KR20190002106A - 수요 전력을 예측하는 클라우드 서버 및 전력 계측 장치 - Google Patents

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KR20190002106A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 현장 설비에 설치된 전력 계측 장치와 연동하여 수요 전력을 예측하는 클라우드 서버는 전력 계측 장치로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출하는 도출부, 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 수집 주기를 변경하는 주기 변경부를 포함하고, 데이터 수집부는 변경된 수집 주기에 기초하여 계측 데이터를 수집하고, 수집 주기는 기설정된 기준 기간의 단위에 해당하고, 예측 수요 전력은 기준 기간 내에서 현재 전력량 및 현재 전력량이 수집된 시점에서 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.

Description

수요 전력을 예측하는 클라우드 서버 및 전력 계측 장치{CLOUD SERVER AND POWER MEASURING DEVICE FOR PREDICTING DEMAND POWER}
본 발명은 수요 전력을 예측하는 클라우드 서버 및 전력 계측 장치에 관한 것이다.
통상적으로 여름철 및 겨울철에 연간 최대전력수요를 기록하고 있으며, 전력계통을 안정적으로 운영하기 위하여 전력사용량 요금과는 별도로 기본요금을 최대수요전력으로 산정하여 부과하고 있다.
기존의 최대수요전력제어기를 이용한 최대수요전력 제어기법은 검침의 수요시한(예컨대, 15분)마다 전력량계로부터 입력받은 현재 전력량에 기초하여 산정된 전력 수요처의 최대 사용 전력량이 목표 전력량 이내로 유지되도록 최대수요전력제어기에 사전에 설정해 놓은 제어 대상 부하를 자동 차단하거나 차단했던 부하를 재투입시킴으로써 전기 요금을 절감하는 효과를 제공한다.
시간대별 전력요금이 다른 TOU 요금제(예컨대, 일반용, 산업용, 교육용 구분에 따른 전력 요금제)는 휴일, 공휴일을 제외한 날의 중간부하 시간대와 최대부하 시간대의 최대 수요 중 큰 값으로 요금적용전력이 결정되어 산정된다. 여기서, 최대 수요는 15분 동안의 누적사용량으로 결정되고, 최대수요전력제어기가 설치된 현장 설비의 경우, 15분 동안의 전력 사용량에 따라 요금적용전력의 기본료가 산정된다.
현재 한국전력에서는 최대수요전력관리를 위해 전력 사용량의 검침을 위한 수요시한을 15분으로 설정하고 있으며, 15분간 사용한 전력량의 평균을 해당 수요시한의 수요전력으로 정의하고 있다. 따라서, 매 시간당 4개의 수요시한이 있고, 월간 수요전력 중 최대인 수요전력이 해당 월의 최대수요전력이 된다. 특히 연간 최대수요전력을 결정하는데 기준으로 정하고 있는 월 중에 최대수요전력을 갱신하게 되면 갱신된 최대수요전력은 그 후 1년간의 기본요금 산정의 기준이 된다.
한국전력의 전력요금계산체계는 검침 당월을 포함한 직전 12개월 중 지난 7~9월과 현재 월 중 15분마다 수집된 전력 사용량의 최대치에 기본 단가를 곱해서 책정하게 된다.
이러한 기존의 전력 요금 산정을 위한 전력 사용량의 검침 주기가 항상 고정되어 있어 전력 수요처에서의 전력 피크를 예측하고, 제어하는데 소요되는 시간이 비교적 길다는 문제가 있다.
이러한 상황에서는 전력 수요처의 최대수요전력량을 실시간으로 예측할 수 없으므로, 전력 수요처의 사용전력량이 최대수요전력량을 초과하는 경우가 매월 발생하고 있다. 이는 기본요금의 증가로 인해 전기요금이 증가됨을 의미하기 때문에, 기본요금을 효율적으로 줄여 전력요금을 더욱 절감시킬 수 있는 개발이 필요한 실정이다.
한국공개특허공보 제2011-0070654호 (2011.06.24 공개)
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 기설정된 수집 주기에 따라 전력 계측 장치로부터 계측 데이터를 수집하고, 수집된 계측 데이터에 기초하여 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출하고자 한다. 또한, 본 발명은 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 수집 주기를 변경하고, 변경된 수집 주기에 기초하여 계측 데이터를 수집하고자 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따르는 현장 설비에 설치된 전력 계측 장치와 연동하여 수요 전력을 예측하는 클라우드 서버는 상기 전력 계측 장치로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출하는 도출부, 상기 현재 전력량 및 상기 예측 수요 전력에 기초하여 상기 수집 주기를 변경하는 주기 변경부를 포함하고, 상기 데이터 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 기초하여 상기 계측 데이터를 수집하고, 상기 수집 주기는 기설정된 기준 기간의 단위에 해당하고, 상기 예측 수요 전력은 상기 기준 기간 내에서 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르는 클라우드 서버와 연동하여 수요 전력을 예측하는 전력 계측 장치는 현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 클라우드 서버로 상기 수집된 계측 데이터를 전송하는 전송부 및 상기 클라우드 서버로부터 상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 상기 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력에 기초하여 변경된 수집 주기에 대한 정보를 수신하는 수신부를 포함하고, 상기 데이터 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 따라 상기 계측 데이터를 수집하고, 상기 예측 수요 전력은 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르는 클라우드 서버와 연동하여 수요 전력을 예측하는 전력 계측 장치는 현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부, 상기 클라우드 서버로 상기 수집된 계측 데이터를 전송하는 전송부 및 상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 상기 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력을 도출하는 도출부, 상기 현재 전력량 및 상기 예측 수요 전력에 기초하여 상기 수집 주기를 변경하는 주기 변경부를 포함하고, 상기 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 따라 상기 계측 데이터를 수집하고, 상기 예측 수요 전력은 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.
본 발명은 현장 설비에서 소비되는 현재 전력량 및 현장 설비에 대한 예측 수요 전력에 기초하여 현장 설비에 설치된 전력 계측 정치로부터 수집되는 계측 데이터의 수집 주기를 변경하고, 변경된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집함으로써 현장 설비의 피크 전력 발생에 대한 분석(예컨대, 피크 발생의 주요 원인 등)의 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 변경된 수집 주기에 따라 수집된 계측 데이터를 통해 현장 설비의 예측 수요 전력을 정확하게 예측할 수 있고, 현장 설비의 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하지 않도록 현장 설비의 부하를 실시간으로 제어할 수 있다. 이를 통해, 현장 설비의 전력 사용에 대한 전력 요금을 절감시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수요 전력 예측 시스템을 개괄적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 클라우드 서버의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버에서 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 수요 전력 예측 방법, 경보선의 생성 방법 및 현장 설비의 부하 제어 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버에서 수요 전력을 예측하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6a 내지 6c는 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 서버에서 수요 전력을 예측하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전력 계측 장치의 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 계측 장치와 클라우드 서버 간의 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 동작 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 1의 전력 계측 장치의 구성도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전력 계측 장치와 클라우드 서버 간의 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하에서 언급되는 "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수요 전력 예측 시스템을 개괄적으로 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, 수요 전력 예측 시스템은 클라우드 서버(100), 전력 계측 장치(110) 및 외부 전력 데이터베이스(120)를 포함할 수 있다. 이러한 도 1의 수요 전력 예측 시스템은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면 수요 전력 예측 시스템은 도 1과 다르게 구성될 수도 있다.
클라우드 서버(100)는 복수의 현장 설비의 최대수요 전력을 관리하는 서버로서, 각 현장 설비에 설치된 전력 계측 장치(110)로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하고, 각 현장 설비마다 수집된 계측 데이터에 기초하여 각 현장 설비의 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출할 수 있다.
클라우드 서버(100)는 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 수집 주기를 변경하고, 변경된 수집 주기에 대한 정보를 전력 계측 장치(110)에게 전송할 수 있다. 클라우드 서버(100)는 변경된 수집 주기에 기초하여 계측 데이터를 수집할 수 있다. 클라우드 서버(100)는 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 전력 계측 장치(110)에게 전송할 수 있다.
전력 계측 장치(110)는 현장 설비에 설치된 부하의 전력량을 계측하는 장치로서 기설정된 수집 주기에 따라 부하의 계측 데이터를 수집하여 저장하고, 클라우드 서버(100)로 수집된 계측 데이터를 전송할 수 있다.
전력 계측 장치(110)는 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력에 기초하여 수집 주기를 직접 변경하거나, 변경된 수집 주기에 대한 정보를 클라우드 서버(100)로부터 수신할 수 있다. 전력 계측 장치(110)는 변경된 수집 주기에 따라 부하의 계측 데이터를 수집할 수 있다.
전력 계측 장치(110)는 현장 설비의 전력 수요 상황에 따라 클라우드 서버(100)로부터 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 수신하고, 수신된 제어 명령에 기초하여 현장 설비의 부하를 제어할 수 있다.
외부 전력 데이터베이스(120)는 전력사업자에 의해 원격으로 검침된 복수의 현장 설비의 과거 계측 데이터를 관리하는 데이터베이스일 수 있다. 외부 전력 데이터베이스(120)는 TOU(Time of Use) 요금제에 기초하여 기설정된 기준 기간(예컨대, 15분)의 최대 전력 수요에 해당하는 전력량을 바탕으로 요금적용전력을 관리할 수 있다. 이 때, 요금적용전력은 새로운 피크 전력량에 따라 갱신되고, 갱신된 요금적용전력에 따라 예측 수요 전력에 대한 목표 전력량이 자동으로 수정되고, 경보선 또한 갱신될 수 있다.
이하에서는 도 1의 수요 전력 예측 시스템의 각 구성요소의 동작에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 클라우드 서버(100)의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 클라우드 서버(100)는 데이터 수집부(200), 도출부(210), 주기 변경부(220), 기간 판단부(230), 전력 판단부(240), 제어부(250) 및 알림부(260)를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버(100)의 구성은 도 2와 다르게 이루어질 수도 있다.
데이터 수집부(200)는 기설정된 기준 기간 동안, 현장 설비에 설치된 전력 계측 장치(110)로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 수집 주기는 복수의 시나리오(예컨대, 피크 전력 발생 예측 시간, 피크 전력 임박률, 예상 전력 초과 등)에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 수집 주기는 기설정된 기준 기간(예컨대, 15분)의 단위에 해당될 수 있다. 예를 들면, 데이터 수집부(200)는 5분 간격으로 전력 계측 장치(110)로부터 계측 데이터를 수집할 수 있다.
도출부(210)는 기설정된 수집 주기에 따라 수집된 계측 데이터에 기초하여 현장 설비에서 소비한 현재 전력량을 측정하고, 측정된 현재 전력량으로부터 예측 수요 전력을 도출할 수 있다.
구체적으로, 도출부(210)는 기설정된 기준 기간 내에서 현장 설비의 현재 전력량 및 해당 현재 전력량이 수집된 시점에서 계측 데이터의 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 예측 수요 전력을 도출할 수 있다. 잠시 도 4를 참조하면, 예측 수요 전력(400)은 실시간 예측 수요 전력과 중장기적 예측 수요 전력으로 구분될 수 있다.
Figure pat00001
실시간 예측 수요 전력은 제 t 시점(40)에서 수집된 현재 전력량(42)과 제 t 시점(40)으로부터 이전 계측 데이터의 수집 주기
Figure pat00002
동안에 증가되는 전력 증가량
Figure pat00003
에 기초하여 다음 계측 시간 및 전력량을 예측한 값일 수 있다.
중장기적 예측 수요 전력은 외부 전력 데이터베이스(120)와 연동하여 수집된 과거 계측 데이터(예컨대, 최소 15분 전~ 최대 2년 이상의 과거 계측 데이터)의 15분 사용량과 최대수요전력으로부터 생성된 예측 값이다. 예를 들면, 중장기적 예측 수요 전력은 15분, 1시간, 1일, 월, 계절에 예상되는 수요 전력에 따라 계측 데이터의 수집 주기를 변경하는데 이용될 수 있다.
도출부(210)는 현재 전력량(42)과 이전 계측 데이터의 수집 주기
Figure pat00004
동안에 증가되는 전력 증가량
Figure pat00005
및 기설정된 기준 기간(48)이 되기 전의 시간 데이터를 이용하여 기준 기간(48)이 되었을 때의 예측 수요 전력(400)을 계산할 수 있다. 제 t 시점(40)에서의 예측 수요 전력(Pt , 400)은 [수학식 1]을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00006
다시 도 2로 돌아오면, 기간 판단부(230)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는지 판단할 수 있다.
도출부(210)는 외부 전력 데이터베이스(120)와 연동하여 수집된 과거 계측 데이터에 기초하여 현장 설비의 최대 수요 전력이 기설정된 값을 초과할 가능성이 있는지 모니터링하고, 현장 설비의 최대 수요 전력이 초과할 가능성이 있는 적어도 하나의 기간을 피크 전력 발생 기간(예컨대, 15분, 1시간, 1일, 월, 계절 등)으로 도출할 수 있다. 여기서, 최대 수요 전력은 부하 구분표(표 1)에 따라 결정된 시간대에서 기준 기간 동안에 누적되는 전력량을 의미한다. 이 때, 부하 구분표는 계절 및 시간대에 따라 부하의 전력 수요에 대한 전기 요금의 기본료를 산정하기 위한 구분표이다.
[표 1]
Figure pat00007
예를 들면, 도출부(210)는 과거 비슷한 환경(시기, 날짜 등)의 1일 과거 계측 데이터(예컨대, 현재 전력량, 계측 시간, 유효 전력량, 역률 등)와 온도 등을 포함하는 전력 사용량에 영향을 줄 수 있는 변수를 이용하여 회귀식을 생성하고, 최대수요전력이 기설정된 값을 초과할 가능성이 있는 시점을 피크 전력 발생 기간으로 도출할 수 있다.
도출부(210)는 현장 설비의 과거 계측 데이터에 기초하여 현장 설비의 전력 소비 패턴을 학습하고, 전력 소비 패턴으로부터 피크 전력 발생 기간을 도출할 수도 있다.
주기 변경부(220)는 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수 있다.
데이터 수집부(200)는 변경된 수집 주기에 기초하여 계측 데이터를 수집할 수 있다.
주기 변경부(220)는 빅데이터 및 회귀분석 기법을 통해 도출된 복수의 피크 전력 발생 기간(현장 설비에서의 최대 수요 전력이 급증하는 기간)에 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수 있다. 예를 들면, 주기 변경부(220)는 최대 수요 전력이 급증하는 기간을 제 1 피크 전력 발생 기간(1년 중 최대 수요 전력이 급증하는 계절 또는 월), 제 2 피크 발생 기간(일주일 중 최대 수요 전력이 급증하는 요일), 제 3 피크 발생 기간(하루 중 최대 수요 전력이 급증하는 시간)으로 세분화하여 복수의 피크 전력 발생 기간 중 어느 하나에 포함될 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 다르게 변경할 수 있다.
예를 들면, 주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 시점이 복수의 피크 전력 발생 기간 중 어느 하나에 해당되지 않는 경우, 기설정된 특정 시간에만 전력 계측 장치(110)를 연동하여 전력 계측 장치(110)로부터 계측 데이터를 수집할 수 있다.
주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당되는 경우, 피크 전력 발생 기간으로 판단된 계측 데이터 수집 시점에 더 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수도 있다. 구체적으로, 주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 주기를 피크 전력 발생 기간으로 판단된 계측 데이터 수집 시점에 매핑된 수집 주기로 변경할 수 있다. 예를 들면, 주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 시점이 제 1 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우, 수집 주기를 제 1 주기로 변경할 수 있고, 계측 데이터의 수집 시점이 제 2 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우, 수집 주기를 제 1 주기와 다른 제 2주기로 변경할 수 있다.
주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당되지 않는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 기준 기간 이상으로 변경할 수 있다.
주기 변경부(220)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당되는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 기준 기간 미만으로 변경할 수 있다. 이렇게 피크 전력 발생 기간에 계측 데이터의 수집 주기를 기준 기간 미만으로 변경하는 이유는 현장 설비의 수요 전력을 정밀하게 실시간으로 모니터링함으로써 피크 전력 발생을 사전에 막고, 전기 요금을 절감하기 위함이다.
기간 판단부(230)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하지 않는 경우라도 기준 기간 동안의 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 기설정된 전력 사용 기준선(Customer Baseline Load)을 초과하는 경우, 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
전력 판단부(240)는 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우, 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는지 판단할 수 있다. 잠시 도 4를 참조하면, 기준 전력량(402)은 현장 설비의 초기 부하에 따라 측정된 초기 전력량(P0, 50) 및 현장 설비의 피크 전력량에 따라 결정되는 목표 전력량(Pg, 52)에 기초하여 도출될 수 있다. 기준 전력량(402)은 [수학식 2]를 통해 계산될 수 있다. 여기서, 목표 전력량(Pg, 52)은 현장 설비의 피크 적용 전력의 95%~99%에 해당될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00008
다시 도 2로 돌아오면, 주기 변경부(220)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 단축할 수 있다.
전력 판단부(240)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 시점부터 경보선을 생성하고, 경보선이 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지 판단할 수 있다. 잠시 도 4를 참조하면, 경보 전력량(404)은 기준 전력선에 따른 기준 전력량(402)을 초과하는 제 t 시점(40)에서의 현재 전력량(42) 및 목표 전력량(52)에 기초하여 도출될 수 있다. 경보선(408)은 [수학식 3]을 통해 계산될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00009
다시 도 2로 돌아오면, 주기 변경부(220)는 현재 전력량이 경보 전력량을 초과하는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 더 단축할 수 있다.
전력 판단부(240)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는지 판단할 수 있다.
주기 변경부(220)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 더 단축할 수 있다.
전력 판단부(240)는 현재 전력량이 경보 전력량을 초과하는 시점부터 경보선을 새롭게 생성하고, 경보선이 새롭게 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 새롭게 생성된 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지 판단할 수 있다.
전력 판단부(240)는 경보선이 새롭게 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 새롭게 생성된 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우, 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는지 더 판단할 수 있다.
제어부(250)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하지 않도록 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 생성하고, 제어 명령을 현장 설비로 전송할 수 있다. 예를 들면, 제어부(250)는 전력 요금제에 기초하여 현장 설비의 최대수요전력에 따른 목표 전력량(예컨대, 요금적용전력)이 초과하지 않는 범위에서 현장 설비의 부하를 오프(Off)하는 제어 명령을 현장 설비에게 전송함으로써 예측 수요 전력이 목표 전력량 이하의 상태로 유지할 수 있도록 현장 설비의 수요 전력을 제어할 수 있다.
전력 판단부(240)는 기준 기간 내에서 제어 명령에 따라 현재 전력량이 기준 전력량 보다 낮아지는 경우, 단축된 수집 주기를 연장할 수 있다.
알림부(260)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 현재 전력량이 경보 전력량을 초과하는 경우 및 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우 중 적어도 하나의 경우에 경보 알람을 발생시킬 수 있다. 예를 들면, 알림부(260)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 현장 설비로 경보 알림 메시지(예컨대, SMS 메시지)를 전송할 수 있다.
잠시 도 4를 참조하여 경보선의 생성 방법 및 현장 설비의 부하 제어 방법을 설명하기로 한다. 도 4를 참조하면, 초기의 현재 전력량의 수집 주기가 제 1 주기(예컨대, 1 분)이라고 가정하자.
클라우드 서버(100)는 0분일 때의 부하의 초기 전력량(50)과 15분일 때의 목표 전력량(52)을 연결한 기준 전력선을 생성할 수 있다.
이후, 제 t 시점(40)에서 현재 전력량(42)이 기준 전력선에 따른 기준 전력량(402)을 초과하는 경우, 클라우드 서버(100)는 기준 전력량(402)을 초과한 제 t 시점(40)의 현재 전력량(42)과 15분일 때의 목표 전력량(48)을 연결하여 제 1 경보선을 생성할 수 있다.
현재 전력량(42)이 기준 전력량(402)을 초과한 제 t 시점(40)에, 클라우드 서버(100)는 현장 설비로 경보 알람을 발생시키고, 수집 주기를 제 2 주기(예컨대, 30초)로 단축할 수 있다.
만일, 제 t 시점(40) 이후도 수집된 현재 전력량이 기준 전력량(402)을 초과하지 않으면, 수집주기는 기존의 제 1 주기대로 복귀될 수 있다.
제 t+1 시점(54)에서 현재 전력량(56)이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량(404)을 초과하는 경우, 클라우드 서버(100)는 수집 주기를 제 2 주기에서 제 3 주기(예컨대, 15초)로 단축하고, 제 1 경보선에 따른 경보 전력량(404)을 초과한 제 t+1 시점(54)의 현재 전력량(56)과 15분일 때의 목표 전력량(52)을 연결하여 제 2 경보선을 생성할 수 있다.
클라우드 서버(100)는 제 t+1 시점(54) 이후에 수집된 현재 전력량이 제 2 경보선에 따른 경보 전력량(406)을 초과하는지를 판단할 수 있다.
클라우드 서버(100)는 제 t+1 시점(54) 이후에 수집된 현재 전력량이 제 2 경보선에 따른 경보 전력량(406)을 초과하거나, 예측 수요 전력(400)이 목표 전력량(52)을 초과한 경우, 제 t+1 시점(54)에 경보 알림 및 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 현장 설비에게 전송할 수 있다.
이와 같이, 현재 전력량이 경보 전력량을 초과할 때 마다, 초과된 시점의 현재 전력량과 목표 전력량에 기초하여 제 N 경보선이 생성되고, 수집 주기는 단축될 수 있다.
한편, 당업자라면, 데이터 수집부(200), 도출부(210), 주기 변경부(220), 기간 판단부(230), 전력 판단부(240), 제어부(250) 및 알림부(260) 각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버(100)에서 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 단계 S301에서 클라우드 서버(100)는 전력 계측 장치(110)로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다. 단계 S303에서 클라우드 서버(100)는 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출할 수 있다. 단계 S305에서 클라우드 서버(100)는 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S301 내지 S305는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버(100)에서 수요 전력을 예측하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 단계 S501에서 클라우드 서버(100)는 현장 설비의 전력 계측 장치로부터 수집된 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 단계 S503에서 클라우드 서버(100)는 단계 S501에서의 판단 결과, 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하지 않는 경우, 기준 기간 동안의 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 기설정된 전력 사용 기준선을 초과하는지 판단할 수 있다. 단계 S505에서 클라우드 서버(100)는 단계 S503에서의 판단 결과, 측정된 현재 전력량이 기설정된 전력 사용 기준선을 초과하지 않는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 기준 기간 이상으로 변경할 수 있다. 단계 S507에서 클라우드 서버(100)는 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우 또는 현재 전력량이 기설정된 전력 사용 기준선을 초과하는 경우, 계측 데이터의 수집 주기를 기준 기간 미만으로 변경할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S510 내지 S507은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 6a 내지 6c는 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 서버(100)에서 수요 전력을 예측하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6a 내지 6c를 참조하면, 단계 S601에서 클라우드 서버(100)는 현장 설비의 전력 계측 장치로부터 수집된 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는지를 판단할 수 있다.
단계 S603에서 클라우드 서버(100)는 단계 S601에서 판단된 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우, 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는지를 판단할 수 있다.
단계 S605에서 클라우드 서버(100)는 단계 S603에서 판단된 결과로서 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 단축할 수 있다.
단계 S607에서 클라우드 서버(100)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 시점부터 제 1 경보선을 생성할 수 있다.
단계 S609에서 클라우드 서버(100)는 단계 S603에서 판단된 결과로서 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 현장 설비로 경보 알람을 발생시킬 수 있다.
단계 S611에서 클라우드 서버(100)는 제 1 경보선이 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지 판단할 수 있다.
단계 S613에서 클라우드 서버(100)는 단계 S611에서 판단된 결과로서 현재 전력량이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우, 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는지를 판단할 수 있다.
단계 S615에서 클라우드 서버(100)는 단계 S611에서의 판단 결과로서 현재 전력량이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 더 단축할 수 있다. 단계 S615에서 클라우드 서버(100)는 단계 S613에서 판단된 결과로서 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 더 단축할 수 있다.
단계 S617에서 클라우드 서버(100)는 현재 전력량이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 시점부터 제 2 경보선을 새롭게 생성할 수 있다.
도면에는 기재되지 않았지만, 클라우드 서버(100)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하지 않도록 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다
단계 S619에서 클라우드 서버(100)는 현재 전력량이 제 1 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하거나 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 현장 설비로 경보 알람을 발생시킬 수 있다.
단계 S621에서 클라우드 서버(100)는 제 2 경보선이 새롭게 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 새롭게 생성된 제 2 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지를 판단할 수 있다.
단계 S623에서 클라우드 서버(100)는 단계 S621에서의 판단 결과로서 현재 전력량이 제 2 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우, 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는지를 판단할 수 있다.
단계 S625에서 클라우드 서버(100)는 단계 S623에서 판단된 결과로서 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 더 단축할 수 있다. 또한, 클라우드 서버(100)는 단계 S621에서의 판단 결과로서 현재 전력량이 제 2 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우에도 수집 주기를 더 단축할 수 있다.
단계 S627에서 클라우드 서버(100)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하지 않도록 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 생성할 수 있다.
단계 S629에서 클라우드 서버(100)는 단계 S627에서 생성된 제어 명령을 현장 설비로 전송할 수 있다.
단계 S631에서 클라우드 서버(100)는 기준 기간 내에서 현장 설비로 전송된 제어 명령에 따라 현장 설비의 현재 전력량이 기준 전력량보다 낮아지는 것으로 판단된 경우, 단계 S633에서 단축된 수집 주기를 연장할 수 있다.
단계 S635에서 클라우드 서버(100)는 단계 S621에서의 판단 결과로서 현재 전력량이 제 2 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는 경우 및 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우에 현장 설비로 경보 알람을 발생시킬 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S601 내지 S635는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 전력 계측 장치(110)의 구성도이다.
도 7을 참조하면, 전력 계측 장치(110)는 데이터 수집부(700), 전송부(710), 수신부(720) 및 제어부(730)를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 계측 장치(110)의 구성은 도 7과 다르게 이루어질 수도 있다.
데이터 수집부(700)는 현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다. 수집 주기는 기설정된 기준 기간(예컨대, 15분)의 단위에 해당될 수 있다. 예를 들면, 데이터 수집부(700)는 현장 설비에 설치된 복수의 부하 각각으로부터 1분 간격으로 각 부하의 계측 데이터를 수집할 수 있다.
전송부(710)는 클라우드 서버(100)에게 수집된 계측 데이터를 전송할 수 있다.
수신부(720)는 현장 설비의 전력 수요 상황에 기초하여 변경된 계측 데이터의 수집 주기에 대한 정보를 클라우드 서버(100)로부터 수신할 수 있다.
구체적으로, 수신부(720)는 수집된 계측 데이터로부터 도출된 현재 전력량 및 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력에 따라 변경된 계측 데이터의 수집 주기에 대한 정보를 클라우드 서버(100)로부터 수신할 수 있다. 여기서, 현재 전력량은 클라우드 서버(100)에 의해 계측 데이터에 기초하여 측정된 값이고, 예측 수요 전력은 클라우드 서버(100)에 의해 현재 전력량 및 현재 전력량이 수집된 시점에서 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출된 값일 수 있다.
예를 들면, 수집 주기는 현장 설비의 피크 전력 발생 기간에 따라 유동적으로 변경될 수 있다. 예를 들면, 기준 기간 내에 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기는 이전의 수집 주기보다 단축될 수 있다. 또는, 기준 기간 내에 현재 전력량이 기준 전력량보다 낮아지는 경우, 수집 주기는 이전의 수집 주기보다 연장될 수 있다.
데이터 수집부(700)는 변경된 수집 주기에 따라 현장 설비의 각 부하로부터 계측 데이터를 수집할 수 있다.
제어부(730)는 현장 설비의 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 현재 전력량이 경보 전력량을 초과하는 경우 및 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우 중 적어도 하나의 경우에 해당되는 경우, 클라우드 서버(100)로부터 수신된 경보 알람 또는 제어 명령에 기초하여 현장 설비의 부하를 제어할 수 있다. 여기서, 기준 전력량은 현장 설비의 초기 부하에 따라 측정된 초기 전력량 및 현장 설비의 피크 전력량에 따라 결정되는 목표 전력량에 기초하여 도출될 수 있다. 경보 전력량은 기준 전력량을 초과하는 시점에서의 현재 전력량 및 목표 전력량에 기초하여 도출된 전력량일 수 있다.
예를 들면, 제어부(730)는 현장 설비의 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 클라우드 서버(100)로부터 현장 설비의 부하를 차단하는 제어 명령을 수신하고, 수신된 제어 명령에 따라 부하를 차단할 수 있다.
예를 들면, 제어부(730)는 예측 수요 전력이 목표 전력량보다 낮아지는 경우, 차단된 부하를 재가동시키는 제어 명령을 수신하고, 수신된 제어 명령에 따라 부하를 재가동할 수 있다.
한편, 당업자라면, 데이터 수집부(700), 전송부(710), 수신부(720) 및 제어부(730) 각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 서버(100)와 전력 계측 장치(110) 간의 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 동작 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 단계 S801에서 전력 계측 장치(110)는 현장 설비에 설치된 하나 이상의 부하로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다.
단계 S803에서 전력 계측 장치(110)는 수집된 계측 데이터를 클라우드 서버(100)에게 전송할 수 있다.
단계 S805에서 클라우드 서버(100)는 전력 계측 장치(110)로부터 수집된 계측 데이터에 기초하여 현재 전력량을 측정할 수 있다.
단계 S807에서 클라우드 서버(100)는 수집된 계측 데이터로부터 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출할 수 있다. 여기서, 예측 수요 전력은 현재 전력량이 수집된 시점에서 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.
단계 S809에서 클라우드 서버(100)는 도출된 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수 있다.
단계 S811에서 클라우드 서버(100)는 변경된 계측 데이터의 수집 주기에 대한 정보를 전력 계측 장치(110)로 전송할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S801 내지 S811은 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 도 1의 전력 계측 장치(110)의 구성도이다. 도 9를 참조하면, 전력 계측 장치(110)는 데이터 수집부(900), 전송부(910), 도출부(920), 주기 변경부(930) 및 제어부(940)를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 계측 장치(110)의 구성은 도 9와 다르게 이루어질 수도 있다.
데이터 수집부(900)는 현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다.
전송부(910)는 클라우드 서버(100)에게 수집된 계측 데이터를 전송할 수 있다.
도출부(920)는 수집된 계측 데이터에 기초하여 현재 전력량을 측정하고, 수집 주기 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력을 도출할 수 있다.
도출부(920)는 클라우드 서버(100)에 의해 현재 전력량 및 현재 전력량이 수집된 시점에서 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 예측 수요 전력을 도출할 수 있다.
주기 변경부(930)는 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 수집 주기를 변경할 수 있다. 구체적으로, 주기 변경부(930)는 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 단축할 수 있다. 주기 변경부(930)는 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 수집 주기를 단축할 수 있다.
데이터 수집부(900)는 변경된 수집 주기에 따라 현장 설비로부터 계측 데이터를 수집할 수 있다.
제어부(940)는 현장 설비의 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는 경우, 현재 전력량이 경보 전력량을 초과하는 경우 및 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우 중 적어도 하나의 경우에 해당되는 경우, 경보 알람을 발생시키거나 현장 설비의 부하를 제어할 수 있다. 여기서, 기준 전력량은 현장 설비의 초기 부하에 따라 측정된 초기 전력량 및 현장 설비의 피크 전력량에 따라 결정되는 목표 전력량에 기초하여 도출될 수 있다. 경보 전력량은 기준 전력량을 초과하는 시점에서의 현재 전력량 및 목표 전력량에 기초하여 도출된 전력량일 수 있다.
예를 들면, 제어부(940)는 현장 설비의 예측 수요 전력이 목표 전력량을 초과하는 경우, 현장 설비의 부하를 차단할 수 있다. 제어부(730)는 예측 수요 전력이 목표 전력량보다 낮아지는 경우, 차단된 부하를 재가동시킬 수 있다.
한편, 당업자라면, 데이터 수집부(900), 전송부(910), 도출부(920), 주기 변경부(930) 및 제어부(940)를 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 계측 장치(110) 각각이 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 클라우드 서버(100)와 전력 계측 장치(110) 간의 수요 전력을 예측하는 과정을 도시한 동작 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 단계 S1001에서 전력 계측 장치(110)는 현장 설비에 설치된 하나 이상의 부하로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집할 수 있다.
단계 S1003에서 전력 계측 장치(110)는 수집된 계측 데이터를 클라우드 서버(100)에게 전송할 수 있다.
단계 S1005에서 전력 계측 장치(110)는 수집된 계측 데이터에 기초하여 현재 전력량을 측정할 수 있다.
단계 S1007에서 전력 계측 장치(110)는 수집된 계측 데이터로부터 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출할 수 있다. 여기서, 예측 수요 전력은 현재 전력량이 수집된 시점에서 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출될 수 있다.
단계 S1009에서 전력 계측 장치(110)는 도출된 현재 전력량 및 예측 수요 전력에 기초하여 계측 데이터의 수집 주기를 변경할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S1001 내지 S1009는 본 발명의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 전환될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 클라우드 서버
110: 전력 계측 장치
120: 외부 전력 데이터베이스

Claims (16)

  1. 현장 설비에 설치된 전력 계측 장치와 연동하여 수요 전력을 예측하는 클라우드 서버에 있어서,
    상기 전력 계측 장치로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 예측 수요 전력을 도출하는 도출부;
    상기 현재 전력량 및 상기 예측 수요 전력에 기초하여 상기 수집 주기를 변경하는 주기 변경부를 포함하고,
    상기 데이터 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 기초하여 상기 계측 데이터를 수집하고,
    상기 수집 주기는 기설정된 기준 기간의 단위에 해당하고,
    상기 예측 수요 전력은 상기 기준 기간 내에서 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출되는 것인, 클라우드 서버.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 계측 데이터의 수집 시점이 피크 전력 발생 기간에 해당하는지 판단하는 기간 판단부를 더 포함하고,
    상기 도출부는 외부 전력 데이터베이스와 연동하여 수집된 과거 계측 데이터에 기초하여 상기 현장 설비의 최대 수요 전력이 기설정된 값을 초과할 가능성이 있는 적어도 하나의 기간을 상기 피크 전력 발생 기간으로 도출하고,
    상기 최대 수요 전력은 부하 구분표에 따라 결정된 시간대에서 상기 기준 기간 동안에 누적되는 전력량인 것인, 클라우드 서버.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 주기 변경부는 상기 판단된 수집 시점에 더 기초하여 상기 수집 주기를 변경하고,
    상기 수집 주기는 상기 판단된 수집 시점에 맵핑된 수집 주기로 변경되는 것인, 클라우드 서버.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 주기 변경부는 상기 판단된 수집 시점이 상기 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우, 상기 수집 주기를 상기 기준 기간 미만으로 변경하고,
    상기 판단된 수집 시점이 상기 피크 전력 발생 기간에 해당하지 않는 경우, 상기 수집 주기를 상기 기준 기간 이상으로 변경하는 것인, 클라우드 서버.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 기간 판단부는 상기 판단된 수집 시점이 상기 피크 전력 발생 기간에 해당하지 않는 경우라도 상기 기준 기간 동안의 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 기설정된 전력 사용 기준선(Customer Baseline Load)을 초과하는 경우, 상기 수집 시점이 상기 피크 전력 발생 기간에 해당하는 것으로 판단하는 것인, 클라우드 서버.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 판단된 수집 시점이 상기 피크 전력 발생 기간에 해당하는 경우,
    상기 현재 전력량이 기준 전력량을 초과하는지 판단하는 전력 판단부를 더 포함하고,
    상기 기준 전력량은 상기 현장 설비의 초기 부하에 따라 측정된 초기 전력량 및 상기 현장 설비의 피크 전력량에 따라 결정되는 목표 전력량에 기초하여 도출되는 것인, 클라우드 서버.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 주기 변경부는 상기 현재 전력량이 상기 기준 전력량을 초과하는 경우, 상기 수집 주기를 단축하고,
    상기 전력 판단부는 상기 현재 전력량이 상기 기준 전력량을 초과하는 시점부터 경보선을 생성하고, 상기 경보선이 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 상기 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지 판단하고,
    상기 경보선은 상기 기준 전력량을 초과하는 시점에서의 현재 전력량 및 상기 목표 전력량에 기초하여 도출되는 것인, 클라우드 서버.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 주기 변경부는 상기 현재 전력량이 상기 경보 전력량을 초과하는 경우, 상기 수집 주기를 더 단축하고,
    상기 전력 판단부는 상기 예측 수요 전력이 상기 목표 전력량을 초과하는지 판단하는 것인, 클라우드 서버.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 전력 판단부는 상기 현재 전력량이 상기 경보 전력량을 초과하는 시점부터 경보선을 새롭게 생성하고, 상기 경보선이 새롭게 생성된 이후에 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량이 상기 새롭게 생성된 경보선에 따른 경보 전력량을 초과하는지 판단하는 것인, 클라우드 서버.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 주기 변경부는 상기 예측 수요 전력이 상기 목표 전력량을 초과하는 경우, 상기 수집 주기를 더 단축하는 것인, 클라우드 서버.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 예측 수요 전력이 상기 목표 전력량을 초과하지 않도록 상기 현장 설비의 부하를 제어하는 제어 명령을 생성하고, 상기 제어 명령을 상기 현장 설비로 전송하는 제어부
    를 더 포함하는 것인, 클라우드 서버.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 전력 판단부는 상기 기준 기간 내에서 상기 제어 명령에 따라 상기 현재 전력량이 상기 기준 전력량 보다 낮아지는 경우, 상기 단축된 수집 주기를 연장하는 것인, 클라우드 서버.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 현재 전력량이 상기 기준 전력량을 초과하는 경우, 상기 현재 전력량이 상기 경보 전력량을 초과하는 경우 및 상기 예측 수요 전력이 상기 목표 전력량을 초과하는 경우 중 적어도 하나의 경우에 경보 알람을 발생시키는 알람부
    를 더 포함하는 것인, 클라우드 서버.
  14. 클라우드 서버와 연동하여 수요 전력을 예측하는 전력 계측 장치에 있어서,
    현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 클라우드 서버로 상기 수집된 계측 데이터를 전송하는 전송부; 및
    상기 클라우드 서버로부터 상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 상기 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력에 기초하여 변경된 수집 주기에 대한 정보를 수신하는 수신부
    를 포함하고,
    상기 데이터 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 따라 상기 계측 데이터를 수집하고,
    상기 예측 수요 전력은 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출되는 것인, 전력 계측 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는 상기 계측 데이터의 수집 시점에 따라 맵핑된 수집 주기에 기초하여 상기 계측 데이터를 수집하는 것인, 전력 계측 장치.
  16. 클라우드 서버와 연동하여 수요 전력을 예측하는 전력 계측 장치에 있어서,
    현장 설비로부터 기설정된 수집 주기에 따라 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 클라우드 서버로 상기 수집된 계측 데이터를 전송하는 전송부; 및
    상기 수집된 계측 데이터에 기초하여 측정된 현재 전력량 및 상기 수집 주기를 단위로 하는 기준 기간 동안의 예측 수요 전력을 도출하는 도출부;
    상기 현재 전력량 및 상기 예측 수요 전력에 기초하여 상기 수집 주기를 변경하는 주기 변경부를 포함하고,
    를 포함하고,
    상기 수집부는 상기 변경된 수집 주기에 따라 상기 계측 데이터를 수집하고,
    상기 예측 수요 전력은 상기 현재 전력량 및 상기 현재 전력량이 수집된 시점에서 상기 수집 주기 동안 증가된 전력량에 기초하여 도출되는 것인, 전력 계측 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200121220A (ko) * 2019-04-15 2020-10-23 한국전자통신연구원 적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법
CN117196421A (zh) * 2023-09-15 2023-12-08 国能智慧科技发展(江苏)有限公司 一种基于电厂能源调度可视化系统及校准方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200121220A (ko) * 2019-04-15 2020-10-23 한국전자통신연구원 적산 계량기의 순시 값 추출 장치 및 방법
CN117196421A (zh) * 2023-09-15 2023-12-08 国能智慧科技发展(江苏)有限公司 一种基于电厂能源调度可视化系统及校准方法
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