KR20210051043A - 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치 - Google Patents

3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치 Download PDF

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KR20210051043A KR1020190135799A KR20190135799A KR20210051043A KR 20210051043 A KR20210051043 A KR 20210051043A KR 1020190135799 A KR1020190135799 A KR 1020190135799A KR 20190135799 A KR20190135799 A KR 20190135799A KR 20210051043 A KR20210051043 A KR 20210051043A
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Abstract

본 발명은 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 장치 및 방법을 개시한다. 본 실시예에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
Figure pat00250
에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치가 제공된다.

Description

3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치{Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network}
본 발명은 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치에 관한 것이다.
주거용 가구가 총 전기 소비량의 1/3을 차지함에 따라 홈 에너지 관리 시스템(Home Energy Management System: HEMS)는 효율적으로 경제적인 관리를 에너지 관리를 위한 필수 기술이 되었다.
HEMS의 주목표는 스마트 가전 제품(예를 들어, 에어컨 및 세탁기 등)의 최적 에너지 소비를 스케줄링하여 편안함을 보장하면서 전기 비용을 줄이는 것이다.
최근에는 분산 에너지 자원(Distributed energy resource: DER, 예를 들어, 옥상 태양광 발전(roof solar photovoltaic: PV) 및 에너지 저장 시스템(Energy Storage System: ESS)), 스마트 계량기를 갖춘 고급 계량 인프라 및 수요 관리를 포함하는 스마트 그리드 기술로 인해 소비자는 더 많은 에너지를 절약할 수 있게 되었다.
종래의 HEMS의 핵심 기술은 DER의 동작 스케줄링(충전/방전) 외에 스마트 가전 제품의 경제적인 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 수행하기 위해 사용되는 최적화 방안이다.
그러나, 종래의 HEMS 최적화 알고리즘은 다음과 같은 한계 때문에 부정확한 문제점이 있다.
첫째, 무효 전력을 고려하지 않고 단지 가전 제품의 유효 전력과 DER의 유효 전력 주입/흡수만을 고려하고, 둘째, 실제와는 다르게 가정이 평형 3상 저전압에 연결된 것으로 가정하며, 마지막으로 가정 내에서의 부하 전압 의존성을 고려하지 않는다.
실제로 소비자 부하는 전압에 따라 변화하며 이러한 환경에서 종래의 HEMS 접근법은 개별 소비자에 대한 전압 품질을 무시하고 전압 조절 장치(예를 들어, 부하시 탭 전환기(on-load tap changers, OLTC)와 Volt-VAR 최적화 (VVO)의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다.
대한민국공개특허공보 10-2015-0040894
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 개별 소비자의 전압 품질을 고려하여 사용자의 편의는 보장하면서도 전기료는 절감할 수 있는 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
Figure pat00001
에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
상기 전압 의존 부하 모델은 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터, 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름 및 선로 임피던스를 이용하여 정의될 수 있다.
상기 목적함수는 스케줄링 기간 (T)에 대해 다음과 같이 정의될 수 있다.
[수학식]
Figure pat00002
여기서,
Figure pat00003
는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격,
Figure pat00004
는 시간 t에서 위상
Figure pat00005
에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량,
Figure pat00006
는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격,
Figure pat00007
는 시간 t에서 위상
Figure pat00008
에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량,
Figure pat00009
는 위상
Figure pat00010
에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터,
Figure pat00011
Figure pat00012
는 시간 t에서 위상
Figure pat00013
에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)임
시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 선형화된 전압 의존 모델은 다음과 같이 정의될 수 있다.
[수학식]
Figure pat00014
[수학식]
Figure pat00015
여기서,
Figure pat00016
는
Figure pat00017
에 대해,
Figure pat00018
로 표현되고,
Figure pat00019
와
Figure pat00020
는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며,
Figure pat00021
와
Figure pat00022
방정식을 만족시키며,
Figure pat00023
는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터임
본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 수행하는 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 방법으로서, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하는 단계; 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
Figure pat00024
에 대한 목적함수를 구성하는 단계; 및 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하는 단계를 포함하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법이 제공된다.
본 발명에 따르면, 무효 전력, 전압 의존 모델을 고려하여 HEMS 최적화를 위한 해를 정확히 계산할 수 있다.
도 1은 LV 배전 피더에서 HEMS를 위한 시스템 모델을 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 최적화 장치의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 3상 불평형 배전 시스템에서 수행될 수 있는 전압-무효 전력 제약 조건 HEMS 최적화 프레임워크를 제안하며, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화는 소비자의 편안한 수준(comfort level)에서 전기료를 최소화하며, 소비자를 위한 전압 품질을 개선한다.
본 실시예에 따르면, DER의 OLTC 및 스마트 인버터의 동작과 함께 불평형 전압 의존 부하의 유효 및 무효 전력 소비가 에너지 절약과 전압 품질 유지를 위해 스케줄링된다.
본 실시예에서는 제안된 HEMS 최적화 알고리즘을 MILP 모델로 공식화한다.
3상 불평형 유효/무효 전력 흐름, 전압 의존 부하 및 OLTC에 대한 모델이 선형화되고 이러한 선형 방정식이 제안된 MILP HEMS 최적화 문제의 제약 조건으로 통합된다.
이하에서는 도면을 참조하여, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘을 상세하게 설명한다.
도 1은 LV 배전 피더에서 HEMS를 위한 시스템 모델을 도시한 도면이다.
도 1은 배전 피더(feeder)를 따라 OLTC를 갖는 MV(Midium-Voltage)/LV(Low-Voltage) 변압기와 여러 스마트 세대를 포함하는 방사형 LV 배전 네트워크를 도시한 도면이다.
배전 피더는 일련의 노드(
Figure pat00025
) 및 일련의 분기(
Figure pat00026
)를 포함하고, 여기서,
Figure pat00027
Figure pat00028
이고,
Figure pat00029
이다.
하나의 노드(
Figure pat00030
) 및 각 선로가 한 쌍의 노드(
Figure pat00031
)로 구성된다.
스마트 세대는 각 노드에 연결되며, PV, ESS 및 스마트 가전 제품에 연결되는 것으로 가정한다.
동일한 LV 시스템으로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대가 하나의 엔티티를 형성하고, 이를 커뮤니티로 간주한다.
주거 커뮤니티에서, 각 소비자(세대)가 TOU 요금 체계에 따라 그리드와 에너지를 교환할 수 있는 상황을 고려한다.
배전 시스템 운영자는 커뮤니티의 소비자로부터 전력 소비 데이터를 수집할 수 있다고 가정한다.
따라서 수집된 데이터는 커뮤니티 HEMS에 의해 가정의 최적 에너지 소비를 스케줄링 하기 위한 입력 데이터로 사용된다.
본 실시예에서, HEMS 커뮤니티의 주요 기능은 가전 제품의 최적 에너지 소비 및 소비자의 전력 교환을 스케줄링하는 동시에 소비자의 편안한 수준과 전압 품질을 원하는 범위 내에서 유지하도록 하는 것이다.
스마트 가전 제품은 제어할 수 없는 부하 (예 : TV, PC 및 조명)와 제어 가능한 부하 (예를 들어, 에어컨, 세탁기 및 ESS)로 분류된다.
HEMS는 제어 가능한 부하만 스케줄링하고 동작시킬 수 있다.
두 부하 모두 유효 전력과 무효 전력을 모두 소비하고 부하의 무효 전력 소비는 실제 전력 소비와 역률로 표현된다. 각 가정의 PV 시스템과 ESS에는 시스템에 유효 전력 주입 또는 무효 전력 주입/흡수를 통해 전압을 조절할 수 있는 개별 스마트 인버터가 있다고 가정한다. 본 LV 시스템에서 전압 조절 장치는 PV 시스템의 OLTC 변압기 및 스마트 인버터 및 각 가정의 ESS이다.
이하에서는 종래의 HEMS 최적화 알고리즘을 우선 설명하고, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘을 구체적으로 설명한다.
공식화에 앞서 변수들은 다음과 같이 정의된다.
Figure pat00032
: 시간 t에서 세대 u의 순 유효(무효) 전력 소비량
Figure pat00033
: 시간 t에서 세대 u에 의한 그리드로의 순 유효 전력량
Figure pat00034
: 시간 t에서 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)
Figure pat00035
: 시간 t에서 세대 u의 총 유효(무효) 부하 전력 소비량
Figure pat00036
: 시간 t에서 세대 u의 ESS 충전(방전) 전력량
Figure pat00037
: 세대 부하 공급을 위한 시간 t에서 세대의 ESS 유효 전력 방전량
Figure pat00038
: 그리드 공급을 위한 시간 t에서 가정의 ESS 유효 전력 방전량
Figure pat00039
: 세대 부하 공급을 위한 시간 t에서 세대 u의 PV 유효 전력량
Figure pat00040
: 그리드 공급을 위한 시간 t에서 세대 u의 PV 유효 전력량
Figure pat00041
: 시간 t에 선로 uv에서 유효(무효) 전력 흐름
Figure pat00042
: 시간 t에서 세대 u의 노드 유효(무효) 전력량
Figure pat00043
: 시간 t에서 세대 u의 제어 가능한 부하의 유효(무효) 전략 소비량
Figure pat00044
: 시간 t에서 세대 u의 내부 온도
Figure pat00045
: 시간 t에서 세대 u의 전력 거래 상태를 보장하기 위한 이진 변수
Figure pat00046
: 시간 t에서 세대 u의 ESS 충전 및 방전을 만족시키기 위한 이진 변수
Figure pat00047
: 시간 t에서 세대 u의 PV 시스템으로부터 주입/흡수되는 무효 전력량
Figure pat00048
: 시간 t 및 세대 u에서 3상에 대한 전압 크기의 제곱 벡터
Figure pat00049
: 공칭전압(nominal voltage)에서 시간 t에서 세대 u의 유효(무효) 전력 소비량
Figure pat00050
: 시간 t에서 각 위상에 대한 OLTC 턴 비율(turn ratios)의 제곱
Figure pat00051
: 시간 t에서 위상
Figure pat00052
의 OLTC의 적절한 턴 비율을 결정하기 위한 이진 변수
Figure pat00053
: 시간 t에서 그리드로부터(또는 그리드에서) TOU-기반 판매(또는 구입) 가격
Figure pat00054
: 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터
Figure pat00055
: 시간 t에서 세대 u의 예측된 PV 유효 전력 출력
Figure pat00056
: 세대 u의 ESS 충전(방전) 효율
Figure pat00057
: 세대 u의 최대 ESS 용량
Figure pat00058
: 시간 t에서 세대 u의 예측 외부 온도
Figure pat00059
: 세대 u의 최소(최대) ESS 충전 상태
Figure pat00060
: 세대 u의 최소 ESS 충전 유효 전력
Figure pat00061
: 세대 u의 최대 ESS 충전 유효 전력
Figure pat00062
: 세대 u의 최소 ESS 방전 유효 전력
Figure pat00063
: 세대 u의 최대 ESS 방전 유효 전력
Figure pat00064
: 세대 u의 최소(최대) 내부 온도
Figure pat00065
: 세대 u의 최소(최대) 제어 가능한 부하 유효 전력 소비량
Figure pat00066
: 세대의 불편 비용의 최대 이완(relaxation) 변수
Figure pat00067
: 시간 t에서 세대 u의 최소(최대) 제어 불가능한 부하 유효 전력 소비량
Figure pat00068
: 위상
Figure pat00069
에서 세대 u의 최소(최대) PV 무효 전력 용량
Figure pat00070
: 위상
Figure pat00071
에서 세대 u의 최소(최대) ESS 무효 전력 용량
Figure pat00072
: 시스템에서 전압 크기의 최소(최대)의 제곱
Figure pat00073
: 시스템에서 전압 크기 제곱의 공칭값
스케줄링 기간이
Figure pat00074
(여기서,
Figure pat00075
는 스케줄링 지평선의 셋이다)인 각 소비자(또는 세대)에 대해, 일반적인 HEMS 최적화 알고리즘은 다음과 같이 공식화된다.
Figure pat00076
Figure pat00077
Figure pat00078
Figure pat00079
Figure pat00080
Figure pat00081
Figure pat00082
Figure pat00083
Figure pat00084
Figure pat00085
Figure pat00086
Figure pat00087
Figure pat00088
Figure pat00089
Figure pat00090
Figure pat00091
Figure pat00092
Figure pat00093
HEMS 최적화 문제에 대한 목적함수 수학식 1은 두 부분으로 구성된다.
첫번째 부분은 스케줄링 기간(T) 동안의 총 전기료를 나타내며, T는 1시간의 스케줄링 해상도로 24시간으로 설정된다.
총 전기료는 TOU 기반 구매 가격(
Figure pat00094
)에 따른 세대의 순 유효 전력 소비량(
Figure pat00095
)과 TOU 기반 판매 가격(
Figure pat00096
)에 따른 순 전원 공급량(
Figure pat00097
)의 전기 구매 비용과 전기 판매 비용의 차이이다.
두 번째 부분(
Figure pat00098
)은 총 패널티 비용(
Figure pat00099
)을 나타내며 이는 소비자의 불편 비용과 관련된다.
여기서 불편함은 소비자가 선호하는 온도와 실내 온도의 차이이다.
Figure pat00100
는 HEMS의 최적화 문제의 실행 가능성을 보장하기 위한 이완 변수이다.
Figure pat00101
는
Figure pat00102
에 대한 패널티를 나타낸다.
예를 들어,
Figure pat00103
가 증가함에 따라
Figure pat00104
는 감소하고, 결과적으로 실내 온도와 소비자 선호 온도의 차이가 최소화되지만 하지만 전기료 절감 정도는 작아진다.
수학식 2는 순 에너지 소비, 예를 들어, 하나의 세대에서 ESS 충전(
Figure pat00105
)에 따른 모든 가전 제품(
Figure pat00106
)의 총 유효 전력 소비량과 ESS 방전(
Figure pat00107
)에 따른 PV로부터의 총 유효 전력 공급량(
Figure pat00108
)과의 차이이다.
수학식 3은 소비자의 판매 전력(
Figure pat00109
)에 대한 제약이고, ESS의 방전 유효 전력(
Figure pat00110
)과 PV 시스템이 주입한 유효 전력(
Figure pat00111
)으로 구성된다.
수학식 4에서, 예측된 PV 유효 전력(
Figure pat00112
) 생성량은 세대의 전력 소비량(
Figure pat00113
)과 그리드로 공급한 전력량(
Figure pat00114
)의 합으로 나타난다.
수학식 5에서 총 ESS 방전 전력량(
Figure pat00115
)은 세대의 전력 소비량(
Figure pat00116
)과 그리드에 판매한 전력량(
Figure pat00117
)의 합으로 나타난다.
유효 전력 흐름에 대한 평형 방정식은 수학식 6이며, 여기서 분기 uv(
Figure pat00118
)에서 유효 전력 흐름은 소비자 v에서 노드 유효 전력(
Figure pat00119
)과 노드 v에서 노드 w로의 유효 전력 흐름의 합과 관련되고, 여기서 w는 노드 v에 연결된 일련의 다운스트림 노드
Figure pat00120
이다.
노드 유효 전력(
Figure pat00121
)은 수학식 7과 같이 순 전력 소비량과 그리드로의 순 전력 공급량과의 차이로 표현된다.
수학식 8은 유효 전력 부하 소비량(
Figure pat00122
)이 제어 가능한 부하의 유효 전력 소비량(
Figure pat00123
)과 제어 불가능한 노드의 유효 전력 소비량(
Figure pat00124
)의 합이라는 점을 나타낸다.
수학식 9는 현재 시간 t에서의 ESS의 충전 상태가 이전 시간(t-1)의 충전 상태, 배터리 용량(
Figure pat00125
), 충방전 효율(
Figure pat00126
,
Figure pat00127
) 및 소비자의 충방전 전력량(
Figure pat00128
,
Figure pat00129
)으로 표현된다는 점을 나타낸다.
수학식 10은 시간 t에서 에어컨의 온도 역학(
Figure pat00130
)의 제약이고, 이는 시간 t-1에서의
Figure pat00131
, 시간 t에서의 예측된 외부 온도(
Figure pat00132
), 에어컨의 전력 소비량(
Figure pat00133
) 및 외부 온도 조건에 관한 환경 파라미터(
Figure pat00134
)로 표현된다.
수학식 11 및 12는 그리드에서 또는 그리드로부터 전력 구매 및 판매가 동시에 일어나지 않는 것을 보장한다.
수학식 13은 ESS에 대한 SOC의 용량 제약을 제공한다.
수학식 14와 15는 각각 ESS의 충전 전력(
Figure pat00135
) 및 방전 전력(
Figure pat00136
)에 관한 제약을 나타내며, 여기서,
Figure pat00137
는 ESS의 충방전 상태를 결정하는 이진 변수를 나타낸다.
수학식 16은 이완 외부 온도 범위를 나타낸다. 수학식 16에서 이완 변수
Figure pat00138
는 수학식 17에서
Figure pat00139
에 의해 제한된다.
에어컨의 전력 소비 용량은 수학식 18에 기재된다.
위에서 언급 한 기존 HEMS 접근 방식은 실제 분배 시스템 파라미터들, 네트워크 토폴로지 및 i) 선로 임피던스(
Figure pat00140
), ii) 불균형 분배 피더 및 전압 의존 부하 모델, iii) 무효 전력 소비 가전 제품 및 iv) DER 및 OLTC를 통한 전압 조정과 같은 동작 조건을 무시한다.
이하에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 HEMS 최적화 방법을 구체적으로 설명한다.
본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘은 도 1과 동일한 네트워크 토폴로지를 갖는 3상 불평형 배전 네트워크(위상
Figure pat00141
)에서 구체화된다.
본 실시예에 따른 HEMS 알고리즘에서 수학식 8을 제외한 나머지 식은 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00142
여기서,
Figure pat00143
는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격,
Figure pat00144
는 시간 t에서 위상
Figure pat00145
에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량,
Figure pat00146
는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격,
Figure pat00147
는 시간 t에서 위상
Figure pat00148
에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량,
Figure pat00149
는 위상
Figure pat00150
에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터,
Figure pat00151
Figure pat00152
는 시간 t에서 위상
Figure pat00153
에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)이다.
Figure pat00154
Figure pat00155
Figure pat00156
Figure pat00157
수학식 20은 시간 t에서 위상
Figure pat00158
에 대한 세대 u의 순 무효 전력 소비량(
Figure pat00159
)을 무효 부하 전력 소비량(
Figure pat00160
) 및 PV 및 ESS로부터 주입 또는 흡수된 무효 전력(
Figure pat00161
,
Figure pat00162
)의 관점에서 표현한 것이다.
무효 전력 흐름의 평형 방정식은 수학식 21에 나타나며, 여기서, 분기 uv에서의 무효 전력 흐름(
Figure pat00163
)은 소비자의 노드 무효 전력(
Figure pat00164
)과 노드 v에서 노드 w로의 무효 전력 흐름의 합으로 표현된다. 여기서, w는 노드 v에 연결된 일련의 다운스트림
Figure pat00165
에 존재한다. 수학식 22에서 노드 무효 전력(
Figure pat00166
)은 순 무효 전력 소비량(
Figure pat00167
)와 같다.
수학식 23과 같이, 에어컨의 무효 전력 소비량은 이의 역률(
Figure pat00168
) 및 유효 전력(
Figure pat00169
)의 관점으로 표현된다.
본 실시예에 따르면, 전압, 전류 및 선로 임피던스의 복소수 벡터와 행렬을
Figure pat00170
,
Figure pat00171
및
Figure pat00172
Figure pat00173
로 표기한다.
Kirchhoff의 전압 법칙
Figure pat00174
와 함께 선형화 방법을 사용하여 세대 u와 v 사이의 전압 관계를 다음과 같이 쓸 수 있다.
Figure pat00175
여기서,
Figure pat00176
는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터이고,
Figure pat00177
와
Figure pat00178
Figure pat00179
는 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름이며,
Figure pat00180
이다.
여기서,
Figure pat00181
는 요소별 곱셈(elementwise multiplication)이고,
Figure pat00182
는 다음과 같이 정의된다.
Figure pat00183
Kirchhoff의 전압 법칙 및 McCormick Envelopes relaxation technique의 2개의 변수
Figure pat00184
에 기초하여 본 실시예에 따른 시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 선형화된 전압 의존 모델은 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00185
Figure pat00186
여기서,
Figure pat00187
는
Figure pat00188
에 대해,
Figure pat00189
로 표현되고,
Figure pat00190
와
Figure pat00191
는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며,
Figure pat00192
와
Figure pat00193
방정식을 만족시키며,
Figure pat00194
는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터이다.
아래의 수학식 28 및 29는 공칭 유효 및 무효 부하 전력 소비량의 제한을 나타낸다.
Figure pat00195
Figure pat00196
McCormick Envelopes relaxation에 따르면, 수학식 26 및 27에서 두 변수 벡터
Figure pat00197
와
Figure pat00198
는 다음에 의해 경계가 정해진다.
Figure pat00199
Figure pat00200
Figure pat00201
Figure pat00202
시간 t에서 세대 u에 대한 공칭 전압에서의 3 상 유효 및 무효 부하 소비는 제어 가능한 기기의 유효 및 무효 전력 소비량(
Figure pat00203
,
Figure pat00204
)의 관점에서 다음과 같이 표현된다.
Figure pat00205
Figure pat00206
아래의 수학식 36과 37은 PV 시스템과 ESS에 의해 공급되는 무효 전력의 용량 제한을 나타낸다.
Figure pat00207
Figure pat00208
수학식 38은 세대 u의 전압 크기 제곱의 범위의 최소값(
Figure pat00209
) 및 최대값(
Figure pat00210
)을 나타낸다.
Figure pat00211
수학식 39는 기준 노드 전압 크기의 제곱을 나타내며, 이는 공칭 전압 제곱의 크기
Figure pat00212
와 OLTC 탭 위치에 의해 결정되는 OLTC 턴 비율의 제곱
Figure pat00213
Figure pat00214
의 곱으로 표현된다.
Figure pat00215
수학식 39에서, OLTC 턴 비율
Figure pat00216
의 제곱은 다음과 같이 유도된다.
Figure pat00217
라 할때, 여기서,
Figure pat00218
는 OLTC의 턴 비율 셋
Figure pat00219
의 요소이고,
Figure pat00220
는 OLTC 턴 비율에 상응하는 탭 위치 셋이고,
Figure pat00221
는 상기한 셋에서 적절한 턴 비율을 결정하기 위해 사용된다.
OLTC는 공칭 전압에서 10% 범위에서 전압이 조절되는 것으로 가정하고, 각 탭 위치는 0.00625 p.u. 턴 비율 사이즈로 변경된다.
Figure pat00222
및 이진 변수
Figure pat00223
라 하면, OLTC 턴 비율의 제곱은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00224
본 실시예에 따른 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 HEMS 최적화는 세대 내 또는 세대를 연결하는 선로 상에 설치되는 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 최적화 장치는 프로세서(200) 및 메모리(202)를 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다.
메모리(202)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 컴팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(202)에는 소정 동작을 위한 프로그램 명령어들이 저장되며, 본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
Figure pat00225
에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산할 수 있다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 장치로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
    상기 메모리는,
    상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고,
    상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
    Figure pat00226
    에 대한 목적함수를 구성하고,
    상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록,
    상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전압 의존 부하 모델은 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터, 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름 및 선로 임피던스를 이용하여 정의되는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 목적함수는 스케줄링 기간 (T)에 대해 다음과 같이 정의되는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
    [수학식]
    Figure pat00227

    여기서,
    Figure pat00228
    는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격,
    Figure pat00229
    는 시간 t에서 위상
    Figure pat00230
    에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량,
    Figure pat00231
    는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격,
    Figure pat00232
    는 시간 t에서 위상
    Figure pat00233
    에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량,
    Figure pat00234
    는 위상
    Figure pat00235
    에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터,
    Figure pat00236
    Figure pat00237
    는 시간 t에서 위상
    Figure pat00238
    에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)임
  4. 제3항에 있어서,
    시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 다음과 같은 선형화된 전압 의존 모델을 고려한 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
    [수학식]
    Figure pat00239

    [수학식]
    Figure pat00240

    여기서,
    Figure pat00241
    는
    Figure pat00242
    에 대해,
    Figure pat00243
    로 표현되고,
    Figure pat00244
    와
    Figure pat00245
    는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며,
    Figure pat00246
    와
    Figure pat00247
    방정식을 만족시키며,
    Figure pat00248
    는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터임
  5. 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 수행하는 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 방법으로서,
    상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하는 단계;
    상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상
    Figure pat00249
    에 대한 목적함수를 구성하는 단계; 및
    상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하는 단계를 포함하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법.
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