KR20220040698A - 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법 - Google Patents

에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법 Download PDF

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KR20220040698A KR1020200123713A KR20200123713A KR20220040698A KR 20220040698 A KR20220040698 A KR 20220040698A KR 1020200123713 A KR1020200123713 A KR 1020200123713A KR 20200123713 A KR20200123713 A KR 20200123713A KR 20220040698 A KR20220040698 A KR 20220040698A
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Abstract

본 발명은 계통의 피크부하를 관리하도록 에너지저장장치의 충방전 계획을 스케쥴링하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템에 관한 것으로, 부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집하는 수집부; 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출하는 산출부; 및 산출부를 통해 산출된 기준 부하와, 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 상태 데이터에 기반하여 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR SCHEDULING CHARGE AND DISCHARGE OF ENERGY STORAGE SYSTEM}
본 발명은 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법에 관한 것으로, 에너지저장장치 충방전 스케쥴을 생성하고, 생성된 스케쥴에 따라 에너지저장장치의 충방전을 제어할 수 있는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 전력공급업자는 신규발전소를 건설하여 공급가능한 전력량을 추가로 확보함으로써 계통의 피크부하에 대응하고 있다.
그러나, 신규발전소 건설을 통해 계통의 피크부하에 대응하는 방식의 경우, 신규발전소 건설에 막대한 비용이 소요될 뿐만 아니라, 유지보수에도 막대한 비용이 소요되므로 경제적 문제를 동반한다.
이에 따라, 최근 에너지저장장치(ESS; Energy Storage System)를 이용하여 피크부하에 대응하는 방안이 대두되고 있다. 에너지저장장치를 이용하여 피크부하에 대응하는 방안은 전기가격이 낮은 시간대에 에너지저장장치를 충전시키고, 피크부하가 발생되는 시간대에 에너지저장장치를 방전시킴으로써 피크부하에 대응하는 것이다.
전술한 방식의 경우, 일반적으로 설비 운영자에 의해 임의로 설정된 기준값과 계통에서 발생된 부하전력을 비교하여 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하거나, 특정 시간대를 기준으로 충방전을 수행하므로 전기가격과 부하의 상황 및 에너지저장장치의 충방전 상태를 반영하여 능동적으로 에너지저장장치의 충방전을 수행하지 못하는 문제가 존재한다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2016-0082641호(2016.07.08.)의 '실시간 모니터링 및 ESS 연동을 통한 피크 부하 절감 시스템 및 방법'에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 설비 운영자에 의해 임의로 설정된 기준값을 기준으로 에너지저장장치의 스케쥴링을 실시하거나, 특정 시간대를 기준으로 에너지저장장치의 스케쥴링을 실시하는 것이 아닌, 계통 상황을 반영하여 기준값을 산출하고, 산출된 기준값에 기반하여 에너지저장장치의 스케쥴링을 수행함으로써 효율적으로 계통을 운영하여 피크부하를 관리할 수 있는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템은 계통의 피크부하를 관리하도록 에너지저장장치의 충방전 계획을 스케쥴링하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템에 관한 것으로, 부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출하는 산출부; 및 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하와, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 상태 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보를 포함하고, 상기 제원 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치 및 전력변환장치의 용량 정보하고, 상기 상태 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치의 충방전 상태 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 산출부는, 하기 수학식 1을 통해 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure pat00001
(여기서, Pload.i는 i시점에서의 예측 부하이고, Pref는 기준 부하이고, length(Pload)는 예측 부하의 총 개수이다.)
본 발명에 있어 상기 산출부는, 입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성부는, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 미만인 구간인 충전 구간을 추출하고, 상기 추출된 충전 구간에서 상기 에너지저장장치의 충전이 이루어지도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성부는, 계통한계가격을 참조하여 상기 추출된 충전 구간 중 상기 에너지저장장치를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 구간인 최소 비용 구간을 추출하고, 상기 추출된 최소 비용 구간에서 상기 에너지저장장치가 충전되도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성부는, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 이상인 구간인 방전 구간을 추출하고, 상기 추출된 방전 구간에서 상기 에너지저장장치의 방전이 이루어지도록 상기 방전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성부를 통해 생성된 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전을 제어하는 실행부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 에너지저장장치의 충방전 스케쥴링 방법은 계통의 피크부하를 관리하도록 에너지저장장치의 충방전 계획을 스케쥴링하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법에 관한 것으로, 수집부가, 부하 예측 데이터, 제원 데이터 상태 데이터를 수집하는 단계; 산출부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하량 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출하는 단계; 및 생성부가, 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하와, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 상태 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보를 포함하고, 상기 제원 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치 및 전력변환장치의 용량 정보하고, 상기 상태 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치의 충방전 상태 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 산출하는 단계에서, 상기 산출부는, 하기 수학식 1을 통해 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 한다.
[수학식 1]
Figure pat00002
(여기서, Pload.i는 i시점에서의 예측 부하이고, Pref는 기준 부하이고, length(Pload)는 예측 부하의 총 개수이다.)
본 발명에 있어 상기 산출하는 단계에서, 상기 산출부는, 입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성하는 단계는, 상기 생성부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 미만인 구간인 충전 구간을 추출하는 단계; 상기 생성부가, 계통한계가격을 참조하여 상기 추출된 충전 구간 중 상기 에너지저장장치를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 구간인 최소 비용 구간을 추출하는 단계; 및 상기 생성부가, 상기 추출된 최소 비용 구간에서 상기 에너지저장장치가 충전되도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 생성하는 단계는,상기 생성부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 이상인 구간인 방전 구간을 추출하는 단계; 및 상기 생성부가, 상기 추출된 방전 구간에서 상기 에너지저장장치의 방전이 이루어지도록 상기 방전 스케쥴을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 실행부가, 상기 생성부를 통해 생성된 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전을 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면 계통 상황을 반영하여 산출된 기준값에 기반하여 에너지저장장치의 스케쥴링을 수행함으로써 효율적으로 계통을 운영하여 피크부하를 관리할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면 계통한계가격을 고려하여 에너지저장장치의 충전 스케쥴을 생성함으로써 피크관리를 위해 소요되는 에너지저장장치의 충전 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템을 통해 충방전 스케쥴을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 계통한계가격 현황을 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템을 통해 충방전 스케쥴을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이고, 도 3은 계통한계가격 현황을 도시한 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템은 수집부(100), 산출부(200), 생성부(300), 검증부(400) 및 실행부(500)를 포함할 수 있다.
수집부(100)는 부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통(10)에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보를 포함하고, 제원 데이터는 계통(10)에 연계된 에너지저장장치(ESS; Energy Storage System)(20) 및 전력변환장치(Power Conversion System)(30)의 용량 정보를 포함하고, 상태 데이터는 계통(10)에 연계된 에너지저장장치(20)의 충방전 상태(SOC; State Of Charge) 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 기 설정된 기준 기간은 에너지저장장치(20)의 스케쥴링 주기와 동일한 주기에 해당할 수 있다. 예를 들어, 에너지저장장치(20)의 스케쥴링 주기가 1일인 경우, 예측 부하 정보는 하루 동안 기 설정된 주기(예: 15분)로 계통(10)에 발생될 부하를 예측한 예측 부하들을 포함할 수 있다.
전력공급업자(예: 한국전력공사)는 전력의 수요 관리를 위해 과거 부하 데이터, 날씨 데이터, 발전기 상황에 관한 데이터 등을 이용하여 계통(10)에 발생될 부하를 예측함으로써 예측 부하 정보를 생성하고 있으며, 생성된 예측 부하 정보는 데이터베이스(40)에 저장되어 관리된다.
수집부(100)는 전력공급업자(예: 한국전력공사)에 의해 운영되는 데이터베이스(40)를 통해 부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집할 수 있다.
산출부(200)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출부(200)는 하기 수학식 1을 통해 기준 부하를 산출할 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Pload.i는 i시점에서의 예측 부하이고, Pref는 기준 부하이고, length(Pload)는 예측 부하의 총 개수에 해당할 수 있다.
예를 들어, 에너지저장장치(20)의 스케쥴링 주기가 1일이라고 가정할 때, 예측 부하 정보에는 하루 동안 기 설정된 주기로 계통(10)에 발생될 부하를 예측한 예측 부하들이 포함되어 있고, 기 설정된 주기가 15분이라고 가정할 때, 예측 부하 정보에는 총 24*4=96개의 예측 부하가 포함될 수 있다.
수학식 1은 임의의 시점에서 산출된 예측 부하와 기준 부하의 차이를 모두 합산한 값이 에너지저장장치(20)의 용량과 같아지도록 하는 기준 부하를 산출하기 위한 목적함수일 수 있다. 즉, 산출부(200)는 수학식 1에서
Figure pat00004
이 최소가 되도록 하는 기준 부하를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출부(200)는 입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 기준 부하를 산출할 수 있다.
입자군집최적화 알고리즘은 새때나 물고기떼의 사회적 행동양식을 모방하여 최적화 문제의 해를 탐색하는 방법이다. 입자군집최적화 알고리즘은 집단(Swarm)과 입자(Particle)를 사용하여 개별적이면서 집단적인 사회 행동적 기반 병렬 처리 연산을 수행함으로써 복잡한 함수에 상관없이 전역 최적화가 가능하다.
산출부(200)는 기준 부하를 입자의 위치로 하고, 상기 수학식 1을 목적 함수로 하는 입자군집최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 기준 부하를 산출할 수 있다. 입자군집최적화 알고리즘을 수행하는 구체적인 방법은 주지된 기술임으로 생략하도록 한다.
생성부(300)는 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하와, 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터, 및 상태 데이터에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성할 수 있다.
구체적으로, 생성부(300)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간인 충전 구간을 추출하고, 추출된 충전 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 충전 스케쥴을 생성할 수 있다. 이때, 생성부(300)는 계통(10)의 상태 데이터(즉, 에너지저장장치(20)의 충방전 상태)를 참조하여 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
생성부(300)는 에너지저장장치(20)의 충전시작시간과 충전종료시간을 정의함으로써 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
한편, 일반적으로 충전 구간에서 에너지저장장치(20)로 공급할 수 있는 최대 용량이 에너지저장장치(20)의 용량보다 크기 때문에 충전 구간에서 항상 에너지저장장치(20)를 충전시킬 필요는 없으며, 충전 구간 중 일부 구간을 선택하여 에너지저장장치(20)를 충전시킬 수 있다.
생성부(300)는 충전 구간 중 에너지저장장치(20)를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 시간대 구간인 최소 비용 구간을 추출하고, 추출된 최소 비용 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
이때, 생성부(300)는 수집부(100)를 통해 데이터베이스로부터 수집된 계통한계가격 정보를 참조하여 에너지저장장치(20)를 충전시키기 위해 소모되는 비용을 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 2를 참조하면, 0시부터 9시까지의 구간에서 예측 부 하가 기준 부하 미만이므로, 0시부터 9시까지의 구간이 충전 구간에 해당할 수 있다. 한편, 도 3을 참조하면, 12월 2일 기준으로 0시부터 9시까지의 구간 중 3시부터 5시까지의 구간에서의 계통한계가격이 가장 저렴하므로, 3시부터 5시까지의 구간이 최소 비용 구간에 해당할 수 있다. 결과적으로, 생성부(300)는 3시부터 5시까지의 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
반면, 생성부(300)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 예측 부하가 기준 부하 이상인 시간대 구간인 방전 구간을 추출하고, 추출된 방전 구간에서 에너지저장장치(20)가 방전되도록 방전 스케쥴을 생성할 수 있다.
생성부(300)는 에너지저장장치(20)의 방전시작시간 및 방전종료시간을 정의함으로써 방전 스케쥴을 생성할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 9시부터 12시까지의 구간, 13시부터 19시의 구간, 및 20시부터 22시의 구간에서 예측 부하가 기준 부하 이상이므로, 9시부터 12시까지의 구간, 13시부터 19시의 구간, 및 20시부터 22시의 구간이 각각 방전 구간에 해당할 수 있다. 이때, 예측 부하가 기준 부하보다 커지기 시작하는 시점이 방전 시작 시점에 해당하고, 예측 부하가 기준 부하보다 작아지기 시작하는 시점이 방전 종료 시점에 해당할 수 있다.
에너지저장장치(20)는 방전 구간에서 방전하여 계통(10)으로 전력을 공급할 수 있다. 이때, 에너지저장장치(20)는 방전 구간의 면적(즉, 방전 구간에서 예측 부하와 기준 부하의 차이를 적분한 값)에 해당하는 만큼의 전력을 계통(10)으로 공급할 수 있다.
한편, 방전 구간 사이에 예측 부하가 기준 부하 미만인 구간이 존재할 수 있다. 예를 들어, 다시 도 2를 참조하면, 12시에서 1시의 구간에서 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간이 존재하고, 19시에서 20시의 구간에서 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간이 존재한다.
생성부(300)는 방전 구간 사이에 존재하고, 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간인 추가 충전 구간을 추출하고, 추출된 추가 충전 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 추가 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
이때, 생성부(300)는 추가 충전 구간의 면적(즉, 추가 충전 구간에서 기준 부하와 예측 부하의 차이를 적분한 값)에 해당하는 만큼의 전력이 에너지저장장치(20)에 충전되도록 추가 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
검증부(400)는 수집부(100)를 통해 수집된 제원 데이터에 기반하여 충전 스케쥴이 적한하지 여부를 판단할 수 있다.
즉, 검증부(400)는 에너지저장장치(20)의 용량 및 전력변환장치(30)의 용량을 고려하여 생성부(300)를 통해 생성된 충전 스케쥴이 적합한지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 검증부(400)는 생성부(300)를 통해 생성된 충전 스케쥴에 따른 에너지저장장치(20)의 충전량(즉, 충전 스케쥴동안 에너지저장장치(20)가 충전되는 총 충전량)이 에너지저장장치(20)의 용량을 초과하는지 판단할 수 있다. 또한, 검증부(400)는 생성부(300)를 통해 생성된 충전 스케쥴에 따른 각 시점에서의 충전량이 전력변환장치(30)의 용량을 초과하는지 판단할 수 있다.
충전 스케쥴에 따른 에너지저장장치(20)의 충전량이 에너지저장장치(20)의 용량을 초과하지 않는 것으로 판단되고, 충전 스케쥴에 따른 각 시점에서의 충전량이 전력변환장치(30)의 용량을 초과하지 않는 것으로 판단되면, 생성된 충전 스케쥴이 적합한 것으로 판단할 수 있다.
반면, 충전 스케쥴에 따른 에너지저장장치(20)의 충전량이 에너지저장장치(20)의 용량을 초과하는 것으로 판단되거나, 충전 스케쥴에 따른 각 시점에서의 충전량이 전력변환장치(30)의 용량을 초과하는 것으로 판단되는 경우, 검증부(400)는 생성된 충전 스케쥴이 부적합한 것으로 판단할 수 있다. 이 경우, 검증부(400)는 적합한 충전 스케쥴이 생성되도록 생성부(300)를 통해 다시 충전 스케쥴이 생성되도록 할 수 있다.
실행부(500)는 생성부(300)를 통해 생성된 에너지저장장치(20)의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충방전을 제어할 수 있다.
즉, 실행부(500)는 충방전 스케쥴을 참고하여, 충전시작시간부터 충전종료시간까지 계통(10)으로부터 에너지저장장치(20)로 전력이 공급되도록 계통(10)에 연계된 전력변환장치(30)를 제어하여 에너지저장장치(20)를 충전시키고, 방전시작시간부터 방전종료시간까지 에너지저장장치(20)에 저장된 에너지가 계통(10)으로 출력되도록 계통(10)에 연계된 전력변환장치(30)를 제어하여 에너지저장장치(20)를 방전시킬 수 있다.
한편, 전력공급업자가 항상 정확하게 계통(10)에서 발생되는 부하를 예측할 수는 없으므로, 부하 예측 데이터와 실제 계통(10)에서 발생되는 부하 간의 차이가 크게 발생하는 경우가 발생할 수도 있다. 이 경우, 부하 예측 데이터를 기반으로 생성된 에너지저장장치(20)의 충방전 스케쥴을 토대로 계통(10)을 운영하게 되면 계통(10)에 문제가 발생할 수도 있다.
따라서, 실행부(500)는 실시간으로 계통(10)의 부하를 수집하고, 수집된 부하와 예측된 부하의 차이가 기 설정된 기준 범위 이내인 경우에만, 충방전 스케쥴에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충방전을 제어할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명은 계통 상황을 반영하여 산출된 기준값에 기반하여 에너지저장장치의 스케쥴링을 수행함으로써 효율적으로 계통을 운영하여 피크부하를 관리할 수 있다. 또한, 본 발명은 계통한계가격을 고려하여 에너지저장장치의 충전 스케쥴을 생성함으로써 피크관리를 위해 소요되는 에너지저장장치의 충전 비용을 절감할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법을 설명하도록 한다.
도 4를 참조하면, 수집부(100)는 부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집할 수 있다.(S100 단계)
본 발명의 일 실시예에 따르면, 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통(10)에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보이고, 제원 데이터는 계통(10)에 연계된 에너지저장장치(20) 및 전력변환장치(30)의 용량 정보이고, 상태 데이터는 계통(10)에 연계된 에너지저장장치(20)의 충방전 상태(SOC; State Of Charge) 정보에 해당할 수 있다.
이어서, 산출부(200)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출할 수 있다.(S200 단계)
본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출부(200)는 전술한 수학식 1을 통해 기준 부하를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 산출부(200)는 입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 최적의 기준 부하를 산출할 수 있다.
생성부(300)는 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하와, 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터, 및 상태 데이터에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성할 수 있다.(S300 단계)
도 5를 참조하면, 생성부(300)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간인 충전 구간을 추출하고(S310 단계), 추출된 충전 구간 중 에너지저장장치(20)를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 시간대 구간인 최소 비용 구간을 추출하고(S320 단계), 추출된 최소 비용 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.(S330 단계) 여기서, 생성부(300)는 계통(10)의 상태 데이터(즉, 에너지저장장치(20)의 충방전 상태)를 참조하여 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.
생성부(300)는 수집부(100)를 통해 데이터베이스로부터 수집된 계통한계가격 정보를 참조하여 에너지저장장치(20)를 충전시키기 위해 소모되는 비용을 산출할 수 있다.
또한, 생성부(300)는 수집부(100)를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 산출부(200)를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 예측 부하가 기준 부하 이상인 시간대 구간인 방전 구간을 추출하고(S340 단계), 추출된 방전 구간에서 에너지저장장치(20)가 방전되도록 방전 스케쥴을 생성할 수 있다.(S350 단계)
이어서, 생성부(300)는 방전 구간 사이에 존재하고, 예측 부하가 기준 부하 미만인 시간대 구간인 추가 충전 구간을 추출하고(S360 단계), 추출된 추가 충전 구간에서 에너지저장장치(20)가 충전되도록 추가 충전 스케쥴을 생성할 수 있다.(S370 단계)
전술한 S310 단계 내지 S330 단계와, S340 단계 내지 S370 단계는 동시에 또는 병렬적으로 수행될 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 검증부(400)는 수집부(100)를 통해 수집된 제원 데이터에 기반하여 충전 스케쥴이 적합한지 여부를 판단할 수 있다.(S400 단계)
실행부(500)는 생성부(300)를 통해 생성된 에너지저장장치(20)의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 에너지저장장치(20)의 충방전을 제어할 수 있다.(S500 단계)
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템 및 방법은 계통 상황을 반영하여 산출된 기준값에 기반하여 에너지저장장치의 스케쥴링을 수행함으로써 효율적으로 계통을 운영하여 피크부하를 관리할 수 있다. 또한, 본 발명은 계통한계가격을 고려하여 에너지저장장치의 충전 스케쥴을 생성함으로써 피크관리를 위해 소요되는 에너지저장장치의 충전 비용을 절감할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
10: 계통
20: 에너지저장장치
30: 전력변환장치
40: 데이터베이스
100: 수집부
200: 산출부
300: 생성부
400: 검증부
500: 실행부

Claims (15)

  1. 계통의 피크부하를 관리하도록 에너지저장장치의 충방전 계획을 스케쥴링하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템에 관한 것으로,
    부하 예측 데이터, 제원 데이터 및 상태 데이터를 수집하는 수집부;
    상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출하는 산출부; 및
    상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하와, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 상태 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보를 포함하고, 상기 제원 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치 및 전력변환장치의 용량 정보하고, 상기 상태 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치의 충방전 상태 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 산출부는, 하기 수학식 1을 통해 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템
    [수학식 1]
    Figure pat00005

    (여기서, Pload.i는 i시점에서의 예측 부하이고, Pref는 기준 부하이고, length(Pload)는 예측 부하의 총 개수이다).
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 산출부는, 입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 생성부는, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 미만인 구간인 충전 구간을 추출하고, 상기 추출된 충전 구간에서 상기 에너지저장장치의 충전이 이루어지도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 생성부는, 계통한계가격을 참조하여 상기 추출된 충전 구간 중 상기 에너지저장장치를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 구간인 최소 비용 구간을 추출하고, 상기 추출된 최소 비용 구간에서 상기 에너지저장장치가 충전되도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 생성부는, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 이상인 구간인 방전 구간을 추출하고, 상기 추출된 방전 구간에서 상기 에너지저장장치의 방전이 이루어지도록 상기 방전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 생성부를 통해 생성된 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전을 제어하는 실행부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 시스템.
  9. 계통의 피크부하를 관리하도록 에너지저장장치의 충방전 계획을 스케쥴링하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법에 관한 것으로,
    수집부가, 부하 예측 데이터, 제원 데이터 상태 데이터를 수집하는 단계;
    산출부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하량 예측 데이터 및 제원 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전 시점을 결정하기 위한 기준 부하를 산출하는 단계; 및
    생성부가, 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하와, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터 및 상태 데이터에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 부하 예측 데이터는 기 설정된 기준 기간 동안 계통에 발생될 부하를 예측한 예측 부하 정보를 포함하고, 상기 제원 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치 및 전력변환장치의 용량 정보하고, 상기 상태 데이터는 상기 계통에 연계된 에너지저장장치의 충방전 상태 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서, 상기 산출부는,
    하기 수학식 1을 통해 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법
    [수학식 1]
    Figure pat00006

    (여기서, Pload.i는 i시점에서의 예측 부하이고, Pref는 기준 부하이고, length(Pload)는 예측 부하의 총 개수이다).
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서, 상기 산출부는,
    입자군집최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 상기 기준 부하를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
  13. 제 9항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 생성부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 미만인 구간인 충전 구간을 추출하는 단계;
    상기 생성부가, 계통한계가격을 참조하여 상기 추출된 충전 구간 중 상기 에너지저장장치를 충전시키기 위해 소모되는 비용이 최소가 되도록 하는 구간인 최소 비용 구간을 추출하는 단계; 및
    상기 생성부가, 상기 추출된 최소 비용 구간에서 상기 에너지저장장치가 충전되도록 상기 충전 스케쥴을 생성하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
  14. 제 9항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 생성부가, 상기 수집부를 통해 수집된 부하 예측 데이터에 포함된 예측 부하와 상기 산출부를 통해 산출된 기준 부하를 비교하여 상기 예측 부하가 상기 기준 부하 이상인 구간인 방전 구간을 추출하는 단계; 및
    상기 생성부가, 상기 추출된 방전 구간에서 상기 에너지저장장치의 방전이 이루어지도록 상기 방전 스케쥴을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
  15. 제 9항에 있어서,
    실행부가, 상기 생성부를 통해 생성된 에너지저장장치의 충전 스케쥴 및 방전 스케쥴에 기반하여 상기 에너지저장장치의 충방전을 제어하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 충방전 스케쥴링 방법.
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