력 거래 시스템(PTS)에서 취득될 수 있다. 그리고 계통연계 검토를 위하여 필요한 배전계통 지리정보는 배전정보 시스템(NDIS)으로부터 취득될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)에 대한 블록도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)는 태양광발전소 건설부지를 최적으로 선정하기 위한 계통연계 검토 및 태양광발전사업 경제성 평가를 수행하는 기능을 한다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)는 계량되어 취득된 발전량을 이용하여 실시간 발전량을 모니터링하는 기능을 하고, 전력 공급 계약(PPA) One-Stop 서비스를 지원하여 발전량에 대한 정산금을 지급할 수 있다. 이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)는 제원 입력부(110), 계통 연계 검토부(120), 예측 정보 생성부(130), 경제성 검토부(140), 발전량 취득부(150), 모니터링부(160) 및 PPA 서비스 제공부(170)를 포함하여 구성될 수 있다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치(100)에 포함된 각 구성에 대한 설명이 이루어진다.
제원 입력부(110)는 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 및 계통 연계 확인에 이용되는 제원 정보를 입력받는 기능을 한다. 즉, 제원 입력부(110)는 태양광발전소의 건설에 필요한 계통연계 가능여부를 검토하고 발전소 건설 경제성 평가를 하기 위해 필요한 데이터를 입력 받고, 이를 데이터베이스(30)에 저장하여 관리하는 기능을 수행한다. 태양광발전소가 설치되는 부지 면적에 대한 위치정보는 상술한 외부 시스템 즉, 지리 정보 시스템(GIS)에 면적을 포인트 연결로 입력하는 방식으로 입력될 수 있다. 본 발명의 제원 입력부(110)를 통해 입력되는 정보들에 대한 예시는 다음의 표 1에 도시된다.
| 구분 | 입력 정보 | 비고 |
| 공급설비 | - 발전기 정격용량(kVA) - 발전기 정격전압(V) - 발전기 정격역률(%) 및 개선후의 역률 - 발전기 단기출력(kW) - %임피던스(%) - 발전효율(%) |
|
| 수용가 내역 | - 위치정보 - 설치 방위 - 설치 각도 - 계약용량(kW) 및 역률(%) - 계약외 부하용량 및 역률(%) - 최소부하(kW)외 역률(%) - 자가발전용량(kW)외 역률(%) |
계통 연계 검토부(120)는 제원 정보를 근거로 계통 연계 검토를 수행하는 기능을 한다. 또한, 이러한 계통 연계 검토부(120)는 상기 계통 연계 검토를 수행한 결과 즉, 계통 연계 검토 결과를 태양광 발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공하는 기능을 한다. 계통 연계 검토부(120)를 통해 이루어지는 계통연계 검토 프로세스는 다음과 같다.
먼저, 태양광 발전 사업자가 지리 정보 시스템(GIS)를 통해 태양광발전소 부지를 선택하고, 태양광 발전기에 대한 제원을 입력하는 과정이 수행된다. 여기서 태양광 발전 사업자가 입력한 제원 정보는 데이터 베이스(30)에 저장된다. 그 후, 본 발명의 계통 연계 검토부(120)에서 상기 제원 정보를 근거로 계통 연계 검토를 수행한다. 예를 들어, 계통 연계 검토부(120)는 발전기 용량(kW), 전기방식(전력계통, 발전설비), 역률(최대 역조류시, 계약부하, 계약부하 + 자가발전), 뱅크역조류(최대 역조류시, 뱅크 최저 부하), 상시 전압 변동율, 순시 전압 변동(전압 변동율, 한류리액터), 플리커(단독-신설 연계점, 합성), 단락 용량(발전기 용량/배전선로), 고조파(대책전, 대책 후) 및 보조협조(단독운전방지)에 대한 검토를 수행할 수 있다. 계통 연계 검토부(120)를 통한 검토 대상은 상기 언급된 것만으로 제한되지 않는다. 또한, 계통 연계 검토부(120)는 상술한 계통연계 검토가 완료되면, 연계용 변압기의 용량(kVA), 임피던스(%) 및 전기 방식(예를 들어, 3상 4선식 22kV)에 대한 정보를 태양광 발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공할 수 있다.
예측 정보 생성부(130)는 이하에서 언급되는 경제성 검토에 이용되는 경제성 예측 정보를 생성하는 기능을 한다. 구체적으로, 예측 정보 생성부(130)는 제원 입력부(110)를 통해 입력된 제원 정보와, 데이터베이스(30)에 저장된 히스토리 정보를 근거로 경제성 예측 정보를 생성하는 기능을 한다. 여기서, 경제성 예측 정보는 예측 정보 생성부(130)를 통해 예측된 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함할 수 있다.
신재생 공급 인증서(REC)에 대한 가격은 데이터베이스(30)에 저장된 히스토리 정보를 근거로 예측될 수 있다. 즉, 신재생 공급 인증서에 대한 가격은 히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 공급 인증서(REC)에 대한 거래 단가의 시계열적 특성을 분석하고, 신재생 발전 용량과 신재생 공급 의무제도(RPS) 비율이 신재생 공급 인증서(REC)의 거래 단가에 미치는 영향을 상관 분석함으로써 예측될 수 있다. 여기서, 예측 기법은 통계분석법 중 시계열요소와 회귀요소를 동시에 고려할 수 있는 자기상관 회귀 모형(ARIMA)이 이용될 수 있다.
ARIMA 모형은 비계절성모형, 계절성모형, 개입모형, 전이함수모형이 있는데, 신재생 공급 인증서(REC) 거래는 월별로 이루어지므로, 12개월의 주기를 갖는 계절성 모형을 채택할 수 있다. 또한, 신재생 공급 인증서(REC)의 일시적 변화 및 수준이동에 영향을 미치는 이벤트를 대입하기 위한 개입 모형이 적용될 수 있다. 그리고, 신재생 발전 용량의 증가와 신재생 공급 의무제도(RPS) 비율 증가에 따라 변동되는 특성을 반영하기 위하여 전이 함수 모형이 적용될 수 있다.
계통 한계 가격(SMP)은 데이터베이스(30)에 저장된 히스토리 정보를 근거로 예측될 수 있다. 즉, 계통 한계 가격(SMP)은 히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격(SMP)에 대한 이력의 시계열적 특성을 분석하고, 전력 수급 정보 예를 들어, 공급 능력, 최대 수요, 그리고 예비력이 계통 한계 가격에 미치는 영향을 반영하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성하며, 생성된 예측 모형에 전력 수급 예측 정보를 입력하여 장기적인 계통 한계 가격을 예측할 수 있다. 여기서, 예측에는 신재생 공급 인증서(REC)와 마찬가지로 ARIMA 모형이 이용될 수 있다. 즉, ARIMA 모형은 비계절성모형, 계절성모형, 개입모형, 전이함수모형이 있는데, 계통 한계 가격(SMP)은 월별 평균을 적용하므로 12개월의 계절성 모형을 채택하며, 계통 한계 가격(SMP)의 일시적 변화 및 수준이동에 영향을 미치는 공급 부족 및 발전소 고장 등 이벤트를 대입하기 위한 개입모형을 적용한다. 또한, 전력수급상황의 변화에 따라 계통 한계 가격(SMP)이 변동되는 특성을 반영하기 위하여 전이 함수 모형을 적용할 수 있다.
태양광 발전량은 태양광발전사업의 경제성 평가를 위하여 이용될 수 있다. 즉, 이러한 태양광 발전량을 예측하기 위하여 발전소 건설부지 인근의 실제 태양광 발전량과 일조시간 및 일사량, 주변 건축/환경물 구조와의 상관관계를 회귀분석법을 이용하여 분석하여 예측모형을 생성한다. 이러한 예측 모형을 근거로 태양광 발전량이 예측될 수 있다.
태양광발전소 투자비용은 태양광 발전 사업자가 입력한 제원 정보를 근거로 산출될 수 있다. 이러한 태양광 발전소 투자 비용은 다음의 과정을 거쳐 산출될 수 있다. 먼저, 태양광 발전 사업자가 입력한 태양광발전소 제원 정보를 이용하여 태양광발전소의 건설 및 시공에 필요한 비용과 운영 및 유지보수 비용을 산정한다. 그 후, 위성 화상 자료를 이용하여 태양광 발전소가 건설되는 토지의 상태등급을 결정한 후, 미리 계산된 토지상태 등급별 토목공사비에 대입하여 토목공사비를 산정한다. 마지막으로, 배전계통 지리정보 시스템(GIS)을 이용하여 배전선로 연계방식 및 연계 거리를 계산하여 계통연계비용을 산정한다.
예측 정보 생성부(130)는 상술한 과정을 거쳐, 경제성 예측 정보에 포함된 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측할 수 있다.
경제성 검토부(140)는 예측 정보 생성부(130)에서 생성된 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토할 수 있다. 즉, 경제성 검토부(140)는 예측 정보 생성부(130)를 통해 예측된 신재생 인증서 가격에 대한 예측 결과, 계통 한계 가격에 대한 예측 결과, 태양광 발전량에 대한 예측 결과, 그리고 태양광 발전소의 투자 비용에 대한 산정 결과를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토할 수 있다. 경제성 검토부(140)는 다음의 수학식 1 내지 3을 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토할 수 있다
여기서, 태양광 발전 수입을 수학식으로 표현하면 수학식 2와 같이 표현될 수 있고, 태양광 발전 비용을 수학식으로 표현하면 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
상기 수학식 2에서, Gm은 월간 발전량(kWh)을 나타내고, SMPm은 월 평균 계통 한계 가격(원/kWh)을 나타내며, RECm은 월 평균 거래되는 신재생 인증서 가격(예를 들어, 1,000kWh 당 거래 가격)을 나타낸다. 또한, 수학식 2에서 α는 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 가중치를, p는 할인율을, m은 월을, y는 년을, 그리고 n은 태양광발전소의 운영 기간을 나타낸다.
상기 수학식 3에서, PV는 태양광발전기에 대한 설치 비용(원/Kw)을, C는 태양광발전기에 대한 설치 용량(kW)을, G는 계통 연계 비용(원)을, Con은 토목공사 추정 비용(원)을 나타낸다. 또한, 수학식 3에서 My는 연도별 유지 보수 비용(원)을, Ly는 연도별 융자 상환액(원)을, p는 할인율을, y는 년을, 그리고 n은 태양광 발전소에 대한 운영 기간을 나타낸다.
본 발명의 경제성 검토부(140)는 상술한 것처럼 수학식 1 내지 3을 이용하여, 태양광 발전 수입과 태양광 발전 비용의 차액을 근거로 태양광 발전 사업에 대한 경제성을 검토할 수 있다.
발전량 취득부(150)는 외부 시스템(10)과 연동하여 태양광 발전소에 대한 발전계량을 취득할 수 있다. 예를 들어, 발전량 취득부(150)는 AMI를 기반으로 하여 전자식 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하고, 이에 대한 유효성을 검증하는 역할을 수행할 수 있다. 발전량 취득부(150)를 통해 태양광 발전소에 대한 발전 계량을 취득하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 기설정된 주기 예를 들어, 15분 또는 1시간 마다 전자식 계량기로부터 역방향 전력량을 검침한다. 이렇게 검침된 역방향 전력량은 데이터 집중 장치(DCU)에 의해 1차적으로 수집되고, 2차적으로 원격 검침 시스템(ADCS)에 의해 수집된다. 원격 검침 시스템(ADCS)은 수집된 계량 데이터를 실시간으로 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)에 전송할 수 있고, 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)는 수신된 계량 데이터를 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)의 데이터베이스에 저장할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 발전량 취득부(150)는 계량 데이터 관리 시스템(MDMS)의 데이터베이스에 저장된 계량 데이터를 ESB(Enterprise Service Bus)를 통하여 구독(Subscribe) 방식으로 수집할 수 있다. 또한, 여기서 발전 계량 데이터는 역방향 전력량으로서, 검침일자, 검침 시간, 발전소 식별자, 계기번호, 유효 전력량, 지상 무효 전력량, 진상 무효 전력량, 피상 전력량 및 타임 스탬프를 포함하여 구성될 수 있다.
모니터링부(160)는 지리 정보 시스템(GIS)과 연동하여 태양광 발전소별 발전량을 배전 계통도와 함께 시각화하고, 이를 시간대별, 일별, 월별로 발전량을 디스플레이부(40)를 통해 사용자에게 제공하는 기능을 한다. 이에 대한 예시는 도 4 내지 도 7에 도시된다.
PPA 서비스 제공부(170)는 태양광 발전 사업자와 전력 구입 계약(PPA: Power Purchase Agreement) 체결로부터 정산까지의 전주기에 대한 서비스를 제공하는 기능을 한다. 즉, 태양광 발전 사업자가 전력 구입 계약(PPA)을 신청하고, 전력회사의 PPA 담당자가 이를 승인한 경우를 가정한다. 이 때, 본 발명의 PPA 서비스 제공부(170)는 정산용 계통 한계 가격(SMP)을 산정하고, 산정된 계통 한계 가격을 PPA 담당자에게 알리고, 이를 근거로 PPA 담당자가 태양광 발전 사업자에게 정산금을 지급 및 수령할 수 있게 하는 서비스를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 정보 생성부(130)에 대한 블록도이다. 상술한 것처럼, 예측 정보 생성부(130)는 제원 입력부를 통해 입력된 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 경제성 예측 정보를 생성하는 기능을 한다. 또한, 이러한 경제성 예측 정보는 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함할 수 있다. 경제성 예측 정보는 예측 정보 생성부(130)에 포함된 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈(131), 계통 한계 가격 예측 모듈(132), 태양광발전량 예측 모듈(133) 및 태양광 발전소 투자 비용 산출 모듈(134)로부터 생성 가능하다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 정보 생성부(130)에 포함된 각 구성들에 대한 설명이 이루어진다.
신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈(131)은 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 신재생 공급 인증서(REC)에 대한 가격을 예측하는 기능을 한다. 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈(131)을 통해 이루어지는 신재생 공급 인증서(REC)에 대한 가격 예측 방법은 다음과 같다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보 즉, 이전의 신재생 에너지 공급 인증서(REC)에 대한 이력 정보를 근거로, 월 평균 신재생 에너지 공급 인증서(REC)단가에 대한 정보를 생성한다. 그 후, 월별 신재생 에너지 공급 인증서(REC)의 일시적 변화 및 수준 이동에 영향을 미치는 이벤트를 대입하고, 신재생 발전 용량에 대한 이력 정보를 근거로 신재생 발전 용량 증가에 따른 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 단가 변동에 대한 전이 함수 모형을 생성한다.
그 후, 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS)의 증가에 따른 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 변동에 대한 전이 함수 모형을 생성한다. 그 후, 월 평균 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 단가 이력 정보를 시계열 기준으로 이벤트 개입 모형과 전이 함수 모형을 반영하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성한다. 이러한 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 통해 신재생 발전 용량과 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS) 비율이 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 거래 단가에 미치는 영향을 상관분석할 수 있다. 그 후, 신재생 발전 용량 증설 계획과 향후 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS)의 증가 계획을 근거로 장기적인 신재생 에너지 공급 인증서(REC)의 거래 단가를 예측할 수 있다.
계통 한계 가격 예측 모듈(132)은 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 계통 한계 가격(SMP)을 예측하는 기능을 한다. 즉, 계통 한계 가격 예측 모듈(132)은 히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격(SMP)에 대한 이력의 시계열적 특성을 분석하고, 전력 수급 정보 예를 들어, 공급 능력, 최대 수요, 그리고 예비력이 계통 한계 가격에 미치는 영향을 반영하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성하며, 생성된 예측 모형에 전력 수급 예측 정보를 입력하여 장기적인 계통 한계 가격을 예측할 수 있다. 여기서, 계통 한계 가격(SMP)을 예측 하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보 즉, 이전의 계통 한계 가격(SMP) 이력을 근거로 월 평균 계통 한계 가격에 대한 이력을 생성한다. 그 후, 월별 계통 한계 가격의 일시적 변화 및 수준 이동에 영향을 미치는 이벤트를 대입한다. 그 후, 전력 수급 이력 정보를 근거로, 월 평균 계통 한계 가격(SMP) 이력 정보를 시계열 기준으로 전력 수급 이력 정보와 이벤트에 반응 하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성한다. 그 후, 생성된 예측 모형에 전력 수급 예측 정보를 입력하여, 향후 태양광 발전소 운영 기간 동안의 계통 한계 가격(SMP)을 예측한다.
상술한 것처럼, 예측에는 통계분석법 중 시계열요소와 회귀요소를 동시에 고려할 수 있는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)이 이용될 수 있다. ARIMA 모형은 비계절성모형, 계절성모형, 개입모형, 전이함수모형이 있는데, 계통 한계 가격(SMP)은 월별 평균을 적용하므로 12개월의 계절성 모형을 채택할 수 있다. 또한, 계통 한계 가격(SMP)의 일시적 변화 및 수준이동에 영향을 미치는 공급 부족 및 발전소 고장 등 이벤트를 대입하기 위한 개입모형을 적용할 수 있다. 또한, 전력수급상황의 변화에 따라 계통 한계 가격(SMP)이 변동되는 특성을 반영하기 위하여 전이 함수 모형을 적용할 수 있다.
태양광발전량 예측 모듈(133)은 태양광발전사업의 경제성 평가를 위하여 태양광발전소의 태양광발전량을 예측하는 기능을 한다. 태양광발전량 예측 모듈(133)을 통한 태양광발전량의 예측 과정은 다음과 같다.
먼저, 태양광 발전소 건설 부지 인근에 대한 태양광 발전소를 선택 과정이 이루어진다. 그 후, 일조 시간 관측 정보와 일사량 관측 정보를 근거로, 선택된 발전소 위치에 대한 일사량, 일조 시간을 이용하여 발전소별 월간 일사량 및 일조 시간을 산정하는 과정이 수행된다.
그 후, 주변 건물/환경물 구조 예를 들어, 건물, 산 및 등고선에 대한 정보를 근거로 발전소 주위의 건축물 및 지리적 환경 정보를 이용하여 그늘량을 산정하고, 월간 일사량 및 일조 시간에 대한 보정이 수행된다. 이렇게 보정된 발전소별 월간 일사량 및 일조 시간은 독립 변수로서 데이터베이스에 저장될 수 있다.
그 후, 인근 발전소별 발전량을 종속 변수로 하여 발전량 예측 모형을 생성하고, 생성된 발전량 예측 모형을 근거로 향후 태양광 발전소 운영 기간 동안의 태양광 발전량을 예측할 수 있다.
태양광 발전소 투자 비용 산출 모듈(134)은 태양광 발전 사업자로부터 입력된 제원 정보를 근거로 태양광발전소 투자 비용을 산출하는 기능을 한다. 태양광 발전소 투자 비용 산출 모듈(134)을 통해 태양광 발전소의 투자 비용을 산출하는 과정은 다음과 같다.
먼저, 발전소 용량을 근거로 태양광발전소의 시공 비용을 산정하는 과정이 수행된다. 그 후, 연도별 태양광발전소 운영 및 유지 보수 비용을 산정하는 과정이 수행된다.
그 후, 지리 정보 시스템(GIS)을 통한 위성 화상 자료를 근거로 태양광발전소 건설 부지의 토지 상태의 등급을 결정하는 단계가 수행된다. 그 후, 상기 결정된 토지 상태 등급을 등급별 토목 공사비에 대입하여, 토목 공사비를 산정하는 과정이 수행된다. 그 후, 배전계통 지리 정보를 근거로, 발전소 건설부지와 배전 계통 연계 지점 간의 거리를 산정하여 계통 연계 비용을 산정하는 과정이 수행된다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링부에 의해 디스플레이부를 통해 제공되는 예시에 대한 도면이다. 상술한 것처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링부는 지리 정보 시스템(GIS)과 연동하여 태양광 발전소별 발전량을 배전 계통도와 함께 시각화하고, 이를 시간대별, 일별 또는 월별로 발전량을 디스플레이부를 통해 사용자에게 제공하는 기능을 한다. 여기서, 도 4는 발전소별 발전량 및 부하에 대한 정보가 사용자에게 디스플레이되는 화면에 대한 예시를 도시한다. 그리고, 도 5는 사용자에 의해 지정된 발전소의 발전량이 시간별로 디스플레이 되는 예시를, 도 6은 사용자에 의해 지정된 발전소의 발전량이 일별로 디스플레이 되는 예시를, 그리고 도 7은 사용자에 의해 지정된 발전소의 발전량이 월별로 디스플레이 되는 예시를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법에 대한 흐름도이다. 이하의 서술에서는 도 1 및 도 2를 참조로 언급된 부분과 중복되는 사항은 명세서의 명료함을 위해 생략한다.
먼저, 태양광 발전 사업자로부터 제원 정보를 입력 받는 단계(S110)가 수행된다. S110 단계에서 언급된 제원 정보는 이하에서 언급되는 것처럼 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 및 계통 연계 확인에 이용될 수 있다. 즉, 제원 정보는 태양광발전소의 건설에 필요한 계통연계 가능여부를 검토하고 발전소 건설 경제성 평가를 하기 위해 필요한 데이터를 나타낸다. S110 단계에서는 이러한 제원 정보를 입력받고, 데이터베이스에 저장할 수 있다. 여기서 제원 정보에 대한 종류는 위에서 표 1을 참조로 상세히 언급되었으므로, 이에 대한 추가적인 설명은 생략된다.
그 후, 계통 연계 검토부에 의해 S110 단계에서 입력된 제원 정보를 근거로 계통 연계 검토를 수행하는 단계(S120)가 수행된다. 또한, S120 단계에서는 계통 연계 검토를 수행한 후, 계통 연계 검토에 대한 결과를 발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공하는 기능을 한다. S120 단계에서 검토되는 항목은 예를 들어, 발전기 용량(kW), 전기방식(전력계통, 발전설비), 역률(최대 역조류시, 계약부하, 계약부하 + 자가발전), 뱅크역조류(최대 역조류시, 뱅크 최저 부하), 상시 전압 변동율, 순시 전압 변동(전압 변동율, 한류리액터), 플리커(단독-신설 연계점, 합성), 단락 용량(발전기 용량/배전선로), 고조파(대책전, 대책 후) 및 보조협조(단독운전방지)에 대한 검토일 수 있다.
그 후, 예측 정보 생성부에 의해, 경제성 검토에 이용되는 경제성 예측 정보를 생성하는 단계(S130)가 수행된다. 여기서, S130 단계는 S110 단계를 통해 입력된 제원 정보와, 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 이루어질 수 있다. 또한, 경제성 예측 정보는 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함할 수 있다. 여기서 경제성 예측 정보에 대한 예측 방법은 위에서 도 2 및 도 3을 참조로 상세히 언급되었고, 이하에서 도 10 내지 도 14를 참조로 다시 언급되므로, 이에 대한 추가적은 설명은 생략한다.
그 후, 경제성 검토부에 의해 S130 단계에서 생성된 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 단계(S140)가 수행된다. 즉, S140 단계는 S130 단계를 통해 예측된 신재생 인증서 가격에 대한 예측 결과, 계통 한계 가격에 대한 예측 결과, 태양광 발전량에 대한 예측 결과, 그리고 태양광 발전소의 투자 비용에 대한 산정 결과를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 과정을 수행한다. 즉, S140 단계는 태양광 발전 수입과 태양광 발전 비용의 차를 근거로, 태양광 발전 수입을 산출하는 과정을 수행하고, 여기서 이에 대한 과정은 위에서 수학식 1 내지 3을 참조로 상세히 서술되었다.
그 후, 발전량 취득부에 의해 외부 시스템과 연동하여, 태양광 발전소에 대한 발전량을 취득하는 단계(S150)가 수행된다. 즉, S150 단계는 AMI를 기반으로 하여 전자식 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하고, 이에 대한 유효성 검사를 수행할 수 있다.
그 후, 모니터링부에 의해, 지리 정보 시스템(GIS)과 연동하여, 사용자에게 태양광 발전소별 발전량을 배전 계통도와 함께 시각화하여 제공하는 단계(S160)가 수행된다. S160 단계를 통해, 사용자는 시간대별, 일별 또는 월별로 발전량을 직관적으로 확인할 수 있고, 이에 대한 예시는 도 4 내지 도 7에 도시된다.
그 후, PPA 서비스 제공부에 의해, 태양광 발전 사업자와 전력 구입 계약 체결로부터 정산까지의 전주기에 대한 서비스를 제공하는 단계(S170)가 수행된다. 즉, S170 단계에서 언급되는 서비스는 태양광 발전 사업자가 전력 구입 계약(PPA)을 신청하고, 전력회사의 PPA 담당자가 이를 승인한 경우, 정산용 계통 한계 가격(SMP)을 산정하고, 이를 근거로 태양광 발전 사업자가 정산금을 지급 및 수령할 수 있게 하는 서비스를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 연계 검토를 수행하는 단계에 대한 흐름도이다. 상술한 것처럼, 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 연계 검토를 수행하는 단계는 제원 정보를 근거로 이루어질 수 있고, 이러한 계통 연계 검토 결과는 태양광 발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공될 수 있다. 이하, 도 9를 참조로 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 연계 검토를 수행하는 단계가 서술된다.
먼저, S110 단계에서 입력된 제원 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계(S121)가 수행되고, 제원 정보를 근거로 계통 연계 검토를 수행하는 단계(S122)가 수행된다. S122 단계에서 언급되는 계통 연계 검토 대상은 발전기 용량(kW), 전기방식(전력계통, 발전설비), 역률(최대 역조류시, 계약부하, 계약부하 + 자가발전), 뱅크역조류(최대 역조류시, 뱅크 최저 부하), 상시 전압 변동율, 순시 전압 변동(전압 변동율, 한류리액터), 플리커(단독-신설 연계점, 합성), 단락 용량(발전기 용량/배전선로), 고조파(대책전, 대책 후) 및 보조협조(단독운전방지)에 대한 검토일 수 있다.
그 후, S122 단계에서 수행된 각 단계별 계통 연계 검토 결과를 데이터베이스에 저장하는 단계(S123)가 수행되고, 배전 담당자에게 S122 단계에서 수행된 각 단계별 계통 연계 검토 결과를 태양광 발전 사업자 및 배전 담당자에게 통보하는 단계(S124)가 수행된다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계에 대한 흐름도이다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계(S130)는 신재생 공급 인증서(REC)에 대한 가격을 예측하는 단계(S131), 계통 한계 가격을 예측하는 단계(S132), 태양광 발전량을 예측 하는 단계(S133) 및 태양광 발전소 투자 비용을 산출하는 단계(S134)를 포함하여 구성될 수 있다. 이들 각 단계에 대한 설명은 이하의 도 11 내지 도 14를 참조로 이루어진다. 또한, 이하의 도 11 내지 도 14에 대한 서술은 도 2 및 도 3을 참조로 언급된 부분과 중복되는 사항이 생략되어 이루어진다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격을 예측하는 단계(S131)에 대한 흐름도이다. 상술한 바와 같이, 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격은 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 예측될 수 있다. 즉, 신재생 공급 인증서에 대한 가격은 히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 공급 인증서(REC)에 대한 거래 단가의 시계열적 특성을 분석하고, 신재생 발전 용량과 신재생 공급 의무제도(RPS) 비율이 신재생 공급 인증서(REC)의 거래 단가에 미치는 영향을 상관 분석함으로써 예측될 수 있다. 여기서, 예측 기법은 통계분석법 중 시계열요소와 회귀요소를 동시에 고려할 수 있는 자기상관 회귀 모형(ARIMA)이 이용될 수 있다. S131 단계에서 이루어지는 구체적인 과정은 다음과 같다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보 즉, 이전의 신재생 에너지 공급 인증서(REC)에 대한 이력 정보를 근거로, 월 평균 신재생 에너지 공급 인증서(REC)단가에 대한 정보를 생성하는 단계(S131a)가 수행된다. 그 후, 월별 신재생 에너지 공급 인증서(REC)의 일시적 변화 및 수준 이동에 영향을 미치는 이벤트를 대입하는 단계(S131b), 및 신재생 발전 용량에 대한 이력 정보를 근거로 신재생 발전 용량 증가에 따른 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 단가 변동에 대한 전이 함수 모형을 생성하는 단계(S131c)가 이루어진다. .
그 후, 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS)의 증가에 따른 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 변동에 대한 전이 함수 모형을 생성하는 단계(S131d)가 이루어진다. 그 후, 월 평균 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 단가 이력 정보를 시계열 기준으로 이벤트 개입 모형과 전이 함수 모형을 반영하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성하는 단계(S131e)가 이루어진다. 이러한 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 통해 신재생 발전 용량과 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS) 비율이 신재생 에너지 공급 인증서(REC) 거래 단가에 미치는 영향을 상관분석할 수 있다. 그 후, 신재생 발전 용량 증설 계획과 향후 연도별 신재생 공급 의무 제도(RPS)의 증가 계획을 근거로 장기적인 신재생 에너지 공급 인증서(REC)의 거래 단가를 예측하는 단계(S131f)가 수행된다.
상술한 것처럼, 신재생 에너지 공급 인증서(REC)의 예측은 통계 분석법 중 시계열 요소와 회귀 요소를 동시에 고려할 수 있는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)가 이용될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 한계 가격을 예측하는 단계(S132)에 대한 흐름도이다. 상술한 것처럼, 계통 한계 가격(SMP)은 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 예측될 수 있다. 즉, 계통 한계 가격(SMP)은 히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격(SMP)에 대한 이력의 시계열적 특성을 분석하고, 전력 수급 정보 예를 들어, 공급 능력, 최대 수요, 그리고 예비력이 계통 한계 가격에 미치는 영향을 반영하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성하며, 생성된 예측 모형에 전력 수급 예측 정보를 입력하여 장기적인 계통 한계 가격을 예측할 수 있다. S132 단계에서 이루어지는 과정은 다음과 같다.
먼저, 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보 즉, 이전의 계통 한계 가격(SMP) 이력을 근거로 월 평균 계통 한계 가격에 대한 이력을 생성하는 단계(S132a)가 수행된다. 그 후, 월별 계통 한계 가격의 일시적 변화 및 수준 이동에 영향을 미치는 이벤트를 대입하는 단계(S132b)가 수행된다. 그 후, 전력 수급 이력 정보를 근거로, 월 평균 계통 한계 가격(SMP) 이력 정보를 시계열 기준으로 전력 수급 이력 정보와 이벤트에 반응 하는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 생성하는 단계(S132c)가 수행된다. 그 후, 생성된 예측 모형에 전력 수급 예측 정보를 입력하여, 향후 태양광 발전소 운영 기간 동안의 계통 한계 가격(SMP)을 예측하는 단계(S132d)가 수행된다. 상술한 것처럼, 예측에는 통계분석법 중 시계열요소와 회귀요소를 동시에 고려할 수 있는 자기 상관 회귀 모형(ARIMA)이 이용될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광 발전량을 예측하는 단계(S133)에 대한 흐름도이다. S133 단계에서 예측되는 태양광 발전량은 태양광발전사업의 경제성 평가를 위하여 이용될 수 있다. 즉, 이러한 태양광 발전량을 예측하기 위하여 발전소 건설부지 인근의 실제 태양광 발전량과 일조시간 및 일사량, 주변 건축/환경물 구조와의 상관관계를 회귀분석법을 이용하여 분석하여 예측모형을 생성한다. 이러한 예측 모형을 근거로 태양광 발전량이 예측될 수 있다. S133 단계에서 이루어지는 구체적인 과정은 다음과 같다.
먼저, 태양광 발전소 건설 부지 인근에 대한 태양광 발전소를 선택받는 단계(S133a)가 수행된다. 그 후, 일조 시간 관측 정보와 일사량 관측 정보를 근거로, 선택된 발전소 위치에 대한 일사량, 일조 시간을 이용하여 발전소별 월간 일사량 및 일조 시간을 산정하는 단계(S133b)가 수행된다.
그 후, 주변 건물/환경물 구조 예를 들어, 건물, 산 및 등고선에 대한 정보를 근거로 발전소 주위의 건축물 및 지리적 환경 정보를 이용하여 그늘량을 산정하고, 월간 일사량 및 일조 시간에 대한 보정을 하는 단계(S133c)가 수행된다. S133c 단계를 통해 보정된 발전소별 월간 일사량 및 일조 시간은 독립 변수로서 데이터베이스에 저장될 수 있다.
그 후, 인근 발전소별 발전량을 종속 변수로 하여 발전량 예측 모형을 생성하는 단계(S133d), 및 133d 단계에서 생성된 발전량 예측 모형을 근거로 향후 태양광 발전소 운영 기간 동안의 태양광 발전량을 예측하는 단계(S133e)가 수행된다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 태양광발전소 투자 비용을 산출하는 단계(S134)에 대한 흐름도이다. S134 단계에서 언급되는 태양광 발전소에 대한 투자 비용은 태양광 발전 사업자가 입력한 제원 정보를 근거로 산출될 수 있다. S134 단계에서 이루어지는 구체적인 과정은 다음과 같다.
먼저, 발전소 용량을 근거로 태양광발전소의 시공 비용을 산정하는 단계(S134a)가 수행된다. 그 후, 연도별 태양광발전소 운영 및 유지 보수 비용을 산정하는 단계(S134b)가 수행된다.
그 후, 지리 정보 시스템(GIS)을 통한 위성 화상 자료를 근거로 태양광발전소 건설 부지의 토지 상태의 등급을 결정하는 단계(S134c), S134c 단계에서 결정된 토지 상태 등급을 등급별 토목 공사비에 대입하여, 토목 공사비를 산정하는 단계(S134d), 그리고 배전계통 지리 정보를 근거로, 발전소 건설부지와 배전 계통 연계 지점 간의 거리를 산정하여 계통 연계 비용을 산정하는 단계(S134e)가 수행된다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적의 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 경제성 검토 장치
110 : 제원 입력부
120 : 계통 연계 검토부 130 : 예측 정보 생성부
131 : 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈
132 : 계통 한계 가격 예측 모듈
133 : 태양광 발전량 예측 모듈
134 : 태양광 발전소 투자 비용 산출 모듈
140 : 경제성 검토부 150 : 발전량 취득부
160 : 모니터링부 170 : PPA 서비스 제공부
120 : 계통 연계 검토부 130 : 예측 정보 생성부
131 : 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈
132 : 계통 한계 가격 예측 모듈
133 : 태양광 발전량 예측 모듈
134 : 태양광 발전소 투자 비용 산출 모듈
140 : 경제성 검토부 150 : 발전량 취득부
160 : 모니터링부 170 : PPA 서비스 제공부
Claims (22)
- 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치로서,
상기 분산형 태양광발전소의 경제성 검토에 이용되는 제원 정보를 입력받는 제원 입력부;
상기 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로, 경제성 예측 정보를 생성하는 예측 정보 생성부; 및
상기 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 경제성 검토부를 포함하고,
상기 경제성 예측 정보는 상기 예측 정보 생성부에서 예측된 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 경제성 검토부는
태양광 발전 수입에서 태양광 발전 비용을 뺀 차액을 근거로 태양광 발전 사업에 대한 경제성을 검토하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제2항에 있어서,
상기 태양광 발전 수입은 상기 예측 정보 생성부를 통해 예측된 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격 및 태양광 발전량을 근거로 산출되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제2항에 있어서,
상기 태양광 발전 비용은 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 태양광발전기 설치 비용, 태양광 발전기 설치 용량, 계통 연계 비용, 토목공사 추정 비용, 연도별 유지 보수 비용 및 연도별 융자 상환액을 근거로 산출되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 예측 정보 생성부는,
히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 에너지 공급 인증서 거래 단가의 시계열 분석을 통해 신재생 공급 인증서에 대한 가격을 예측하는 신재생 에너지 공급 인증서 가격 예측 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 예측 정보 생성부는,
히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격 정보의 시계열 분석을 통해 계통 한계 가격을 예측하는 계통 한계 가격 예측 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 예측 정보 생성부는,
태양광 발전소에서 측정된 실제 태양광 발전량, 일조시간, 일사량, 주변 건축 및 환경물 구조와의 상관관계를 근거로 태양광 발전량을 예측하는 태양광 발전량 예측 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 예측 정보 생성부는,
상기 제원 정보를 근거로 태양광 발전소의 건설 및 시공 비용 및 유지보수 비용을 산정하고, 위성 화상자료를 근거로 산출된 토지의 상태 등급을 근거로 토목공사비용을 산정하며, 배전계통 지리 정보 시스템(GIS)을 근거로 배전선로 연계방식 및 연계 거리를 계산함으로써 계통 연계 비용을 산정하는 태양광발전소 투자 비용 산출 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
외부 시스템에 포함된 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하는 발전량 취득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제9항에 있어서,
지리 정보 시스템(GIS)을 이용하여 태양광발전소의 발전량 및 부하량을 배전 계통도화 함께 시각화하여 디스플레이부를 통해 디스플레이하는 모니터링부를 더 포함하고, 상기 발전량 및 부하량은 상기 디스플레이부를 통해 시간대별, 일별 또는 월별로 디스플레이 되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 제원 정보를 근거로 계통연계 검토를 수행하는 계통연계 검토부를 더 포함하고, 상기 계통연계 검토에 대한 결과를 태양광발전 사업자 및 배전 담당자에게 제공하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 제1항에 있어서,
상기 예측 정보 생성부는
자기 상관 회귀 모형(ARIMA)을 이용하여 경제성 예측 정보에 포함된 재생 공급 인증서에 대한 가격 및 계통 한계 가격을 예측하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치. - 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법으로서,
예측 정보 생성부에 의해, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토에 이용되는 제원 정보와 데이터베이스에 저장된 히스토리 정보를 근거로 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계;
상기 예측 정보 생성부에 의해, 예측한 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 포함하는 경제성 예측 정보를 생성하는 단계; 및
경제성 검토부에 의해, 상기 경제성 예측 정보를 근거로 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
상기 태양광 발전 사업의 경제성을 검토하는 단계는
태양광 발전 수입에서 태양광 발전 비용을 뺀 차액을 근거로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제14항에 있어서,
상기 태양광 발전 수입은 상기 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계에서 예측된 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 신재생 공급 인증서에 대한 가격, 계통 한계 가격 및 태양광 발전량을 근거로 산출되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제14항에 있어서,
상기 태양광 발전 비용은 태양광 발전소의 운영 기간 동안의 할인율, 태양광발전기 설치 비용, 태양광 발전기 설치 용량, 계통 연계 비용, 토목공사 추정 비용, 연도별 유지 보수 비용 및 연도별 융자 상환액을 근거로 산출되는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
상기 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는,
히스토리 정보에 포함된 이전의 신재생 에너지 공급 인증서 거래 단가의 시계열 분석을 통해 신재생 공급 인증서에 대한 가격을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
상기 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는,
히스토리 정보에 포함된 이전의 계통 한계 가격 정보의 시계열 분석을 통해 계통 한계 가격을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
상기 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는,
태양광 발전소에서 측정된 실제 태양광 발전량, 일조시간, 일사량, 주변 건축 및 환경물 구조와의 상관관계를 근거로 태양광 발전량을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
상기 신재생에너지 공급 인증서(REC)에 대한 가격, 계통 한계 가격, 태양광 발전량 및 태양광발전소 투자 비용을 예측하는 단계는,
상기 제원 정보를 근거로 태양광 발전소의 건설 및 시공 비용 및 유지보수 비용을 산정하는 단계;
위성 화상자료를 근거로 산출된 토지의 상태 등급을 근거로 토목공사비용을 산정하는 단계; 및
배전계통 지리 정보 시스템(GIS)을 근거로 배전선로 연계방식 및 연계 거리를 계산함으로써 계통 연계 비용을 산정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
발전량 취득부에 의해, 외부 시스템에 포함된 계량기로부터 계량된 역방향 전력량을 실시간으로 취득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법. - 제13항에 있어서,
계통연계 검토부에 의해, 상기 제원 정보를 근거로 계통연계 검토를 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140108396A KR101663369B1 (ko) | 2014-08-20 | 2014-08-20 | 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020140108396A KR101663369B1 (ko) | 2014-08-20 | 2014-08-20 | 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160022614A true KR20160022614A (ko) | 2016-03-02 |
| KR101663369B1 KR101663369B1 (ko) | 2016-10-07 |
Family
ID=55582439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020140108396A KR101663369B1 (ko) | 2014-08-20 | 2014-08-20 | 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101663369B1 (ko) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101968166B1 (ko) * | 2018-04-10 | 2019-04-11 | 문창건 | Gis 기반 신재생 에너지 사업 컨설팅 시스템 및 방법 |
| WO2019112166A1 (ko) * | 2017-12-04 | 2019-06-13 | 한국전기연구원 | 태양광시스템의 수익 산정 방법 및 그 장치 |
| KR20190111205A (ko) * | 2018-03-22 | 2019-10-02 | 한국남동발전 주식회사 | 전력 거래를 위한 전자화폐 발행시스템 및 방법 |
| KR20190140746A (ko) * | 2018-06-12 | 2019-12-20 | 한국에너지기술연구원 | 재생에너지에 의한 발전을 촉진시키기 위한 재생에너지 발전량 보상방법, 수전량 과금방법 및 송전량 과금방법 |
| KR20200013926A (ko) * | 2018-07-31 | 2020-02-10 | 한국남동발전 주식회사 | 태양광 발전의 수익성 예측시스템 및 방법 |
| KR20200065879A (ko) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 신나라에너지 주식회사 | 태양광발전시설 부지적합여부 판단시스템 |
| KR20210034863A (ko) * | 2019-09-23 | 2021-03-31 | 한전케이디엔주식회사 | 태양광 발전소 설치 위치 선정 시스템 |
| KR20210069338A (ko) * | 2019-12-03 | 2021-06-11 | 브이젠 주식회사 | 신재생에너지발전소 유지보수비용 산정을 통한 유지보수역무 최적화 시스템 및 그 방법 |
| CN114928113A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-19 | 国网河北省电力有限公司建设公司 | 一种发电成本调控方法、装置、介质以及设备 |
| KR20220150682A (ko) * | 2021-05-04 | 2022-11-11 | 한국남동발전 주식회사 | 신재생에너지 발전소의 실적 기반 자산가치평가 시스템 |
| KR102511931B1 (ko) * | 2022-11-15 | 2023-03-20 | 이온어스(주) | 태양광 발전 설치 및 관리 방법 |
| KR102522367B1 (ko) * | 2022-07-01 | 2023-04-18 | 주식회사 지구루 | 태양광 발전장치의 투자 가치 예측 방법 및 시스템 |
| KR20230064428A (ko) * | 2021-11-03 | 2023-05-10 | 한국전력공사 | 열/전기 에너지 통합 운영이 가능한 에너지 허브 시스템 설계 방법 및 장치 |
| KR102536440B1 (ko) * | 2021-12-20 | 2023-05-26 | 주식회사 커넥티드 | 신재생 에너지 거래를 위한 요금제 시뮬레이션 시스템 및 방법 |
| KR20230140012A (ko) | 2022-03-29 | 2023-10-06 | 고등기술연구원연구조합 | 재생에너지원 및 이들의 잉여전력을 저장하는 p2x 시스템의 실시간 경제성 분석 방법 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101893340B1 (ko) | 2018-04-04 | 2018-09-04 | 에너지코리아 주식회사 | 태양광발전시설 부지 타당성 분석 시스템 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012147578A (ja) * | 2011-01-12 | 2012-08-02 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 配電系統制御装置及び配電系統制御方法 |
| KR101269587B1 (ko) * | 2012-12-27 | 2013-06-05 | 권오현 | 지리정보시스템 기반의 태양광발전 경제성분석 시스템 및 중개시스템 |
-
2014
- 2014-08-20 KR KR1020140108396A patent/KR101663369B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012147578A (ja) * | 2011-01-12 | 2012-08-02 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 配電系統制御装置及び配電系統制御方法 |
| KR101269587B1 (ko) * | 2012-12-27 | 2013-06-05 | 권오현 | 지리정보시스템 기반의 태양광발전 경제성분석 시스템 및 중개시스템 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 이동수 외 3인, "실물옵션을 이용한 해상풍력실증단지 사업의 경제성 평가", 에너지경제연구 제11권 제2호, 2012년9월, pp. 1 ~ 26* * |
| 이지영 외 2인, "GIS 기술을 활용한 태양광시설 입지분석", 2010 한국지형공간정보학회 춘계학술대회, 2010년3월, pp. 135 ~ 136* * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019112166A1 (ko) * | 2017-12-04 | 2019-06-13 | 한국전기연구원 | 태양광시스템의 수익 산정 방법 및 그 장치 |
| KR20190111205A (ko) * | 2018-03-22 | 2019-10-02 | 한국남동발전 주식회사 | 전력 거래를 위한 전자화폐 발행시스템 및 방법 |
| KR101968166B1 (ko) * | 2018-04-10 | 2019-04-11 | 문창건 | Gis 기반 신재생 에너지 사업 컨설팅 시스템 및 방법 |
| KR20190140746A (ko) * | 2018-06-12 | 2019-12-20 | 한국에너지기술연구원 | 재생에너지에 의한 발전을 촉진시키기 위한 재생에너지 발전량 보상방법, 수전량 과금방법 및 송전량 과금방법 |
| KR20200013926A (ko) * | 2018-07-31 | 2020-02-10 | 한국남동발전 주식회사 | 태양광 발전의 수익성 예측시스템 및 방법 |
| KR20200065879A (ko) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 신나라에너지 주식회사 | 태양광발전시설 부지적합여부 판단시스템 |
| KR20210034863A (ko) * | 2019-09-23 | 2021-03-31 | 한전케이디엔주식회사 | 태양광 발전소 설치 위치 선정 시스템 |
| KR20210069338A (ko) * | 2019-12-03 | 2021-06-11 | 브이젠 주식회사 | 신재생에너지발전소 유지보수비용 산정을 통한 유지보수역무 최적화 시스템 및 그 방법 |
| KR20220150682A (ko) * | 2021-05-04 | 2022-11-11 | 한국남동발전 주식회사 | 신재생에너지 발전소의 실적 기반 자산가치평가 시스템 |
| KR20230064428A (ko) * | 2021-11-03 | 2023-05-10 | 한국전력공사 | 열/전기 에너지 통합 운영이 가능한 에너지 허브 시스템 설계 방법 및 장치 |
| KR102536440B1 (ko) * | 2021-12-20 | 2023-05-26 | 주식회사 커넥티드 | 신재생 에너지 거래를 위한 요금제 시뮬레이션 시스템 및 방법 |
| KR20230140012A (ko) | 2022-03-29 | 2023-10-06 | 고등기술연구원연구조합 | 재생에너지원 및 이들의 잉여전력을 저장하는 p2x 시스템의 실시간 경제성 분석 방법 |
| CN114928113A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-19 | 国网河北省电力有限公司建设公司 | 一种发电成本调控方法、装置、介质以及设备 |
| KR102522367B1 (ko) * | 2022-07-01 | 2023-04-18 | 주식회사 지구루 | 태양광 발전장치의 투자 가치 예측 방법 및 시스템 |
| WO2024005260A1 (ko) * | 2022-07-01 | 2024-01-04 | 주식회사 지구루 | 태양광 발전장치의 투자 가치 예측 방법 및 시스템 |
| KR102511931B1 (ko) * | 2022-11-15 | 2023-03-20 | 이온어스(주) | 태양광 발전 설치 및 관리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101663369B1 (ko) | 2016-10-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101663369B1 (ko) | 분산형 태양광발전소의 경제성 검토 장치 및 방법 | |
| Schopfer et al. | Economic assessment of photovoltaic battery systems based on household load profiles | |
| Wijeratne et al. | Design and development of distributed solar PV systems: Do the current tools work? | |
| Mills | Implications of wide-area geographic diversity for short-term variability of solar power | |
| Vishnupriyan et al. | Prospects of hybrid photovoltaic–diesel standalone system for six different climate locations in Indian state of Tamil Nadu | |
| Denholm et al. | The potential for energy storage to provide peaking capacity in california under increased penetration of solar photovoltaics | |
| Bayram et al. | Generation, analysis, and applications of high resolution electricity load profiles in Qatar | |
| US9286646B1 (en) | Method for managing centralized power generation with the aid of a digital computer | |
| Jones et al. | An approach to prospective consequential life cycle assessment and net energy analysis of distributed electricity generation | |
| Tan et al. | A stochastic method for battery sizing with uninterruptible-power and demand shift capabilities in PV (photovoltaic) systems | |
| Denholm et al. | Methods for analyzing the benefits and costs of distributed photovoltaic generation to the US electric utility system | |
| EP3549225B1 (en) | Determining a characteristic of an inertial contribution to an electric power grid | |
| Tur et al. | Project surveys for determining and defining key performance indicators in the development of smart grids in energy systems | |
| Kehler et al. | ISO perspective and experience with integrating wind power forecasts into operations | |
| Hummon et al. | Variability of photovoltaic power in the state of Gujarat using high resolution solar data | |
| Müller et al. | System integration costs—A useful concept that is complicated to quantify | |
| Bing et al. | Validation of solar PV power forecasting methods for high penetration grid integration | |
| Khalyasmaa et al. | Photovoltaic power plant production operational forecast based on its short-term forecasting model | |
| Moharil et al. | Performance Analysis of 400 kWp Grid-Connected Rooftop Solar PV System for Technical Institute | |
| KR102536440B1 (ko) | 신재생 에너지 거래를 위한 요금제 시뮬레이션 시스템 및 방법 | |
| Razak et al. | Forecasting cost saving through solar system installation | |
| Parmar | Benefit Cost Analysis of Solar Power over On-Grid Electricity for Residential Systems: Is Photovoltaic Technology Really Effective? | |
| Gürses et al. | Economic and Operational Assessment of Reserve Methods and Metrics for Electric Grids with High Shares of Renewables | |
| Bajracharya | Techno-Economic Analysis of 64.6 kWp Grid Tied Solar System A Case Study of Nepal Telecom, Sundhara, Kathmandu | |
| Pimienta | Total Electricity Demand Coverage with Solar Energy Systems in La Guajira-Colombia. A techno-economic case study. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190829 Year of fee payment: 4 |