KR20200064519A - 태양광 원격 모니터링 기반 발전량 이상 증상 분석 방법과 장치 - Google Patents

Abstract

태양광 원격 모니터링 기반 발전량 이상 증상 분석 방법과 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 발전량 이상 증상 분석 방법은 태양광 발전기의 발전 데이터를 저장 관리하는 단계와, 상기 발전 데이터에 포함된 상기 태양광 발전기를 구성하는 스트링, 접속반, 및 인버터 장치의 시간대별 출력을 적산하여 상기 태양광의 시간대별 발전량을 계산함으로써 가공 데이터를 생성하는 단계, 사용자로부터 입력된 데이터 분석 조건에 따라 상기 가공 데이터로부터 전력 생산 가공 데이터를 생성하는 단계와, 상기 전력 생산 가공 데이터를 데이터 분석 현황판을 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

Description

태양광 원격 모니터링 기반 발전량 이상 증상 분석 방법과 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ANALYZING ABNORMAL PRODUCTION BASED ON PHOTHOVOLTAIC REMOTE MONITORING}

아래 실시예들은 태양광 발전기가 생산하는 발전량을 모니터링하고, 모니터링된 발전량에 기초하여 태양광 발전기의 이상 증상을 분석하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

태양광 발전기의 보급 확산과 신재생 에너지에 대한 관심 증대로 태양광 발전기의 설치는 증가하고 있다. 태양광 발전은 신재생에너지 중에서도 지속적인 관심을 받고 있는 분야이지만, 태양광 발전기는 외부 환경에 노출되어 있어 오염, 음영, 노후, 파손 등의 외부 환경의 영향을 많이 받는다. 외부 환경으로 인한 영향은 장기적으로는 고장으로 이어져 발전량이 손실될 수 있다.

태양광 발전기를 구성하는 기본 요소인 태양광 모듈은 태양광 발전기의 출력 범위 내에서 최적인 설계 정보에 따라 직렬 연결 구조인 스트링이 병렬 연결된 구조로 구성된다. 스트링의 전압은 직렬로 연결된 모듈의 출력 전압의 합으로 전압이 결정되고, 스트링마다 전류를 생성한다. 스트링에 구름, 그림자, 불순물, 오염, 훼손이 있는 경우 스트링의 전압과 전류 값은 떨어진다. 스트링에서의 전압과 전류 손실은 태양광 스트링이 연결되는 접속반에서의 합산되는 전압과 전류의 손실로 이어지고, 결국 접속반이 연결된 인버터에 감소된 출력 값이 전달된다. 이는 발전량 손실의 원인이 된다.

태양광 발전기에 발전량 손실이 일어나는 원인을 빨리 분석할 수 있으면 태양광 발전기를 효과적으로 운영 관리할 수 있고 발전량을 향상시킬 수 있다.

기존에 태양광 발전기에서 이상 증상은 인버터에서의 측정값을 기반으로 또는 모듈에서의 전압/전류 측정으로 아는 것이 주된 방법이다. 하지만, 인버터 중심의 측정은 태양광 스트링, 접속반, 인버터에 이어지는 스트링과 접속반 사이, 접속반과 인버터 사이와 같은 발전 구간에 대한 출력 정보까지 알 수 없고, 모듈 계측 중심의 이상 증상 분석은 계측을 위한 센서 장비가 다수 개 부착될 필요가 있어 비용이 크다.

실시예들은 태양광 발전기의 유지관리 관리자가 발전기의 발전 정보를 발전 구간 별로 조회 및 비교할 수 있게 하고, 발전량이 감소하는 지에 대해 원격 모니터링 할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른 발전량 이상 증상 분석 방법은 태양광 발전기의 발전 데이터를 저장 관리하는 단계와, 상기 발전 데이터에 포함된 상기 태양광 발전기를 구성하는 스트링, 접속반, 및 인버터 장치의 시간대별 출력을 적산하여 상기 태양광의 시간대별 발전량을 계산함으로써 가공 데이터를 생성하는 단계, 사용자로부터 입력된 데이터 분석 조건에 따라 상기 가공 데이터로부터 전력 생산 가공 데이터를 생성하는 단계와, 상기 전력 생산 가공 데이터를 데이터 분석 현황판을 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

도 1은 일 실시예에 따른 태양광 분석 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 태양광 발전기의 개략적인 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 태양광 분석 장치의 개략적인 블록도이다.
도 4는 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 또 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 일 실시예에 따른 태양광 분석 시스템의 개략적인 블록도이다.

도 1을 참조하면, 태양광 분석 시스템(10)은 태양광 발전기(100) 및 태양광 분석 장치(200)를 포함한다. 태양광 분석 시스템(10)은 태양광 발전기(100)를 원격 모니터링하여 발전량에 이상 증상을 분석하여 분석 결과를 제공하기 위한 시스템일 수 있다.

태양광 발전기(100)는 태양광을 이용하여 전력을 생산할 수 있다. 태양광 발전기(100)는 발전 데이터를 태양관 분석 장치(200)로 출력할 수 있다. 발전 데이터는 태양광 발전기(100)를 구성하는 각 장치의 출력 정보(예를 들어, 센싱 값, 전력, 전압, 전력)를 포함할 수 있다.

태양광 분석 장치(200)는 태양광 발전기(100)를 원격 모니터링하여 태양광 발전기(100)의 발전량 이상 증상을 분석할 수 있다. 예를 들어, 태양광 분석 장치(200)는 발전 데이터를 가공 처리하여 태양광 발전기(100)의 시간 별 발전량을 계산하고, 이를 이용하여 태양광 발전기(100)의 발전량의 증가 감소를 살펴 발전량 이상 증상을 식별할 수 있다. 시간 별 발전량은 발전 구간별 발전량을 포함할 수 있다.

태양광 발전기(100)의 이상 증상과 고장은 발전량에 영향을 줄 수 있다. 태양광 분석 장치(200)는 원격 모니터링을 통해 태양광 발전기(100)의 발전량 이상을 체크할 수 있다. 태양광 분석 장치(200)는 태양광 발전기(100)의 관리자(유지 및 관리를 수행하는 사람)가 발전기(100)의 발전 정보를 발전 구간 별로 조회 및 비교할 수 있게 하고, 발전량이 감소하는 지에 대해 모니터링 할 수 있게 함으로써, 태양광 원격 모니터링을 제공할 수 있다.

도 2는 도 1에 도시된 태양광 발전기의 개략적인 블록도이다.

태양광 발전기(100)는 기상 센서(110), 스트링(120), 접속반(130), 인버터(140), 및 RTU(Remote Terminal Unit; 150))을 포함한다.

기상 센서(110)는 외기 온도(outdoor temperature), 태양광 모듈 온도, 수평면 일사량, 및 경사량 일사량을 측정하고, 기상 데이터를 생성할 수 있다. 기상 센서(110)는 기상 데이터를 RTU(150)로 출력할 수 있다.

스트링(120)은 하나 이상의 스트링으로 구성될 수 있다. 스트링(120)은 하나 이상의 태양광 모듈을 직렬로 연결한 물리적인 구조의 태양광 구성 장치(또는 태양광 발전 장치)일 수 있다. 스트링(120)의 전압은 직렬로 연결된 태양광 모듈의 출력 전압의 합으로 결정될 수 있다. 스트링(120)은 스트링(120)의 접속반(130)으로의 출력에 대한 정보를 RTU(150)로 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력에 대한 정보는 스트링(120)이 출력하는 전압에 대한 정보일 수 있다.

접속반(130)은 스트링(120)의 출력을 하나로 모아 직류 전류를 인버터(140)로 출력할 수 있다. 접속반(130)은 접속반(130)의 인버터(140)로의 출력에 대한 정보를 RTU(150)로 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력에 대한 정보는 접속반(130)이 출력하는 전류에 대한 정보일 수 있다.

인버터(140)는 직류(DC) 형태의 발전 전력을 교류(AC)로 변환시켜 실생활에서 사용할 수 있는 전기 형태로 변환할 수 있다. 인터버(140)는 변환 결과에 대한 정보를 RTU(150)로 출력할 수 있다. 예를 들어, 변환 결과에 대한 정보는 인터터(140)에 의해 변환되어 출력되는 전력에 대한 정보일 수 있다.

RTU(150)는 태양광 데이터 전송을 위해 로컬 통신 전송 장치일 수 있다. RTU(150)는 기상 센서(110), 스트링(120), 접속반(130), 및 인버터(140)로부터의 출력 정보를 수신하고, 발전 데이터로 태양광 분석 장치(200)로 출력할 수 있다.

스트링(120)은 접속반(130)에 연결되고, 접속반(130)은 인버터(140)에 연결될 수 있다. 스트링(120)의 출력, 접속반(130)의 출력, 인버터(140)의 DC 입력, 인버터(140)의 AC 출력 전력은 태양광 발전기(100)의 시간 별 발전량을 계산하는데 이용될 수 있다.

태양광 발전기(100)의 시간 별 발전량은 태양광 발전기(100)의 발전량 이상 증상을 식별하는데 이용될 수 있다. 이에, 태양광 발전기(100)의 각 구성(120, 130, 및 140)의 출력을 모니터링한 결과는 태양광 발전기(100)의 발전량 이상 증상을 식별하는데 이용될 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 태양광 분석 장치의 개략적인 블록도이다.

태양광 분석 장치(200)는 메모리(210), 컨트롤러(220), 제1 DB(230), 제2 DB(240), 입력 인터페이스(250), 및 데이터 분석 현황판(260)을 포함한다.

메모리(210)는 컨트롤러(220)에 의해 실행가능한 인스트럭션들(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 인스트럭션들은 컨트롤러(220)에 포함된 각 구성(213 내지 219)의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 또한, 인트스럭션들은 입력 인터페이스(250)에 포함된 각 구성(253 및 255)의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 더 포함할 수 있다.

컨트롤러(220)는 발전 데이터를 저장 관리하고, 발전 데이터를 분석하여 태양광 발전기(100)의 발전량을 계산할 수 있다. 컨트롤러(220)는 데이터 수집기(223), 데이터 파싱기(225), 데이터 저장 관리기(227), 및 데이터 가공 처리기(229)를 포함한다.

데이터 수집기(223)는 태양광 발전기(100)의 각 구성(110 내지 150)으로부터 출력 정보, 즉 발전 데이터를 읽기 위한 TCP 통신을 위해 IP, 포트 번호, 장치 번호에 대한 설정 정보를 받을 수 있다.

데이터 수집기(223)는 Modbus TCP 클라이언트 프로그램이 되어 Modbus TCP 통신 프로토콜 방식으로 RTU(150)을 통해 태양광 발전기(100)와 통신을 수행할 수 있다. 데이터 수집기(223)는 RTU(150)을 통해 태양광 발전기(100)의 각 구성(110 내지 140)으로부터 발전 데이터를 수집할 수 있다.

데이터 파싱기(225)는 발전 데이터에서 읽을 항목의 전류, 전압, 출력, 타임스탬프, 발전소 설정 정보를 추출하기 위해 항목 별로 분석하고, 저장하기 위해 데이터를 선별할 수 있다.

데이터 저장 관리기(227)는 발전기 구성 계층 정보(또는 발전소 구성 계층 정보)에 따라 발전 데이터를 제1 DB(230)에 저장할 수 있다. 발전 데이터는 발전기 구성 계층 정보, 예를 들어 태양광 발전기(100)가 구성된 구조에 따라 내부 저장 구조를 갖도록 저장될 수 있다. 발전 데이터는 원격 모니터링되는 대상인 태양광 발전기(100)를 구성하는 장비(110 내지 150)의 연결 구조에 알맞게 제1 DB(230)에 저장될 수 있다.

데이터 저장 관리기(227)는 태양광 발전기(100)가 구성된 구조(예를 들어, 발전소가 구성된 구조)에 따라 기상 센서(110), 스트링(120), 접속반(130), 및 인버터(140)의 데이터를 동일한 타임 스탬프를 기준 시간으로 하여 제1 DB(230)에 저장할 수 있다. 데이터 저장 관리기(227)는 데이터의 초기 값, 기본 값, 변환 값을 함께 저장할 수 있다.

데이터 가공 처리기(229)는 제1 DB(230)로부터 발전 데이터를 추출하고, 전력 생산에 대한 가공 데이터를 생성할 수 있다. 데이터 가공 처리기(229)는 가공 데이터 생성을 위한 배치 처리 주기를 설정할 수 있다. 데이터 가공 처리기(229)는 시간 별로 배치 동작을 수행하여 시간과 날 별로 통계값(예를 들어, 합, 평균, 표준편차, 최소값, 최대값)을 계산하여 저장할 수 있다.

예를 들어, 데이터 가공 처리기(229)는 발전 데이터에 포함된 스트링(120)의 출력, 접속반(130)의 출력, 인버터(140)의 DC 입력, 인버터(140)의 AC 출력 전력의 전력 적산 값을 계산할 수 있다. 그리고, 데이터 가공 처리기(229)는 데이터 수집 주기를 반영한 후 데이터 수집 시간 구간 동안 전달된 에너지로서 발전 구간 별 각 구성(120, 130 및 140)의 출력을 적산하여 발전 구간 별 발전량을 계산할 수 있다.

또한, 데이터 가공 처리기(229)는 스트링(120), 접속반(130), 및 인버터(140)에 대해 인버터(140)의 DC 입력/AC 출력 전력 기반 발전량 계산 데이터, 접속반(130)의 출력 전력 기반 발전량 계산 데이터, 스트링(120)의 출력 전력 합계 기반 발전량 계산 데이터, 일사량 기반 기대 발전량 예측 값 등에 대해 기대 발전량을 계산할 수 있다.

제1 DB(230)는 발전기 구성 요소와 연결 계층 구조를 설정 파일로 받아 저장할 수 있다. 제1 DB(230)는 발전 데이터가 저장되기 위한 확장 구조를 갖을 수 있다.

제1 DB(230)는 발전 데이터가 데이터 가공 처리기(229)에 의해서 통계 처리되어 생성되는 가공 데이터(예를 들어, 전력 생산 가공 데이터)를 저장할 수 있다. 가공 데이터는 주기 별로 저장되는데, 발전 데이터와 함께 저장되고 관리될 수 있다. 가공 데이터(예를 들어, 가공 데이터의 전력 생산 정보)가 저장되는 주기는 변경(또는 설정)될 수 있다. 가공 데이터는 분석에 사용될 수 있다.

또한, 제1 DB(230)는 기상청 날씨 정보인 온도, 강수량, 적설량, 운량에 관한 정보도 저장할 수 있다.

제2 DB(240)는 가공 데이터, 예를 들어 데이터 가공 처리기(229)에 의해 계산된 통계 처리 값, 시간 별 발전량 등을 분석 처리에 활용될 수 있도록 주기적으로 저장할 수 있다.

입력 인터페이스(250)는 사용자로부터 데이터 분석에 필요한 입력을 수신할 수 있다. 즉, 사용자는 입력 인터페이스(250)를 통해 태양광 발전기(100)의 발전 데이터 분석에 필요한 조건 등을 입력할 수 있다. 데이터 분석 조건 입력기(253) 및 데이터 분석 필터 설정기(255)를 포함한다.

데이터 분석 조건 입력기(253)는 제1 DB(230) 및 제2 DB(240)로부터 데이터를 읽어 오기 위한 조건 입력, 분석식 선택, 읽어 올 장비 선택에 대한 값에 대한 입력을 위한 사용자 인터페이스일 수 있다. 입력된 조건은 데이터의 2차 가공에 이용될 수 있다.

데이터 분석 필터 설정기(255)는 데이터 분석 현황판(260)에 디스플레이되는 데이터에 대해 분석 필터가 동작하는 범위를 값으로 지정하고, 필터 동작 범위에서 벗어나는 발전 데이터에 대해 알려 주는 기능을 제공할 수 있다. 필터 설정은 모니터링하는 데이터 항목에 대한 표준편차의 1배, 2배, 3배의 최소, 최대 값의 범위를 한정하여 구간 데이터를 변경하여 모니터링할 수 있다.

데이터 분석 현황판(260)은 제1 DB(230) 및 제2 DB(240)에 저장된 데이터를 보여줄 수 있는 현황 출력 GUI를 제공할 수 있다.

데이터 분석 현황판(260)은 태양광 발전기(100)에서의 발전 효율, 변환 효율, 단위 시간 당 인버터, 접속반, 스트링, 기상 센서, 기상 자료에 대해 조회할 수 있도록 디스플레이할 수 있다.

또한, 데이터 분석 현황판(260)은 발전 구간 별 발전량을 통합, 단위 장치 별로 조회할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 데이터 분석 현황판(260)은 태양광 발전기(100)에 대한 전력 생산의 계측 주기 별 값을 보여주어 추세를 디스플레이할 수 있다.

도 4는 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 4에서는 태양광 분석 장치(200)가 태양광 발전기(100)의 발전 데이터를 수신, 처리 및 저장하는 일련의 동작을 설명한다.

데이터 수집기(223)는 Modbus TCP 통신을 하기 위한 IP, 포트 번호, 장치 번호, 장치의 항목을 읽기 위한 주소 정보 기록 맵을 통신 설정 정보로 입력 받을 수 있다(410).

제1 DB(230)는 발전기 구성 장치와 개수, 장치 간의 연결 계층 구조와 같은 발전기 구성 계층 정보를 입력 받을 수 있다(420).

데이터 수집기(223)는 통신 설정 정보를 기반으로 통신 접속을 시도하여 RTU(150)와 연결을 맺을 수 있다(430).

단계 440은 데이터 수집기(223), 데이터 파싱기(225), 및 데이터 저장 관리기(227)를 통해 발전 데이터가 처리되는 과정일 수 수 있다. 데이터 수집기(223)는 발전 데이터를 수신하고, 데이터 파싱기(225)는 발전 데이터를 읽을 데이터 항목(예를 들어, 태양광 시스템 용량, 발전량, 일출/일몰 시간, 인버터 입력 전류/전압/전력, 접속반 내부 온도, 총합 전압/전류, 스트링 출력 전류/전력/총합 전력 등)의 값을 알기 위해 항목 별로 분석할 수 있다. 데이터 저장 관리기(227)는 저장 항목과 항목 값으로 데이터를 재구성하고 제1 DB(230)에 저장할 위치를 매핑하여 전송할 수 있다.

제1 DB(230)는 데이터를 저장할 수 있다(450). 또한, 제1 DB(230)는 기상청 날씨 정보인 온도, 강수량, 적설량, 운량에 대해서도 저장할 수 있다.

도 5는 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 5에서는 태양광 분석 장치(200)가 발전 데이터를 가공 처리하는 동작을 설명한다. 발전 데이터는 데이터 통계 처리를 위한 배치 처리 과정과 조건 기반 분석 결과 가공 처리 과정을 통해 처리될 수 있다.

데이터 통계 처리를 위한 주기적인 배치 처리 과정은 태양광 분석 장치(200)에서 다음과 같이 수행될 수 있다(510 및 520).

데이터 가공 처리기(229)는 제1 DB(230)에 저장된 데이터를 읽어와, 데이터에 대해 데이터를 통계 분석하여 가공 데이터(예를 들어, 항목 별 합계, 평균, 표준 편차, 최소 값, 최대 값 등)를 주기적으로 자동 생성할 수 있다(510).

제2 DB(240)는 가공 데이터를 제2 DB(240)의 저장 구조에 맞춰 저장할 수 있다(520).

조건 기반 분석 결과 가공 처리 과정은 태양광 분석 장치(200)에서 다음과 같이 수행될 수 있다(530 내지 560).

시스템 사용자(예를 들어 태양광 발전기 관리자)는 데이터 분석 조건 입력기(253)을 통해 조회하고 분석하기 위한 조건(예를 들어, 데이터 항목, 데이터 항목과 비교할 다른 데이터 항목, 데이터 항목에 영향을 주는 기상 조건, 조회 기간, 분석 식 선택, 디스플레이 형태 등)을 입력할 수 있다(530).

예를 들어, 데이터 항목이 2개 이상 선택되면, 선택된 데이터 항목들의 값을 비교해 볼 수 있도록 항목 별로 값이 계산될 수 있다. 또한, 스트링 발전량과 접속반 발전량, 접속반 출력 발전량과 인버터 DC 입력 기반 발전량, 인버터 DC 입력 기반 발전량과 인버터 AC 입력 기반 발전량, 인버터 AC 입력 기반 발전량과 예측 발전량과 같이 비교될 항목이 쌍을 이루어 선택될 수 있다.

데이터 가공 처리기(229)는 입력된 조건을 수신할 수 있다(540). 데이터 가공 처리기(229)는 입력된 조건에 따라 전력 생산 가공 데이터를 생성할 수 있다.

전력 생산 가공 데이터는 기본 데이터 및 발전량 계산 데이터를 포함할 수 있다. 기본 데이터는 전력 이상을 살펴보기 위한 스트링의 출력, 접속반의 출력, 인버터의 DC 입력, 인버터의 AC 출력 전력 등과 같은 태양광 발전기 구성 장비로 수집한 기본 데이터를 의미하며, 계측 주기 별 값의 트렌드를 분석하기 위해 사용될 수 있다. 발전량 계산 데이터는 발전량 이상을 살펴보기 위한 인버터, 접속반, 스트링에 대해 인버터의 DC 입력/AC 출력 전력 기반 발전량 계산 데이터, 접속반 출력 전력 기반 발전량 계산 데이터, 스트링 출력 전력 합계 기반 발전량 계산 데이터, 일사량 기반 기대 발전량 예측 값 등의 데이터를 의미할 수 있다.

데이터 가공 처리기(229)는 입력된 분석 조건으로 데이터를 제1 DB(230) 및 제2 DB(240)으로부터 데이터를 읽을 수 있다(550).

데이터 가공 처리기(229)는 입력 조건에 따라 추가적인 가공 처리를 하여, 데이터 분석 결과를 보여주는 데이터 분석 현황판(260)을 통해 계산된 결과 수치들을 그래프와 기반이된 수집 데이터를 함께 디스플레이할 수 있다(560).

데이터 결과는 단계 530에서 선택된 데이터 항목과 비교할 다른 데이터 항목, 데이터 항목에 영향을 주는 기상 조건으로 계산된 값이 산출되어 함께 보이며, 함께 보임으로써 선별된 데이터들에 대해 대조 분석할 수 있도록 할 수 있다.

도 6은 태양광 분석 장치가 발전 데이터를 처리하는 동작의 또 다른 예를 설명하기 위한 도면이다.

도 6에서는 태양광 분석 장치(200)가 데이터 분류 조건에 따라 조건에 해당하는 데이터와 조건에 해당하지 않는 데이터를 분류하여 제공하는 동작을 설명한다.

시스템 사용자는 데이터 분석 필터 설정기(255)를 통해 데이터 분류 조건을 입력할 수 있다(610).

이상 증상 후보 정보를 모니터링하고 분석하기 위해 분류 조건은 데이터 가공 처리기(229)로 전달되고, 데이터 가공 처리기(229)는 도 5의 단계 560의 결과에 데이터 분류 조건을 적용할 수 있다(620).

데이터 분류 조건이 적용된 결과는 데이터 분석 현황판(260)을 통해 다시 디스플레이될 수 있다(630). 분류 조건의 대표적인 예는 표준 편차의 1배, 2배, 3배, 주어진 배수 구간을 지정하는 것이고, 조건에 맞지 않는 데이터를 걸러 의미 정보가 있는 지 분석하는 방법이 있을 수 있다.

시스템 사용자는 데이터 분류 조건을 변경하여 입력하고, 분석 결과에 대한 데이터 분류 작업을 반복 수행할 수 있도록 요청할 수 있다(640).

상술한 바와 같이, 실시예들은 태양광 발전기의 발전 데이터를 수신하여 모니터링하며 데이터 분석 조건을 입력하여 분석할 데이터를 가공 처리하여 생성하고, 생성된 데이터에 데이터 분석 필터를 적용시켜 이상 증상 구간에 해당하는 데이터를 걸려 봄으로써 이상 증상을 분석하여 보여줄 수 있는 기능을 지원할 수 있다.

또한, 실시예들은 선택된 데이터 항목과 비교할 다른 데이터 항목, 데이터 항목에 영향을 주는 조건으로 계산된 값을 산출하고 함께 보임으로써 분석하고자 선별한 데이터들에 대해 대조 분석하여 이상 증상에 대해 분석할 수 있다.

본 출원은 국가연구개발사업의 결과물에 해당한다.

[과제고유번호] 20161210200310

[부처명] 산업통상자원부

[연구관리 전문기관] 한국에너지기술평가원

[연구사업명] 소규모 분산자원 전력거래 활성화를 위한 중개시스템 개발 및 BM 발굴

[연구과제명] 소규모 분산자원 전력거래 활성화를 위한 중개시스템 개발 및 BM 발굴

[기여율] 100 %

[주관연구기관] 한국전자통신연구원

[연구기간] 2016. 05. 01. ~ 2018. 12. 31.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (1)

1. 태양광 발전기의 발전 데이터를 저장 관리하는 단계;
   상기 발전 데이터에 포함된 상기 태양광 발전기를 구성하는 스트링, 접속반, 및 인버터 장치의 시간대별 출력을 적산하여 상기 태양광의 시간대별 발전량을 계산함으로써 가공 데이터를 생성하는 단계;
   사용자로부터 입력된 데이터 분석 조건에 따라 상기 가공 데이터로부터 전력 생산 가공 데이터를 생성하는 단계; 및
   상기 전력 생상 가공 데이터를 데이터 분석 현황판을 통해 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 발전량 이상 증상 분석 방법.

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