KR20220036580A - 전력 거래용 ess의 충방전 제어장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 심야시간대의 한전 전력 및 신재생 에너지원으로부터서 생산된 전력을 전력 판매소의 ESS에 충전하고 수용가와 계약에 따라 충전된 전력을 방전을 실시하여 수용가에서 사용된 전력량만큼 계산하도록 한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치에 관한 것으로서, 한전계통의 심야전력 또는 신재생 에너지원으로 생산된 전력을 ESS에 충전하여 필요에 따라 공급하기 위해 충방전 제어부를 구비한 전력 거래소와, 상기 ESS에 충전된 전력을 계약에 따라 공급받아 사용하는 전력 사용가와, 상기 전력 사용가에서 상기 ESS에 충전된 전력을 공급받기 위해 전력 사용량에 따른 비용을 산출하여 상기 전력 사용가에 청구하는 관리 서버와, 상기 전력 사용가는 각 부하에 대한 전력 사용량을 실시간으로 계산하여 부족한 전력량을 상기 전력 거래소에 요청하여 상기 전력 거래소로부터 필요한 전력을 공급받는 것을 특징으로 한다.

Description

전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치{Charge and discharge control device of ESS for power transaction}
본 발명은 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치에 관한 것으로서, 특히 심야시간대의 한전 전력 및 태양광에서 생산된 전력을 ESS에 저장하고 수용가와 계약에 따라 방전을 실시하도록 한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치에 관한 것이다.
일반적으로 ESS(Energy storage system)는 발전소에서 과잉 생산된 전력 또는 불규칙하게 생산되는 신재생 에너지를 저장해 두었다가 일시적으로 전력이 부족할 때 송전해 주는 저장장치를 말한다.
구체적으로 ESS란 에너지를 필요한 때와 장소에 공급하기 위해 전기 전력계통에 전기를 저장해 두는 시스템을 말한다. 다시 말해서, 기존의 2차 전지처럼 하나의 제품에 시스템이 통합된 스토리지로 구성되는 하나의 집합체이다.
최근 급속히 성장하고 있는 신재생 에너지인 태양광 발전시 불안정한 발전 에너지를 저장했다가 필요한 시점에 안정적으로 전력 계통에 다시 공급해주는 필수 장치로 ESS의 중요성이 대두되고 있다. 만약 ESS가 없다면 바람이나 태양광에 의존하는 불안정한 전력 공급으로 인해 전력 계통에 갑작스런 단전 등 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 이러한 환경에서 스토리지가 매우 중요한 분야로 대두되고 있다.
이러한 ESS는 전력계통에서 발전, 송배전, 수용가에 설치되어 이용되고 있으며, 주파수 조정(Frequency Regulation), 신재생에너지를 이용한 발전기 출력 안정화, 첨두부하 저감(Peak Shaving), 부하 평준화(Load Leveling), 비상 전원 등의 기능으로 사용되고 있다.
에너지 저장 시스템은 저장방식에 따라 크게 물리적 에너지 저장과 화학적 에너지 저장으로 구분된다. 물리적 에너지 저장으로는 양수발전, 압축 공기 저장, 플라이휠 등을 이용한 방법이 있고, 화학적 에너지 저장으로는 리튬이온 배터리, 납축전지, Nas 전지 등을 이용한 방법이 있다.
종래에는 PV/ESS 설치 시 최대용량을 맞춰서 설계하게 되면 필요이상으로 용량을 선정하여 비용이 초과되기 때문에 PV/ESS 사업자는 연평균 발전량을 예상하며 가장 빈번한 발전량을 기준으로 ESS 용량을 선정하게 된다. 그렇기 때문에 발전량이 평균보다 높은 날에 종래 기술은 발전하는 대로 ESS에 충전하고, ESS에 충전이 완료된 이후에는 PV를 통해 생산된 전력이 가중치 없는 가격으로 판매한다. 이렇게 되면 용량효율을 고려하지 못하고 에너지를 운영하였기 때문에 저장된 에너지도 적을 뿐만 아니라 배터리의 수명에 악영향을 주게 된다.
도 1은 일반적인 ESS에서 충방전 횟수에 따른 배터리의 용량 관계를 나타낸 그래프이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리에서 큰 전력으로 충/방전될 시 화학반응에 참여하는 효율이 100%가 아니기 때문에 충전은 조금 덜 되고, 방전은 조금 더 많이 되는 현상이 발생한다. 충방전 전력이 배터리의 용량에 비해 크면 배터리 내부에서 발생하는 화학반응의 속도가 상대적으로 느리기 때문에 더 많은 화학 물질이 반응에 참여하게 된다.
이로 인하여 전기에너지가 온전히 이루어지기 전에 반응이 종료되므로, 배터리 용량의 효율이 감소하는 효과를 가져오게 된다. 이런 현상은 전력의 양이 배터리의 용량에 비해 클수록 이 정도가 심해지며 배터리의 가용용량뿐만 아니라 수명에도 악영향을 끼친다.
본 발명은 심야시간대의 한전 전력 및 신재생 에너지원으로부터서 생산된 전력을 전력 판매소의 ESS에 충전하고 수용가와 계약에 따라 충전된 전력을 방전을 실시하여 수용가에서 사용된 전력량만큼 계산하도록 한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치는 한전계통의 심야전력 또는 신재생 에너지원으로 생산된 전력을 ESS에 충전하여 필요에 따라 공급하기 위해 충방전 제어부를 구비한 전력 거래소와, 상기 ESS에 충전된 전력을 계약에 따라 공급받아 사용하는 전력 사용가와, 상기 전력 사용가에서 상기 ESS에 충전된 전력을 공급받기 위해 전력 사용량에 따른 비용을 산출하여 상기 전력 사용가에 청구하는 관리 서버와, 상기 전력 사용가는 각 부하에 대한 전력 사용량을 실시간으로 계산하여 부족한 전력량을 상기 전력 거래소에 요청하여 상기 전력 거래소로부터 필요한 전력을 공급받는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 의한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치는 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 심야시간대의 한전 전력 및 신재생 에너지원으로부터서 생산된 전력을 전력 판매소의 ESS에 충전하고 수용가와 계약에 따라 충전된 전력을 방전을 실시하여 수용가에서 사용된 전력량만큼 계산할 수 있다.
둘째, 전력 판매자와 전력 소비자에 의해 제시된 제시가를 바탕으로 전력가격을 결정함으로써 전력가격의 상승 및 하락에 관계없이 전력거래를 수행할 수 있다.
셋째, 전력 수요가 높은 시기에 수요를 절감할 수 있도록 유도하여 전력수급을 안정화시키고, 전력생산 원가를 감소시키며, 전력생산에 필요한 자원과 탄소배출을 저감시킬 수 있다.
도 1은 일반적인 ESS에서 충방전 횟수에 따른 배터리의 용량 관계를 나타낸 그래프
도 2는 본 발명에 의한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치를 개략적으로 나타낸 구성도
도 3은 도 2의 전력 사용가에서 수요전력 예측부를 개략적으로 나타낸 구성도
도 4는 도 3의 예측 데이터 생성부를 개략적으로 나타낸 구성도
도 5는 실제 사용 전력과 예측 데이터 간에 나올 수 있는 관계도를 도시한 도면
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충방전 제어부를 개략적으로 나타낸 구성도
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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.
도 2는 본 발명에 의한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
본 발명에 의한 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치는 도 2에 도시된 바와 같이, 한전계통의 심야전력 또는 신재생 에너지원으로 생산된 전력을 ESS에 충전하여 필요에 따라 공급하기 위해 충방전 제어부를 구비하는 전력 거래소(100)와, 상기 전력 거래소(100)의 ESS에 충전된 전력을 계약에 따라 공급받아 사용하는 전력 사용가(200)와, 상기 전력 사용가(200)에서 상기 전력 거래소(100)의 ESS에 충전된 전력을 공급받기 위해 전력 사용량에 따른 비용을 산출하여 상기 전력 사용가에 청구하는 관리 서버(300)를 포함하고, 상기 전력 사용가(200)는 각 부하에 대한 전력 사용량을 실시간으로 계산하여 부족한 전력량을 상기 전력 거래소(100)에 요청하여 상기 전력 거래소(100)로부터 필요한 전력을 공급받는다.
상기 관리 서버(300)는 입찰에 참여한 다수의 전력 프로슈머(prosumer)의 입찰참여정보를 바탕으로 전력 구매자와 전력 판매자 간의 전력거래 시장을 형성한다. 전력거래 시장 형성시 전력 판매자와 전력 구매자의 거래결정은 입찰시 제시한 제시가가 최우선으로 고려되며, 이 제시가를 토대로 전력량(거래량)이 배분된다.
여기서, 전력 프로슈머에는 전력 판매자와 전력 구매자 모두가 포함될 수 있다. 이는 전력거래에서는 전력 판매자가 전력 구매자가 될 수 있고, 전력 구매자도 전력 판매자가 될 수 있기 때문이다. 따라서, 본 실시예에서, 전력 프로슈머는 전력 판매자와 전력 구매자 모두를 통칭하는 용어로 사용된다.
상기 ESS는 계통의 AC 전력을 배터리에 DC 전력을 충전하거나, 배터리의 DC 전력을 계통의 AC 전력으로 방전해 주는 PCS와 배터리의 밸런싱 등을 제어하는 BMS로 구성되어 있다. PCS는 태양광 인버터와 달리 단독적으로 충방전 동작을 제어하지 않고 PMS와 같은 외부 장치의 제어 명령에 따라 충방전 동작을 제어하는 기기이다.
상기 ESS는 리튬전지로 이루어져 일반적으로 납축전지로 이루어진 종래보다 유해물질이 없어 친환경적이고, 급속충전이 가능한 고효율 특성을 갖으며, 발화성 및 폭발성과 같은 위험성을 사전에 해결할 수 있다.
여기서, 상기 ESS는 리튬전지에 한정되지 않고, 니켈-수소 전지(NiMH: nickel metal hydride battery) 등이 적용될 수도 있다.
상기 ESS는 상기 태양광 인버터로부터 전달된 전기 에너지 및 심야에 상기 계통전원으로부터 공급된 AC 전원을 DC 전원으로 변환하는 PCS로부터 전기를 공급받아 저장할 수가 있다.
상기 ESS는 BMS를 포함하는데, 상기 ESS의 제어를 통한 고효율의 충방전과 더불어 안전성을 확보하기 위한 것으로, 배터리 관리 기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
첫 번째로 열에 약한 배터리를 균등 냉각하여 동일한 성능 구현이 가능하도록 하여 주는 열관리 제어와 두 번째로 배터리의 각 상태를 판단하여 최적 효율 점에서 작동하도록 하는 SOC(State of Charge) 제어로 나눌 수 있다.
한편, 상기 ESS는 다수의 배터리로 구성되는데, 상기 각 배터리가 만충전 상태가 아닐 경우 전기 자동차가 충전을 하지 않은 시간에 계통전원으로부터 배터리를 충전하여 만충전 상태를 유지하도록 한다. 특히 심야 시간대에 전기 요금이 저렴한 점을 이용하여 심야 시간대에 배터리가 만충전되도록 제어한다.
상기 BMS는 외부의 제어에 따라 상기 배터리의 SOC(State Of Charge)를 체크하여 배터리 충/방전 동작을 제어한다.
여기서, 상기 전력 거래소(300)에는 전력거래단말기가 설치되어 있는데, 상기 전력거래단말기는 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말기에 접속할 수 있는 컴퓨터, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
그리고 상기 네트워크는 전력거래단말기 및 서버와 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예는, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, 5G, LTE, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
상기 관리 서버(300)는 전력거래단말기가 제공한 복수 개의 판매정보와 구매정보 중 서로 일치하는 판매정보와 구매정보를 제공한 전력거래단말기 사이의 전력거래를 우선적으로 매칭시킨다. 예를 들어 어떤 가정에서 전력거래단말기를 통해 잉여전력의 용량과 판매가격에 관한 정보를 포함하는 판매정보를 상기 서버에 제공하고, 타 가정에서 전력거래단말기를 통해 공급받기를 희망하는 필요전력의 용량 및 구매가격에 관한 정보를 포함하는 구매정보를 상기 서버에 제공하면, 상기 서버는 상기 판매정보와 구매정보를 비교하여 필요전력의 용량 및 잉여전력의 용량이 동일하고, 구매가격 및 판매가격이 동일한 경우, 서로 일치하는 판매정보와 구매정보를 제공한 전력거래단말기 사이의 전력거래를 우선적으로 매칭시킨다.
한편, 상기 판매정보와 구매정보가 일치하지 않는 경우, 상기 서버는 가장 근접한 판매정보와 구매정보를 제공한 전력거래단말기 사이의 전력거래를 매칭시킬 수 있다.
여기서, 상기 전력 사용가(200)의 전력량 예측값은 실제 직전달 전력량과 비교하기 위하여 시계열 예측모형에 적용하여 산출한 값이다. 상기 직전달 전력량 예측값은 실제 직전달의 전력량을 알고 있음에도 실제 직전달 전력량과 가장 작은 오차를 가지는 예측값을 산출하는 데에 사용된 과거 전력량 데이터와 시계열 예측모형을 알아내기 위한 목적으로 산출하는 가상의 값이다. 다시 말해 과거의 전력량 수치이기 때문에 예측하여 볼 필요가 없지만, 월간 전력량을 예측하기 위한 변수인 과거 전력량 데이터와 시계열 예측모형을 선택하기 위해 직전달보다 더 과거의 데이터를 이용하여 직전달의 전력량을 예측하여 보는 것이다.
여기서 미리 수집한 복수 개의 연속된 데이터는, 연속된 수일간의 전력량 데이터 또는 연속된 수주간의 전력량 데이터, 연속된 수개월간의 데이터, 연속된 수주간의 주중 또는 주말 전력량 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어 상기 복수 개의 연속된 데이터는 앞선 3일, 4일, 5일, …… n일간의 전력량 데이터로 미리 수집될 수 있다.
또한 상기 복수 개의 연속된 데이터는 앞선 3주, 4주, 5주, …… n주간의 전력량 데이터로 미리 수집될 수 있다. 그리고 상기 복수 개의 연속된 데이터는 앞선 3달, 4달, 5달, …… n달간의 전력량 데이터로 수집될 수 있다.
도 3은 도 2의 전력 사용가에서 수요전력 예측부를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(210), 데이터 선별부(220), 예측 데이터 생성부(230), 사용 전력 패턴 분석부(240), 및 예측 데이터 보정부(250)를 포함할 수 있다.
상기 데이터 수집부(210)는 과거에 사용된 전력을 수집할 수 있다. 이때의 데이터 수집 방법은 15분 간격으로 적어도 하루에서 수년 동안의 전력 데이터를 수집할 수 있다.
상기 데이터 선별부(220)는 수집된 과거 데이터 중에서 수요전력을 예측하고자 하는 특정 목표 일과 비슷한 조건을 가지는 데이터를 선별할 수 있다. 일 실시 예로서 매년마다 특정 목표 일 전 15일 및 후 15일 이내의 날짜에 수집된 데이터를 선택할 수 있다. 그리고 특정 목표 일이 휴일인지 또는 평일인지, 아니면 휴일 사이에 낀 날인지에 따라 데이터를 선별할 수도 있다. 일 실시 예로서 데이터 선별부(220)는 전력 수요를 예측하고자 하는 목표일이 6월 15일이고 평일이라고 하면 데이터 수집부(210)에서 수집한 데이터 중에서 수집한 날짜가 5월 31일에서 6월 30일 사이이고 평일에 해당하는 날에 수집한 데이터를 특정 목표 일과 비슷한 조건에 해당하는 날의 데이터로 선별할 수 있다. 그러면 매 연도별로 토요일/일요일/공휴일을 뺀 20일 정도의 데이터가 선별될 수 있다.
상기 예측 데이터 생성부(230)는 상기 데이터 선별부(220)에서 선별한 데이터를 바탕으로 특정 목표 일의 수요전력에 대한 예측 데이터를 생성할 수 있다.
도 4는 도 3의 예측 데이터 생성부를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 예측 데이터 생성부(230)는 데이터 정렬부(231), 가중치 설정부(232), 및 데이터 생성부(233)를 포함할 수 있다.
상기 데이터 정렬부(231)는 수요전력을 예측하고자 하는 특정 목표 일의 예상 온도와 데이터 선별부(220)에서 선별한 데이터 각각의 수집 당시의 온도 간의 차이를 계산하고, 온도 차이가 작은 것부터 순서대로 선별한 데이터를 정렬할 수 있다. 이때, 하루의 온도를 평균한 값을 이용하여 하루에 해당하는 데이터 모두를 한꺼번에 정렬할 수도 있는 반면에, 각각의 데이터를 수집한 시간대의 온도를 바탕으로 각 시간대 별로 정렬을 할 수도 있다. 이 두 가지 정렬 방법에 있어서 후자의 경우에는 계산량이 전자보다 많이 증가하지만 시간대 별로 좀 더 정확한 데이터를 획득할 수 있다는 장점이 있다.
상기 가중치 설정부(232)는 선별한 데이터의 예측 데이터에 미치는 영향도를 나타내는 가중치를 설정할 수 있다. 일 실시 예로서 목표 일의 해당 연도와 선별한 데이터를 수집한 연도의 차이를 바탕으로 가중치를 설정할 수 있다. 즉, 목표 일의 해당 연도와 선별된 데이터의 수집 연도가 동일하면 가중치를 1로, 1년의 차이가 나면 09, 2년의 차이가 나면 08, 3년의 차이가 나면 07, 4년의 차이가 나면 06, 5년의 차이가 나면 05로 설정할 수 있다. 상술한 예처럼 가중치를 설정하면 목표 일과 가까운 연도에 수집된 데이터에 대하여 더 높은 가중치를 두게 되고, 이후 생성되는 예측 데이터에 더 많은 영향을 주도록 할 수 있다.
상기 데이터 생성부(233)는 특정 목표 일의 수요전력에 대한 예측 데이터를 선별된 각 데이터 및 가중치 설정부(232)에서 구한 데이터별 가중치를 바탕으로 가중치 평균을 이용하여 생성할 수 있다. 가중치 평균은 선별된 데이터의 사용 전력에 가중치를 곱한 값의 합을 가중치를 더한 값으로 나누어 구할 수 있다. 이때 선별된 모든 데이터를 바탕으로 가중치 평균을 구할 수도 있지만 데이터 정렬부(231)에서 정렬한 순서를 바탕으로 온도 차이가 가장 적은 10개의 데이터만을 이용하여 가중치 평균을 구할 수 있다. 또는 온도 차이가 미리 설정된 특정 온도 범위에 있는 데이터만을 이용하여 가중치 평균을 구할 수도 있다.
이때 상기 데이터 생성부(233)에서 생성하는 예측 데이터는 예측 목표 일의 0시 0분부터 매 15분 간격으로 23시 45분까지의 예측 데이터를 포함할 수 있다. 또는 예측하고자 하는 시간을 더욱 늘려 다음날 12시까지의 예측 데이터를 포함할 수도 있다. 즉, 상기 데이터 생성부(233)는 각 시간대 별로 가중치 평균을 구하여 예측 데이터를 생성함으로써, 하루 48개의 시간대에 대한 수요전력 예측 데이터를 가지고 있는 예측 데이터를 생성할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 상기 사용 전력 패턴 분석부(240)는 예측 데이터 생성부(230)에서 생성한 예측 데이터의 보정 필요성을 목표 일, 목표 시간 직전의 사용 전력 패턴을 분석하여 판단할 수 있다. 이를 위하여 사용 전력 패턴 분석부(240)는 예측 데이터를 생성하는 현재 시각 전 15분 및 30분의 실제 사용 전력과 예측데이터 생성부(230)에서 구한 예측 데이터의 동일 시간에 예측했던 데이터 간의 관계를 분석할 수 있다.
도 5는 실제 사용 전력과 예측 데이터 간에 나올 수 있는 관계도를 도시한 도면이다.
도 5의 (a) 및 (b)와 같이 실제 사용 전력과 예측 데이터가 서로 만나지 않으면서 어느 정도 떨어져 있을 수 있다. 이 경우에 사용 전력 패턴 분석부(240)는 예측 데이터의 경향은 실제 사용 전력과 일치하나 오차가 어느 정도 있다고 판단하고 보정을 진행할 수 있다.
하지만, 도 5의 (c) 및 (d)와 같이 실제 사용전력과 예측 데이터가 엇갈리면서 만나게 되면 사용 전력 패턴 분석부(240)는 예측 데이터에 대한 보정이 필요 없다고 판단할 수 있다. 이처럼 사용 전력 패턴 분석부(240)는 예측하고자 하는 목표 일 및 목표 시간 직전의 사용 전력 패턴을 생성된 예측 데이터와 비교, 분석하여 예측 데이터의 보정이 필요한지를 판단할 수 있다.
그리고 예측 데이터 보정부(250)는 보정이 필요하다고 판단되면 수직 이동법 및 선형 가중이동 평균법을 사용하여 예측 데이터를 보정할 수 있다.
수직 이동법은 현재 시각 전의 실제 사용 전력에서 예측 데이터에서 예측한 전력을 뺀 것의 평균만큼을 예측 데이터 전 시간대의 예측 데이터에 더하여 준다. 즉, 수직 이동법에 의하면, 예측 데이터에 포함되어 있는 전 시간대의 예측 데이터에 대하여 동일한 양만큼 이동이 발생하게 된다.
선형 가중 이동 평균법은 현재 시각에서 멀어질수록 현재 시각 전의 사용 전력 패턴의 예측 데이터에 미치는 영향이 선형적으로 줄어들게 되는 방법이다. 즉, 선형 가중이동 평균법은 현재 시점 이전의 시간대에서 실제사용 전력에서 예측 데이터를 뺀 값의 평균을 각 예측 시간대에서의 예측 데이터에 선형 가중치를 곱하여 더해 줌으로써 예측 데이터를 보정할 수 있다. 그러면 보정된 예측 데이터와 원래의 예측 데이터는 시간이 지날수록 차이가 작아지고 마침내는 동일하게 된다.
상술한 수용전력 예측 장치를 사용함으로써 정확한 미래 전력 수요 예측이 가능하고 이를 이용하여 효율적인 에너지 저장 시스템 충방전 제어가 가능할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 충방전 제어부를 개략적으로 나타낸 구성도이다.
이때 상기 충방전 제어부는 전력 거래소(100)에 구비되어 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 수요전력 예측부(110), 충방전 시간 설정부(120), 충전 계획부(130), 방전 계획부(140), 및 제어부(150)를 포함하여 구성된다.
상기 수요전력 예측부(110)는 상술한 수요전력 예측장치를 포함하고 현재 시각 이후에 전력 수용가(200)에서 사용할 것으로 예측되는 수요전력을 시간대별로 결정할 수 있다. 일 실시 예로 15분 간격으로 전력 수용가(200)에서 사용할 것으로 보이는 전력을 추정하여 예측하고, 수요전력 예측 데이터를 생성할 수 있다.
상기 충방전 시간 설정부(120)는 ESS를 충전할 시간 영역과 방전할 시간 영역을 설정할 수 있다. 이러한 설정은 전기 요금 체계 및/또는 수요전력 예측 데이터를 바탕으로 설정할 수 있다. 즉 전기 요금이 저렴한 야간에는 ESS를 충전하도록 설정하고 전기 요금이 비싼 주간에는 ESS가 방전하여 전력을 공급하도록 설정할 수 있다. 또는 수요전력 예측부(110)에서 예측한 수요전력 데이터를 바탕으로 수요전력이 적은 시간 영역에는 ESS가 충전하도록 설정할 수 있고, 수요전력이 많은 시간 영역에는 ESS가 방전하도록 설정할 수 있다. 일 실시 예로서 매일 23시부터 09시까지는 충전 시간 영역으로 설정할 수 있고, 매일 09시부터 23시까지는 방전 시간 영역으로 설정할 수 있다.
상기 충전 계획부(130)는 충방전 시간 설정부(120)에서 설정한 충전 시간 영역에서 ESS에 충전을 위하여 시간대 별로 공급할 전력량을 계획할 수 있다. 일 실시 예로서 15분 간격으로 공급할 전력량을 계획할 수 있다.
이를 위하여 먼저 ESS의 충전 상태를 검사하여 배터리가 완전히 충전될 때까지 필요한 전력량을 계산한 뒤, 이 필요 전력량을 공급하기 위해 배터리를 충전할 수 있는 최대 전력으로 일정 시간 공급하거나 또는 필요 전력량을 설정된 충전 시간으로 나누어서 각 시간대에서 일정한 전력이 배터리에 공급되도록 계획할 수 있다.
일 실시 예로서 배터리의 충전 상태 검사 결과, 완전 충전하기 위하여 200kWh가 필요하고, 배터리가 충전시에 사용할 수 있는 최대 전력이 50kWh라고 한다면 50kWh로 4시간 충전하도록 공급할 전력을 50kWh로 설정할 수 있고, 또는 충전 시간 영역이 8시간인 경우 25kWh로 8시간 충전하도록 배터리에 공급할 전력을 25kWh로 결정할 수도 있다. 이때 약간의 오차 등을 고려하여 실제 공급한 전력량을 조금씩 보정하거나 또는 계획에 따라 충전을 완료 후 다시 ESS의 충전 상태를 검사하여 추가적인 충전을 할 수도 있다.
상기 충전 계획부(130)에 의해 계획된 배터리 충전을 위한 전력 공급량은 데이터로 기재할 수 있고 추후 제어부(150)에서 실제 제어시에 사용할 수 있다.
상기 방전 계획부(140)는 ESS의 방전 시간 영역의 각 시간대에서 방전할 전력량을 계획할 수 있다. 이를 위하여 먼저 배터리의 충전 상태를 검사하여 공급할 수 있는 전력량을 파악하고, 수요전력 예측부(110)에서 예측한 각 시간대별 수요전력을 바탕으로 한전계통에서 유입되는 전력의 최대치를 최소화할 수 있도록 각 시간대별 ESS의 방전 전력량을 결정할 수 있다. 이를 위하여 방전 시간 영역에서 한전계통에서 인입되는 전력량은 일정하게 유지하고, 나머지 필요 전력량은 ESS에서 방전되는 전력으로 공급할 수 있다.
한편, 이상에서와 같이, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.
100 : 전력 거래소 200 : 전력 수용가
300 : 관리 서버

Claims (4)

  1. 한전계통의 심야전력 또는 신재생 에너지원으로 생산된 전력을 ESS에 충전하여 필요에 따라 공급하기 위해 충방전 제어부를 구비한 전력 거래소와,
    상기 ESS에 충전된 전력을 계약에 따라 공급받아 사용하는 전력 사용가와,
    상기 전력 사용가에서 상기 ESS에 충전된 전력을 공급받기 위해 전력 사용량에 따른 비용을 산출하여 상기 전력 사용가에 청구하는 관리 서버와,
    상기 전력 사용가는 각 부하에 대한 전력 사용량을 실시간으로 계산하여 부족한 전력량을 상기 전력 거래소에 요청하여 상기 전력 거래소로부터 필요한 전력을 공급받는 것을 특징으로 하는 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 전력 수용가는 수요전력을 예측하기 위한 수요전력 예측부를 구비하고 있는 것을 특징으로 하는 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 수요전력 예측부는
    상기 전력수용가에서 사용한 전력 및 기상 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 데이터 수집부에서 수집한 데이터 중에서 수요전력을 예측하고자 하는 특정 시간대를 바탕으로 미리 설정된 조건에 따라 데이터를 선별하는 데이터 선별부;
    상기 데이터 선별부에서 선별한 데이터를 바탕으로 상기 특정 시간대의 수요전력에 대한 예측 데이터를 생성하는 예측 데이터 생성부;
    상기 특정 시간대 바로 직전의 전력 사용 패턴을 분석하고, 상기 예측 데이터 생성부에서 생성한 상기 예측 데이터와 비교하여 상기 예측 데이터의 보정 필요성을 판단하는 사용 전력 패턴 분석부; 및
    상기 사용 전력 패턴 분석부에 의하여 보정이 필요하다고 판단하면, 상기 사용 전력 패턴 분석부에서 분석한 상기 전력 사용 패턴을 바탕으로 상기 예측 데이터를 보정하는 예측 데이터 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 예측 데이터 생성부는
    상기 특정 시간대의 온도와 상기 선별한 데이터 각각의 수집 당시의 온도 간의 차이를 계산하고, 상기 차이를 바탕으로 상기 선별한 데이터를 정렬하는 데이터 정렬부;
    상기 선별한 데이터 각각에 대하여 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 및 상기 선별한 데이터를 바탕으로 가중치 평균―가중치 평균은 모든 데이터에 대하여 각 데이터 값에 각 데이터에 설정된 가중치를 곱하고 합한 뒤 모든 데이터에 설정된 가중치의 합으로 나눈 것임―을 사용하여 상기 예측 데이터를 생성하는 데이터 생성부;를 포함하고,
    상기 가중치 설정부는 상기 데이터 정렬부에 의해 정렬된 상기 선별한 데이터 중에서 상기 특정 시간대와 온도 차이가 가장 작은 미리 설정된 개수의 선별한 데이터에 대하여만 가중치를 설정하고,
    상기 데이터 생성부는 상기 특정 시간대와 온도 차이가 가장 작은 상기 미리 설정된 개수의 선별한 데이터에 대한 가중치 평균을 구하여 상기 예측 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 전력 거래용 ESS의 충방전 제어장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102508801B1 (ko) 2022-11-21 2023-03-13 이온어스(주) 친환경 에너지를 이용한 ess 및 그를 이용한 전력 제공 방법
WO2023243976A1 (ko) * 2022-06-13 2023-12-21 스탠다드에너지 주식회사 송전손실 최소화 관리시스템

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