KR20190007328A - 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템에 관한 것으로, 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 전력 발생부; 전력 발생부로부터의 전기 에너지와 외부 전력 공급원으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드를 통해 공급받아 충전시키거나, 하나의 공통 노드를 통해 부하로 방전시키는 전력 저장부, 및 태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 관리자 제어부를 포함하는바, 태양광 발전량 및 부하량에 대한 정확한 예측 결과에 따라 에너지 저장 장치에 저장되는 태양광 발전 전력량, 에너지 저장 장치에서 부하로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원으로부터의 공급받는 전력량 등이 효율적으로 제어 및 관리되도록 함으로써, 안정성과 경제성을 향상시킬 수 있다.

Description

태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템 및 방법{METHOD AND SYSTEM FOR MANAGEMENT CHARGE AND DISCHARGE OF ELECTRIC ENERGY BY PREDICTION PHOTOVOLTAIC POWER GENERATION AND LOAD}
본 발명은 태양광 발전량 및 부하량에 대한 정확한 예측 결과에 따라 에너지 저장 장치에 저장되는 태양광 발전 전력량, 에너지 저장 장치에서 부하로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원으로부터의 공급받는 전력량 등이 효율적으로 제어 및 관리되도록 함으로써, 안정성과 경제성을 향상시킬 수 있도록 한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
에너지 자원의 고갈, 환경 파괴 등의 이유로 전기 에너지에 대한 가치가 더더욱 높아지고 있다. 이에, 전기 에너지를 저장하고, 저장된 전기 에너지를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 에너지 저장 시스템에 대한 필요성과 중요성 또한 강조되고 있다.
근래에는 태양광 등과 같은 신재생 에너지, 에너지 저장 장치, 전기 자동차 및 지능형 부하 등이 조합된 분산형 에너지 자원이 발달하고 있다. 이로 인하여, 중앙 집중형 운영 메커니즘이 적용된 종래의 전력 계통을 통한 전력 운용 방식은 변화 요구가 잦아지고 있는 실정이다.
특히, 종래에 일반 가정이나 산업체의 부하 장치들로 전력을 공급할 때는 발전소의 송전 선로가 연결된 전력 계통을 통해서만 전력이 공급되도록 하고, 태양광 등을 이용해 생성된 전력은 별도의 전력 거래를 통해서만 활용될 수 있었다. 이에, 태양광 패널 등과 같은 신재생 에너지 발전 장치를 갖추더라도 종래에는 분산 전력 이용 효율을 높일 수 없는 문제들이 있었다.
최근에는 다양한 형태의 에너지 저장 장치와 신재생 에너지 기반의 분산 전력 이용률은 더욱 높아지고 있는바, 에너지 저장 장치와 신재생 에너지를 이용하여 전력 이용 효율을 높일 수 있는 전력 관리 시스템, 및 그 운용 방식과 분석 및 제어 기술에 대한 개선은 더욱 요구되고 있다.
에너지 저장 장치와 신재생 에너지 활용 효율을 높이기 위한 방안으로, 신재생 전기 에너지를 에너지 저장 장치에 미리 한 후, 전력 사용량을 예측하여 예측 결과에 따라 저장된 전기 에너지를 활용하는 방안이 제시되기도 하였다. 그러나, 이 역시 태양광 등을 이용해 생성된 전력은 별도의 전력 거래를 통해서만 활용될 수 있었다. 그리고 종래의 전력 사용량 예측 방법은 과거 특정 시점의 이력을 현재에 동일하게 대비시켜 추정하는 방식에 불과했기 때문에, 정확성이 떨어질 수밖에 없었다. 따라서, 에너지 저장 장치와 신재생 에너지 기반의 전력 이용 효율을 높이기 위해서는 정확성과 신뢰성 그리고 경제성까지 향상시킬 수 있는 방안이 필요한 상황이다.
본 발명은 에너지 저장 장치와 신재생 에너지 기반의 전력 이용 효율을 높이기 위한 것으로, 태양광 발전량 및 부하량에 대한 정확한 예측 결과에 따라 에너지 저장 장치에 저장되는 태양광 발전 전력량, 에너지 저장 장치에서 부하로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원으로부터의 공급받는 전력량 등이 효율적으로 제어 및 관리되도록 함으로써, 안정성과 경제성을 향상시킬 수 있도록 한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템은 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 전력 발생부, 전력 발생부로부터의 전기 에너지와 외부 전력 공급원으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드를 통해 공급받아 충전시키거나, 하나의 공통 노드를 통해 부하로 방전시키는 전력 저장부, 및 태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 관리자 제어부를 포함한다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법은 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 단계, 전력 저장부에 상기 태양광 발전된 전기 에너지와 외부 전력 공급원으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드를 통해 공급받아 충전시키거나, 충전된 전기 에너지를 상기 공통 노드를 통해 부하로 방전시키는 단계, 및 관리자 제어부 구성으로 태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 단계를 포함한다.
상기와 같은 다양한 기술 특징을 갖는 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템은 태양광 발전량 및 부하량을 더욱 정확하게 예측한다. 그리고 그 예측 결과에 따라 에너지 저장 장치에 저장되는 태양광 발전 전력량, 에너지 저장 장치에서 부하로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원으로부터의 공급받는 전력량 등이 효율적으로 제어 및 관리되도록 한다.
특히, 태양광 발전량과 부하량 예측시, 가우시안 프로세스를 적용한 예측 기법을 통해 과거 트랜드를 고려하여 보다 정확하게 예측함으로써, 예측 결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 또한, 태양광 발전량과 부하량 예측 결과를 기반으로 현재와 소정 기간 동안의 배터리 충/방전을 스케줄링하면서도 실시간으로 예측 결과를 업데이트하여 최적의 운용 상태를 안정적으로 유지시킬 수 있다.
이와 더불어, 태양광 발전 전력이 최대한 부하로 공급될 수 있도록 집중시켜서 신재생 발전의 자가 소비량을 최대로 올릴 수 있다. 이때는 과거의 전력 거래 금액 데이터에 기반하여, 외부 전력 공급원으로부터의 에너지 구매가격과 발전 된 신재생 에너지의 판매가격 비교를 통하여, 에너지 구매액을 절감시킬 수 있다. 그리고 신재생 에너지 발전량을 부하에 안정 공급한 후, 남는 여유 전력은 판매를 통해서 매매 차익을 높일 수 있도록 함으로써, 경제성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리자 제어부를 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 발전량 예측부의 발전량 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2에 도시된 부하량 예측부의 부하량 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 2에 도시된 충/방전 설정부를 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 6은 태양광 발전량 및 부하량 예측 결과와 그에 따른 배터리 사용량을 나타낸 그래프이다.
도 7은 외부 전력 공급원과의 전력 거래 비용 변화를 나타낸 그래프이다.
도 8은 태양광 발전/부하량 및 전력 거래 비용 변화에 따라 매매 차익을 남길 수 있도록 제어되는 배터리의 충전 상태변화를 나타낸 그래프이다.
도 9는 태양광 발전/부하량 및 전력 거래 비용 변화에 따라 매매 차익을 남길 수 있도록 제어되는 전력 거래 변화를 나타낸 그래프이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템을 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 1에 도시된 전기 에너지 충/방전 관리 시스템은 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 전력 발생부(100), 전력 발생부(100)로부터의 전기 에너지와 외부 전력 공급원(300)으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드(ND)를 통해 공급받아 충전시키거나, 공통 노드(ND)를 통해 충전된 전기 에너지를 부하(400)로 방전시키는 전력 저장부(200), 및 태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 관리자 제어부(500)를 포함한다.
전력 발생부(100)는 적어도 하나의 PV 발전기(120)를 이용하여 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성한다. 그리고 인버터 등의 전력 변환부(110)를 이용하여 각각의 PV 발전기(120)로부터 생성된 전기 에너지를 직류 또는 교류 형태로 변환한다.
적어도 하나의 PV 발전기(120)에는 복수의 태양 전지(PV)가 배열되도록 구성되는바, 각각의 PV 발전기(120)는 태양 전지들을 이용해서 발전 전력, 즉 전기 에너지를 생성한다. 인버터 등의 전력 변환부(110)에서는 직류 전압과 전류 형태의 발전 전력을 교류 전압과 전류로 변환하여 공통 노드(ND)로 전송한다. 이렇게 전력 발생부(100)의 PV 발전기(120)들은 신재생 에너지 발전만 가능하며, 발전된 전력은 공통 노드(ND)로 제공된다.
전력 저장부(200)는 관리자 제어부(500)로부터의 충/방전 제어신호에 따라 전력 발생부(100) 및 외부 전력 공급원(300)으로부터의 전기 에너지를 배터리부(220)로 충전시키거나, 부하(400)나 외부 전력 공급원(300)으로 방전시킨다.
구체적으로, 전력 저장부(200)의 배터리 제어부(210)는 관리자 제어부(500)로부터 충전 제어신호가 입력되면, 하나의 공통 노드(ND)를 통해서 전력 발생부(100)나 외부 전력 공급원(300)으로부터 입력되는 전기 에너지를 배터리부(220)에 충전시킨다. 이때, 배터리 제어부(210)는 입력되는 전기 에너지 중 부하(400)의 수요를 제외한 나머지 전기 에너지를 배터리부(220)에 충전시킨다.
반면, 배터리 제어부(210)는 관리자 제어부(500)로부터 방전 제어신호가 입력되면, 배터리부(220)의 전기 에너지를 공통 노드(ND)로 방전시킴으로써 배터리부(220)의 전기 에너지가 외부 전력 공급원(300)나 부하(400)로 전송되도록 한다.
외부 전력 공급원(300)은 발전소의 전력을 분배 공급하고 거래하는 전력 거래소나 발전 전력 관리기관, 또는 전력 그리드 주관기관 등이 될 수 있다. 외부 전력 공급원(300)은 전력 판매시 전기 에너지를 공통 노드(ND)로 전송하지만, 전기 에너지를 구매하는 경우에는 공통 노드(ND)로부터 전력을 공급 받기도 한다.
관리자 제어부(500)는 과거의 태양광 발전 데이터를 기반으로 가우시안 프로세스 방식을 이용해 미리 설정된 기간 동안의 태양광 발전량을 예측한다. 또한, 과거의 전력 사용량 데이터를 기반으로 가우시안 프로세스 방식을 이용해 미리 설정된 기간 동안의 부하량을 예측한다. 그리고 예측된 태양광 방전량, 예측된 부하량, 현재의 태양광 발전량, 현재 전기 에너지 충전량, 현재 부하량, 현재 온도, 및 과거의 전력 거래 금액 데이터 등의 정보와 데이터들을 이용하여, 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링 및 제어한다. 이때는 관리자의 충전 상태 제어 계획에 따라 자동 모드 또는 매뉴얼 모드로 동작될 수 있도록 다양한 형태로 스케줄링할 수 있다. 만일, 관리자의 충전 상태 제어 계획에 따라 안정화를 지향하는 경우에는 자동 모드로 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링할 수 있도록 하고, 경제성을 지향하는 경우에는 매뉴얼 모드로 스케줄링할 수 있도록 제어할 수 있다.
기본적으로, 관리자와 관리자 제어부(500)는 예측된 태양광 발전량과 예측된 부하량에 기반하여, 전력 저장부(200)에 저장되는 태양광 발전 전력량, 전력 저장부(200)에서 부하(400)로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원(300)으로부터의 공급받는 전력량 등이 최적화된 상태로 효율적으로 제어 및 관리되도록 한다.
구체적으로, 관리자와 관리자 제어부(500)는 예측된 태양광 발전량과 부하량에 따라 전력 발생부(100)에서 발전 및 생성된 전기 에너지가 최대한 부하(400)에서 자가 소비될 수 있도록 배터리 제어부(210)를 제어한다. 이때는, 부하(400)에서의 수요량에 부족한 용량만큼의 최소한의 전기 에너지만 외부 전력 공급원(300)에서 공급받아 이용할 수 있도록 배터리 제어부(210)를 제어함이 바람직하다.
또한, 관리자와 관리자 제어부(500)는 예측된 태양광 발전량과 부하량에 대한 데이터 및 과거의 전력 거래 금액 데이터를 참조하여, 예측되는 전력 구매 비용이 평균 구매 비용(또는, 미리 설정된 가격 기준)보다 높을 때는 전력 발생부(100)에서 생성된 전기 에너지의 자가 소비량을 높일 수 있도록 배터리 제어부(210)를 제어할 수 있다. 예측되는 전력 구매 비용이 평균 구매 비용보다 높을 때는 배터리부(220)의 전기 에너지가 최대한 방전될 수 있도록 하여 자가 소비량은 높이면서, 전기 에너지 구매로 인한 요금은 절감시킬 수 있다.
반면, 관리자와 관리자 제어부(500)는 과거의 전력 거래 금액 데이터를 참조하여, 예측되는 전력 구매 비용이 평균 구매 비용보다 낮을 때는 외부 전력 공급원(300)에서 전기 에너지를 공급받아 전력 저장부(200)에 저장할 수 있도록 배터리 제어부(210)를 제어한다. 이후, 전력 판매 비용이 평균 판매 비용보다 높을 때 전력 저장부(200)의 전기 에너지가 최대한 방전 및 소비될 수 있도록 할 수 있다. 이때는 전기 에너지 판매로 인한 이득을 높일 수 있다. 즉, 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 관리자 제어부를 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 2에 도시된 관리자 제어부(500)는 발전량 예측부(510), 부하량 예측부(520), 충/방전 설정부(530), 매뉴얼 모드 설정부(540), 제어신호 출력부(550)를 포함한다.
발전량 예측부(510)는 과거 소정 기간의 태양광 발전 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여, 특정 기간 동안의 태양광 발전량을 예측한다. 구체적으로, 발전량 예측부(510)는 관리자에 의해 미리 선택된 기간(예를 들어, 수 일 내지 수 개월) 동안의 과거 태양광 발전 데이터를 미리 선택된 시점(예를 들어, 수 분 또는 수 시간) 단위로 구분된 상태로 입력받는다. 그리고 미리 선택된 기간 및 시점 단위로 입력받은 과거 태양광 발전 데이터를 가우시안 프로세스 방식에 따라 트레이닝 함으로써, 관리자가 미리 설정한 기간 동안의 태양광 발전량 예측 데이터를 출력한다. 여기서, 그리고 태양광 발전량 예측 데이터는 충/방전 설정부(530)로 공급된다.
부하량 예측부(520)는 과거 부하(400)의 전력 소비량 데이터 즉, 과거의 부하량 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여 미리 설정된 기간동안의 부하량을 예측한다. 마찬가지로, 부하량 예측부(520)는 관리자에 의해 미리 선택된 기간(예를 들어, 수 일 내지 수 개월) 동안의 과거의 부하량 데이터를 미리 선택된 시점(예를 들어, 수 분 또는 수 시간) 단위로 구분된 상태로 입력받는다. 그리고 입력받은 과거 부하량 데이터를 가우시안 프로세스 방식에 따라 트레이닝 함으로써, 관리자가 미리 설정한 기간 동안의 부하량 예측 데이터를 출력한다. 여기서, 그리고 부하량 예측 데이터는 충/방전 설정부(530)로 공급된다.
충/방전 설정부(530)는 예측된 태양광 방전량 및 부하량 데이터를 기반으로, 현재의 태양광 발전량, 현재 전기 에너지 충전량, 현재 부하량, 현재 온도, 등의 데이터들을 이용하여 전력 저장부(200)의 충/방전을 동작 제어를 스케줄링한다.
구체적으로, 충/방전 설정부(530)는 발전량 예측부(510)로부터는 태양광 발전량 예측 데이터를 제공받고, 부하량 예측부(520)로부터는 부하량 예측 데이터를 받는다. 그리고 관리자나 별도의 데이터베이스를 통해서는 현재의 전기 에너지 충전량, 현재의 부하량, 현재 온도 데이터들을 받는다. 이에, 충/방전 설정부(530)는 태양광 발전량 예측 데이터, 부하량 예측 데이터, 현재 전기 에너지 충전량, 현재 부하량, 현재 온도 데이터를 조합하여, 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 스케줄 데이터를 생성한다. 이때는 관리자의 충전 상태 제어 계획에 따라 자동 모드로 동작될 수 있도록 한 형태로 제1 스케줄 데이터를 생성한다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 충/방전 설정부(530)는 배터리부(220) 충전 상태를 가변시키기 위한 충전 상태 제어 계획을 관리자가 설정한 기간에 맞게 수립한다. 그리고 관리자의 충전 상태 제어 계획에 따라, 안정화를 지향하는 자동 모드로 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제1 스케줄 데이터를 생성하게 된다.
한편, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 충/방전 설정부(530)로부터 제1 스케줄 데이터를 제공받고, 관리자나 별도의 데이터베이스로부터는 과거의 전력 거래 금액 데이터를 입력받는다. 그리고 매뉴얼 모드 설정부(540)는 경제성을 지향하는 매뉴얼 모드로 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제2 스케줄 데이터를 별도로 생성한다. 이때는 제1 스케줄 데이터와 과거의 전력 거래 금액 데이터를 매칭시켜서 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제2 스케줄 데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 전력 저장부(200)의 충전 상태를 제어하기 위한 제어 계획을 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 맞게 수립하고, 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 따른 제어 계획에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 제어하기 위한 제2 스케줄 데이터를 별도로 생성하게 된다.
제어신호 출력부(550)는 충/방전 설정부(530)로부터 제1 및 제2 스케줄 데이터를 입력받는다. 그리고 관리자로부터 자동 모드로 설정된 경우, 충/방전 설정부(530)로부터의 제1 스케줄 데이터에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 제어하기 위한 제1 충/방전 제어신호를 생성하여 전력 저장부(200)의 배터리 제어부(210)로 전송한다.
반면, 관리자로부터 매뉴얼 모드로 설정된 경우, 매뉴얼 모드 설정부(540)로부터의 제2 스케줄 데이터에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 제어하기 위한 제2 충/방전 제어신호를 생성하여 전력 저장부(200)의 배터리 제어부(210)로 전송한다.
도 3은 도 2에 도시된 발전량 예측부의 발전량 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 발전량 예측부(510)는 관리자에 의해 미리 선택된 기간 동안의 과거 태양광 발전 데이터를 미리 선택된 시점 단위로 구분된 상태로 입력받는다. 예를 들면, 과거 2주간의 태양광 발전 데이터를 입력받을 수 있다. 이때는 과거 2주간의 태양광 발전 데이터를 30분 단위의 시점으로 구분된 상태로 입력받을 수 있다.
이후, 발전량 예측부(510)는 입력받은 과거 태양광 발전 데이터를 가우시안 프로세스 방식에 따라 처리하여 관리자가 미리 설정한 기간(예를 들어, 이 후 7시간) 동안의 태양광 발전량 예측 데이터를 출력한다.
가우시안 프로세스 방식의 경우는 다양한 운영체제에서도 다양한 시뮬레이션 툴을 활용해 적용 및 활용할 수 있는 이점이 있다. 또한, 가우시안 프로세스 방식으로 트레이닝을 수행하면 기간이나 용량 등의 제한 없이 입력 데이터를 입력받을 수 있으며, 데이터 값이 소정 부분씩 누락되더라도 트레이닝이 가능한 이점이 있다. 그리고 입력 데이터에 따라 최근의 트랜드를 적용한 결과 데이터를 얻을 수 있으며, 결과 데이터 또한 관리자가 미리 기간 설정하여 분, 시간, 일, 월 단위의 시점으로 구분하여 얻을 수 있다. 따라서 가우시안 프로세스 방식을 적용하면 충/방전 제어신호를 생성하기 용이하며 전력 저장부(200)의 배터리 제어부(210) 제어 시점을 세분화시킬 수 있는 이점도 있다.
이에, 발전량 예측부(510)는 최적 시점 단위로 구분된 과거의 태양광 발전 데이터를 특정 기간 분량 입력받아, 가우시안 프로세스 방식으로 트레이닝 함으로써, 최근 트랜드가 정확하게 고려된 발전량 예측 데이터를 관리자가 미리 설정한 시점 및 기간 단위로 출력할 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 부하량 예측부의 부하량 예측 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 부하량 예측부(520)는 관리자에 의해 미리 선택된 기간 동안의 과거 부하량 데이터를 미리 선택된 시점 단위로 구분된 상태로 입력받는다. 예를 들면, 과거 2주간의 부하량 데이터를 30분 단위의 시점으로 구분된 상태로 입력받을 수 있다. 그리고 발전량 예측부(510)는 입력받은 과거 부하량 데이터를 가우시안 프로세스 방식에 따라 처리하여 관리자가 미리 설정한 기간(예를 들어, 이 후 7시간) 동안의 부하량 예측 데이터를 출력한다. 부하량 예측 데이터는 충/방전 설정부(530)로 공급된다.
도 5는 도 2에 도시된 충/방전 설정부를 구체적으로 나타낸 구성도이다.
도 5를 참조하면, 충/방전 설정부(530)는 예측 데이터 입력부(531), 현재 데이터 입력부(532), 데이터 처리부(533), 충/방전 설정 결과 출력부(534)를 포함한다.
발전량 예측부(510)는 발전량 예측부로부터의 발전량 예측 데이터 및 부하량 예측부(520)로부터의 부하량 예측 데이터를 각각 입력받는다. 그리고 입력받은 발전량 예측 데이터 및 부하량 예측 데이터를 동일 기간 및 시점에 맞게 매칭시켜서 데이터 처리부(533)로 전송한다.
현재 데이터 입력부(532)는 관리자나 데이터베이스로부터 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 미리 설정된 기간 단위로 입력받는다. 그리고 압력받은 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 미리 설정된 기간 및 시점별로 매칭시켜서 데이터 처리부(533)로 전송한다.
데이터 처리부(533)는 발전량 예측 데이터 및 부하량 예측 데이터와 함께, 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 매칭시킨다. 그리고 발전량 예측 데이터, 부하량 예측 데이터, 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 미리 설정된 제약 조건 및 처리 조건에 맞게 매칭시켜서 처리함으로써, 전력 저장부(200)의 저장 용량을 제어하기 위한 제1 스케줄 데이터를 생성한다.
데이터 처리부(533)에 미리 설정된 제약 조건은 예측되는 부하량과 현재 부하량이 최대 부하량보다 작아야 하는 조건, 외부 전력 공급원(300)으로부터 공급받아 충전하는 용량은 미리 계약된 용량보다 작아야 하는 조건, 현재 부하량이 미리 설정된 정격 용량보다 작아야 하는 조건, 현재 전력 저장부(200)의 충전 상태는 미리 설정된 최소 및 최대 제한 용량의 사이에 유지되어야 하는 조건, 현재 전력 저장부(200)의 온도는 미리 설정된 최소 및 최대 제한 온도의 사이에 유지되어야 하는 조건 등이 될 수 있다.
데이터 처리부(533)의 제1 스케줄 데이터 생성 및 처리 조건은 하기의 수학식 1 및 2로 정의될 수 있는데, 수학식 1 및 2 조건에 만족하는 범위에서 전력 저장부(200)의 저장 용량을 제어하기 위한 제1 스케줄 데이터를 생성한다.
Figure pat00001
여기서, PLOAD(현재)는 현재 부하량이고, P(온도)는 시스템 설비의 운영 온도 제어를 위한 항온항습기의 소비 부하량이다. 그리고 P(GRID)는 외부 전력 공급원(300)으로부터 공급받아 충전하거나, 방전시키는 용량이며, PBATTERY는 현재 전력 저장부(200)에 충전 또는 방전된 용량이고, PPV는 현재의 PV 발전량이다.
이에, 현재의 부하량과 온도 영향에 따라 소비되는 부하량의 합산 결과 데이터가 외부 전력 공급원(300)으로부터 공급받아 충/방전시키는 용량, 현재 전력 저장부(200)에 충/방전된 용량, 및 현재의 배터리 충/방전량에 대한 합산 결과 데이터와 통일해야 하는 조건을 만족해야 한다.
Figure pat00002
여기서, PLOAD(예측)는 예측된 시점의 부하량이고, P(온도)는 시스템 설비의 운영 온도 제어를 위한 항온항습기의 소비 부하량이다. 그리고 P(GRID)는 외부 전력 공급원(300)으로부터 공급받아 충전하거나, 방전시키는 용량이며, PBATTERY는 현재 전력 저장부(200)에 충전 또는 방전된 용량이고, PPV는 현재의 PV 발전량이다.
이에, 예측되는 시점의 부하량과 온도 영향에 따라 소비되는 부하량의 합산 결과 데이터가 외부 전력 공급원(300)으로부터 공급받아 충/방전하는 용량, 현재 전력 저장부(200)에 충/방전된 용량, 및 예측되는 배터리 충/방전량에 대한 합산 결과 데이터와 통일해야 하는 조건을 만족하도록 하여, 전력 저장부(200)의 저장 용량을 제어하기 위한 제1 스케줄 데이터를 순차적으로 출력한다.
이후, 충/방전 설정 결과 출력부(534)는 배터리부(220) 충전 상태를 가변시키기 위한 충전 상태 제어 계획을 관리자가 설정한 기간에 맞게 수립한다. 그리고 충전 상태 제어 계획에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제1 스케줄 데이터를 기간 및 시점에 맞게 출력하게 된다.
도 6은 태양광 발전량 및 부하량 예측 결과와 그에 따른 배터리 사용량을 나타낸 그래프이다. 그리고 도 7은 외부 전력 공급원과의 전력 거래 비용 변화를 나타낸 그래프이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 충/방전 설정부(530)로부터의 제1 스케줄 데이터를 받아 특정 기간 동안의 태양광 발전량, 부하량, 배터리부(220)의 충/방전량 및 배터리부(220)의 충/방전 상태 데이터 등을 확인할 수 있다.
이와 더불어, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 관리자나 별도의 데이터베이스로부터는 과거의 전력 거래 금액 데이터를 입력받는다. 과거의 전력 거래 금액 데이터는 도 7에 도시된 바와 같은 그래프로 나타내어질 수 있다.
이에, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 스케줄 데이터와 과거의 전력 거래 금액 데이터를 매칭시켜서 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 전력 저장부(200)의 충/방전을 스케줄링하기 위한 스케줄 데이터를 별도로 생성할 수 있다.
구체적으로, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 과거의 전력 거래 금액 데이터를 참조하여, 전력 구매 비용이 미리 설정된 가격 기준보다 높을 때는 배터리부(220)의 전기 에너지가 방전될 수 있도록 방전 기간(예를 들어, A부터 B까지의 기간)으로 설정하여 방전 기간동안 방전되도록 한다. 그리고 전력 구매 비용이 미리 설정된 가격 기준보다 낮을 때는 충전 기간(예를 들어, B부터 A까지의 기간)으로 설정하여 충전 기간 동안 배터리부(220)에 전기 에너지가 충전되도록 한다.
도 8은 태양광 발전/부하량 및 전력 거래 비용 변화에 따라 매매 차익을 남길 수 있도록 제어되는 배터리의 충전 상태변화를 나타낸 그래프이다.
도 7과 함께, 8을 참조하면, 매뉴얼 모드 설정부(540)는 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 전력 저장부(200)의 충전 상태를 제어하기 위한 제어 계획을 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 맞게 수립한다. 그리고 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 따른 제어 계획에 따라 전력 저장부(200)의 충/방전을 제어하기 위한 제2 스케줄 데이터를 생성하게 된다.
전력 구매 비용이 평균 가격이나 미리 설정된 가격 기준 이상으로 높아지는 시기(예를 들어, A부터 B까지의 기간)에는 도 8에 도시된 바와 같이 전력 저장부(200)의 배터리부(220)의 전기 에너지가 최대한 방전될 수 있도록 하여, 발전 전력의 자가소비를 높일 수 있도록 제2 스케줄 데이터를 생성한다. 이때는 실선으로 표기한 바와 같이, 배터리부(220)의 전기 에너지가 최대한 많이 소비될 수 있도록 제2 스케줄 데이터를 생성하여, 점선과 같이 일부 용량만 방전시키는 경우보다 더 자가 소비율을 최대화시킴이 바람직하다.
반면, 전력 구매 비용이 평균 가격이나 미리 설정된 가격 기준 이하로 낮아지는 시기(예를 들어, B부터 A까지의 기간)에는 외부 전력 공급원(300)과 PV 발전기(120)로부터의 전기 에너지를 전력 저장부(200)에 저장할 수 있도록 제2 스케줄 데이터를 생성하여, 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 할 수 있다.
도 9는 태양광 발전/부하량 및 전력 거래 비용 변화에 따라 매매 차익을 남길 수 있도록 제어되는 전력 거래 변화를 나타낸 그래프이다.
도 6과 함께 도 9를 참조하면, 전력 저장부(200)는 태양광 발전량이 높아지는 시점에는 외부 전력 공급원(300)로부터 구매하는 전력 충전량을 낮게 설정하게 되며, 태양광 발전량이 낮아지는 시점에는 전력 출전량을 높일 수 있다.
이렇게, 태양광 발전량 및 부하량 예측 결과에 따라 전력 저장부(200)에 저장되는 태양광 발전 전력량, 에너지 저장 장치에서 부하로 공급되는 전력량, 외부 전력 공급원으로부터의 공급받는 전력량 등이 효율적으로 제어 및 관리되도록 한다.
특히, 도 6 내지 9의 결과로 도시된 바와 같이, 가우시안 프로세스를 적용한 예측 기법을 통해 과거 트랜드를 고려하여 보다 정확하게 예측함으로써, 예측 결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 또한, 태양광 발전량과 부하량 예측 결과를 기반으로 현재와 소정 기간 동안의 배터리 충/방전을 스케줄링하면서도 실시간으로 예측 결과를 업데이트하여 최적의 운용 상태를 안정적으로 유지시킬 수 있다.
이와 더불어, 태양광 발전 전력이 최대한 부하로 공급될 수 있도록 집중시켜서 자가 소비량을 최대로 올릴 수 있다. 이때는 과거의 전력 거래 금액 데이터에 따라 외부 전력 공급원으로부터 구매하는 구매액은 절감시키고, 전력 판매시에는 매매 차익을 높일 수 있도록 함으로써 경제성을 향상시킬 수 있다.
상기에서는 도면 및 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 실시 예의 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 실시 예는 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음은 이해할 수 있을 것이다.
100: 전력 발생부
200: 전력 저장부
300: 외부 전력 공급원
400: 부하
500: 관리자 제어부
510: 발전량 예측부
520: 부하량 예측부
530: 충/방전 설정부
540: 매뉴얼 모드 설정부
550: 제어신호 출력부

Claims (12)

  1. 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 전력 발생부;
    상기 전력 발생부로부터의 전기 에너지와 외부 전력 공급원으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드를 통해 공급받아 충전시키거나, 상기 하나의 공통 노드를 통해 부하로 방전시키는 전력 저장부; 및
    태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 관리자 제어부를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 관리자 제어부는
    과거의 태양광 발전 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여 미리 설정된 기간 동안의 태양광 발전량를 예측하는 발전량 예측부;
    과거의 부하량 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여 미리 설정된 기간 동안의 부하량을 예측하는 부하량 예측부; 및
    예측된 태양광 발전량과 예측된 부하량을 기반으로 현재의 태양광 발전량, 현재 전기 에너지 충전량, 현재 부하량, 및 현재 온도 중 적어도 하나의 정보와 데이터들을 이용하여 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제1 스케줄 데이터를 생성하는 충/방전 설정부를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 충/방전 설정부는
    상기 발전량 예측부로부터의 발전량 예측 데이터 및 상기 부하량 예측부로부터의 부하량 예측 데이터를 각각 입력받아 상기 발전량 예측 데이터 및 상기 부하량 예측 데이터를 기간 및 시점별로 매칭시켜 출력하는 발전량 예측부;
    관리자나 데이터베이스로부터 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 미리 설정된 기간 단위로 입력받아 미리 설정된 기간 및 시점별로 매칭시켜서 출력하는 현재 데이터 입력부;
    상기 발전량 예측 데이터 및 상기 부하량 예측 데이터와 함께, 상기 현재의 태양광 발전량 데이터, 상기 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 상기 현재 부하량 데이터, 상기 현재 온도 데이터를 매칭시켜서 미리 설정된 제약 조건 및 처리 조건에 따라 상기 제1 스케줄 데이터를 생성 및 출력하는 데이터 처리부; 및
    상기 제1 스케줄 데이터에 따라 미리 설정된 기간 및 시점 단위로 상기 전력 저장부의 충전 상태를 제어하기 위한 충/방전 제어 데이터를 출력하는 충/방전 설정 결과 출력부를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 관리자 제어부는
    상기 제1 스케줄 데이터와 과거의 전력 거래 금액 데이터를 매칭시켜서 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제2 스케줄 데이터를 생성하는 매뉴얼 모드 설정부를 더 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 매뉴얼 모드 설정부는
    상기 전력 구매 비용과 상기 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 상기 전력 저장부의 충전 상태를 제어하기 위한 제어 계획을 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 맞게 수립하고, 상기 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 따른 제어 계획에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어하기 위한 제2 스케줄 데이터를 생성하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 관리자 제어부는
    자동 모드로 설정된 경우, 상기 제1 스케줄 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어하기 위한 제1 충/방전 제어신호를 생성하여 상기 전력 저장부로 전송하고,
    매뉴얼 모드로 설정된 경우, 상기 제2 스케줄 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어하기 위한 제2 충/방전 제어신호를 생성하여 상기 전력 저장부로 전송하는 제어신호 출력부를 더 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 시스템.
  7. 태양광 발전으로 전기 에너지를 생성하는 단계;
    전력 저장부에 상기 태양광 발전된 전기 에너지와 외부 전력 공급원으로부터의 전기 에너지를 하나의 공통 노드를 통해 공급받아 충전시키거나, 상기 충전된 전기 에너지를 상기 공통 노드를 통해 부하로 방전시키는 단계; 및
    관리자 제어부 구성으로 태양광 발전량 및 부하량을 예측하고 예측된 결과 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하고 제어하는 단계를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 전력 저장부의 충/방전 스케줄링 단계는
    과거의 태양광 발전 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여 미리 설정된 기간 동안의 태양광 발전량를 예측하는 단계;
    과거의 부하량 데이터를 가우시안 프로세스 방식으로 처리하여 미리 설정된 기간 동안의 부하량을 예측하는 단계; 및
    예측된 태양광 발전량과 예측된 부하량을 기반으로 현재의 태양광 발전량, 현재 전기 에너지 충전량, 현재 부하량, 및 현재 온도 중 적어도 하나의 정보와 데이터들을 이용하여 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제1 스케줄 데이터를 생성하는 단계를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제1 스케줄 데이터 생성 단계는
    발전량 예측 데이터 및 부하량 예측 데이터를 각각 입력받아 상기 발전량 예측 데이터 및 상기 부하량 예측 데이터를 기간 및 시점별로 매칭시켜 출력하는 단계;
    관리자나 데이터베이스로부터 현재의 태양광 발전량 데이터, 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 현재 부하량 데이터, 현재 온도 데이터를 미리 설정된 기간 단위로 입력받아 미리 설정된 기간 및 시점별로 매칭시켜서 출력하는 단계;
    상기 발전량 예측 데이터 및 상기 부하량 예측 데이터와 함께, 상기 현재의 태양광 발전량 데이터, 상기 현재 전기 에너지 충전량 데이터, 상기 현재 부하량 데이터, 상기 현재 온도 데이터를 매칭시켜서 미리 설정된 제약 조건 및 처리 조건에 따라 상기 제1 스케줄 데이터를 생성 및 출력하는 단계; 및
    상기 제1 스케줄 데이터에 따라 미리 설정된 기간 및 시점 단위로 상기 전력 저장부의 충전 상태를 제어하기 위한 충/방전 제어 데이터를 출력하는 단계를 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 전력 저장부의 충/방전 스케줄링 단계는
    매뉴얼 모드 설정부를 이용하여, 상기 제1 스케줄 데이터와 과거의 전력 거래 금액 데이터를 매칭시켜서 전력 구매 비용과 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 상기 전력 저장부의 충/방전을 스케줄링하기 위한 제2 스케줄 데이터를 생성하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제2 스케줄 데이터 생성 단계는
    상기 전력 구매 비용과 상기 전력 판매 비용의 차익이 최대화되도록 상기 전력 저장부의 충전 상태를 제어하기 위한 제어 계획을 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 맞게 수립하고, 상기 관리자가 설정한 기간 및 제어 시점에 따른 제어 계획에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어할 수 있도록 상기 제2 스케줄 데이터를 생성하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 충/방전 제어 데이터 생성 단계는
    자동 모드로 설정된 경우, 상기 제1 스케줄 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어하기 위한 제1 충/방전 제어신호를 생성하여 상기 전력 저장부로 전송하고,
    매뉴얼 모드로 설정된 경우, 상기 제2 스케줄 데이터에 따라 상기 전력 저장부의 충/방전을 제어하기 위한 제2 충/방전 제어신호를 생성하여 상기 전력 저장부로 전송하는 제어 신호 출력 단계를 더 포함하는
    태양광 발전량 및 부하량 예측을 통한 전기 에너지 충/방전 관리 방법.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210042730A (ko) 2019-10-10 2021-04-20 한국전력공사 태양광 발전량 추정 시스템 및 방법
CN112700069A (zh) * 2021-01-15 2021-04-23 国家电网有限公司 一种含储能的区域配电网短期负荷预测方法
KR102292106B1 (ko) * 2020-09-29 2021-08-23 (주)대은 태양광발전과 연계된 ess 충방전 조절시스템
KR20220001426A (ko) * 2020-06-28 2022-01-05 헤페이 썬그로우 리뉴어블 에너지 사이언스 & 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 광발전 및 에너지 스토리지를 갖는 그리드-연결 발전 시스템을 위한 에너지 스토리지 충전 전력 조절 방법 및 에너지 관리 시스템
KR102471609B1 (ko) * 2021-12-31 2022-11-28 엔라이튼 주식회사 전력발전량 예측시스템
KR102472630B1 (ko) * 2021-12-31 2022-11-29 엔라이튼 주식회사 전력발전량 관리시스템
WO2023158100A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 주식회사 엘지에너지솔루션 수요 반응 자원의 최적 운영을 위한 에너지 저장 시스템 및 이의 운영 방법
KR102649431B1 (ko) * 2023-01-13 2024-03-21 주식회사 피앤에이 태양광발전 이동식 전기자동차 충전시스템

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2579879B (en) * 2018-09-28 2021-03-17 Boss Cabins Ltd Energy-efficient, self-contained welfare cabin
WO2020242375A1 (en) * 2019-05-30 2020-12-03 Singapore University Of Technology And Design A renewable energy-based system, an apparatus and a control method in association thereto
KR20210037389A (ko) * 2019-09-27 2021-04-06 엘에스일렉트릭(주) 에너지 관리 장치
CN110729764B (zh) * 2019-12-06 2022-06-24 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种含光伏发电系统的优化调度方法
US11553618B2 (en) 2020-08-26 2023-01-10 PassiveLogic, Inc. Methods and systems of building automation state load and user preference via network systems activity
US20230010757A1 (en) * 2021-07-12 2023-01-12 PassiveLogic, Inc. Device energy use determination
US11830383B2 (en) 2021-09-08 2023-11-28 PassiveLogic, Inc. External activating of quiescent device
CN114084041A (zh) * 2021-11-04 2022-02-25 安徽锐能科技有限公司 一种bms充电保持放电功率的系统和方法
CN117498400B (zh) * 2024-01-03 2024-03-15 长峡数字能源科技(湖北)有限公司 一种分布式光伏与储能数据的处理方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110131805A (ko) * 2010-05-31 2011-12-07 삼성에스디아이 주식회사 비접촉 충전 시스템 및 이를 포함한 에너지 저장 시스템
KR20140067654A (ko) * 2012-11-27 2014-06-05 에스케이씨앤씨 주식회사 전력 관리 방법 및 시스템
KR20140087965A (ko) * 2012-12-31 2014-07-09 주식회사 포스코아이씨티 에너지 발전량 예측 시스템

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2325970A3 (en) * 2009-11-19 2015-01-21 Samsung SDI Co., Ltd. Energy management system and grid-connected energy storage system including the energy management system
JP5988419B2 (ja) * 2012-01-11 2016-09-07 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍａｃｈｉｎｅｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 予測方法、予測システムおよびプログラム
US9053439B2 (en) * 2012-09-28 2015-06-09 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Predicting near-future photovoltaic generation
US10386544B2 (en) * 2014-06-30 2019-08-20 Siemens Aktiengesellschaft Solar power forecasting using mixture of probabilistic principal component analyzers
JP6531496B2 (ja) * 2015-06-02 2019-06-19 オムロン株式会社 蓄電池制御装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110131805A (ko) * 2010-05-31 2011-12-07 삼성에스디아이 주식회사 비접촉 충전 시스템 및 이를 포함한 에너지 저장 시스템
KR20140067654A (ko) * 2012-11-27 2014-06-05 에스케이씨앤씨 주식회사 전력 관리 방법 및 시스템
KR20140087965A (ko) * 2012-12-31 2014-07-09 주식회사 포스코아이씨티 에너지 발전량 예측 시스템

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210042730A (ko) 2019-10-10 2021-04-20 한국전력공사 태양광 발전량 추정 시스템 및 방법
KR20220001426A (ko) * 2020-06-28 2022-01-05 헤페이 썬그로우 리뉴어블 에너지 사이언스 & 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 광발전 및 에너지 스토리지를 갖는 그리드-연결 발전 시스템을 위한 에너지 스토리지 충전 전력 조절 방법 및 에너지 관리 시스템
KR102292106B1 (ko) * 2020-09-29 2021-08-23 (주)대은 태양광발전과 연계된 ess 충방전 조절시스템
WO2022071625A1 (ko) * 2020-09-29 2022-04-07 (주)대은 태양광발전과 연계된 ess 충방전 조절시스템
CN112700069A (zh) * 2021-01-15 2021-04-23 国家电网有限公司 一种含储能的区域配电网短期负荷预测方法
CN112700069B (zh) * 2021-01-15 2024-04-19 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种含储能的区域配电网短期负荷预测方法
KR102471609B1 (ko) * 2021-12-31 2022-11-28 엔라이튼 주식회사 전력발전량 예측시스템
KR102472630B1 (ko) * 2021-12-31 2022-11-29 엔라이튼 주식회사 전력발전량 관리시스템
WO2023158100A1 (ko) * 2022-02-21 2023-08-24 주식회사 엘지에너지솔루션 수요 반응 자원의 최적 운영을 위한 에너지 저장 시스템 및 이의 운영 방법
KR102649431B1 (ko) * 2023-01-13 2024-03-21 주식회사 피앤에이 태양광발전 이동식 전기자동차 충전시스템

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