KR20190140296A - Operation system and method for virtual power plant using risk analysis - Google Patents

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Abstract

Provided is a virtual power plant operating system capable of maintaining the stability of a power system by receiving previously scheduled backup power from a power plant, even if the power supply or charge/discharge by the power bid amount is impossible due to the occurrence of an error of a predicted value of power plant and charge/discharge for the distributed power by unexpected equipment failures or abnormal weather.

Description

위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법{Operation system and method for virtual power plant using risk analysis}Operation system and method for virtual power plant using risk analysis}
본 발명은 가상발전소 운영시스템에 관한 것으로, 특히 분산전원그룹의 발전량 및 충/방전량의 예측에 대한 위험도 분석을 통해 예측 오차를 제거함으로써 전력 계통의 안정성을 유지할 수 있는 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a virtual power plant operating system, in particular, virtual power plant operation using the risk analysis to maintain the stability of the power system by removing the prediction error through the risk analysis on the prediction of the generation amount and charge / discharge amount of the distributed power group System and method.
기존의 중앙급전발전소 중심의 전력공급 방식을 보완하기 위해 수요지 근처에 중/소규모로 설치되어 운영되는 분산전원(Distributed Energy Resource; DER)이 적극적으로 도입되고 있다. In order to complement the existing centralized power supply centered power supply system, distributed energy resources (DER), which are installed and operated in small and medium sizes near the demand site, is being actively introduced.
분산전원은 필요한 지역에 필요한 규모로 단기간에 설치가 가능하고, 짧은 시간 내에 발전기 기동이 가능하기 때문에 전력 계통의 단기간 안정화에 기여할 수 있으며, 전력 부족 시에는 추가 발전으로 최대수요에 유연하고 효과적으로 대처함으로써 계통신뢰도와 전력품질을 향상시키는 데 활용될 수 있다. 이러한 분산전원은 최근 수력, 풍력, 태양광 등과 같은 친환경 에너지원을 이용하는 발전설비 또는 에너지저장장치와 같은 충/방전설비로 구축되고 있으며, 이중에서, 태양광 발전은 태양이 비추는 지역이라면 발전설비의 설치가 가능하여 장소 제한이 가장 적고, 또한 소형의 발전설비에서부터 대형의 발전설비까지 운영자가 원하는 형태로 다양하게 설치되어 운용될 수 있기 때문에 더욱 선호되고 있다. Distributed power supply can be installed in a short period of time in the required area and the generator can be started within a short time, contributing to the short-term stabilization of the power system.In the event of a power shortage, it is possible to flexibly and effectively meet the maximum demand by additional power generation. It can be used to improve system reliability and power quality. These distributed power sources have recently been built with power generation facilities that use environmentally friendly energy sources such as hydropower, wind power, solar power, and charging / discharging facilities such as energy storage devices. The installation is possible because there is the least restriction on the place, and because it can be installed and operated in a variety of forms desired by the operator from a small power generation plant to a large power generation plant is preferred.
상술한 분산전원에 의한 기존 중앙급전발전소의 역할을 대체할 수 있도록 기존의 전력 계통의 운영과 효과적으로 연계할 수 있는 제어전략이 구축되어야 한다. 이러한 분산전원의 계통 연계 전략의 대표적인 구축이 가상발전소(Virtual Power Plant; VPP)이다. 가상발전소는 도매전력시장 및 계통 운영에의 참여를 목적으로 전력 계통 내에 산재해 있는 다양한 유형의 분산전원을 진보된 정보통신기술 및 자동제어기술을 이용하여 단일 발전시스템으로 운영하기 위한 통합관리시스템을 의미한다.In order to replace the role of the existing central feeder by the distributed power sources, a control strategy must be established to effectively link the operation of the existing power system. A typical power generation system linkage strategy of distributed power generation is a virtual power plant (VPP). In order to participate in the wholesale power market and grid operation, the virtual power plant uses an integrated management system to operate various types of distributed power distributed in the power grid as a single power generation system using advanced information and communication technology and automatic control technology. it means.
상술한 가상발전소는 다양한 분산전원에 대한 모델링을 이용하여 분산전원의 전력생산량을 예측하고, 예측된 전력생산량에 따라 전력거래시장에서의 전력입찰을 제어하였다. The above-described virtual power plant predicts power generation of distributed power generation using modeling of various distributed power generation, and controls power bidding in the power trading market according to the predicted power production.
그러나, 종래의 가상발전소는 예기치 못한 분산전원의 고장 발생 또는 분산전원의 설치 지역에서의 기상 이변 발생으로 인해 분산전원의 이상 동작 발생으로 인한 위험을 고려하지 못했다. 따라서, 종래의 가상발전소는 상술된 예기치 못한 위험에 적극적으로 대처하지 못하게 되어 전력계통의 불안정을 야기시키게 되었다. However, the conventional virtual power plant has not considered the risks caused by abnormal operation of the distributed power supply due to unexpected failure of the distributed power supply or abnormal weather occurrence in the installation area of the distributed power supply. Therefore, the conventional virtual power plant is unable to actively cope with the unexpected risk described above, resulting in instability of the power system.
본 발명은 분산전원의 동작 예측에 대한 위험도 분석을 통해 예측 오차를 제거하여 전력 계통의 안정성을 유지할 수 있는 위험도 분석을 이용한 가상발전소 운영시스템 및 방법을 제공하고자 하는 데 있다. The present invention is to provide a virtual power plant operating system and method using the risk analysis that can maintain the stability of the power system by removing the prediction error through the risk analysis for the operation prediction of the distributed power supply.
본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템은, 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비가 구비된 분산전원그룹; 정보데이터에 기초한 상기 분산전원그룹의 각 설비의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 예측유닛; 상기 정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하는 위험분석유닛; 및 상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 외부 발전소에 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하고, 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 기초한 전력 입찰 및 보조서비스 입찰 중 적어도 하나에 따라 상기 분산전원그룹에서 계통으로 수행되는 급전 및 충/방전을 입찰량과 비교하여 기 예약된 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나가 상기 계통에 지원되도록 하는 제어유닛을 포함한다. Virtual power plant operating system according to an embodiment of the present invention, a distributed power supply group having one or more power generation facilities and charging / discharging facilities; A prediction unit for predicting generation amount, power production amount and charge / discharge amount for a second time point of the distributed power supply group at a first time point from a modeling result of each facility of the distributed power supply group based on information data; A risk analysis unit for analyzing a risk of a prediction result based on the information data; And reserve at least one of backup power and backup assistance service to an external power plant based on the risk at the first time point, and distribute the power according to at least one of a power bid and an auxiliary service bid based on the prediction result at the second time point. And a control unit which compares the power supply and charge / discharge performed by the system in the power group with the bid amount so that at least one of the reserved backup power and the backup auxiliary service is supported in the system.
본 발명의 실시예에 따른 가상발전소의 운영방법은, 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비를 포함하는 분산전원그룹의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 단계; 정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하고, 상기 위험도에 기초하여 상기 제1시점에서 외부의 발전소에 백업 전력을 예약하는 단계; 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 전력거래시장에 전력 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 계통으로 급전을 수행하는 단계; 및 상기 분산전원그룹의 급전량과 입찰 전력량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어하는 단계를 포함한다. According to an embodiment of the present invention, a method for operating a virtual power plant includes power generation and power for a second time point of a distributed power supply group at a first time from a modeling result of a distributed power supply group including one or more power generation facilities and a charge / discharge facility. Predicting the yield and the charge / discharge amount; Analyzing a risk of a prediction result based on the information data, and reserving backup power to an external power plant at the first point of time based on the risk; Performing power bidding on the power trading market according to the prediction result at the second time point, and feeding power to the system from the distributed power supply group; And comparing the power supply amount and the bid power amount of the distributed power supply group, and controlling the backup power reserved by the power plant to be supplied to the system according to the comparison result.
본 발명의 가상발전소 운영시스템은 분산전원그룹의 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측함과 함께 예측값에 대한 위험도를 분석하여 외부의 대규모 발전소에 백업 전력을 예약할 수 있다. The virtual power plant operating system of the present invention predicts the generation amount, power production amount, and charge / discharge amount of the distributed power group, and analyzes the risk of the predicted value to reserve backup power in a large-scale external power plant.
따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템은 예기치 못한 설비 고장 또는 기상 이변 등에 의해 기 예측값의 오차가 발생되어 분산전원그룹에서 입찰량만큼의 급전 또는 충/방전이 불가하게 되더라도, 발전소로부터 기 예약된 백업 전력을 지원받을 수 있어 계통의 안정성을 유지시키면서 가상발전소 운영시스템의 운영 효율을 높일 수 있다. Therefore, the virtual power plant operating system of the present invention is scheduled backup from the power plant even if the error of the predicted value is generated due to unexpected equipment failure or abnormal weather, such that the power supply or charging / discharging of the bid amount is not possible in the distributed power supply group. Power can be supported to increase the operational efficiency of the virtual plant operating system while maintaining system stability.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 운영모듈의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2의 모델링유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2의 예측유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2의 위험분석유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 6은 도 2의 제어유닛의 구성을 나타내는 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 가상발전소 운영시스템을 이용한 가상발전소 운영방법을 나타내는 도면들이다.
1 is a view showing a virtual power plant operating system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a configuration of an operation module of FIG. 1.
3 is a diagram illustrating a configuration of the modeling unit of FIG. 2.
4 is a diagram illustrating a configuration of a prediction unit of FIG. 2.
5 is a view showing the configuration of the risk analysis unit of FIG.
6 is a view showing the configuration of the control unit of FIG.
7 and 8 are views showing a virtual power plant operating method using a virtual power plant operating system of the present invention.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참고로 그 구성 및 작용을 설명하기로 한다.Hereinafter, the configuration and operation of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 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.It should be noted that the same elements among the drawings are denoted by the same reference numerals and symbols as much as possible even though they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, when a part is said to "include" a certain component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.
또한 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자들은 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있으며 본 발명의 범위가 다음에 기술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다.In addition, the terms or words used in the specification and claims are not to be interpreted in a conventional, dictionary sense, and the inventors may appropriately define the concept of terms in order to best explain their own invention. Based on the principle, it should be interpreted as meaning and concept corresponding to the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configuration shown in the drawings are only preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical idea of the present invention, and various equivalents may be substituted for them at the time of the present application. And variations may be present and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템을 나타내는 도면이다. 1 is a view showing a virtual power plant operating system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 통신망을 통해 연결된 전력거래시장(200) 및 분산전원그룹(102)의 동작을 예측하고, 그에 따라 분산전원그룹(102)의 전력입찰, 급전, 충전 및 방전 등의 동작을 제어할 수 있다. 또한, 가상발전소 운영시스템(100)은 분산전원그룹(102)에 대한 동작 예측의 위험도를 분석하고, 분석결과에 기초하여 발전소(300)에 백업을 요청할 수 있다. 가상발전소 운영시스템(100)은 운영모듈(101) 및 분산전원그룹(102)을 포함할 수 있다. 운영모듈(101)과 분산전원그룹(102)은 통신망을 통해 연결될 수 있다. 또한, 운영모듈(101)과 전력거래시장(200) 및 발전소(300)도 통신망을 통해 연결될 수 있다. 분산전원그룹(102)과 발전소(300)는 계통(250)에 연결될 수 있다.Referring to FIG. 1, the virtual power plant operating system 100 of the present embodiment predicts the operation of the power trading market 200 and the distributed power supply group 102 connected through a communication network, and accordingly, the power of the distributed power supply group 102. The operation of bidding, feeding, charging and discharging can be controlled. In addition, the virtual power plant operating system 100 may analyze the risk of predicting the operation of the distributed power supply group 102 and request a backup to the power plant 300 based on the analysis result. The virtual power plant operating system 100 may include an operation module 101 and a distributed power group 102. The operation module 101 and the distributed power group 102 may be connected through a communication network. In addition, the operation module 101, the power transaction market 200 and the power plant 300 may also be connected through a communication network. The distributed power supply group 102 and the power plant 300 may be connected to the system 250.
여기서, 분산전원그룹(102)은 하나 이상의 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)를 포함할 수 있다. 발전설비(103)는 태양광 발전 또는 풍력 발전 등과 같은 신재생 에너지를 생산하는 설비일 수 있다. 충/방전설비(104)는 에너지저장시스템(ESS) 등과 같은 설비일 수 있다. Here, the distributed power supply group 102 may include one or more power generation facilities 103 and the charge / discharge facilities 104. The power generation facility 103 may be a facility for producing renewable energy such as solar power generation or wind power generation. The charge / discharge facility 104 may be a facility such as an energy storage system (ESS).
발전소(300)는 전통적인 의미를 갖는 발전소, 즉 대규모 중앙급전발전소일 수 있다. 이러한 발전소(300)는 바이오 플랜트(bio-plant), 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치(ESS) 등을 포함할 수 있다. The power plant 300 may be a power plant having a traditional meaning, that is, a large central feeder. The power plant 300 may include a bio-plant, a combined cycle power plant, a fuel cell, hydraulic power, hydropower, and a large capacity energy storage device (ESS).
또한, 전력거래시장(200)은 용량 시장, 전력 시장 및 보조서비스 시장 등과 같은 다수의 거래시장을 포함할 수 있다. 용량 시장은 월 또는 년 단위로 전력이 거래되는 시장이고, 전력 시장은 시간 또는 일 단위로 전력이 거래되는 시장이며, 보조서비스 시장은 초 또는 분 단위로 전력이 거래되는 시장을 의미할 수 있다. In addition, the power trading market 200 may include a number of trading markets, such as the capacity market, power market and auxiliary service market. The capacity market is a market in which electricity is traded on a monthly or yearly basis, the power market is a market in which power is traded on an hourly or daily basis, and the auxiliary service market may mean a market in which power is traded on a second or minute basis.
이하, 도면들을 참조하여 상술한 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the virtual power plant operating system 100 of the present invention described above with reference to the drawings in detail.
도 2 내지 도 6은 도 1의 운영모듈의 구성을 나타내는 도면들이다.2 to 6 are views showing the configuration of the operation module of FIG.
도 2에 도시된 바와 같이, 운영모듈(101)은 모델링유닛(110), 예측유닛(120), 위험분석유닛(130) 및 제어유닛(140)을 포함할 수 있다. As shown in FIG. 2, the operation module 101 may include a modeling unit 110, a prediction unit 120, a risk analysis unit 130, and a control unit 140.
도 2 및 도 3을 참조하면, 모델링유닛(110)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 물리적인 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)을 논리적으로 모델링하고, 그에 따른 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 모델링 데이터(Data_M)는 분산전원그룹(102)의 발전설비(103)에 대한 모델링 정보, 충/방전설비(104)에 대한 모델링 정보 및 전력거래시장(200)에 대한 모델링 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 2 and 3, the modeling unit 110 logically models the physical distributed power supply group 102 and the power trading market 200 based on externally provided information data Data_I, and modeling accordingly. Data Data_M may be output. The modeling data Data_M includes at least one of modeling information for the power generation unit 103 of the distributed power supply group 102, modeling information for the charging / discharging facility 104, and modeling information for the power trading market 200. can do.
모델링유닛(110)의 설비 모델링부(111)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)에 대한 모델링을 수행하여 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 설비 모델링부(111)는 발전설비(103)의 구성, 상태, 발전용량 및 전력생산량 등의 정보와 충/방전설비(104)의 구성, 상태 및 충/방전용량 등과 같은 정보를 포함하고 있는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. The facility modeling unit 111 of the modeling unit 110 performs modeling on the power generation unit 103 and the charge / discharge facility 104 of the distributed power supply group 102 based on the information data Data_I. Data_M) can be output. The facility modeling unit 111 is a modeling including information such as the configuration, state, power generation capacity, and power production amount of the power generation facility 103 and information such as configuration, state, and charge / discharge capacity of the charge / discharge facility 104. Data Data_M may be output.
모델링유닛(110)의 시장 모델링부(113)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 전력거래시장(200)에 대한 모델링을 수행하여 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. 시장 모델링부(113)는 전력거래시장(200)의 입찰 종류 및 입찰 금액 등과 같은 정보를 포함하고 있는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. The market modeling unit 113 of the modeling unit 110 may output the modeling data Data_M by performing modeling on the power trading market 200 based on the information data Data_I. The market modeling unit 113 may output modeling data Data_M including information such as bid type and bid amount of the power trading market 200.
저장부(115)는 설비 모델링부(111) 및 시장 모델링부(113) 각각의 모델링 결과에 따른 모델링 데이터(Data_M)를 저장할 수 있다. 저장부(115)는 외부에서 새로운 정보 데이터(Data_I)가 입력되어 설비 모델링부(111) 및 시장 모델링부(113)를 통해 모델링이 수행되는 경우에, 그에 따른 신규 모델링 데이터(Data_M)를 이용하여 기존의 모델링 데이터(Data_M)를 갱신할 수 있다. The storage unit 115 may store modeling data Data_M according to modeling results of each of the facility modeling unit 111 and the market modeling unit 113. When the storage unit 115 receives new information data Data_I from the outside and the modeling is performed through the facility modeling unit 111 and the market modeling unit 113, the storage unit 115 uses the new modeling data Data_M accordingly. The existing modeling data Data_M can be updated.
모델링유닛(110)에 제공되는 정보 데이터(Data_I)는 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 종류, 규격 및 용량정보 등과 같은 설비정보, 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상정보 및 전력거래시장(200)의 정보를 포함할 수 있다. 여기서, 기상정보는 분산전원그룹(102)의 설치지역에 대한 일간, 주간, 월간 및 년간 단위의 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보 데이터(Data_I)는 외부의 데이터베이스(미도시) 또는 전력거래시장(200)으로부터 제공될 수 있다. The information data Data_I provided to the modeling unit 110 includes facility information such as types, specifications, and capacity information of each facility of the distributed power supply group 102, weather information and power of the region in which the distributed power supply group 102 is installed. It may include information of the trading market 200. Here, the weather information may include daily, weekly, monthly and yearly information on the installation area of the distributed power supply group 102. Such information data Data_I may be provided from an external database (not shown) or the power trading market 200.
도 2 및 도 4를 참조하면, 예측유닛(120)은 모델링유닛(110)의 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션하고, 그에 따른 분산전원그룹(102)의 전력입찰, 발전, 충전 및 방전을 예측하여 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 예측 데이터(Data_F)는 분산전원그룹(102)의 전력입찰 및 입찰금액에 대한 예측정보, 발전설비(103)의 발전량 및 전력 생산량에 대한 예측정보 및 충/방전설비(104)의 충/방전량에 대한 예측정보를 포함할 수 있다. 2 and 4, the prediction unit 120 simulates virtual operation of the distributed power supply group 102 and the power trading market 200 based on the modeling data Data_M of the modeling unit 110. The prediction data Data_F may be output by predicting power bidding, power generation, charging and discharging of the distributed power supply group 102. The prediction data Data_F includes prediction information on power bidding and bid amounts of the distributed power supply group 102, prediction information on power generation amount and power production amount of the power generation facility 103, and charge / discharge amount of the charge / discharge facility 104. It may include prediction information about.
여기서, 예측유닛(120)은 제1시점에서 분산전원그룹(102)의 제2시점에 대한 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 이때, 제1시점과 제2시점은 일 단위를 가지며, 서로 차이가 날 수 있다. 예컨대, 제1시점이 오늘이면, 제2시점은 명일일 수 있다. 즉, 예측유닛(120)은 현재시점에서 미래시점의 분산전원그룹(102)의 동작에 따른 전력입찰, 발전, 충전 및 방전을 예측하여 미래시점의 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. Here, the prediction unit 120 may output the prediction data Data_F for the second time point of the distributed power supply group 102 at the first time point. In this case, the first time point and the second time point have one unit, and may be different from each other. For example, if the first time point is today, the second time point may be light. That is, the prediction unit 120 may output power prediction data Data_F by predicting power bidding, power generation, charging and discharging according to the operation of the distributed power supply group 102 of the future at the present time.
예측유닛(120)의 시뮬레이션부(121)는 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션할 수 있다. 시뮬레이션부(121)는 소정의 시간 단위, 예컨대 일간, 주간, 월간 및 년간 단위로 시뮬레이션 결과를 출력할 수 있다. The simulation unit 121 of the prediction unit 120 may simulate virtual operation of the distributed power supply group 102 and the power trading market 200 based on the modeling data Data_M. The simulation unit 121 may output the simulation result in predetermined time units, for example, daily, weekly, monthly and yearly units.
예측유닛(120)의 발전량 예측부(123)는 시뮬레이션 결과, 예컨대 발전설비(103)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 발전설비(103)의 발전 동작을 예측할 수 있다. 발전량 예측부(123)는 예측 결과에 따라 발전설비(103)의 발전량 및 전력 생산량의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. The generation amount prediction unit 123 of the prediction unit 120 may predict the generation operation of the power generation facility 103 based on a simulation result, for example, a simulation result according to the virtual operation of the power generation facility 103. The generation amount prediction unit 123 may output prediction data Data_F including prediction information of the generation amount and power generation amount of the power generation facility 103 according to the prediction result.
예측유닛(120)의 충/방전량 예측부(125)는 충/방전설비(104)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 충/방전설비(104)의 충/방전 동작을 예측할 수 있다. 충/방전량 예측부(125)는 예측 결과에 따라 충/방전설비(104)의 충전량 및 방전량의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. The charge / discharge amount prediction unit 125 of the prediction unit 120 may predict the charge / discharge operation of the charge / discharge facility 104 based on a simulation result of the virtual operation of the charge / discharge facility 104. The charge / discharge amount prediction unit 125 may output prediction data Data_F including prediction information of the charge amount and the discharge amount of the charge / discharge facility 104 according to the prediction result.
거래 예측부(127)는 전력거래시장(200)의 가상 운영에 따른 시뮬레이션 결과에 기초하여 전력거래시장(200)에서의 분산전원그룹(102)의 전력 입찰을 예측할 수 있다. 거래 예측부(127)는 예측 결과에 따라 전력 입찰 및 입찰 금액의 예측정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. The transaction predicting unit 127 may predict the power bid of the distributed power supply group 102 in the power trading market 200 based on a simulation result according to the virtual operation of the power trading market 200. The transaction prediction unit 127 may output the prediction data Data_F including the prediction information of the power bid and the bid amount according to the prediction result.
앞서, 시뮬레이션부(121)에서 소정의 시간 단위로 시뮬레이션 결과가 출력되므로, 발전량 예측부(123), 충/방전량 예측부(125) 및 거래 예측부(127)에서도 시간 단위, 즉 일간, 주간, 월간 및 년간 단위로 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. Since the simulation result is output in a predetermined time unit from the simulation unit 121, the generation amount prediction unit 123, the charge / discharge amount prediction unit 125, and the transaction prediction unit 127 also have time units, that is, daily and weekly periods. Forecast data (Data_F) can be output in monthly, yearly, and yearly increments.
도 2 및 도 5를 참조하면, 위험분석유닛(130)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 예측유닛(120)의 예측 데이터(Data_F)에 대한 예측 오차, 즉 위험도를 산출할 수 있다. 위험분석유닛(130)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제1시점에서 위험도를 산출할 수 있다. 2 and 5, the risk analysis unit 130 may calculate a prediction error, that is, a risk level, of the prediction data Data_F of the prediction unit 120 based on externally provided information data Data_I. . The risk analysis unit 130 may calculate a risk at a first point of time based on the prediction data Data_F.
여기서, 위험도는 내부적 요인과 외부적 요인 중 적어도 하나에 의해 산출될 수 있다. 내부적 요인은 분산전원그룹(102)의 각 설비에서 발생되는 고장에 따른 이상 동작에 의한 위험도를 의미하고, 외부적 요인은 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상 변화에 따른 각 설비의 이상 동작에 의한 위험도를 의미할 수 있다. 이러한 위험도는 위험도 데이터(Data_A)로 출력될 수 있다. 위험분석유닛(130)에서 출력된 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 후술될 제어유닛(140)에 의해 발전소(300)에 백업 전력이 예약될 수 있다. 위험도 데이터(Data_A)는 설비 위험도 정보 및 기상 위험도 정보를 포함할 수 있다. The risk may be calculated by at least one of an internal factor and an external factor. An internal factor means a risk due to abnormal operation due to a failure occurring in each facility of the distributed power supply group 102, and an external factor refers to an abnormal operation of each facility due to weather changes in the area where the distributed power supply group 102 is installed. It can mean the risk by. This risk may be output as risk data Data_A. Backup power may be reserved in the power plant 300 by the control unit 140 to be described later based on the risk data Data_A output from the risk analysis unit 130. The risk data Data_A may include facility risk information and weather risk information.
위험분석유닛(130)의 설비 위험분석부(131)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비의 고장 발생을 예측하고, 그에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석할 수 있다. 예컨대, 설비 위험분석부(131)는 정보 데이터(Data_I)에 포함된 설비정보에 기초하여 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)의 상태 저하를 예측하고, 그에 따른 각 설비의 고장 발생에 의한 설비의 이상 동작 발생 위험도를 분석할 수 있다. 설비 위험분석부(131)는 분석된 위험도에 기초하여 설비 위험도 정보를 포함하는 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다. The facility risk analysis unit 131 of the risk analysis unit 130 may predict the occurrence of failure of each facility of the distributed power supply group 102 based on the information data Data_I, and analyze the risk of abnormal operation. have. For example, the facility risk analysis unit 131 predicts the deterioration of the power generation facility 103 and the charge / discharge facility 104 based on the facility information included in the information data Data_I, and accordingly, a failure of each facility occurs. The risk of abnormal operation of the equipment can be analyzed. The facility risk analysis unit 131 may output risk data Data_A including facility risk information based on the analyzed risk level.
위험분석유닛(130)의 기상 위험분석부(133)는 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비가 설치된 지역의 이상 기후, 예컨대 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석할 수 있다. 예컨대, 기상 위험분석부(133)는 정보 데이터(Data_I)에 포함된 기상정보에 기초하여 발전설비(103) 및 충/방전설비(104)가 설치된 지역의 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 설비의 이상 동작 발생 위험도를 분석할 수 있다. 기상 위험분석부(133)는 분석된 위험도에 기초하여 기상 위험도 정보를 포함하는 위험도 데이터(Data_A)를 산출할 수 있다. The meteorological hazard analysis unit 133 of the risk analysis unit 130 predicts an abnormal climate, for example, occurrence of a disaster, in an area in which each facility of the distributed power supply group 102 is installed, based on the information data Data_I, and thereby operates abnormally. Analyze the risk of occurrence. For example, the meteorological hazard analysis unit 133 predicts the occurrence of a disaster in an area where the power generation facility 103 and the charge / discharge facility 104 are installed based on the weather information included in the information data Data_I, and accordingly Analyze the risk of abnormal operation. The weather risk analysis unit 133 may calculate risk data Data_A including weather risk information based on the analyzed risk.
위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출될 수 있다. 이때, 위험분석유닛(130)은 설비 위험도 정보와 기상 위험도 정보 중 큰 값을 갖는 정보에 기초하여 위험도 데이터(Data_A)를 산출할 수 있다. The risk data Data_A may be calculated as a value between 0 and 1. At this time, the risk analysis unit 130 may calculate the risk data (Data_A) based on the information having a large value of the facility risk information and weather risk information.
도 2 및 도 6을 참조하면, 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비에 의한 전력입찰, 급전 및 충/방전 동작을 제어하는 제1제어신호(CNT1)를 출력할 수 있다. 또한, 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 발전소(300)로의 백업 전력 예약 및 예약 전력의 수전을 제어하는 제2제어신호(CNT2)를 출력할 수 있다. 2 and 6, the control unit 140 controls a first bidding signal, a power supply, and a charge / discharge operation by each facility of the distributed power supply group 102 based on the prediction data Data_F. (CNT1) can be output. In addition, the control unit 140 may output the second control signal CNT2 for controlling the backup power reservation to the power plant 300 and the reception of the reserved power based on the risk data Data_A.
제어유닛(140)의 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 전력이 전력거래시장(200)에 입찰될 수 있도록 제어할 수 있다. 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서의 전력 거래 입찰을 제어할 수 있다. 이때, 입찰제어부(141)는 예측 데이터(Data_F)의 발전량 정보에 기초하여 전력거래시장(200)의 전력시장에서의 전력 입찰을 제어하거나 또는 예측 데이터(Data_F)의 충/방전량 정보에 기초하여 전력거래시장(200)의 보조서비스시장에서의 서비스 입찰을 제어할 수 있다. The bid controller 141 of the control unit 140 may control the power of the distributed power supply group 102 to be bid on the power transaction market 200 based on the prediction data Data_F. The bid controller 141 may control the power transaction bidding in the power transaction market 200 at the second time point based on the prediction data Data_F. At this time, the bid controller 141 controls the power bid in the power market of the power trading market 200 based on the generation amount information of the prediction data (Data_F) or based on the charge / discharge amount information of the prediction data (Data_F) Service bidding in the auxiliary service market of the power trading market 200 may be controlled.
제어유닛(140)의 급전제어부(143)는 입찰제어부(141)의 입찰 제어에 기초하여 제2시점에서 발전설비(103)로부터 계통(250)으로 급전이 수행되도록 제어할 수 있다. 급전제어부(143)는 발전설비(103)에 제1제어신호(CNT1)를 출력할 수 있고, 발전설비(103)는 제1제어신호(CNT1)에 기초하여 입찰 전력량만큼 생산된 전력을 계통(250)에 급전할 수 있다. The power supply control unit 143 of the control unit 140 may control the power supply to be performed from the power generation equipment 103 to the system 250 at a second point of time based on the bid control of the bid control unit 141. The power supply control unit 143 may output the first control signal CNT1 to the power generation equipment 103, and the power generation equipment 103 may generate power generated by the amount of bid power based on the first control signal CNT1. 250).
제어유닛(140)의 충/방전제어부(145)는 입찰제어부(141)의 입찰 제어에 기초하여 제2시점에서 충/방전설비(104)로부터 계통(250)으로 충전 또는 방전이 수행되도록 제어할 수 있다. 충/방전제어부(145)는 충/방전설비(104)에 제2제어신호(CNT2)를 출력하고, 충/방전설비(104)는 제2제어신호(CNT2)에 기초하여 입찰 보조서비스량만큼 저장된 전력을 계통(250)에 방전하거나 또는 계통(250)으로부터 전력을 수전받아 충전할 수 있다. The charge / discharge control unit 145 of the control unit 140 may control the charging or discharging from the charge / discharge facility 104 to the system 250 at a second point of time based on the bid control of the bid control unit 141. Can be. The charge / discharge control unit 145 outputs the second control signal CNT2 to the charge / discharge facility 104, and the charge / discharge facility 104 based on the second control signal CNT2 as much as the bidding assistance service amount. The stored power may be discharged to the system 250 or may be charged by receiving power from the system 250.
제어유닛(140)의 예약제어부(147)는 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 예약을 제어할 수 있다. 또한, 예약제어부(147)는 제2시점에서 기 예약된 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 필요를 판단하여 발전소(300)로부터 예약된 전력을 제공받을 수 있도록 제어할 수 있다. The reservation controller 147 of the control unit 140 may control the reservation of backup power or backup auxiliary service to the power plant 300 at the first point of time based on the risk data Data_A. In addition, the reservation controller 147 may determine that the backup power or the backup auxiliary service previously reserved at the second time point to receive the reserved power from the power plant 300.
앞서, 위험분석유닛(130)에서 산출된 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값을 갖는 것으로 설명하였다. 여기서, 위험도 데이터(Data_A)가 1인 경우에, 예약제어부(147)는 예측 데이터(Data_F)의 전체, 즉 입찰제어부(141)에 의해 입찰된 전력 또는 보조서비스 총량과 동일한 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. 또한, 위험도 데이터(Data_A)가 0.5인 경우에, 예약제어부(147)는 입찰제어부(141)에 의해 입찰된 전력 또는 보조서비스 50%에 해당되는 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. 물론, 위험도 데이터(Data_A)가 0인 경우에, 예약제어부(147)는 백업 전력 또는 백업 보조서비스의 예약을 하지 않게 된다. 즉, 예약제어부(147)는 예측 데이터(Data_F), 예컨대 입찰된 전력량 또는 보조서비스량에 위험도 데이터(Data_A)를 곱한 값에 따라 백업 전력 또는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. The risk data Data_A calculated by the risk analysis unit 130 has been described as having a value between 0 and 1. Here, when the risk data (Data_A) is 1, the reservation controller 147 is the backup power or backup auxiliary service equal to the entirety of the predictive data (Data_F), that is, the total amount of power or auxiliary services bid by the bid controller 141. Can be booked. In addition, when the risk data Data_A is 0.5, the reservation controller 147 may reserve backup power or backup assistance service corresponding to 50% of power or assistance service bid by the bid controller 141. Of course, when the risk data (Data_A) is 0, the reservation controller 147 does not reserve the backup power or backup auxiliary service. That is, the reservation controller 147 may reserve the backup power or the backup auxiliary service according to the prediction data Data_F, for example, the value of the bid power amount or the supplementary service amount multiplied by the risk data Data_A.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 가상발전소 운영시스템(100)은 모델링을 통해 분산전원그룹(102)의 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하고, 예측 데이터(Data_F)를 이용하여 전력거래시장(200)에서 전력 입찰을 수행하면서, 이와 함께 예측 데이터(Data_F)에 대한 위험도를 분석하고, 그에 따라 외부의 대규모 발전소(300)에 소정 크기의 백업 전력을 예약할 수 있다. 이에, 가상발전소 운영시스템(100)은 예기치 못한 설비 고장 또는 기상 이변 등에 의해 기 예측 데이터(Data_F)에서 오차가 발생되더라도 발전소(300)로부터 예약된 백업 전력을 지원받을 수 있어 계통(250)의 안정성을 유지시키면서 가상발전소 운영시스템(100)의 운영 효율을 높일 수 있다. As described above, the virtual power plant operating system 100 according to the present embodiment predicts the generation amount, power production amount, and charge / discharge amount of the distributed power supply group 102 through modeling, and uses the predictive data Data_F to predict the power generation. While performing power bidding in the trading market 200, the risk of the prediction data Data_F may be analyzed, and accordingly, backup power of a predetermined size may be reserved in an external large power plant 300. Accordingly, the virtual power plant operating system 100 may receive backup power reserved by the power plant 300 even when an error occurs in the predicted data Data_F due to an unexpected equipment failure or abnormal weather. While maintaining the operating efficiency of the virtual power plant operating system 100 can be increased.
도 7 및 도 8은 본 발명의 가상발전소 운영시스템을 이용한 가상발전소 운영방법을 나타내는 도면들이다. 7 and 8 are views showing a virtual power plant operating method using a virtual power plant operating system of the present invention.
이하, 상술한 가상발전소 운영시스템(100)에서 위험도 분석을 이용하여 가상발전소를 운영하는 방법을 상세하게 설명하기로 한다. 설명의 편의를 위하여, 도 7은 전력거래시장(200)에서 가상발전소 운영시스템(100)의 전력 입찰에 대한 운영방법을 설명하고, 도 8은 전력거래시장(200)에서 가상발전소 운영시스템(100)의 보조서비스 입찰에 대한 운영방법을 설명하기로 한다. 또한, 앞선 도 1 내지 도 6도 도 7 및 도 8과 함께 참조하여 설명하기로 한다. Hereinafter, a method of operating the virtual power plant using the risk analysis in the above-described virtual power plant operating system 100 will be described in detail. For convenience of description, FIG. 7 illustrates an operation method for power bidding of the virtual power plant operating system 100 in the power trading market 200, and FIG. 8 illustrates a virtual power plant operating system 100 in the power trading market 200. The operation method for the subsidiary service bid will be described. In addition, it will be described with reference to FIGS. 1 to 6 and FIGS. 7 and 8.
도 7을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 외부에서 제공된 정보 데이터(Data_I)에 기초한 모델링 데이터(Data_M)로부터 분산전원그룹(102)의 각 설비, 예컨대 발전설비(103)의 발전량 및 이에 따른 전력생산량을 예측할 수 있다(S10). Referring to FIG. 7, the virtual power plant operating system 100 according to the present embodiment is configured from each model of the distributed power supply group 102, for example, the power generation equipment 103, from modeling data Data_M based on externally provided information data Data_I. It is possible to predict the amount of power generation and thus the power production (S10).
좀 더 구체적으로, 가상발전소 운영시스템(100)의 운영모듈(101)은 외부로부터 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 종류, 규격 및 용량정보 등과 같은 설비정보, 분산전원그룹(102)이 설치된 지역의 기상정보 및 전력거래시장(200)의 정보 중 적어도 하나를 포함하는 정보 데이터(Data_I)를 제공받을 수 있다. More specifically, the operation module 101 of the virtual power plant operating system 100 includes equipment information such as type, specification and capacity information for each equipment of the distributed power group 102 from the outside. Information data Data_I including at least one of weather information of the installed region and information of the power trading market 200 may be provided.
이어, 운영모듈(101)의 모델링유닛(110)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 분산전원그룹(102)의 각 설비에 대한 모델링 정보 및 전력거래시장(200)에 대한 모델링 정보를 포함하는 모델링 데이터(Data_M)를 출력할 수 있다. Subsequently, the modeling unit 110 of the operation module 101 includes modeling information about each facility of the distributed power supply group 102 and modeling information about the power trading market 200 based on the information data Data_I. Data Data_M may be output.
다음으로, 운영모듈(101)의 예측유닛(120)은 모델링 데이터(Data_M)에 기초하여 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)의 가상 운영을 시뮬레이션하고, 그 결과에 따른 분산전원그룹(102)의 발전설비(103)의 발전 동작을 소정의 시간 단위로 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 발전량 및 전력생산량 정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 또한, 예측유닛(120)은 전력거래시장(200)에서의 전력 입찰 및 입찰 금액의 정보를 포함하는 예측 데이터(Data_F)를 출력할 수 있다. 여기서, 예측 데이터(Data_F)는 제1시점에서 예측된 분산전원그룹(102) 및 전력거래시장(200)에 대한 제2시점의 예측정보일 수 있다. Next, the prediction unit 120 of the operation module 101 simulates the virtual operation of the distributed power group 102 and the power trading market 200 based on the modeling data Data_M, and the distributed power group according to the result. The power generation operation of the power generation equipment 103 of 102 may be predicted by a predetermined time unit, and predictive data Data_F including power generation amount and power production information of the power generation equipment 103 may be output. In addition, the prediction unit 120 may output the prediction data Data_F including information on the power bid and the bid amount in the power trading market 200. Here, the prediction data Data_F may be prediction information of the second time point for the distributed power supply group 102 and the power transaction market 200 predicted at the first time point.
이와 함께, 운영모듈(101)의 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 예측 데이터(Data_F)에 대한 위험도를 분석하고, 그에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다(S30). In addition, the risk analysis unit 130 of the operation module 101 may analyze the risk of the prediction data Data_F based on the information data Data_I, and output the risk data Data_A according thereto (S30). ).
위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)의 설비정보에 기초하여 발전설비(103)의 상태 저하를 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 고장 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도를 분석하며, 분석된 설비 위험도에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다. 또한, 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)의 기상정보에 기초하여 발전설비(103)가 설치된 지역의 재해 발생을 예측하고, 그에 따른 발전설비(103)의 이상 동작 발생 위험도를 분석하며, 분석된 기상 위험도에 따른 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다. The risk analysis unit 130 predicts the deterioration of the power generation equipment 103 based on the equipment information of the information data Data_I, and analyzes the risk of abnormal operation caused by the failure of the power generation equipment 103 accordingly. Risk data (Data_A) can be output according to the analyzed equipment risk. In addition, the risk analysis unit 130 predicts the occurrence of a disaster in the region where the power generation equipment 103 is installed based on the weather information of the information data Data_I, and analyzes the risk of abnormal operation of the power generation equipment 103 accordingly. In addition, the risk data (Data_A) according to the analyzed weather risk may be output.
이어, 운영모듈(101)의 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력을 예약할 수 있다(S35).Subsequently, the control unit 140 of the operation module 101 may reserve the backup power to the power plant 300 at the first point of time based on the risk data Data_A (S35).
여기서, 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출되어 출력되며, 위험도 데이터(Data_A)가 1에 가까울수록 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F) 전체, 즉 예측된 발전설비(103)의 총 전력생산량에 해당되는 백업 전력을 예약할 수 있다. Here, the risk data (Data_A) is calculated and output as a value between 0 and 1, the closer the risk data (Data_A) to 1, the control unit 140 is the prediction data (Data_F), that is, the predicted power generation equipment 103 You can reserve backup power corresponding to the total power output of.
백업 전력의 예약이 완료되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서 발전설비(103)에 의한 생산 전력의 전력 입찰을 수행할 수 있다(S20). When the reservation of the backup power is completed, the virtual power plant operating system 100 may perform a power bid of the production power by the power generation equipment 103 in the power trading market 200 at the second time point based on the prediction data Data_F. Can be (S20).
이어, 운영모듈(101)의 제어유닛(140)은 발전설비(103)에서 계통(250)으로 입찰 전력량만큼의 전력이 급전되도록 제어할 수 있다(S25). Subsequently, the control unit 140 of the operation module 101 may control the power supply as much as the amount of bid power from the power generation facility 103 to the system 250 (S25).
계속해서, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전설비(103)에서 계통(250)에 급전되는 전력량과 입찰 전력량을 비교할 수 있다(S27). Subsequently, the virtual power plant operating system 100 may compare the amount of power supplied to the system 250 with the bid power in the power generation facility 103 (S27).
비교 결과, 발전설비(103)의 급전량이 입찰 전력량과 동일하면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전설비(103)에서 계통(250)으로의 급전을 종료하고, 급전에 대한 비용을 정산할 수 있다(S40).As a result of the comparison, when the power supply amount of the power generation equipment 103 is equal to the bid power amount, the virtual power plant operating system 100 may end the power supply from the power generation equipment 103 to the system 250 and settle the cost for the power supply. There is (S40).
그러나, 발전설비(103)의 급전량이 입찰 전력량과 동일하지 않으면, 예컨대 입찰 전력량보다 작으면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전소(300)에 기 예약된 백업 전력을 요청할 수 있다. 발전소(300)는 요청에 따른 백업 전력을 계통(250)에 급전함으로써 발전설비(103)의 급전을 지원할 수 있다(S37). However, if the power supply amount of the power generation facility 103 is not the same as the bid power amount, for example, less than the bid power amount, the virtual power plant operating system 100 may request a backup power reserve in advance to the power plant 300. The power plant 300 may support feeding of the power generation facility 103 by feeding backup power to the system 250 according to a request (S37).
이어, 발전소(300)의 급전량과 발전설비(103)의 급전량의 합이 입찰 전력량과 동일하면, 발전소(300) 및 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로의 급전을 종료하고, 발전설비(103)의 급전 비용 및 발전소(300)에 요청한 백업 전력에 대한 비용을 정산할 수 있다(S40).Subsequently, if the sum of the feed amount of the power plant 300 and the feed amount of the power generation facility 103 is equal to the bid power amount, the power plant 300 and the virtual power plant operating system 100 terminate the feed to the system 250. In operation S40, the power supply cost of the power generation facility 103 and the cost of the backup power requested to the power plant 300 may be calculated.
이와 같이, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 제1시점에서 예측된 제2시점의 예측 데이터(Data_F)에 대하여 위험도 분석을 수행하고, 이를 통해 제1시점에서 발전소(300)에 백업 전력을 예약함으로써, 제2시점에서 발전설비(103)로부터 계통(250)에 급전이 수행될 때 급전량이 부족한 상황이 발생되더라도, 기 예약한 백업 전력으로 급전을 지원할 수 있다. 따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)은 전력 계통(250)의 안전성을 유지하면서 시스템 운영의 효율을 높일 수 있다. As described above, the virtual power plant operating system 100 according to the present embodiment performs risk analysis on the predicted data Data_F of the second time point predicted at the first time point, and thereby backup power to the power plant 300 at the first time point. By reserving, even when a power supply amount is insufficient when a power supply is performed from the power generation facility 103 to the system 250 at a second time point, the power supply can be supported by the reserved backup power. Therefore, the virtual power plant operating system 100 of the present invention can increase the efficiency of system operation while maintaining the safety of the power system 250.
한편, 본 실시예는 발전설비(103)에 의한 생산전력을 계통(250)에 급전하는 예를 들어 설명하였으나, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. 예컨대, 본 발명은 충/방전설비(104)에 기 저장된 전력을 계통(250)에 급전하는 경우에서도 동일하게 적용될 수 있음은 자명할 것이다. On the other hand, the present embodiment has been described by taking an example of feeding power to the system 250 by the power generation facility 103, the present invention is not limited thereto. For example, it will be apparent that the present invention can be equally applied to a case in which power previously stored in the charge / discharge facility 104 is supplied to the system 250.
도 8을 참조하면, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 정보 데이터(Data_I)에 기초한 모델링 데이터(Data_M)로부터 제1시점에서 분산전원그룹(102)의 각 설비, 예컨대 충/방전설비(104)의 충전량 및 방전량을 예측할 수 있다(S110). 이러한 충/방전설비(104)의 예측은 앞서 도 7에서 설명된 발전설비(103)의 발전량 및 전력생산량의 예측과 거의 유사하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.Referring to FIG. 8, the virtual power plant operating system 100 according to the present exemplary embodiment includes each facility of the distributed power supply group 102 at a first point in time, from the modeling data Data_M based on the information data Data_I. Charge and discharge amount of the 104 can be predicted (S110). Since the prediction of the charge / discharge facility 104 is almost similar to the prediction of the amount of power generation and the power production of the power generation facility 103 described above with reference to FIG. 7, the detailed description thereof will be omitted.
상술한 충/방전설비(104)의 충/방전량 예측과 함께, 운영모듈(101)의 위험분석유닛(130)은 정보 데이터(Data_I)에 기초하여 충/방전량에 대한 예측 데이터(Data_F)의 위험도를 분석하여 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다(S130). In addition to the charge / discharge amount prediction of the charge / discharge facility 104 described above, the risk analysis unit 130 of the operation module 101 performs the prediction data (Data_F) on the charge / discharge amount based on the information data Data_I. The risk data may be analyzed and the risk data Data_A may be output (S130).
위험분석유닛(130)은 충/방전설비(104)의 고장 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도와 충/방전설비(104)가 설치된 지역의 재해 발생에 의한 이상 동작 발생 위험도를 분석하여 위험도 데이터(Data_A)를 출력할 수 있다. The risk analysis unit 130 analyzes the risk of abnormal operation occurrence due to a failure of the charge / discharge facility 104 and the risk of abnormal operation caused by a disaster in the area where the charge / discharge facility 104 is installed. ) Can be printed.
이어, 제어유닛(140)은 위험도 데이터(Data_A)에 기초하여 제1시점에서 발전소(300)에 백업 보조서비스를 예약할 수 있다(S135).Subsequently, the control unit 140 may reserve the backup assistance service to the power plant 300 at the first point of time based on the risk data Data_A (S135).
여기서, 보조서비스는 비교적 짧은 시간, 예컨대 초 또는 분 단위로 전력 서비스가 제공되는 것이므로, 본 실시예의 발전소(300)는 대용량 ESS일 수 있다. Here, since the auxiliary service is a power service is provided in a relatively short time, for example, seconds or minutes, the power plant 300 of the present embodiment may be a large capacity ESS.
또한, 위험도 데이터(Data_A)는 0~1 사이의 값으로 산출되므로, 위험도 데이터(Data_A)가 1에 가까울수록 제어유닛(140)은 예측 데이터(Data_F) 전체, 즉 예측된 충/방전설비(104)의 총 충/방전량에 해당되는 백업 보조서비스를 예약할 수 있다. In addition, since the risk data (Data_A) is calculated as a value between 0 and 1, the closer the risk data (Data_A) to 1, the control unit 140 is the entire prediction data (Data_F), that is, the predicted charge / discharge facilities 104 You can schedule a backup auxiliary service corresponding to the total charge / discharge amount of).
백업 보조서비스의 예약이 완료되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 예측 데이터(Data_F)에 기초하여 제2시점의 전력거래시장(200)에서 충/방전설비(104)에 의한 보조서비스 입찰을 수행할 수 있다(S120). When the reservation of the backup auxiliary service is completed, the virtual power plant operating system 100 performs the auxiliary service bidding by the charge / discharge facility 104 in the power transaction market 200 at the second point of time based on the prediction data Data_F. It may be (S120).
이어, 외부, 예컨대 전력 계통 운영자로부터 보조서비스 요청이 접수되면, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로 입찰 보조서비스만큼의 전력이 충전 또는 방전되도록 제어할 수 있다(S125). Subsequently, when an auxiliary service request is received from the outside, for example, the power system operator, the virtual power plant operating system 100 may control to charge or discharge the electric power of the bidding auxiliary service from the charging / discharging facility 104 to the system 250. It may be (S125).
여기서, 전력 계통 운영자가 짧은 시간 내에 전력 공급을 증가시키고자 보조서비스를 요청하는 경우에, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로 방전이 수행되도록 제어할 수 있다. 또한, 전력 계통 운영자가 전력 수요를 증가시키고자 보조서비스를 요청하는 경우에, 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로부터 충/방전설비(104)의 충전이 수행되도록 제어할 수 있다.Here, when the power system operator requests an auxiliary service to increase the power supply within a short time, the virtual power plant operating system 100 may control discharge to be performed from the charge / discharge facility 104 to the system 250. Can be. In addition, when the power system operator requests an auxiliary service to increase power demand, the virtual power plant operating system 100 may control charging of the charge / discharge facility 104 from the system 250.
계속해서, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)에서 계통(250)으로의 충/방전량과 입찰 보조서비스량을 비교할 수 있다(S127). Subsequently, the virtual power plant operating system 100 may compare the charge / discharge amount from the charge / discharge facility 104 to the system 250 and the bidding assistance service amount (S127).
비교 결과, 충/방전설비(104)의 충/방전량이 입찰 보조서비스량과 동일하면, 가상발전소 운영시스템(100)은 충/방전설비(104)의 충/방전을 종료하고, 충/방전에 대한 비용을 정산할 수 있다(S140).As a result of the comparison, when the charge / discharge amount of the charge / discharge facility 104 is equal to the bidding assistance service amount, the virtual power plant operating system 100 ends the charge / discharge of the charge / discharge facility 104 and charge / discharge The cost can be settled (S140).
반면, 충/방전설비(104)의 충/방전량이 입찰 보조서비스량과 동일하지 않으면, 가상발전소 운영시스템(100)은 발전소(300)에 기 예약된 백업 보조서비스를 요청할 수 있다. 발전소(300)는 요청에 따른 백업 보조서비스를 계통(250)에 제공함으로써, 짧은 시간에 전력 공급 또는 수요의 증감을 지원할 수 있다(S137). On the other hand, when the charge / discharge amount of the charge / discharge facility 104 is not the same as the bidding assistance service amount, the virtual power plant operating system 100 may request a backup backup service scheduled in advance at the power plant 300. The power plant 300 may provide a backup assistance service to the system 250 according to a request, thereby supporting power supply or demand increase or decrease in a short time (S137).
이어, 발전소(300)에 의한 보조서비스량과 충/방전설비(104)의 보조서비스량의 합이 입찰 보조서비스량과 동일하면, 발전소(300) 및 가상발전소 운영시스템(100)은 계통(250)으로의 충/방전을 종료하고, 그에 대한 비용을 정산할 수 있다(S140).Subsequently, if the sum of the supplementary service amount by the power plant 300 and the supplementary service amount of the charge / discharge facility 104 is equal to the bidding supplementary service amount, the power plant 300 and the virtual power plant operating system 100 may include a system 250. ) To end the charge / discharge, and to settle the cost (S140).
상술한 바와 같이, 본 실시예의 가상발전소 운영시스템(100)은 제1시점에서 예측된 제2시점의 예측 데이터(Data_F)에 대하여 위험도 분석을 수행하고, 이를 통해 제1시점에서 발전소(300)에 백업 보조서비스를 예약함으로써, 제2시점에서 충/방전설비(104)로부터 계통(250)에 충/방전이 수행될 때 부족량이 발생되더라도, 기 예약한 백업 보조서비스로 충/방전을 지원할 수 있다. 따라서, 본 발명의 가상발전소 운영시스템(100)은 전력 계통(250)의 안전성을 유지하면서 시스템 운영의 효율을 높일 수 있다. As described above, the virtual power plant operating system 100 of the present embodiment performs a risk analysis on the predicted data Data_F of the second time point predicted at the first time point, and thereby, the power plant 300 at the first time point. By reserving the backup auxiliary service, even if a shortage occurs when charging / discharging is performed from the charging / discharging facility 104 to the system 250 at the second time point, the backup auxiliary service may support charging / discharging with the reserved backup auxiliary service. . Therefore, the virtual power plant operating system 100 of the present invention can increase the efficiency of system operation while maintaining the safety of the power system 250.
100: 가상발전소 운영시스템 101: 운영모듈
102: 분산전원그룹 103: 발전설비
104: 충/방전설비 110: 모델링유닛
120: 예측유닛 130: 위험분석유닛
140: 제어유닛 200: 전력거래시장
250: 계통 300: 발전소
100: virtual power plant operating system 101: operation module
102: distributed power group 103: power generation equipment
104: charge / discharge facility 110: modeling unit
120: prediction unit 130: risk analysis unit
140: control unit 200: power trading market
250: system 300: power plant

Claims (15)

  1. 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비가 구비된 분산전원그룹;
    정보데이터에 기초한 상기 분산전원그룹의 각 설비의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 예측유닛;
    상기 정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하는 위험분석유닛; 및
    상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 외부 발전소에 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하고, 상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 기초한 전력 입찰 및 보조서비스 입찰 중 적어도 하나에 따라 상기 분산전원그룹에서 계통으로 수행되는 급전 및 충/방전을 입찰량과 비교하여 기 예약된 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나가 상기 계통에 지원되도록 하는 제어유닛을 포함하는 가상발전소 운영시스템.
    A distributed power group equipped with one or more power generation and charging / discharging facilities;
    A prediction unit for predicting generation amount, power production amount and charge / discharge amount for a second time point of the distributed power supply group at a first time point from a modeling result of each facility of the distributed power supply group based on information data;
    A risk analysis unit for analyzing a risk of a prediction result based on the information data; And
    Reserve at least one of backup power and backup assistance services to an external power plant based on the risk at the first time point, and at least one of the power bidding and the assistance service bidding based on the prediction result at the second time point And a control unit for comparing at least one of the backup power and the backup auxiliary service which is pre-booked to the system by comparing the power supply and charge / discharge performed by the system with the bid amount.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위험분석유닛은,
    상기 정보데이터에 기초하여 상기 분산전원그룹의 각 설비의 고장에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석하는 설비 위험분석부; 및
    상기 정보데이터에 기초하여 상기 분산전원그룹이 설치된 지역의 재해 발생에 따른 이상 동작 발생의 위험도를 분석하는 기상 위험분석부를 포함하고,
    상기 설비 위험분석부에 따른 위험도 및 상기 기상 위험분석부에 따른 위험도 중 큰 값에 기초하여 위험도 데이터를 출력하는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
    The method of claim 1,
    The risk analysis unit,
    A facility risk analysis unit analyzing a risk of occurrence of abnormal operation according to a failure of each facility of the distributed power supply group based on the information data; And
    Based on the information data includes a meteorological risk analysis unit for analyzing the risk of occurrence of abnormal operation according to the occurrence of a disaster in the region in which the distributed power group is installed,
    Virtual power plant operating system, characterized in that for outputting the risk data based on the greater of the risk according to the risk analysis unit and the risk according to the meteorological risk analysis unit.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 위험도 데이터는 0~1 사이의 값으로 출력되는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
    The method of claim 2,
    The risk data is a virtual power plant operating system, characterized in that output as a value between 0 ~ 1.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제어유닛은,
    상기 예측 결과에 상기 위험도 데이터를 곱한 값에 기초하여 상기 백업 전력 및 백업 보조서비스 중 적어도 하나를 예약하는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
    The method of claim 2,
    The control unit,
    And at least one of the backup power and the backup assistance service is reserved based on a result of multiplying the prediction result by the risk data.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1시점과 상기 제2시점은 일 단위로 차이가 나는 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
    The method of claim 1,
    The first power point and the second time point virtual unit operating system, characterized in that the difference in units.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 발전소는 바이오 플랜트, 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치 중 하나인 것을 특징으로 하는 가상발전소 운영시스템.
    The method of claim 1,
    The power plant is a virtual power plant operating system, characterized in that one of the bio-plant, combined cycle, fuel cell, hydro, small hydro and large capacity energy storage device.
  7. 하나 이상의 발전설비 및 충/방전설비를 포함하는 분산전원그룹의 모델링 결과로부터 제1시점에서 상기 분산전원그룹의 제2시점에 대한 발전량, 전력생산량 및 충/방전량을 예측하는 단계;
    정보데이터에 기초하여 예측 결과의 위험도를 분석하고, 상기 위험도에 기초하여 상기 제1시점에서 외부의 발전소에 백업 전력을 예약하는 단계;
    상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 전력거래시장에 전력 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 계통으로 급전을 수행하는 단계; 및
    상기 분산전원그룹의 급전량과 입찰 전력량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어하는 단계를 포함하는 가상발전소의 운영방법.
    Predicting a generation amount, power production amount, and charging / discharging amount for a second time point of the distributed power supply group at a first point of time from a modeling result of the distributed power supply group including one or more power generation facilities and a charge / discharge facility;
    Analyzing a risk of a prediction result based on the information data, and reserving backup power to an external power plant at the first point of time based on the risk;
    Performing power bidding on the power trading market according to the prediction result at the second time point, and feeding power to the system from the distributed power supply group; And
    And comparing the feed amount of the distributed power supply group with the bid power amount, and controlling the backup power reserved from the power plant to be supplied to the system according to a comparison result.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 위험도는,
    상기 분산전원그룹의 각 설비의 고장 발생에 따른 위험도 및 상기 분산전원그룹이 설치된 지역의 재해 발생에 따른 위험도 중 큰 값으로 산출되되, 0~1 사이의 값을 갖는 데이터로 산출되는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 7, wherein
    The risk is
    The risk of failure of each facility of the distributed power group and the risk of disaster in the region where the distributed power group is installed is calculated as a larger value, characterized in that it is calculated as data having a value between 0 ~ 1 How to operate a virtual power plant.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 발전소에 백업 전력을 예약하는 단계는,
    상기 예측 결과에 상기 위험도를 곱한 값에 대응되는 상기 백업 전력을 예약하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 7, wherein
    Scheduling backup power to the power plant,
    And operating the backup power corresponding to the prediction result multiplied by the risk.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 백업 전력이 상기 계통에 급전되도록 제어하는 단계는,
    상기 급전량이 상기 입찰 전력량보다 작으면 상기 발전소에 기 예약된 상기 백업 전력을 요청하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 7, wherein
    The controlling of the backup power is supplied to the grid,
    And if the power supply amount is smaller than the bid power amount, request the backup power previously reserved to the power plant.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 제1시점에서 상기 위험도에 기초하여 상기 발전소에 백업 보조서비스를 예약하는 단계;
    상기 제2시점에서 상기 예측 결과에 따라 상기 전력거래시장에 보조서비스 입찰을 수행하고, 상기 분산전원그룹에서 상기 계통에 충/방전을 수행하는 단계; 및
    상기 분산전원그룹의 충/방전량과 입찰 보조서비스량을 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 발전소로부터 기 예약된 상기 백업 보조서비스가 상기 계통에 지원되도록 제어하는 단계를 더 포함하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 7, wherein
    Scheduling a backup assistance service in the power plant based on the risk at the first point in time;
    Performing an auxiliary service bid on the power trading market according to the prediction result at the second time point, and performing charging / discharging of the system in the distributed power supply group; And
    Comparing the charging / discharging amount of the distributed power group with the bidding assistance service amount, and controlling the backup auxiliary service pre-booked from the power plant to be supported by the system according to a comparison result. .
  12. 제11항에 있어서,
    상기 발전소에 백업 보조서비스를 예약하는 단계는,
    상기 예측 결과에 상기 위험도를 곱한 값에 대응되는 상기 백업 보조서비스를 예약하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 11,
    Scheduling a backup auxiliary service to the power plant,
    And operating the backup auxiliary service corresponding to the prediction result multiplied by the risk.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 백업 보조서비스가 상기 계통에 지원되도록 제어하는 단계는,
    상기 충/방전량이 상기 입찰 보조서비스량보다 작으면 상기 발전소에 상기 백업 보조서비스를 요청하는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 11,
    The controlling of the backup assistance service to be supported by the system may include:
    And requesting the backup assistance service from the power plant if the charge / discharge amount is smaller than the bid assistance service amount.
  14. 제7항에 있어서,
    상기 제1시점과 상기 제2시점은 일 단위로 차이가 나는 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.
    The method of claim 7, wherein
    The first time point and the second time point operating method of the virtual power plant, characterized in that the difference in units.
  15. 제7항에 있어서,
    상기 발전소는 바이오 플랜트, 복합화력, 연료전지, 수력, 소수력 및 대용량 에너지저장장치 중 하나인 것을 특징으로 하는 가상발전소의 운영방법.

    The method of claim 7, wherein
    The power plant is a method of operating a virtual power plant, characterized in that one of the bio-plant, combined cycle, fuel cell, hydro, small hydro and large capacity energy storage device.

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