KR20200126122A - Distributed scheduling method in dynamic virtual plants and apparatus thereof - Google Patents

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KR20200126122A
KR20200126122A KR1020190049692A KR20190049692A KR20200126122A KR 20200126122 A KR20200126122 A KR 20200126122A KR 1020190049692 A KR1020190049692 A KR 1020190049692A KR 20190049692 A KR20190049692 A KR 20190049692A KR 20200126122 A KR20200126122 A KR 20200126122A
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장혁수
신민호
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한국전력공사
명지대학교 산학협력단
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Abstract

Disclosed are a distributed scheduling method for a dynamic virtual power plant and an apparatus thereof. The method of performing distributed scheduling on each distributed energy resource (DER) constituting a dynamic virtual power plant includes the following steps of: (a) obtaining a set including a global power production target amount and a plurality of candidate power profiles; (b) selecting a current power profile so as to maximize profits of the distributed energy resource by using the set; and (c) controlling the power profile of the distributed energy resource such that a difference between profits corresponding to the power profiles of the distributed energy resource and another distributed energy resource stays within an allowable value in regard to controlling the power profile of the distributed energy resource so as to satisfy the global power production target amount with reference to the power profile of the other distributed energy resource. Therefore, the present invention has an advantage of enabling even small-scale new renewable energy plants to participate in the markets.

Description

동적 가상발전소에 대한 분산 스케쥴링 방법 및 그 장치{Distributed scheduling method in dynamic virtual plants and apparatus thereof}Distributed scheduling method in dynamic virtual plants and apparatus thereof TECHNICAL FIELD

본 발명은 동적 가상발전소에 대한 공정성 인지 분산 스케쥴링 방법 및 그 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a fairness-aware distributed scheduling method and apparatus for a dynamic virtual power plant.

국내 법규 제정으로 민간 사업자의 전력 거래가 가능해졌다. 신재생 에너지와 같은 분산 전원은 중간 사업자가 중간에 참여하여 전력 거래에 참여하고 있다. 그러나, 중간 사업자의 경우 전력 거래시 사용되는 발전과 수요 및 비용을 고려하여 자신(중간 사업자)의 이익이 최대가 되는 최적점을 찾는 것을 목표료 한다.The enactment of domestic laws and regulations made it possible for private businesses to trade electricity. For distributed power sources such as new and renewable energy, intermediate operators are participating in the power transaction. However, in the case of an intermediate business operator, the goal is to find the optimum point at which the profit of the intermediate business operator is maximized in consideration of the generation, demand, and cost used in power transactions.

종래의 중앙 집중형 전력 스케쥴링 방법은 각각의 개별 분산 전원의 이익 보다는 중간 사업자의 이익을 극대화하도록 전력 스케쥴링이 정해지는 문제점이 있다. 또한, 최대 발전자의 발전 공급량을 극대화하는 방식으로 인해, 신재생 에너지를 생산하는 소규모 발전자의 시장 참여가 사실상 불가능하도록 하는 문제점을 가지고 있다. The conventional centralized power scheduling method has a problem in that power scheduling is determined so as to maximize the profits of intermediate operators rather than the profits of each individual distributed power supply. In addition, due to the method of maximizing the amount of power generation supplied by the largest generator, there is a problem that it is virtually impossible for small-scale power generators producing new and renewable energy to participate in the market.

(01) 대한민국공개특허 제10-2018-0010850호(2018.01.31)(01) Korean Patent Application Publication No. 10-2018-0010850 (2018.01.31)

본 발명은 동적 가상발전소에 대한 분산 스케쥴링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.The present invention is to provide a method and apparatus for distributed scheduling for a dynamic virtual power plant.

또한, 본 발명은 동적 가상발전소에 포함된 각 로컬 그룹간의 공정성 인지 분산 스케쥴링이 가능한 동적 가상발전소에 대한 분산 스케쥴링 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.In addition, the present invention is to provide a distributed scheduling method and apparatus for a dynamic virtual power plant that enables fairness-aware distributed scheduling between local groups included in the dynamic virtual power plant.

본 발명의 일 측면에 따르면, 동적 가상발전소에 대한 분산 스케쥴링 방법이 제공된다. According to an aspect of the present invention, a method for distributed scheduling for a dynamic virtual power plant is provided.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 동적 가상 발전소를 구성하는 각 분산 에너지 자원(DER: Distributed energy resource)에서의 분산 스케쥴링 방법에 있어서, (a) 글로벌 전력 생산 목표량 및 복수의 후보 전력 프로파일을 포함하는 세트를 획득하는 단계; (b) 상기 세트를 이용하여 상기 분산 에너지 자원의 이익이 최대가 되도록 전력 프로파일을 선택하는 단계; 및 (c) 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절함에 있어 상기 타 분산 에너지 자원과 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 상응하는 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 단계를 포함하는 분산 스케쥴링 방법이 제공될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, in the distributed scheduling method in each distributed energy resource (DER) constituting a dynamic virtual power plant, (a) including a global power production target amount and a plurality of candidate power profiles Obtaining a set; (b) using the set to select a power profile such that the benefit of the distributed energy resource is maximized; And (c) a benefit corresponding to the power profile of the other distributed energy resource and the distributed energy resource in adjusting the power profile of the distributed energy resource to meet the global power production target amount by referring to the power profile of the other distributed energy resource. A distributed scheduling method comprising the step of adjusting the power profile of the distributed energy resource so that the difference of is within an allowable value may be provided.

복수의 전력 프로파일은 각각, 각 시간 유닛에 대한 전력값을 포함 포함할 수 있다. Each of the plurality of power profiles may include a power value for each time unit.

상기 (c) 단계는, 각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 전력량의 합이 상기 글로벌 전력 생산 목표량에 근접하도록 상기 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절할 수 있다. In the step (c), the power profile of the distributed energy resource may be adjusted by referring to the power profile of the other distributed energy resources so that the sum of the amount of power according to the power profile of each distributed energy resource approaches the target amount of global power generation. .

상기 (b) 단계 이후에, 상기 전력 프로파일을 상기 타 분산 에너지 자원과 공유하는 단계를 더 포함할 수 있다. After step (b), it may further include the step of sharing the power profile with the other distributed energy resources.

상기 (c) 단계는, 상기 타 분산 에너지 자원에 의해 공유된 전력 프로파일 및 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일이 협의(consensus)에 의해 수렴될 때까지 반복 수행될 수 있다. The step (c) may be repeatedly performed until the power profile shared by the other distributed energy resources and the power profile of the distributed energy resource converge through consensus.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 동적 가상 발전소를 형성하는 분산 에너지 자원의 분산 스케쥴링을 위한 장치가 제공된다. According to another aspect of the present invention, an apparatus for distributed scheduling of distributed energy resources forming a dynamic virtual power plant is provided.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 동적 가상 발전소를 형성하는 분산 에너지 자원에 포함된 스케쥴링 장치에 있어서, 글로벌 전력 생산 목표량 및 복수의 전력 프로파일을 포함하는 세트를 획득하는 통신부; 상기 세트를 이용하여 상기 분산 에너지 자원의 이익이 극대화되도록 전력 프로파일을 선택하는 스케쥴링부를 포함하되, 상기 스케쥴링부는, 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절함에 있어 상기 타 분산 에너지 자원과 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 상응하는 각 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 것을 특징으로 하는 스케쥴링 장치가 제공될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, there is provided a scheduling apparatus included in a distributed energy resource forming a dynamic virtual power plant, comprising: a communication unit for obtaining a set including a target amount of global power generation and a plurality of power profiles; And a scheduling unit for selecting a power profile to maximize the profit of the distributed energy resource using the set, wherein the scheduling unit includes the distributed energy resource to meet the global power production target amount by referring to the power profile of other distributed energy resources. In adjusting the power profile of the distributed energy resource, the power profile of the distributed energy resource is adjusted so that the difference between each benefit corresponding to the power profile of the other distributed energy resource and the distributed energy resource is within an allowable value. I can.

상기 분산 에너지 자원은 적어도 하나의 EV(electric vehicle), 에너지 저장 장치, 태양광 방전 시스템 및 가전 제품 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The distributed energy resource may include at least one of at least one electric vehicle (EV), an energy storage device, a solar discharge system, and a home appliance.

상기 스케쥴링부는, 각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 전력량의 합이 상기 글로벌 전력 생산 목표량에 근접하도록 상기 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절할 수 있다. The scheduling unit may adjust the power profile of the distributed energy resource by referring to the power profile of the other distributed energy resources so that the sum of the power amounts according to the power profile of each distributed energy resource approaches the global power production target amount.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 동적 가상 발전소에 있어서, 제1 분산 에너지 자원; 및 제2 분산 에너지 자원을 포함하되, 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원은 각각, 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원 각각에 의한 로컬 전력 생산량이 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 인접한 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 전력 프로파일을 도출하는 것을 특징으로 하는 동적 가상 발전소가 제공될 수 있다. According to another embodiment of the present invention, there is provided a dynamic virtual power plant, comprising: a first distributed energy resource; And a second distributed energy resource, wherein the first distributed energy resource and the second distributed energy resource each have a local power production amount by each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource. A dynamic virtual power plant, characterized in that for deriving a power profile such that a difference in profit according to the power profile of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource is within an allowable value with reference to the power profile of the adjacent distributed energy resource to satisfy Can be provided.

상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원은 각각, 복수의 전력 프로파일 중 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원 각각의 이익의 극대화되는 전력 프로파일을 선택할 수 있다. Each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource may select a power profile that maximizes the profit of each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource from among a plurality of power profiles.

본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상발전소에 대한 분산 스케쥴링 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 동적 가상발전소에 포함된 각 로컬 그룹간의 공정성 인지 분산 스케쥴링이 가능한 이점이 있다.By providing a distributed scheduling method and apparatus for a dynamic virtual power plant according to an embodiment of the present invention, there is an advantage in that fairness-aware distributed scheduling between local groups included in the dynamic virtual power plant is possible.

이를 통해, 본 발명은 동적 가상발전소에서 전력 생산 스케쥴링시 배제되는 분산 에너지 자원이 발생하지 않도록 할 수 있는 이점도 있다. Through this, the present invention also has an advantage of preventing the occurrence of distributed energy resources that are excluded during power generation scheduling in a dynamic virtual power plant.

또한, 본 발명은 소규모 신재생 에너지 발전자의 시장 참여가 가능하도록 할 수 있는 이점도 있다. In addition, the present invention has the advantage of enabling small-scale renewable energy generators to participate in the market.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상 발전소의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상 발전소에 포함된 분산 에너지 자원의 충방전 프로세스를 설명한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 최적화 과정을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
1 is a block diagram schematically showing the configuration of a dynamic virtual power plant according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a process of charging and discharging distributed energy resources included in a dynamic virtual power plant according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a scheduling optimization process according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram schematically showing an internal configuration of a scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Singular expressions used in the present specification include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present specification, terms such as “consisting of” or “comprising” should not be construed as necessarily including all of the various elements or various steps described in the specification, and some of the elements or some steps It may not be included, or it should be interpreted that it may further include additional elements or steps. In addition, terms such as "... unit" and "module" described in the specification mean units that process at least one function or operation, which may be implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. .

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상 발전소의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a dynamic virtual power plant according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상 발전소(100)는 복수의 분산 에너지 자원(110)을 포함하여 구성된다. Referring to FIG. 1, a dynamic virtual power plant 100 according to an embodiment of the present invention includes a plurality of distributed energy resources 110.

복수의 분산 에너지 자원(110) 중 적어도 하나는 EV(electric vehicles)를 포함할 수 있다. 분산 에너지 자원(110) 중 EV는 그 특성상 개인의 이동성 패턴 및 배터리 용량과 같이 타인과 공유하기 원치 않는 민감한 개인 정보를 포함할 수 있다. 또한, EV는 특성상 한 곳에 고정된 자원이 아니라 이동 가능한 자원으로 하나의 가상 발전소에 고정되지 않는 특성을 가지고 있다. At least one of the plurality of distributed energy resources 110 may include electric vehicles (EV). Among the distributed energy resources 110, the EV may include sensitive personal information that is not desired to be shared with others, such as an individual's mobility pattern and battery capacity due to its characteristics. In addition, EV is not a fixed resource in one place, but a mobile resource, which is not fixed to a single virtual power plant.

즉, 동적 가상 발전소(100)는 EV의 참여 특성에 따라 동적으로 형성되는 특성을 가진다. 동적 가상 발전소를 구성하는 방법 자체는 본 발명의 주요 논지와는 무관하므로 이에 대한 별도의 설명은 생략하기로 한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 적어도 하나의 EV를 포함하는 동적 가상 발전소가 이미 형성되어 있는 상태에서 각 분산 에너지 자원에 대한 분산 스케쥴링 방법에 대해 설명하기로 한다. That is, the dynamic virtual power plant 100 has a characteristic that is dynamically formed according to the participation characteristics of the EV. Since the method of configuring the dynamic virtual power plant itself is not related to the main thesis of the present invention, a separate description thereof will be omitted. Accordingly, in an embodiment of the present invention, a method of distributed scheduling for each distributed energy resource in a state in which a dynamic virtual power plant including at least one EV is already formed will be described.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, EV는 그리드로부터 충전 또는 그리드로 에너지 전송만 가능한 타입과 충전과 방전이 모두 가능한 타입이 존재할 수 있다. 모든 타입의 EV는 충전 스테이션에 때때로 방문하는 것을 가정하기로 하며, 충전 또는 방전 및 충전과 방전 모두를 위해 충전 스테이션에 연결될 수 있는 것을 가정하기로 한다. In addition, according to an embodiment of the present invention, there may be a type capable of charging and discharging only and a type capable of charging and discharging only an EV from a grid. It is assumed that EVs of all types make occasional visits to the charging station, and that it can be connected to the charging station for charging or discharging and for both charging and discharging.

또한, EV가 충전 스테이션에 연결되는 경우 순간적으로 연결되는 것이 아니라 장시간 충전 스테이션에 연결되어 연결 상태를 유지하는 것을 가정하기로 한다. 또한, EV는 항상 동적 가상 발전소에 참여하지는 않으며, 필요에 따라 동적 가상 발전소에 참여하는 것을 가정하기로 한다. In addition, when the EV is connected to the charging station, it is assumed that it is not connected to the charging station for a long time and maintains the connection state. In addition, it is assumed that the EV does not always participate in the dynamic virtual power plant, and participates in the dynamic virtual power plant as needed.

또한, 도 1에서는 명시되어 있지 않으나 동적 가상 발전소는 직접적으로 그리드 운영 서버와 직접적으로 연결될 수도 있으며, 분산 에너지 자원들을 관리하는 별도의 분산 에너지 자원 어그리게이터(aggregator)를 통해 그리드 운영 서버와 연결될 수도 있다. In addition, although not specified in FIG. 1, the dynamic virtual power plant may be directly connected to the grid operation server, and may be connected to the grid operation server through a separate distributed energy resource aggregator that manages distributed energy resources. have.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 가상 발전소에 포함된 분산 에너지 자원의 충방전 프로세스에 대해 간략히 설명하기로 한다.2 is a brief description of a process of charging and discharging distributed energy resources included in a dynamic virtual power plant according to an embodiment of the present invention.

단계 210에서 분산 에너지 자원은 하나의 그룹을 형성함으로써 가상 발전소를 동적으로 형성한다. 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 도 2에서는 분산 에너지 자원이 EV인 것을 가정하여 이를 중심으로 설명하기로 한다. EV는 시장(market)에 참여하기 위해 동적으로 가상 발전소를 형성하되, 이러한 동적 가상 발전소를 형성하는 자체는 본 발명의 논지와는 무관하므로 이에 대해서는 별도의 설명을 생략하기로 한다. In step 210, the distributed energy resources form a group, thereby dynamically forming a virtual power plant. In order to facilitate understanding and explanation, in FIG. 2, it will be assumed that the distributed energy resource is EV, and this will be mainly described. The EV dynamically forms a virtual power plant to participate in the market, but since the formation of such a dynamic virtual power plant itself is not related to the subject matter of the present invention, a separate description thereof will be omitted.

단계 215에서 분산 에너지 자원은 스케쥴링 과정으로, 충방전 프로파일을 도출한다. In step 215, the distributed energy resource is a scheduling process, and a charge/discharge profile is derived.

예를 들어, 후보 스케쥴(프로파일)을 포함하는 스케쥴링 세트가 존재하는 것을 가정하기로 한다. 각각의 후보 스케쥴은 각각의 시간 유닛에 대한 전력(와트)이 기술됨으로써 생산 단계 동안의 분산 에너지 자원에 대한 에너지 생산 계획이 정의될 수 있다. For example, it is assumed that there is a scheduling set including a candidate schedule (profile). For each candidate schedule, the power (watts) for each time unit is described so that the energy production plan for the distributed energy resource during the production phase can be defined.

각각의 후보 스케쥴에서 양의 전력은 분산 에너지 자원이 그리드(grid)로 에너지를 방전(discharge)하는 것을 의미하며, 음의 전력은 분산 에너지 자원이 그리드로부터 에너지를 충방전(charge)하는 것을 의미한다. In each candidate schedule, positive power means that the distributed energy resource discharges energy to the grid, and negative power means that the distributed energy resource charges and discharges energy from the grid. .

각각의 시간 유닛에 대한 각각의 후보 스케쥴(전력 프로파일)을 포함하는 스케쥴 세트에서 EV는 각각의 시간 유닛에 적합한 후보 스케쥴을 선택함으로써 자신(EV)의 충방전 프로파일을 도출할 수 있다. 도 2에서는 충방전 프로세스를 중심으로 설명하므로, 충방전 프로파일로 명명하고 있으나, 이하에서는 전력 생산 관점에서 프로파일은 전력 프로파일로 통칭하여 설명하기로 한다. In a schedule set including each candidate schedule (power profile) for each time unit, the EV may derive its (EV) charge/discharge profile by selecting a candidate schedule suitable for each time unit. In FIG. 2, since the charging/discharging process is mainly described, it is referred to as a charging/discharging profile, but hereinafter, the profile will be collectively referred to as a power profile from the viewpoint of power generation.

이러한, 전력 프로파일은 충방전 및 방출 모두에 대한 각 시간 유닛에 대한 후보 스케쥴을 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다. It should be understood that this power profile includes a candidate schedule for each time unit for both charge and discharge and discharge.

이미 전술한 바와 같이, 분산 에너지 자원은 자신의 전력 프로파일을 도출함에 있어, 분산 에너지 자원의 이익이 최대가 되도록 각 시간 유닛에 대한 후보 스케쥴을 선택함으로써 전력 프로파일을 도출할 수 있다.As described above, in deriving its own power profile, the distributed energy resource may derive the power profile by selecting a candidate schedule for each time unit so that the benefit of the distributed energy resource is maximized.

각각의 분산 에너지 자원의 전력 프로파일 도출이 완료되면, 각 분산 에너지 자원의 실제 전력 생산(또는 충전, 방전 등)에 따른 스케쥴을 최종 결정하기 위해 최적화 알고리즘이 수행된다. When derivation of the power profile of each distributed energy resource is completed, an optimization algorithm is performed to finally determine a schedule according to actual power production (or charging, discharging, etc.) of each distributed energy resource.

이미 전술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분산 에너지 자원은 동적 가상 발전소를 형성하는 모든 분산 에너지 자원들과 통신이 가능한 것이 아니라, 당해 분산 에너지 자원과 인접한 분산 에너지 자원들과의 통신만 가능하다. As already described above, the distributed energy resource according to an embodiment of the present invention does not communicate with all distributed energy resources forming a dynamic virtual power plant, but only communicates with the distributed energy resource adjacent to the distributed energy resource. It is possible.

따라서, 동적 가상 발전소를 형성한 각 분산 에너지 자원들이 글로벌 목표를 충족하도록 각 분산 에너지 자원들의 실제 스케쥴을 최종 결정하기 위해서는 각각의 분산 에너지 자원들의 전력 프로파일을 기반으로 최적화 과정이 수행되어야 한다. 이에 대해서는 도 3을 참조하여 하기에서 보다 상세히 설명하기로 한다. Accordingly, in order to finally determine the actual schedule of each distributed energy resource so that each distributed energy resource forming a dynamic virtual power plant meets the global target, an optimization process must be performed based on the power profile of each distributed energy resource. This will be described in more detail below with reference to FIG. 3.

각 분산 에너지 자원들에 대한 최적화 과정이 완료되면, 단계 220에서 분산 에너지 자원은 최종 전력 프로파일에 따라 계획된 충방전을 수행한다. When the optimization process for each of the distributed energy resources is completed, in step 220, the distributed energy resource performs planned charging and discharging according to the final power profile.

동적 가상 발전소는 전력 프로파일에 따라 전력을 생산하여 그리드에 기여할 수 있을 뿐만 아니라 높은 가격을 가지는 슬롯으로부터 낮은 가격을 가지는 슬롯으로 부하를 이동시키는데 기여할 수 있다. A dynamic virtual power plant can not only contribute to the grid by generating power according to the power profile, but can also contribute to moving loads from slots with higher prices to slots with lower prices.

이를 다시 정리하면, 동적 가상 발전소에서 그리드까지의 순 에너지 생산량(net energy production)은 동적 가상 발전소에 포함된 분산 에너지 자원에 의해 생성된 전력의 합(양수 또는 음수)이다. In other words, the net energy production from the dynamic virtual power plant to the grid is the sum (positive or negative) of the power generated by the distributed energy resources included in the dynamic virtual power plant.

도 2에서는 동적 가상 발전소에 포함된 각 분산 에너지 자원이 전력 프로파일에 따라 전력을 생산하는 기본적인 과정에 대해 설명하였다. 이하에서는 각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 최적화하는 방법에 대해 설명하기로 한다. In FIG. 2, a basic process of generating power according to a power profile by each distributed energy resource included in a dynamic virtual power plant has been described. Hereinafter, a method of optimizing the power profile of each distributed energy resource will be described.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 최적화 과정을 나타낸 순서도이다. 이하에서 설명되는 각각의 단계는 각 분산 에너지 자원에 포함되는 스케쥴링 장치에서 수행되는 것을 가정하기로 한다. 스케쥴링 장치(300)는 분산 에너지 자원의 일 구성으로 구비될 수도 있으며, 각 분산 에너지 자원과 연동되는 별도의 장치일 수도 있다. 3 is a flow chart showing a scheduling optimization process according to an embodiment of the present invention. It is assumed that each step described below is performed by a scheduling device included in each distributed energy resource. The scheduling device 300 may be provided as a component of distributed energy resources, or may be a separate device interlocked with each distributed energy resource.

이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 동적 가상 발전소를 형성하는 각 분산 에너지 자원은 각각 각 시간 유닛에 따른 후보 스케쥴을 선택하여 자신의 이익이 최대가 되도록 전력 프로파일이 최초 도출된 것을 가정하기로 한다. For the convenience of understanding and explanation, it is assumed that each distributed energy resource forming a dynamic virtual power plant has a power profile initially derived so that its own profit is maximized by selecting a candidate schedule according to each time unit.

단계 310에서 스케쥴링 장치(300)는 타 분산 에너지 자원으로 도출된 전력 프로파일을 공유한다. In step 310, the scheduling device 300 shares a power profile derived from other distributed energy resources.

스케쥴링 장치(300)는 인접한 이웃 분산 에너지 자원들과만 통신을 수행할 수 있다. 통신은 인접한 이웃 분산 에너지 자원들과만 수행되나, 이 과정을 통해 타 분산 에너지 자원과 현재 전력 프로파일을 모두 공유할 수 있다. The scheduling device 300 may perform communication only with neighboring distributed energy resources. Communication is performed only with neighboring distributed energy resources, but through this process, both other distributed energy resources and the current power profile can be shared.

단계 315에서 스케쥴링 장치(300)는 타 분산 에너지 자원으로부터 각각 현재 시점에 각 타 분산 에너지 자원에서 선택된 전력 프로파일을 획득한다. In step 315, the scheduling device 300 obtains a power profile selected from each of the other distributed energy resources at the current time from the other distributed energy resources.

이미 전술한 바와 같이, 전력 프로파일은 각 시간 유닛에 따른 전력(와트)값을 포함한다. 따라서, 분산 에너지 자원은 복수의 전력 프로파일에서 자신의 이익을 극대화할 수 있는 전력 프로파일을 각각 선택할 수 있다. As already mentioned above, the power profile includes a power (watt) value for each time unit. Accordingly, the distributed energy resource may each select a power profile capable of maximizing its own profit from a plurality of power profiles.

단계 320에서 스케쥴링 장치(300)는 타 분산 에너지 자원으로부터 획득된 전력 프로파일을 참조하여 당해 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 최적화한다. In step 320, the scheduling device 300 optimizes the power profile of the distributed energy resource by referring to the power profile obtained from the other distributed energy resource.

이에 대해 보다 상세히 설명하기로 한다. This will be described in more detail.

본 발명의 일 실시예에서 동적 가상 발전소내의 스케쥴링 문제를 MC-COP(multiple-choice combinatorial optimization problem)로 모델링할 수 있다. MC-COP는 각각의 세트로부터 하나의 요소를 선택함에 있어 대상 함수(object function)을 최대화하거나 최소화하는 문제이다. In an embodiment of the present invention, a scheduling problem in a dynamic virtual power plant may be modeled as a multiple-choice combinatorial optimization problem (MC-COP). MC-COP is a problem of maximizing or minimizing an object function in selecting one element from each set.

이미 전술한 바와 같이, 각 분산 에너지 자원은 복수의 전력 프로파일을 포함하는 세트를 획득할 수 있다. 전력 프로파일을 포함하는 세트에서 각 분산 에너지 자원은 현재 시점에서 자신의 이익을 극대화할 수 있는 전력 프로파일을 선택할 수 있다. As already described above, each distributed energy resource may acquire a set including a plurality of power profiles. In a set containing power profiles, each distributed energy resource can select a power profile that can maximize its benefit at the present time.

예를 들어, 동적 가상 발전소내의 분산 에너지 자원의 개수를 m이라 가정하기로 한다.

Figure pat00001
는 i번째 분산 에너지 자원의 j번째 스케쥴(프로파일)이라 칭하기로 한다. 또한,
Figure pat00002
는 i번째 분산 에너지 자원의 스케쥴 개수라 정의하기로 한다. 또한, c는 글로벌 전력 생산 목표량(전력 벡터)라 가정하기로 한다. 본 발명의 일 실시예에서 스케쥴은 전력 프로파일로 이해되어야 할 것이다. For example, it is assumed that the number of distributed energy resources in a dynamic virtual power plant is m.
Figure pat00001
Will be referred to as the j-th schedule (profile) of the i-th distributed energy resource. In addition,
Figure pat00002
Is defined as the number of schedules of the i-th distributed energy resource. In addition, it is assumed that c is the global power production target amount (power vector). In one embodiment of the present invention, the schedule should be understood as a power profile.

예를 들어, 동적 가상 발전소의 운용 시간(q)(예를 들어, 8시간)이 주어지고, 각 시간 유닛(예를 들어, 1시간 단위)가 주어지면, c와

Figure pat00003
는 q-차원 벡터로 표현될 수 있다. For example, given the operating time q (e.g. 8 hours) of a dynamic virtual power plant, and given each time unit (e.g., 1 hour), c and
Figure pat00003
Can be expressed as a q-dimensional vector.

따라서, 스케쥴링은 수학식 1과 같이 수식으로 정의될 수 있다. Therefore, scheduling can be defined by an equation as shown in equation (1).

Figure pat00004
Figure pat00004

수학식 1에서 대상 함수는 글로벌 전력 생산 목표량과 각 분산 에너지 자원에 의해 도출된 전력 프로파일에 따른 로컬 전력 생산량의 합 사이의 차이일 수 있다. In Equation 1, the target function may be a difference between the global power production target amount and the sum of the local power production amount according to the power profile derived by each distributed energy resource.

글로벌 대상 함수와 로컬 대상 함수를 모두 고려한 각각의 분산 에너지 자원에 대한 최적화 문제에 대한 분산 수학식이 Hinrichs et.al에 의해 제안되었다. A variance equation for the optimization problem for each distributed energy resource considering both the global target function and the local target function was proposed by Hinrichs et.al.

본 발명의 일 실시예에 따른 분산 스케쥴링은 각각의 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 공유하는 것은 민감한 개인 정보가 공유될 수 있으므로, 최적화를 위해 중앙 기관과 공유하는 것을 꺼린다. In the distributed scheduling according to an embodiment of the present invention, sharing the power profile of each distributed energy resource may share sensitive personal information, so it is reluctant to share it with a central authority for optimization.

대신, 이미 전술한 바와 같이, 각각의 개별 분산 에너지 자원은 최적화 과정을 통해 동적 가상 발전소를 구성하는 분산 에너지 자원들 사이의 협의를 수렴할 수 있도록 몇몇 이웃 분산 에너지 자원에 현재시점에서의 최적의 전력 프로파일을 공유할 수 있다. Instead, as already mentioned above, each individual distributed energy resource is optimized for the current time in several neighboring distributed energy resources so that negotiations between the distributed energy resources constituting the dynamic virtual power plant can be converged through an optimization process. You can share your profile.

이를 수식으로 나타내면 수학식 2와 같다. This can be expressed as Equation 2.

Figure pat00005
Figure pat00005

수학식 2에서

Figure pat00006
는 글로벌 목표와 각 분산 에너지 자원의 목표를 조절하는 변수를 나타낸다. In Equation 2
Figure pat00006
Represents the global target and the variable that controls the target of each distributed energy resource.

수학식 2에서 대상 함수는 개별 분산 에너지 자원의 대상 함수(

Figure pat00007
)(즉, 로컬 전력 생산량)의 합인 것을 알 수 있다. 대상 함수는 글로벌 전력 생산 목표량과 각 그룹의 실제 에너지 생산량 사이의 로컬 관점에서의 생산량의 차이의 합이다. In Equation 2, the target function is the target function of the individual distributed energy resource (
Figure pat00007
) (That is, the amount of local power produced). The target function is the sum of the difference between the global power production target and the actual energy production for each group in terms of local production.

수학식 2의 분산 스케쥴링은 다음의 제약 조건을 가지고 있다. Distributed scheduling in Equation 2 has the following constraints.

(i) COHDA는 동적 가상 발전소에 참여하는 각각의 분산 에너지 자원들은 참여 분산 에너지 자원간의 중요한 경제적 동기(이익)을 전혀 고려하지 않는다. 즉, 각각의 분산 에너지 자원은 자신의 이익을 극대화하도록 전력 프로파일을 도출한다. (i) COHDA does not consider any important economic motives (benefits) between participating distributed energy resources in each of the distributed energy resources participating in the dynamic virtual power plant. In other words, each distributed energy resource derives a power profile to maximize its own profit.

(ii) COHDA는 공정성(Fairness) 문제를 고려하지 않는다. (ii) COHDA does not take into account the issue of fairness.

수학식 2의 분산 스케쥴링 알고리즘은 글로벌 전력 생산 목표량만을 충족하는 경우 특정 분산 에너지 자원의 이익을 희생하는 협의에 도달할 수 있다. 예를 들어, 최악의 경우, 특정 분산 에너지 자원은 어떠한 이익도 없을 수 없도록 특정 분산 에너지 자원의 전력 생산을 배제하는 스케쥴이 선택될 수도 있다. The distributed scheduling algorithm of Equation 2 may reach an agreement that sacrifices the benefit of a specific distributed energy resource when only the global power production target is satisfied. For example, in the worst case, a schedule may be selected that excludes power generation of specific distributed energy resources such that certain distributed energy resources cannot have any benefit.

수학식 2에 포함되는 목적 함수의 경우, 패널티 컴포넌트에 직접적인 수익(이익)에 대한 정보가 없으므로, 이익에 직접적인 기여를 하지 못한다. In the case of the objective function included in Equation 2, since there is no information on direct profit (profit) in the penalty component, it cannot directly contribute to profit.

따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 각 분산 에너지 자원의 재정적 동기와 각 분산 에너지 자원간의 공정성(Fairness)를 직접 고려하여 분산 스케쥴링을 수행할 수 있다. 이에 대해 설명하기로 한다. Accordingly, in an embodiment of the present invention, distributed scheduling may be performed by directly considering financial motivation of each distributed energy resource and fairness between each distributed energy resource. This will be described.

각각의 전력 생산 비용이

Figure pat00008
와 같은 벡터로 주어지는 것을 가정하기로 한다. 분산 스케쥴링 모델을 단순화하기 위해 소비 가격은 생산 가격의 마이너스인 것을 가정하여 이를 중심으로 설명하기로 한다.Each power generation cost is
Figure pat00008
Let's assume that it is given by the same vector. In order to simplify the distributed scheduling model, it is assumed that the consumption price is negative of the production price, and this will be mainly explained.

이익의 계산을 위해, 각 분산 에너지 자원의 비용(cost) 벡터가 필요하며, 이를

Figure pat00009
이라 가정하기로 한다. 즉,
Figure pat00010
는 i번째 분산 에너지 자원의 비용 벡터로 정의될 수 있다.In order to calculate the profit, we need the cost vector of each distributed energy resource,
Figure pat00009
I will assume this. In other words,
Figure pat00010
May be defined as the cost vector of the ith distributed energy resource.

Figure pat00011
의 i번째 분산 에너지 자원에 대한 전력 프로파일(스케쥴)이 결정되면, 분산 에너지 자원에 대한 이익은 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00011
When the power profile (schedule) for the i-th distributed energy resource is determined, the benefit for the distributed energy resource may be calculated as in Equation 3.

Figure pat00012
Figure pat00012

여기서,

Figure pat00013
는 내적 연산자(inner product operator)이다. 따라서, 각 분산 에너지 자원은 자신의 이익(
Figure pat00014
)이 극대화되도록 전력 프로파일을 도출하기를 원한다. here,
Figure pat00013
Is the inner product operator. Therefore, each distributed energy resource has its own benefit (
Figure pat00014
We want to derive the power profile so that) is maximized.

이익의 공정성을 위해, 본 발명의 일 실시예에서는 분산 에너지 자원들 사이의 이익 차이가 제한되도록 설계할 수 있다. For fairness of profits, in an embodiment of the present invention, a difference in profits between distributed energy resources may be designed to be limited.

즉, 공정성은 분산 에너지 자원들 사이의 이익의 차이가 허용치(F)보다 작을 때 보전될 수 있다. 따라서, 이를 수학식으로 나타내면 수학식 4와 같다. In other words, fairness can be preserved when the difference in profits between distributed energy resources is less than the allowable value (F). Therefore, this can be expressed as Equation 4.

Figure pat00015
Figure pat00015

수학식 4에서는 분산 에너지 자원에 대한 전력 생산 비용을 고려하여 분산 에너지 자원들간의 이익의 차이(최대 이익과 최소 이익)가 허용치(F)보다 작거나 같도록 스케쥴링할 수 있다. In Equation 4, the difference in profits (maximum and minimum profits) between the distributed energy resources may be scheduled to be less than or equal to the allowable value (F) in consideration of the cost of generating power for the distributed energy resources.

다시 정리하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치(300)는 각 분산 에너지 자원은 타 분산 에너지 자원간에 전력 프로파일을 공유한 후 이를 기반으로 분산 에너지 자원간의 이익의 차이가 허용치(F)보다 작거나 같으며, 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 최적화하는 과정을 수행할 수 있다. In summary, in the scheduling apparatus 300 according to an embodiment of the present invention, after each distributed energy resource shares a power profile between other distributed energy resources, the difference in profit between the distributed energy resources is less than the allowable value (F). It is less than or equal to, and can perform a process of optimizing the power profile of each distributed energy resource to meet the global power production target.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치의 내부 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 4 is a block diagram schematically showing an internal configuration of a scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치(300)는 통신부(410), 스케쥴링부(415), 메모리(420) 및 프로세서(425)를 포함하여 구성된다. Referring to FIG. 4, a scheduling device 300 according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 410, a scheduling unit 415, a memory 420, and a processor 425.

통신부(410)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다. 예를 들어, 통신부(410)는 중앙 서버로부터 글로벌 전력 생산 목표량을 수신할 수 있다. 또한, 통신부(410)는 타 분산 에너지 자원으로부터 전력 프로파일을 수신할 수도 있으며, 당해 스케쥴링 장치(300)가 포함된 분산 에너지 자원에 의해 도출된 전력 프로파일을 타 분산 에너지 자원으로 전송할 수도 있다. The communication unit 410 is a means for transmitting and receiving data with other devices through a communication network. For example, the communication unit 410 may receive a target amount of global power generation from a central server. In addition, the communication unit 410 may receive a power profile from another distributed energy resource, and may transmit a power profile derived by a distributed energy resource included in the scheduling device 300 to another distributed energy resource.

스케쥴링부(415)는 복수의 후보 스케쥴(전력 프로파일)을 포함하는 세트를 이용하여 현재 시점에서 자신의 이익을 극대화하는 하나의 전력 프로파일을 선택한다. 또한, 스케쥴링 장치(300)는 타 분산 에너지 자원들과 각각 도출된 전력 프로파일(최적의 전력 프로파일)을 공유하며, 이를 참조하여 글로벌 전력 생산 목포량을 충족하도록 당해 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링부(415)는 동적 가상 발전소를 형성하고 있는 분산 에너지 자원들의 전력 프로파일에 상응하는 이익의 차이가 허용치(F)보다 작거나 같도록 당해 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절할 수 있다. The scheduling unit 415 selects one power profile that maximizes its own profit at the current time by using a set including a plurality of candidate schedules (power profiles). In addition, the scheduling device 300 shares each derived power profile (optimum power profile) with other distributed energy resources, and can adjust the power profile of the distributed energy resource to meet the global amount of power generation. have. At this time, the scheduling unit 415 according to an embodiment of the present invention provides a difference in profit corresponding to the power profile of the distributed energy resources forming the dynamic virtual power plant to be less than or equal to the allowable value (F). The power profile can be adjusted.

즉, 스케쥴링부(415)는 동적 가상 발전소를 형성하는 다른 분산 에너지 자원들에 대한 정보 없이 당해 분산 에너지 자원에 대한 전력 프로파일을 도출한 후 최적화 과정을 통해 타 분산 에너지 자원과의 전력 프로파일 공유를 통해 전력 프로파일을 협의하는 과정을 반복적으로 수행하여 최적화 과정을 수행할 수 있다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치(300)는 동적 가상 발전소에 참여하는 특정 분산 에너지 자원의 이익이 현저하게 적은 불공정성을 해소하며 각각의 분산 에너지 자원의 전력 프로파일 도출이 가능하도록 할 수 있다. That is, the scheduling unit 415 derives a power profile for the distributed energy resource without information on other distributed energy resources forming a dynamic virtual power plant, and then shares the power profile with other distributed energy resources through an optimization process. The optimization process can be performed by repeatedly performing the process of negotiating the power profile. Through this, the scheduling device 300 according to an embodiment of the present invention resolves unfairness in which the benefit of a specific distributed energy resource participating in a dynamic virtual power plant is significantly less, and enables the power profile of each distributed energy resource to be derived. I can.

메모리(420)는 본 발명의 일 실시예에 따른 공정성 인지 분산 스케쥴링 방법을 수행하기 위해 필요한 다양한 명령어들(프로그램 코드들), 및 이 과정에서 파생된 다양한 데이터 등을 저장한다. The memory 420 stores various instructions (program codes) required to perform the fairness-aware distributed scheduling method according to an embodiment of the present invention, and various data derived from this process.

프로세서(425)는 본 발명의 일 실시예에 따른 스케쥴링 장치(300)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 통신부(410), 스케쥴링부(415), 메모리(420) 등)을 제어하기 위한 수단이다. The processor 425 is a means for controlling internal components of the scheduling device 300 according to an embodiment of the present invention (for example, the communication unit 410, the scheduling unit 415, the memory 420, etc.) to be.

본 발명의 실시 예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(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.The apparatus and method according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The above-described hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.

이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far, the present invention has been looked at around the embodiments. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from an illustrative point of view rather than a limiting point of view. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the above description, and all differences within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the present invention.

100: 동적 가상 발전소
110: 분산 에너지 자원
100: dynamic virtual power plant
110: distributed energy resource

Claims (11)

동적 가상 발전소를 구성하는 각 분산 에너지 자원(DER: Distributed energy resource)에서의 분산 스케쥴링 방법에 있어서,
(a) 글로벌 전력 생산 목표량 및 복수의 후보 전력 프로파일을 포함하는 세트를 획득하는 단계;
(b) 상기 세트를 이용하여 상기 분산 에너지 자원의 이익이 최대가 되도록 현재 전력 프로파일을 선택하는 단계; 및
(c) 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절함에 있어 상기 타 분산 에너지 자원과 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 상응하는 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 단계를 포함하는 분산 스케쥴링 방법.
In the distributed scheduling method in each distributed energy resource (DER) constituting a dynamic virtual power plant,
(a) obtaining a set including a global power generation target amount and a plurality of candidate power profiles;
(b) using the set to select a current power profile such that the benefit of the distributed energy resource is maximized; And
(c) In adjusting the power profile of the distributed energy resource to meet the global power production target amount by referring to the power profile of the other distributed energy resource, the profit corresponding to the power profile of the other distributed energy resource and the distributed energy resource And adjusting the power profile of the distributed energy resource so that the difference is within a tolerance.
제1 항에 있어서,
복수의 전력 프로파일은 각각 각 시간 유닛에 대한 전력값을 포함하는 것을 특징으로 하는 분산 스케쥴 방법.
The method of claim 1,
Distributed scheduling method, characterized in that the plurality of power profiles each include a power value for each time unit.
제1 항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 전력량의 합이 상기 글로벌 전력 생산 목표량에 근접하도록 상기 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 것을 특징으로 하는 분산 스케쥴링 방법.
The method of claim 1,
The step (c),
And adjusting the power profile of the distributed energy resource by referring to the power profile of the other distributed energy resource such that the sum of the power profile of each distributed energy resource is close to the global power production target amount.
제1 항에 있어서,
상기 (b) 단계 이후에,
상기 전력 프로파일을 상기 타 분산 에너지 자원과 공유하는 단계를 더 포함하는 분산 스케쥴링 방법.
The method of claim 1,
After step (b),
Distributed scheduling method further comprising the step of sharing the power profile with the other distributed energy resources.
제1 항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 타 분산 에너지 자원에 의해 공유된 전력 프로파일 및 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일이 협의(consensus)에 의해 수렴될 때까지 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 분산 스케쥴링 방법.
The method of claim 1,
The step (c),
A distributed scheduling method, characterized in that the power profile shared by the other distributed energy resources and the power profile of the distributed energy resource are repeatedly performed until convergence by consensus.
제1 항 내지 제5 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 기록매체 제품.
A recording medium product on which a program code for performing the method according to any one of claims 1 to 5 is recorded.
동적 가상 발전소를 형성하는 분산 에너지 자원에 포함된 스케쥴링 장치에 있어서,
글로벌 전력 생산 목표량 및 복수의 전력 프로파일을 포함하는 세트를 획득하는 통신부;
상기 세트를 이용하여 상기 분산 에너지 자원의 이익이 극대화되도록 전력 프로파일을 결정하는 스케쥴링부를 포함하되,
상기 스케쥴링부는,
타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절함에 있어 상기 타 분산 에너지 자원과 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 것을 특징으로 하는 스케쥴링 장치.
In the scheduling device included in the distributed energy resources forming a dynamic virtual power plant,
A communication unit for obtaining a set including a target amount of global power generation and a plurality of power profiles;
Including a scheduling unit for determining a power profile to maximize the profit of the distributed energy resource using the set,
The scheduling unit,
In adjusting the power profile of the distributed energy resource to meet the global power production target amount by referring to the power profile of the other distributed energy resource, the difference between the profit according to the power profile of the other distributed energy resource and the distributed energy resource is within an allowable value. And adjusting the power profile of the distributed energy resource so that it is possible.
제7 항에 있어서,
상기 분산 에너지 자원은 적어도 하나의 EV(electric vehicle), 에너지 저장 장치, 태양광 방전 시스템 및 가전 제품 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스케쥴링 장치.
The method of claim 7,
The distributed energy resource comprises at least one of at least one electric vehicle (EV), an energy storage device, a solar discharge system, and a home appliance.
제7 항에 있어서,
상기 스케쥴링부는,
각 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 전력량의 합이 상기 글로벌 전력 생산 목표량에 근접하도록 상기 타 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 조절하는 것을 특징으로 하는 스케쥴링 장치.
The method of claim 7,
The scheduling unit,
And adjusting the power profile of the distributed energy resource by referring to the power profile of the other distributed energy resource so that the sum of the power amounts according to the power profile of each distributed energy resource approaches the global power production target amount.
동적 가상 발전소에 있어서,
제1 분산 에너지 자원; 및
제2 분산 에너지 자원을 포함하되,
상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원은 각각,
상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원 각각에 의한 로컬 전력 생산량이 글로벌 전력 생산 목표량을 충족하도록 인접한 분산 에너지 자원의 전력 프로파일을 참조하여 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원의 전력 프로파일에 따른 이익의 차이가 허용치 이내에 있도록 전력 프로파일을 도출하는 것을 특징으로 하는 동적 가상 발전소.
In the dynamic virtual power plant,
A first distributed energy resource; And
Including a second distributed energy resource,
Each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource,
The first distributed energy resource and the second distributed energy resource by referring to the power profile of adjacent distributed energy resources so that the amount of local power produced by each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource meets a global power production target amount. Dynamic virtual power plant, characterized in that the power profile is derived so that the difference in profit according to the power profile of is within a tolerance.
제10 항에 있어서,
상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원은 각각,
복수의 전력 프로파일 중 상기 제1 분산 에너지 자원 및 상기 제2 분산 에너지 자원 각각의 이익의 극대화되는 전력 프로파일을 선택하는 것을 특징으로 하는 동적 가상 발전소.

The method of claim 10,
Each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource,
A dynamic virtual power plant, characterized in that selecting a power profile that maximizes the profit of each of the first distributed energy resource and the second distributed energy resource from among a plurality of power profiles.

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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180010850A (en) 2016-07-22 2018-01-31 한국전자통신연구원 System of sharing reusable energy

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180010850A (en) 2016-07-22 2018-01-31 한국전자통신연구원 System of sharing reusable energy

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112464418A (en) * 2020-11-17 2021-03-09 海南省电力学校(海南省电力技工学校) Universal digital twin body construction method of distributed energy resources
CN112464418B (en) * 2020-11-17 2023-07-28 海南省电力学校(海南省电力技工学校) Universal digital twin body construction method for distributed energy resources

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