KR20220088533A - 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법 - Google Patents

일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220088533A
KR20220088533A KR1020200177951A KR20200177951A KR20220088533A KR 20220088533 A KR20220088533 A KR 20220088533A KR 1020200177951 A KR1020200177951 A KR 1020200177951A KR 20200177951 A KR20200177951 A KR 20200177951A KR 20220088533 A KR20220088533 A KR 20220088533A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
ess
power demand
threshold value
scheduling device
scheduling
Prior art date
Application number
KR1020200177951A
Other languages
English (en)
Inventor
오성문
박병철
정규창
Original Assignee
한국전자기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자기술연구원 filed Critical 한국전자기술연구원
Priority to KR1020200177951A priority Critical patent/KR20220088533A/ko
Publication of KR20220088533A publication Critical patent/KR20220088533A/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/12—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load
    • H02J3/14—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for adjusting voltage in ac networks by changing a characteristic of the network load by switching loads on to, or off from, network, e.g. progressively balanced loading
    • H02J3/144—Demand-response operation of the power transmission or distribution network
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20—End-user application control systems
    • Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

본 발명은 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 ESS 스케줄링 장치는 과거 전력수요 데이터를 수신받는 통신부 및 수신된 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크(peak)에 대한 임계값을 추정하며, 예측된 전력수요가 상기 추정된 임계값을 초과하는 경우, 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링한다.

Description

일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치 및 방법{ESS scheduling device and method for daily peak reduction}
본 발명은 ESS 스케줄링 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인공지능을 이용하여 기 설정된 일자에 대한 ESS의 방전량을 결정하여 ESS가 보유한 용량을 피크 절감을 위해 최대한 활용할 수 있도록 운영하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 시스템 냉난방기의 증가, 전력 거래 제도 상의 문제, 발전설비 과부하, 특히 전력 사용이 피크 시간대에 집중됨으로 인해 해마다 극심한 전력난을 겪어 왔다.
이러한 현상을 극복하기 위해 생산된 에너지 중 남는 잉여 전력을 따로 저장해두었다가 전력이 부족할 때 송전해주는 에너지 저장 장치(Energy Storage System, ESS)가 관련 분양의 뜨거운 관심사로 떠오르고 있다.
그러나 기존의 ESS는 에너지 충방전 제어의 스케줄 관리를 단순히 제품 출하 시 기본으로 설정된 값으로 동작하거나, 사용자가 시간대별로 임의로 설정한 충방전 제어를 수행하기 때문에 사용 환경이나 조건에 관계없이 비효율적으로 에너지 관리가 수행되는 단점이 있었다.
한국등록특허공보 제10-2164293호(2020.10.12.)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 인공지능을 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 예측한 전력수요를 기준으로 피크 발생 시의 ESS의 방전량을 결정하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치는 과거 전력수요 데이터를 수신받는 통신부 및 상기 수신된 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 상기 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크(peak)에 대한 임계값을 추정하며, 상기 예측된 전력수요가 상기 추정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링한다.
또한 상기 제어부는, 시계열 데이터의 특성을 이용한 인공지능 모델인 전력수요 예측모델을 이용하여 상기 24시간에 대한 전력수요를 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 제어부는, 상기 ESS의 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값을 산출하고, 상기 산출된 방전 임계값을 상기 해당 일자의 임계값으로 추정하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 제어부는, 수치적 값을 추정하는 회귀 특성을 이용한 인공지능 모델인 임계값 추정모델을 이용하여 상기 해당 일자의 임계값을 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 제어부는, 경부하 시간대에 ESS가 충전되도록 스케줄링하고, 중간부하 또는 최대부하 시간대에 전력수요가 상기 임계값보다 높은 경우, 상기 임계값과 상기 전력수요의 차이만큼 방전되도록 스케줄링하는 것을 특징으로 한다.
또한 상제 제어부는, 상기 ESS의 운영 제약조건을 반영하여 상기 스케줄링을 하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 운영 제약조건은, 상기 ESS가 충전 및 방전하는 경우, ESS의 상한 충전상태와 하한 충전상태의 기준을 만족시키는 조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 운영 제약조건은, 상기 ESS가 충전 및 방전을 통해 t(t는 자연수) 시각의 ESS 용량이 실제 사용 가능한 ESS의 용량보다 작아야 하는 조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 운영 제약조건은, 최대 ESS의 충전 및 방전되는 양이 전력 변환 장치(Power Conversion System, PCS) 용량에 따라 결정되는 조건을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 방법은 ESS 스케줄링 장치가 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하는 단계, 상기 ESS 스케줄링 장치가 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크에 대한 임계값을 추정하는 단계 및 상기 ESS 스케줄링 장치가 상기 예측된 전력수요가 상기 추정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치 및 방법은 인공지능을 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 예측한 전력수요를 기준으로 피크 발생 시의 ESS의 방전량을 결정함으로써, 일일 피크 절감을 가능하게 한다.
또한 24시간에 대한 운영 스케줄을 수립하여 자율적인 ESS 운영을 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 발명은 [표 1]에 기재된 과제의 지원을 받아 출원을 진행하는 것이다.
과제고유번호 P0002134
부처명 산업부
과제관리(전문)기관명 한국산업기술진흥원
연구사업명 경제협력권산업육성사업
연구과제명 (R)인공지능 기반 계통연계형 Micro-grid 수요관리시스템 개발
기여율 1/1
과제수행기관명 ㈜그린이엔에스
연구기관 2018.04.01. ~ 2020.12.31.
이하 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 당업자에게 자명하거나 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 1을 참조하면, ESS 스케줄링 시스템(400)은 인공지능을 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 예측한 전력수요를 기준으로 피크 발생 시의 ESS의 방전량을 결정한다. ESS 스케줄링 시스템(400)은 ESS 스케줄링 장치(100), ESS(200) 및 전력수요 데이터 저장소(300)를 포함한다.
ESS 스케줄링 장치(100)는 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측한다. 여기서 기 설정된 일자는 내일일 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. ESS 스케줄링 장치(100)는 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크(peak)에 대한 임계값을 추정한다. ESS 스케줄링 장치(100)는 예측된 전력수요가 추정된 임계값을 초과한 경우, 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링한다. ESS 스케줄링 장치(100)는 스케줄링된 결과를 이용하여 ESS(200)의 충전 및 방전을 제어한다.
ESS(200)는 에너지 저장 시스템으로써, 전력계통에서 발전, 송배전, 수용가에 설치되어 운영이 가능하다. ESS(200)는 주파수 조정(frequency regulation), 신재생 발전기 출력 안정화, 첨두부하 저감(peak shaving), 부하 평준화(load leveling), 비상전원 등의 기능으로 사용된다. ESS(200)는 전기 에너지를 적게 사용할 때 저장하고, 필요할 때 공급하여 에너지 이용효율을 향상시키고, 전력공급 시스템에 안정화를 시킬 수 있다. 이러한 ESS(200)의 제어는 ESS 스케줄링 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
전력수요 데이터 저장소(300)는 전력수요 데이터가 저장되는 스토리지 서버이다. 전력수요 데이터는 이전년도에서 사용된 전력수요에 대한 히스토리 정보로써, 년도별, 일자별 및 시간별로 구분될 수 있다. 바람직하게는 전력수요 데이터 저장소(300)는 올해를 기준으로 5년 전까지의 전력수요 데이터를 저장할 수 있으나, 이에 한정하지 않고 ESS 스케줄링 시스템(400)이 구현되는 환경에 따라 변경될 수 있다.
여기서 ESS 스케줄링 시스템(400)은 ESS 스케줄링 장치(100), ESS(200) 및 전력수요 데이터 저장소(300) 사이에 통신망(450)을 구축하여 서로 간에 통신을 수행할 수 있다. 통신망(450)은 백본망과 가입자망으로 구성될 수 있다. 백본망은 X.25 망, Frame Relay 망, ATM망, MPLS(Multi Protocol Label Switching) 망 및 GMPLS(Generalized Multi Protocol Label Switching) 망 중 하나 또는 복수의 통합된 망으로 구성될 수 있다. 가입자망은 FTTH(Fiber To The Home), ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line), 케이블망, 지그비(zigbee), 블루투스(bluetooth), Wireless LAN(IEEE 802.11b, IEEE 802.11a, IEEE 802.11g, IEEE 802.11n), Wireless Hart(ISO/IEC62591-1), ISA100.11a(ISO/IEC 62734), COAP(Constrained Application Protocol), MQTT(Multi-Client Publish/Subscribe Messaging), WIBro(Wireless Broadband), Wimax, 3G, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), 4G 및 5G일 수 있다. 일부 실시예로, 통신망(450)은 인터넷망일 수 있고, 이동 통신망일 수 있다. 또한 통신망(450)은 기타 널리 공지되었거나 향후 개발될 모든 무선통신 또는 유선통신 방식을 포함할 수 있다.
또한 ESS 스케줄링 시스템(400)은 도면 및 설명에서 ESS 스케줄링 장치(100), ESS(200) 및 전력수요 데이터 저장소(300)가 각각 구분되는 장치로 도시 및 설명하고 있으나, 이에 한정하지 않고 장치 간의 결합으로 하나 또는 두 개의 장치로 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, ESS 스케줄링 장치(100)는 통신부(10) 및 제어부(30)를 포함하고, 출력부(50) 및 저장부(70)를 더 포함한다.
통신부(10)는 ESS(200) 및 전력수요 데이터 저장소(300)와의 통신을 수행한다. 통신부(10)는 스케줄링된 제어신호를 ESS(200)로 전송한다. 통신부(10)는 전력수용 데이터 저장소(300)로부터 과거 전력수요 데이터를 수신한다. 여기서 과거 전력수요 데이터는 이전년도에서 사용된 전력수요에 대한 히스토리 정보로써, 년도별, 일자별 및 시간별로 구분될 수 있다.
제어부(30)는 수신된 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측한다. 여기서 기 설정된 일자는 내일일 수 있으며, 이로 인해 사용자는 하루 전에 24시간에 대한 전력수요를 예측할 수 있다. 제어부(30)는 시계열 데이터의 특성을 이용한 인공지능 모델인 전력수요 예측모델을 이용하여 24시간에 대한 전력수요를 예측할 수 있다. 전력수요 예측모델은 과거 전력수요를 기반으로 미래 24시간에 대한 예측하는 모델로써, ARIMA 모델, CNN(Convolutional Neural Network) 모델, LSTM(Long-Short term Memory) 모델 등으로 개발될 수 있다.
제어부(30)는 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크(peak)에 대한 임계값을 추정한다. 즉 제어부(30)는 ESS의 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값을 산출하고, 산출된 방전 임계값을 해당 일자의 임계값으로 추정한다. 예를 들어 제어부(30)는 하루 피크 임계값을 산출할 경우, 24시간 동안 기록된 최대 전력수요를 기준으로 설치된 ESS 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값을 산출한다. 이를 위해 제어부(30)는 최대 전력수요에 대해
Figure pat00001
수식으로 초기 방전 임계값을 설정하고, 이를 반복적으로 수행하여 최종적으로 ESS 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값(Threshold)를 산출하고, 산출된 방전 임계값을 최종 임계값으로 설정할 수 있다. 또한 산출된 임계값은 지도학습 기반의 임계값 추정모델을 개발하기 위한 타겟 데이터로 사용될 수 있다.
구 분 여름, 봄, 가을 겨울
경부하 23:00 ~ 09:00 23:00 ~ 09:00
중간부하 09:00 ~ 10:00
12:00 ~ 13:00
17:00 ~ 23:00		 09:00 ~ 10:00
12:00 ~ 17:00
20:00 ~ 22:00
최대부하 10:00 ~ 12:00
13:00 ~ 17:00		 10:00 ~ 12:00
17:00 ~ 20:00
22:00 ~ 23:00
현재 한국전력공사에서는 전력 피크 요금을 부과할 때 [표 2]에서 나타난 중간부하, 최대부하 시간에 발생한 피크에 대해서만 계량하여 요금을 부과하고, 경부하 시간에 대해서는 고려하지 않는다.
따라서 임계값 추정모델을 개발할 경우, 제어부(30)는 입력변수로서 중간부하 및 최대부하 시간에 해당하는 전력수요 값을 입력으로 사용하여 임계값 추정모델을 개발할 수 있다. 이때 제어부(30)는 SVM(Support Vector Machine) 모델, MLP((Multi-Layer Perceptron) 모델 등을 이용하여 수치적 값을 추정하는 회귀 특성을 이용한 인공지능 모델인 임계값 추정모델을 개발할 수 있다.
상술된 바와 같이 제어부(30)는 개발된 잔략수요 예측모델 및 임계값 추정모델을 이용하여 ESS의 피크 절감을 위한 일일 운영 스케줄을 결정한다. 상세하게는 제어부(30)는 ESS 충전시간을 경부하 시간에 충전되도록 스케줄링을 한다. 즉 ESS 충전시간에는 전력 수요량이 증가하게 되고 이로 인해 요금증가가 발생됨으로써, 제어부(30)는 전력요금이 낮은 경부하 시간에 최대로 충전하도록 스케줄링한다. 이때 제어부(30)는 1시간 동안에 최대로 충전하거나, 경부하 시간 동안 분할하여 충전할 수 있다. 제어부(30)는 중간부하 또는 최대부하 시간대에 전력수요(량)가 임계값보다 높은 경우, 임계값과 전력수요(량)의 차이만큼 방전하도록 스케줄링한다.
한편 제어부(30)는 ESS(200)의 운영 제약조건을 반영하여 스케줄링을 한다.
ESS(200)의 운영 제약조건은 ESS(200)가 충전 및 방전을 할 경우, [수학식 1]과 같은 ESS(200)의 충전상태(State of Charge, SOC)인 상한 충전상태와 하한 충전상태의 기준을 만족시키는 조건을 포함한다.
Figure pat00002
여기서 SOCt는 t시각의 충전상태를 의미하고, SOCmin,t는 t시각의 하한 충전상태를 의미하며, SOCmax,t는 t시각의 상한 충전상태를 의미한다.
ESS(200)의 운영 제약조건은 [수학식 2]와 같이 ESS(200)가 충전 및 방전을 통해 t(t는 자연수) 시각의 ESS 용량(Ct)이 실제 사용 가능한 ESS의 용량(Cactual, t)보다 작아야 하는 조건을 포함한다.
Figure pat00003
마지막으로 ESS(200)의 운영 제약조건은 최대 ESS의 충전 및 방전되는 양이 전력 변환 장치(Power Conversion System, PCS) 용량에 따라 결정되는 조건을 포함한다. 즉 [수학식 3]과 같이 ESS(200)의 충전 및 방전량(Ct ch/dch)은 전력 변환 장치의 최대 출력(Pmax)보다 작아야 하고 최소 출력(Pmin)보다 커야한다.
Figure pat00004
출력부(50)는 통신부(10)로부터 수신된 과거 전력수요 데이터를 출력하고, 제어부(10)로부터 예측된 전력수요를 출력한다. 또한 출력부(50)는 제어부(30)로부터 추정된 임계값 및 스케줄링된 스케줄을 출력한다.
저장부(70)는 통신부(10)로부터 수신된 과거 전력수요 데이터가 저장되고, 제어부(10)로부터 예측된 전력수요가 저장된다. 저장부(70)는 제어부(30)로부터 추정된 임계값 및 스케줄링된 스케줄이 저장된다. 또한 저장부(70)는 ESS(200)의 운영 제약조건이 저장된다. 저장부(70)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 ESS 스케줄링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1 및 도 3을 참조하면, ESS 스케줄링 방법은 인공지능을 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 예측한 전력수요를 기준으로 피크 발생 시의 ESS의 방전량을 결정함으로써, 일일 피크 절감을 가능하게 한다. ESS 스케줄링 방법은 24시간에 대한 운영 스케줄을 수립하여 자율적인 ESS 운영을 도와준다.
S110 단계에서, ESS 스케줄링 장치(100)는 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측한다. 여기서 기 설정된 일자는 내일일 수 있다. ESS 스케줄링 장치(100)는 시계열 데이터의 특성을 이용한 인공지능 모델인 전력수요 예측모델을 이용하여 24시간에 대한 전력수요를 예측할 수 있다.
S120 단계에서, ESS 스케줄링 장치(100)는 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크에 대한 임계값을 추정한다. ESS 스케줄링 장치(100)는 ESS의 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값을 산출하고, 산출된 방전 임계값을 해당 일자의 임계값으로 추정한다. 이때 ESS 스케줄링 장치(100)는 수치적 값을 추정하는 회귀 특성을 이용한 인공지능 모델인 임계값 추정모델을 이용하여 임계값을 추정할 수 있다.
S130 단계에서, ESS 스케줄링 장치(100)는 예측된 전력수요가 추정된 임계값을 초과하는 경우, 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링한다. ESS 스케줄링 장치(100)는 ESS 충전시간을 경부하 시간에 충전되도록 스케줄링을 한다. 또한 ESS 스케줄링 장치(100)는 중간부하 또는 최대부하 시간대에 전력수요(량)가 임계값보다 높은 경우, 임계값과 전력수요(량)의 차이만큼 방전하도록 스케줄링한다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로 제공될 수도 있다. 이러한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며, 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media) 및 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것은 아니며, 기술적 사상의 범주를 이탈함없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
10: 입력부
30: 제어부
50: 출력부
70: 저장부
100: ESS 스케줄링 장치
200: ESS
300: 전력수요 데이터 저장소
400: ESS 스케줄링 시스템
450: 통신망

Claims (10)

  1. 과거 전력수요 데이터를 수신받는 통신부; 및
    상기 수신된 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하고, 상기 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크(peak)에 대한 임계값을 추정하며, 상기 예측된 전력수요가 상기 추정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    시계열 데이터의 특성을 이용한 인공지능 모델인 전력수요 예측모델을 이용하여 상기 24시간에 대한 전력수요를 예측하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 ESS의 용량을 최대로 활용할 수 있는 방전 임계값을 산출하고, 상기 산출된 방전 임계값을 상기 해당 일자의 임계값으로 추정하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    수치적 값을 추정하는 회귀 특성을 이용한 인공지능 모델인 임계값 추정모델을 이용하여 상기 해당 일자의 임계값을 예측하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    경부하 시간대에 ESS가 충전되도록 스케줄링하고, 중간부하 또는 최대부하 시간대에 전력수요가 상기 임계값보다 높은 경우, 상기 임계값과 상기 전력수요의 차이만큼 방전되도록 스케줄링하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상제 제어부는,
    상기 ESS의 운영 제약조건을 반영하여 상기 스케줄링을 하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 운영 제약조건은,
    상기 ESS가 충전 및 방전하는 경우, ESS의 상한 충전상태와 하한 충전상태의 기준을 만족시키는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 운영 제약조건은,
    상기 ESS가 충전 및 방전을 통해 t(t는 자연수) 시각의 ESS 용량이 실제 사용 가능한 ESS의 용량보다 작아야 하는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 운영 제약조건은,
    최대 ESS의 충전 및 방전되는 양이 전력 변환 장치(Power Conversion System, PCS) 용량에 따라 결정되는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 장치.
  10. ESS 스케줄링 장치가 과거 전력수요 데이터를 이용하여 기 설정된 일자의 24시간에 대한 전력수요를 예측하는 단계;
    상기 ESS 스케줄링 장치가 예측된 전력수요 및 과거 전력수요 데이터를 이용하여 해당 일자의 피크에 대한 임계값을 추정하는 단계; 및
    상기 ESS 스케줄링 장치가 상기 예측된 전력수요가 상기 추정된 임계값을 초과하는 경우, 상기 초과된 차이만큼 충전된 ESS의 에너지가 방전되도록 스케줄링하는 단계;
    를 포함하는 일일 피크 절감을 위한 ESS 스케줄링 방법.
KR1020200177951A 2020-12-18 2020-12-18 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법 KR20220088533A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200177951A KR20220088533A (ko) 2020-12-18 2020-12-18 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200177951A KR20220088533A (ko) 2020-12-18 2020-12-18 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220088533A true KR20220088533A (ko) 2022-06-28

Family

ID=82268650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200177951A KR20220088533A (ko) 2020-12-18 2020-12-18 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220088533A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102618056B1 (ko) * 2022-12-28 2023-12-27 (주)누리플렉스 빌딩 내 분산전원을 이용한 빌딩 에너지 비용 및 사용량 절감 방법 및 장치
CN117394403A (zh) * 2023-12-07 2024-01-12 深圳市伟鹏世纪科技有限公司 一种基于大数据分析的储能电源充放电智能管控系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102164293B1 (ko) 2018-06-20 2020-10-12 두산중공업 주식회사 풍력 발전 장치에 연결된 ESS(energy storage system)의 충전 또는 방전을 스케줄링하는 방법 및 장치

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102164293B1 (ko) 2018-06-20 2020-10-12 두산중공업 주식회사 풍력 발전 장치에 연결된 ESS(energy storage system)의 충전 또는 방전을 스케줄링하는 방법 및 장치

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102618056B1 (ko) * 2022-12-28 2023-12-27 (주)누리플렉스 빌딩 내 분산전원을 이용한 빌딩 에너지 비용 및 사용량 절감 방법 및 장치
CN117394403A (zh) * 2023-12-07 2024-01-12 深圳市伟鹏世纪科技有限公司 一种基于大数据分析的储能电源充放电智能管控系统
CN117394403B (zh) * 2023-12-07 2024-03-29 深圳市伟鹏世纪科技有限公司 一种基于大数据分析的储能电源充放电智能管控系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11164111B2 (en) Electric power management system for reducing large and rapid change in power received from electricity delivery system
US8571720B2 (en) Supply-demand balance controller
US8880226B2 (en) System and method to predict optimized energy consumption
US9153965B2 (en) System and method for energy storage management
US20190137956A1 (en) Battery lifetime maximization in behind-the-meter energy management systems
US20170159955A1 (en) Air-conditioning controller, air-conditioning control method and air-conditioning control program
US11342751B2 (en) Power management system for customer connected to power network and having load apparatus and power storage apparatus
US20130151024A1 (en) Method and system for power control of electrical devices using maximum power control algorithm
Di Giorgio et al. A model predictive control approach to the load shifting problem in a household equipped with an energy storage unit
KR20220088533A (ko) 일일 피크 절감을 위한 ess 스케줄링 장치 및 방법
EP3065248A1 (en) Power control system, power control method and recording medium
US10333304B2 (en) Automatic system for monitoring electric power consumption
US20130297090A1 (en) Electrical energy distribution apparatus
US10680455B2 (en) Demand charge minimization in behind-the-meter energy management systems
KR20140042709A (ko) 수요 응답 관리를 위한 방법 및 시스템
EP3493344A1 (en) Method, system and computer programs for scheduling energy transfer in a distributed peer-to-peer energy network
US11150618B2 (en) Packetized energy management control systems and methods of using the same
US20190131923A1 (en) Demand charge minimization and pv utilization maximization
JP2022050126A (ja) 分散型エネルギーリソース管理装置、分散型エネルギーリソース管理方法、および、分散型エネルギーリソース管理プログラム
JP7074724B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
Jia et al. Social-aware learning-based online energy scheduling for 5G integrated smart distribution power grid
WO2017022000A1 (en) Information processing apparatus, charge or discharge scheduling method, and program
US11296512B2 (en) Power controller apparatus for power system including customer facilities with power storage apparatuses
Long et al. Demand smoothing in multi-energy systems using model predictive control
KR20160055982A (ko) 전기 자동차에서 그리드로의 전력 공급을 관리하는 전력 관리 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
E601 Decision to refuse application
E801 Decision on dismissal of amendment