KR20220162198A - 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법을 개시한다. 본 발명의 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템은, 기 정의된 시간대별로 공장의 전력 사용량을 모니터링하여 획득하고, 공장의 지붕에 설치된 태양광 센서모듈에 의해서 태양광 발전 정보를 모니터링하여 획득하는 에너지 모니터링부; 상기 에너지 모니터링부에서 획득한 전력 사용량 및 태양광 발전량을 이용하여 단기 전력 사용량을 예측하고, 미리 계약 전력과 피크 전력을 산정하고, 상기 단기 전력 예측량, 상기 계약 전력 및 상기 피크 전력을 고려하여 해당 공장의 과부하 발생 여부를 예측하고, 과부하가 예상되는 시점에 해당 공장의 자체 부하를 제어하는 공장 부하 제어부; 및 공장의 주기별 전기 사용 현황 정보, 특정 시간대의 태양광 발전량에 의한 전기 요금 절감량과 탄소 배출 감소 정보 및 전력 거래의 수익금을 산출하는 경제성 분석부;를 포함한다.
Description
본 발명은 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법에 관한 것으로써, 보다 상세하게는 공장에서 수집되는 전력 사용량과 지붕에 설치된 태양광 발전량 센서의 전력 발전량을 분석하는 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법에 관한 것이다.
기존의 화석연료원의 고갈 및 환경오염 유발로 인해 신재생 에너지원에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 파리 협정에 따라 전 세계 전기생산량에서 재생에너지원이 차지하는 비중은 점점 증가하고 있다.
국내 부문별로 석탄 소비를 살펴보면 산업부문 8438 ktoe, 주거부문 459 ktoe, 기타부문 508ktoe으로 석탄을 소비하고 있는 실정이다. 주요 석탄 소비부분이 산업 부문이므로, 이부분에서의 전력에너지 절감은 필수불가결인 상황이다.
RE100은 '재생에너지(Renewable Energy) 100%'의 약자로, 기업이 사용하는 전력량의 100%를 2050년까지 풍력·태양광 등 재생에너지 전력으로 충당하겠다는 목표의 국제 캠페인을 의미한다. 2014년 영국 런던의 다국적 비영리기구인 '더 클라이밋 그룹'에서 발족된 것으로, 여기서 재생에너지는 석유화석연료를 대체하는 태양열, 태양광, 바이오, 풍력, 수력, 연료전지, 폐기물, 지열 등에서 발생하는 에너지를 말한다.
RE100은 정부가 강제한 것이 아닌 글로벌 기업들의 자발적인 참여로 진행되는 일종의 캠페인이라는 점에서 의미가 깊다는 평가를 받고 있다. RE100을 달성하기 위해서는 크게 태양광 발전 시설 등 설비를 직접 만들거나, 재생에너지 발전소에서 전기를 사서 쓰는 방식이 있다. RE100 가입을 위해 신청서를 제출하면 본부인 더 클라이밋 그룹의 검토를 거친 후 가입이 최종 확정되며, 가입 후 1년 안에 이행계획을 제출하고 매년 이행상황을 점검받게 된다.
이러한 RE100은 사용전력을 100% 재생에너지로 생산된 전력으로 조달하는 자발적 캠페인으로 산업부는 2020년 '그린뉴딜 정책간담회'를 통해 '국내 RE100 이행 지원방안'을 발표하였으며 이후 법령 정비, 시스템 구축 등 제도 시행을 위한 기반을 마련할 수 있다.
산업계에서는 전기요금 개편으로 인상될 것으로 예상되는 전기료 부담을 줄이고 탄소 배출을 줄일 목적으로 지붕형 태양광을 통하여 재생에너지 전력을 자가발전하는 방안으로 자가발전용 건물 또는 공장의 옥상에 설치하는 지붕형 태양광 설치가 각광을 받고 있다.
산업시설은 사실상 에너지 절감보다 제품품질이 1순위 고려사항이기 때문에 아무리 에너지 절감효과가 높더라도 생산성과 제품품질이 조금이라도 저하될 경우 오히려 산업시설을 운영하는 입장에서는 부정적이다.
따라서, 공장등의 산업시설에서 에너지 절감의 효과를 발휘하면서도 제품 생산에 품질 저하를 발생시키지 않도록 재생에너지를 사용전력으로 사용하는 공장의 에너지 관리 시스템에 대한 기술개발의 필요성이 요구된다.
상술한 필요성에 의해서 안출된 본 발명은 공장의 전력데이터의 전력사용 패턴을 분석하고 공장의 지붕에 설치된 태양광 발전소의 예측 시스템 분석을 이용하여 빅데이터 및 인공지능 기반의 데이터 분석을 통하여 RE100 대응 및 잦은 정전으로 발생하는 전력공급 문제를 해결할 수 있는 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 산업시설로 부터 수집된 태양광 발전량 정보와 스마트미터기를 통해 공장 전력 소비 데이터를 데이터베이스에 저장하고 전력소비 통계현황과 태양광 발전 현황을 수집된 데이터를 통하여 모니터링을 하여 전력소비가 예상보다 많이 사용하게 되었을 경우에는 ESS에 저장된 태양광 발전량을 방전하여 전력소비량의 변동이 적어 지도록 제어할 수 있는 진단 서비스를 개발함으로써, 전력사용의 불안정성 및 RE100 달성이 필요한 공장에 태양광을 이용하여 안정적인 전력 확보를 통해 공장운영을 할 수 있는 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템은, 기 정의된 시간대별로 공장의 전력 사용량을 모니터링하여 획득하고, 공장의 지붕에 설치된 태양광 센서모듈에 의해서 측정된 태양광 발전량을 모니터링하여 획득하는 에너지 모니터링부; 상기 에너지 모니터링부에서 획득한 전력 사용량 및 태양광 발전량을 이용하여 단기 전력 사용량을 예측하고, 미리 계약 전력과 피크 전력을 산정하고, 상기 단기 전력 예측량, 계약 전력 및 피크 전력을 고려하여 해당 공장의 과부하 발생 여부를 예측하고, 과부하가 예상되는 시점에 해당 공장의 자체 부하를 제어하는 공장 부하 제어부; 및 공장의 주기별 전기 사용 현황 정보, 특정 시간대의 태양광 발전량에 의한 전기 요금 절감량과 탄소 배출 감소 정보 및 전력 거래의 수익금을 산출하는 경제성 분석부;를 포함한다.
이 경우에, 상기 에너지 모니터링부는, 상기 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하는 스마트 미터기와 상기 태양광 발전 정보로써 태양광 발전량 센서 데이터, 태양광 에너지 저장 배터리 데이터, 기상 데이터 및 시간대별 태양광 실제값과 예측값을 산출하는 태양광 모니터링 모듈 및 상기 스마트 미터기와 상기 태양광 모니터링 모듈과 연결되서 가상의 전력 플랜트를 구축하는 VPP 서버를 포함한다.
이 경우에, 상기 태양광 데이터베이스는, 상기 태양광 발전량 센서 데이터로써 기 결정된 주기로 수집된 실시간 태양광 발전량과 발전 설비의 이상 유무를 확인하기 위한 설비의 전류, 전압 및 주파수등이 포함되고, 상기 태양광 에너지 저장 배터리 데이터로써 기 저장된 태영광 에너지 전력량, 배터리 이상 유무를 확인할 수 있는 데이터가 포함되며, 상기 기상 데이터로써 온도, 습도, 풍속, 전운량을 포함하되, 상기 기상데이터는 공장이 위치한 해당 지역의 공공기상데이터의 API를 통해서 공공 기상 데이터를 수신하거나 현장 설치된 기상센서 또는 스카이 카메라를 이용하여 실시간으로 현장 기상 데이터를 수신하여 얻을 수 있다.
한편, 상기 공장 부하 제어부는, 미리 산정된 상기 계약 전력과 상기 피크 전력을 분석하여 공장의 부하가 상기 피크 전력보다 높을 시 차익거래 발전 시간에 기초하여 분산 자원의 충전 또는 방전을 제어하여 상기 피크 전력을 절감시킨다.
이 경우에, 상기 공장 부하 제어부는, 미리 설정된 전력 목표값을 기준으로 상기 피크 전력의 절감을 차익 거래보다 우선하여 태양광의 충방전을 실시하도록 제어하되, 부하가 관리 피크보다 높을 경우 피크 절감용 태양광 방전을 우선 수행하고, 부하가 관리 피크보다 낮을 경우 차익 거래 발전 시간대를 기준으로 충전 또는 방전을 하도록 공장의 부하를 제어할 수 있다.
한편, 상기 공장 부하 제어부는, 방전을 실시할 경우에 고객 기준 부하(Customer Based Load)과 실제 사용 전력의 차이값을 비교하여 RRMSE(Relative Root Mean Squared Error)가 20 내지 30% 이하로 유지되도록 공장 부하를 제어할 수 있다.
한편, 상기 공장 부하제어부는, 공장 부하를 시간대별, 요일별 및 기상요인을 고려하여 변화 패턴을 분석하여 전력 수요 예측값을 산출하고, 시간대별 태양광 발전량을 예측하여 태양광 충전량을 산출하며, 공장 부하의 패턴 분석을 통해서 이상 전력을 탐지하거나 공장의 정전 발생 여부를 이진 분류 알고리즘에 의해서 예측하고, 정전 대비 급전 감축 대응에 따라 전력 보수 시간을 고려하여 필요한 전력량을 산출하며, 산출된 필요한 전력량에 기초하여 태양광 발전소의 충방전을 제어할 수 있다.
한편, 상기 경제성 분석부는, 해당 공장의 당원 예상 전기 요금 및 당원 예상 전력 사용량을 연산하되, 상기 당월 예상 전력 사용량에 계절별, 시간대별 부하와 해당 고장의 산업용 요금제를 반영하여 산정할 수 있다.
한편, 상기 경제성 분석부는, 상기 태양광 에너지 저장 배터리 데이터에 기초하여 태양광 충전 현황 상태를 추출하고, 시간대별 전력 사용량과 충방전 시뮬레이션을 시행하여 전력 요금 절감 정보 및 탄소 배출량 절감 정보를 산출할 수 있다.
이 경우에, 상기 경제성 분석부는, 일자별 전력 사용량 및 시간대별 고객 기준 부하 정보를 표시하되, 특정 시간대에 전력 사용량을 태양광 발전량으로 대체할 경우에 절감되는 수치값을 생성하여 표시할 수 있다.
또한, 본 발명은 태양광 설비용량을 설정한 다음, 태양광 발전량과 전력 사용 현황을 모니터링 하여 전력 소비가 과다한 경우와 과부하의 위험이 있을 때 방전하여 피크를 감소시킬 수 있는 공장부하 제어 시스템을 플랫폼에 적용할 수 있다.
본 발명은 전체설비에 대한 지속적인 모니터링을 통한 체계적인 관리를 통하여 에너지 고갈 진행을 예방하며 실시간 요금부터 감축 이행시 추가적인 부가수익 등의 관리서비스를 제공할 수 있다.
본 발명은 비계획 정전시 발생했던 생산 감소 문제 해결 및 정전에 따른 설비 수명 단축 문제를 해결할 수 있는 효과를 발휘합니다. 효율적인 전력사용 유도를 통하여 에너지 효율성 증가로 정부의 그린뉴딜 정책에 기여할 수 있는 효과를 발휘한다.
본 발명은 전력 에너지 효율 측정을 통하여 연간 전력사용량의 절감 및 전력사용비용의 절감 효과를 발휘합니다. 피크전력을 제어하기 위하여 전체설비 전력사용량을 예측하여 높은 피크전력을 낮추어 전기요금 절감, 저비용 대비 다전력 사용량으로 전력에너지 효율 향상에 기여할 수 있다.
탄소 배출량의 효과적인 감축과 천연자원 고갈 방지를 통한 에너지 자원 수입으로 인한 무역적자 비용을 절감할 수 있는 효과를 발휘하다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 블럭도,
도 2는 도 1에 도시된 에너지 관리 시스템의 세부적인 구성을 예시적으로 설명하기 위한 블럭도,
도 3은 도 2에 도시된 에너지 관리 시스템의 동작을 예시적으로 설명하기 위한 도면,
도 4는 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 데이터를 저장하는 일 예를 설명하기 위한 블럭도,
도 5는 도 4에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 스카이 이미지에 의한 운량을 센싱하는 일 예를 설명하기 위한 도면,
도 6은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 태양광 에너지에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면,
도 7은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부의 일 동작을 예시적으로 설명하기 위한 흐름도,
도 8은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 공장 부하의 전력 사용량에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면,
도 9는 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 예측되는 전력 사용에 관한 데이터를 예시적으로 나타내는 도면
도 10은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 시간대별 전력 수요값과 태양광을 이용한 시뮬레이션 결과를 예시적으로 나타내는 도면,
도 11은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 필요전력량을 산출하고 태양광 방전을 예시적으로 처리하는 흐름도,
도 12는 도 1에 도시된 경제성 분석부를 예시적으로 설명하는 블럭도,
도 13은 도 12에 도시된 경제성 분석부의 메인 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면,
도 14는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 시뮬레이션 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면,
도 15는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 시뮬레이션 화면의 다른 예를 예시적으로 도시한 도면, 그리고,
도 16은 도 12에 도시된 경제성 분석부의 정산관리 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면.
도 2는 도 1에 도시된 에너지 관리 시스템의 세부적인 구성을 예시적으로 설명하기 위한 블럭도,
도 3은 도 2에 도시된 에너지 관리 시스템의 동작을 예시적으로 설명하기 위한 도면,
도 4는 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 데이터를 저장하는 일 예를 설명하기 위한 블럭도,
도 5는 도 4에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 스카이 이미지에 의한 운량을 센싱하는 일 예를 설명하기 위한 도면,
도 6은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 태양광 에너지에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면,
도 7은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부의 일 동작을 예시적으로 설명하기 위한 흐름도,
도 8은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 공장 부하의 전력 사용량에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면,
도 9는 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 예측되는 전력 사용에 관한 데이터를 예시적으로 나타내는 도면
도 10은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 시간대별 전력 수요값과 태양광을 이용한 시뮬레이션 결과를 예시적으로 나타내는 도면,
도 11은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 필요전력량을 산출하고 태양광 방전을 예시적으로 처리하는 흐름도,
도 12는 도 1에 도시된 경제성 분석부를 예시적으로 설명하는 블럭도,
도 13은 도 12에 도시된 경제성 분석부의 메인 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면,
도 14는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 시뮬레이션 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면,
도 15는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 시뮬레이션 화면의 다른 예를 예시적으로 도시한 도면, 그리고,
도 16은 도 12에 도시된 경제성 분석부의 정산관리 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면.
이하에서 도면을 참고하여 본 발명의 다양한 실시 예에 대해서 설명한다. 본 발명의 다양한 실시 예는 본 발명의 기술적 사상의 범위에서 다양하게 설계 변경될 수 있다. 예를 들어, 각각의 구성요소는 하나의 모듈로 통합되거나 개별 모듈로 독립적으로 구성될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템을 예시적으로 설명하기 위한 블럭도이다. 도 1을 참고하면, 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템(100)은 에너지 모니터링부(110), 공장 부하 제어부(130) 및 경제성 분석부(150)를 포함한다.
에너지 모니터링부(110)는 기 정의된 시간대별로 공장의 전력 사용량을 모니터링하여 획득한다. 에너지 모니터링부(110)는 공장의 지붕에 설치된 태양광 센서모듈을 이용하여 태양광 발전 정보를 모니터링하여 획득한다.
공장 부하 제어부(130)는 에너지 모니터링부(110)에서 획득한 전력 사용량 및 태양광 발전량을 이용하여 단기 전력 사용량을 예측할 수 있다. 공장 부하 제어부(130)는 미리 계약 전력과 피크 전력을 산정하고, 단기 전력 예측량, 계약 전력 및 피크 전력을 고려하여 해당 공장의 과부하 발생 여부를 예측할 수 있다. 공장 부하 제어부(130)는 과부하가 예상되는 시점에 해당 공장의 자체 부하를 제어하여 과부하를 예방할 수 있다.
경제성 분석부(150)는 공장의 주기별 전기 사용 현황 정보를 산출하여 표시할 수 있다. 경제성 분석부(150)는 특정 시간대의 태양광 발전량에 의한 전기 요금 절감량과 탄소 배출 감소 정보 및 전력 거래의 수익금을 산출할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 에너지 관리 시스템의 세부적인 구성을 예시적으로 설명하기 위한 블럭도이다. 도 2를 참고하면, 에너지 모니터링부(110)는 데이터를 수집하고 저장하기 위해서 데이터 수집 모듈과 데이터 저장 모듈로 구성될 수 있다.
데이터 수집 모듈은 스마트 미터 게이트웨이(Smart Meter GateWay; SMGW)를 이용하여 전력 사용량 등의 데이터 수집이 가능한다. 또한, 데이터 수집 모듈은 공공 기상 데이터 서비스를 통해서 관측 대상 지역의 공공 기상 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 데이터 수집 모듈은 고객사 및 외부 기관에서 제공하는 기상, 기후, 전력 관련 데이터를 이용할 수 있다.
스마트 미터 게이트웨이에 의해서 수집된 데이터는 셀룰러(LTE, 5G) 통신 방식, 저전력 광역 통신(LoRa, Cat-M, NB-IoT) 방식으로 저장 모듈의 원천 데이터베이스에 저장될 수 있다. 공공 기상데이터의 경우에는 오픈 에이피아이(Open API)에 의해서 서비스 제공자로부터 데이터를 전달받아서 저장 모듈의 가공 데이터 데이터베이스에 저장될 수 있다. 고객사 및 외부 기관에서의 제공 데이터의 경우에는 개별 데이터 형식으로 저장 모듈의 인공지능 결과물 데이터베이스에 저장될 수 있다.
공장 부하 제어부(130)는 수집된 전력 사용량 데이터, 오픈 기상 데이터, 외부 기관에서의 제공 데이터를 이용하여 회귀분석, 분류분석, 시계열 분석, 이상 탐지, 연관 분석 및 기타 분석 방식에 따라 전력 사용량, 발전 저장량 등의 정보를 산출할 수 있는 연산 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 여기서 분석 모듈은 다양한 분석 알고리즘(기계학습, 딥러닝 등) 기법을 이용하여 경제성 분석을 위한 다양한 자료를 생성한다.
경제성 분석부(150)는 분석 모듈에 의해서 생성된 각종의 정보를 이용하여 플랫폼 시각화를 할 수 있다. 경제성 분석부(150)는 경제성 분석을 하기 위한 모니터링 시스템, 운영 최적 시스템 및 정산 시스템을 별도로 구축할 수 있다.
도 3은 도 2에 도시된 에너지 관리 시스템의 동작을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참고하면, 에너지 모니터링부(110)는 공장에서 사용하는 각종의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하는 스마트 미터기(111), 공장의 외부 지붕에 설치되는 태양광 발전 장치와, 태양광 발전 장치에서 생산되는 발전량을 모니터링하기 위한 태양광 모니터링 모듈(113), 스마트 미터기(111)와 태양광 모니터링 모듈(113)과 전기적으로 연결되서 가상 전력 플랜트를 구축하는 VPP서버(Virtual Power Plant Server; 115)를 포함하여 구성될 수 있다.
에너지 모니터링부(110)는 공장에서 소비하는 전력량, 공장의 지붕에 설치된 태양광 발전 장치의 발전량 및 공장에 설치된 에너지 저장 장치의 전력 저장량을 종합적으로 고려하여 공장 설비의 운영에서 과부하 발생을 예측하고 이를 미리 예방하는 조치를 함으로써 정전 등이 발생하는 것을 방지할 수 있다.
에너지 모니터링부(110)는 공장의 전력 소비량, 재생에너지(태양광 발전 장치)의 발전량 및 에너지 저장량을 실시간으로 모니터링하고, 이에 대한 정보를 공장 부하 제어부(130)로 전달한다. 또한, 에너지 모니터링부(110)는 공장 전력과 태양광 설비에서 데이터를 수집하여 VPP 서버에서 구축을 하여 상태 모니터링을 실시하고 단기 전력 사용량을 예측한다.
공장 부하 제어부(130)는 공장의 전력 사용량, 공장의 지붕에서 생산되는 태양광 발전량 및 예측 생산량, 에너지 저장 장치에 저장된 에너지 저장량을 종합적으로 고려하여 전력 과부하 등의 전력 이상 상황을 예상하고, 이를 관리자에게 시각적 정보로써 제공함으로써, 전력 과부하를 사전에 예방할 수 있고, 자동화된 바익으로 공장 부하를 제어함으로써, 관리자의 개입 전이라도 공장 부하를 자동으로 제어할 수 있다.
또한, 공장 부하 제어부(130)는 실시간으로 전력 사용량, 태양광 발전량, 에너지 저장 상태 등을 시각화 정보로써 표시할 수 있도록 경제성 분석부(150)와 전기적으로 연결되어 있다. 또한, 공장 부하 제어부(110)는 계약전력과 피크를 산정하여서 상태모니터링 시스템에서 과부하가 예상되는 시점에 알림서비스를 제공하여 조정 필요한 전력량을 알려줄 수 있다. 공장 부하 제어부(130)는 조정 필요한 전력량을 원격부하제어 알림서비스를 통하여 저장된 태양광 발전량으로 대체하며 CBL 과의 차이가 일정 수준 이상 벗어나지 않게 하여서 RRMSE가 30% 이상 벗어나지 않도록 부하를 제어한다.
본 발명의 시스템은 공장의 과부하 방지와 전력 요금 절감을 위한 자체 부하 관리 및 수요반응(Demand Response)시장에 참여할 수 있는 전력을 서비스화할 수 있다.
도 4는 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 데이터를 저장하는 일 예를 설명하기 위한 블럭도이다. 도 4를 참고하면, VPP서버(115)는 스마트 미터기(111)로부터 공장 전력 사용량을 실시간으로 수신하여 저장한다. VPP 서버(115)는 태양광 모니터링 모듈(113)로부터 지붕형 태양광 발전량 센서 데이터(DT_1)를 수신하고, 태양광 에너지 저장 배터리 데이터(DT_2)를 수신한다. 또한, VPP 서버(115)는 외부 데이터베이스 또는 자체 센서로부터 기상 데이터(DT_3)를 수신할 수 있다. VPP서버(115)는 시간대별로 태양광 발전량의 실제값과 예측값(DT_4)을 수신한다.
본 발명의 에너지 모니터링부(110)는 디스플레이 모듈을 구비할 수 있고, 디스플레이 모듈에 태양광 에너지(Solar Energy) 화면을 표시할 수 있고, 태양광 에너지는 VPP 서버(115)의 태양광 DB 파트에서 데이터를 독출하고 시각화할 수 있다. 태양광 에너지 화면에 표시될 수 있는 데이터의 종류는 다음과 같다.
지붕형 태양광 발전량 센서 데이터(DT_1)는 실시간 주기로 수집된 태양광 발전량(단위 : kWh)와 설비의 이상 유무를 확인할 수 있는 장치의 전류, 전압, 주파수 등이 포함될 수 있다.
태양광 에너지 저장 배터리 데이터(DT_2)는 저장된 태양광 에너지의 양과 배터리 이상 유무를 확인할 수 있는 데이터가 포함된다.
기상 데이터(DT_3)는 발전량 예측과 발전량 수급 현황에 영향을 주는 기상 데이터(온도, 습도, 풍속, 전운량 등)가 포함된다. 기상 데이터(DT_3)는 해당지역의 공공기상데이터에서 API를 통하여 실시간으로 데이터베이스에 저장할 수 있다. 기상 데이터(DT_3)가 지역 정보 기반으로 정보를 제공하고 있어 정확도에 있어서는 효율이 떨어지기 때문에 필요시에는 현장에 기상센서와 스카이 카메라(도 5 참조)를 설치하여 데이터를 실시간으로 추가로 수집하여 이러한 한계점을 극복할 수 있다.
도 5는 도 4에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 센싱되는 스카이 이미지에 의한 운량을 센싱하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참고하면, 공장의 지붕에 설치되서 공장의 상공에 대한 스카이 이미지를 촬영하고, 스카이 이미지를 분석하여 구름과 비구름을 구별함으로써 운량을 산출할 수 있다.
도 6은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 태양광 에너지에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 6을 참고하면, 태양광 에너지에 관한 데이터는 태양광 발전 현황 정보, 태양광 발전 상태 현황(전류, 전압, 주파수), 태양광 발전 시간대별 충전 현황, 태양광 발전 시간대별 방전 방전 현황, 데이터를 제공하는 현 시점까지의 기상 현황 요약 정보 및 일별 누적 발전량 현황 및 예보에 따른 예상 누적 발전량 현황 등을 데이터 시각화하여 디스플레이한다.
태양광 발전량 현황 시스템에는 날짜를 기준으로 구성 화면은 아래와 같다. 태양광 발전 현황은 날짜를 기준으로 표시된 날짜의 전날 기준에서 예측을 한 시간대별 발전량 현황과 실제 발전량 현황, 그리고 실시간 기준에서는 해당 시간의 한 시간 뒤의 예측 발전량을 보여준다. 태양광 상태 현황 정보는 전류, 전압, 주파수, 누적 충전량 등의 현황을 표시한다. 태양광 시간대별 충방전 현황은 배터리에 시간대별로 충전 및 방전 현황을 나타낸다. 기상 현황은 시간대별로 태양광 발전에 영향을 미치는 기상 데이터를 표시한다. 일별 누적 현황은 날짜 기준으로 7일전부터 일별 누적 발전량 현황과 기상예보에 근거한 예상 일별 누적 발전량 현황을 보여준다.
도 7은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부의 일 동작을 예시적으로 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7을 참고하면, 공장 부하 제어부(130)는 전력요금 절감을 위한 태양광 충방전 제어를 실행할 수 있다. 구체적으로 공장 부하 제어부(130)는 계약전력과 관리 피크를 산정하고 부하가 피크보다 높은지 판단한다(S701). 공장 부하 제어부(130)는 부하가 관리피크보다 낮을 경우(S701-NO), 차익 거래 방전 시간을 판단한다(S702). 차익거래 발전시간대를 기준으로 충전 및 방전을 결정한다. 방전을 실시할 때에는 CBL과 실제 사용전력의 차이를 잘 조절하여서 RRMSE가 20~30% 이하로 유지할 수 있게 제어할 수 있다.
공장 부하 제어부(130)는 차익 거래 방전 시간이면(S702-YES), 태양광 발전 방전 프로세스를 실행한다(S704). 설정된 목표값을 기준으로 피크절감 기능을 차익 거래보다 우선시 하여 PV(태양광)를 충방전을 실시하는데 부하가 관리 피크보다 높을 경우에 피크 절감용 태양광 방전을 우선 수행할 수 있다. 공장 부하 제어부(130)는 차익 거래 방전 시간이면(S702-NO), 태양광 발전 충전 프로세스를 실행한다(S705).
도 8은 도 1에 도시된 에너지 모니터링부에 의해서 공장 부하의 전력 사용량에 관한 데이터의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 8을 참고하면, 에너지 모니터링의 구성은 날짜 선택에 따라 전력 사용 현황과 태양광 발전 현황으로 구분될 수 있다.
공장 부하의 전력 사용량에 관한 현황은 날짜 기준으로 시간대별로 3일전까지의 전력 사용량 CBL(Customer Base Load)과 실제 전력 사용량이 표시가 되어서 시간대별 소비패턴 대비하여 평균, 과소, 과다 소비 유무를 파악할 수 있도록 구성될 수 있다.
CBL과 실제 전력량 사용량을 이용한 계산으로 RRMSE가 표시되어 전력 소비 불균형 유무를 파악할 수 있다. RRMSE는 Relative Root Mean Squared Error의 약자로써, 전기 소비자와 전기 소비형태와 고객기준부하의 정합성을 검증하는 통계방식으로 오차가 클수록 전기 소비형태의 불규칙성이 크기 때문에 정확한 감축량 산정이 어렵다고 판단하게 된다. 검증 결과가 국내 30%이하, 해외 20%이하로 나와야 전기소비패턴이 어느 정도 일정한 것으로 판단되어 전력거래소 자원으로 등록이 가능하다.
스마트 미터기 등의 데이터 수집 장치로 전력사용데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하고 저장된 데이터를 일정시간(자정12시)에 맞춰서 MAX(4/5) 방식을 이용하여 CBL을 재가공하여 데이터베이스에 따로 구축한다.
RRMSE 계산 방법은 저장된 CBL 데이터와 전력사용데이터를 이용하여 전력거래소에 정해진 기준에 근거하여 해당 날짜(평일, 공휴일 제외)의 20일~45일 이전과 동시에 9시부터 20시까지의 데이터를 가지고 계산한다.
RRMSE를 계산하는 코드는 다음의 표 2와 같이 구현할 수 있다.
도 9는 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 예측되는 전력 사용에 관한 데이터를 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 9를 참고하면, 최근 7일 사용량에 대해서 일별 발전량을 표시하고, 2020년 전력 사용량을 월별 발전량을 누적하여 표시할 수 있다.
도 10은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 시간대별 전력 수요값과 태양광을 이용한 시뮬레이션 결과를 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 10을 참고하면, 태양광 설비용량을 설정한 다음, 시간대별 발전량 현황을 확인한 후에 경부하 시 충전하고 최대 부하시 방전하여 피크를 감소하는 방안으로 시뮬레이션을 진행할 수 있다. 도 10은 공장에서 수집한 전력 데이터(original)와 CBL과 태양광 발전량 데이터를 이용하여 전체적인 전기 사용량을 낮춰 전력 요금 절감 효과를 분석한 그래프이다.
도 11은 도 1에 도시된 공장 부하 제어부에 의해서 필요전력량을 산출하고 태양광 방전을 예시적으로 처리하는 흐름도이다. 도 11을 참고하면, 정전 및 급전감축 대응에 따른 태양광 방전을 통한 제어를 실행할 수 있다. 현재 대부분의 산업용 수용가들의 비상발전기는 공장 생산라인에 직접 연결하여 공장을 가동하는 것이 아니라, 갑작스런 정전과 같은 비상상황이 발생했을 때 생산라인 복구를 빨리 진행할 수 있도록 사용되는 현황으로 복구시간에 대비하여 경제적 손실이 큰 상황이다.
본 발명에 따른 시스템은 이러한 갑작스런 정전이나 급전감축 관련 요청이 왔을 때 태양광을 이용하여 전력을 공급하여 공정이 정지되는 것을 방지할 수 있다.
본 발명에 따른 시스템은 공장부하를 시간대별, 요일별, 기상요인 등을 고려하여 패턴분석을 분석할 수 있다(S1101). 본 발명에 따른 시스템은 패턴 분석(S1101)을 통해 이상전력을 탐지하거나 정전이 일어날 유무를 이진 분류 알고리즘을 통해 예측한다(S1102-1). 본 발명에 따른 시스템은 전력수요예측과 시간대별 태양광을 예측하여 태양광 충전량을 산정할 수 있다(S1102-2). 본 발명에 따른 시스템은 앞서 수행한 결과에 따라 정전대비 및 급전 감축 대응에 따라 전력복구 시간을 고려하여 필요한 전력량을 산출할 수 있다(S1103). 그리고, 공장 리스케줄링을 실시하여 생산과정에서의 결함을 최소화할 수 있게 한다. 본 발명에 따른 시스템은 산출된 필요한 전력량만큼 충전한 태양광을 방전함으로써 전력을 공급한다(S1104).
도 12는 도 1에 도시된 경제성 분석부를 예시적으로 설명하는 블럭도이다. 도 12를 참고하면, 경제성 분석부(150)는 메인화면, 시뮬레이션, 정산관리로 구성되어 있다. 메인화면에는 해당 날짜 기준으로 일별, 월별 전기사용현황이 표시되어 있으며 날짜를 기준으로 월 예상 전력 요금이 표시되어 있다. 시뮬레이션은 특정시간대에 태양광 발전량으로 대체를 하였을 때 나타나는 전기요금 절감과 탄소배출 감소를 분석하여 모니터링을 해주는 구조이다. 정산관리의 경우에는 공장 가동을 하지 않는 날이나 방전을 하지 않아도 될 정도로 전력 수급의 안정화가 되어 있을 때 전력거래시장에 태양광 발전량을 공급하였을 때의 수익금을 계산하여 준다.
도 13은 도 12에 도시된 경제성 분석부의 메인 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면이다. 도 13을 참고하면, 메인화면은 당월 전력사용량을 가지고 예상 전기요금을 산정하여 표시할 수 있다. 이때 요금 산정은 한전에서 제시한 계절별과 시간대별 부하(아래 표 3 참고)와 해당 공장의 산업용 요금제(아래 표 4 참고)를 반영하여 나온 전기요금 산정하여서 계산한다. 7일 기준으로 일별 전력 사용량과 년도 기준으로 월별 전력 사용량을 표기하여 시각화 표시한다. 날짜 기준으로 월에 해당하는 전력 사용량과 요금 산출 식을 이용하여 예상 전기요금을 아래와 같이 모니터링 하여 준다.
도 14는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 시뮬레이션 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면이다. 도 14를 참고하면, 시뮬레이션 화면의 일 영역(예시적으로 좌측 화면)에는 1시간 예측 충반전 시뮬레이션 결과가 표시될 수 있다. 시간 단위 시뮬레이션 화면의 하부 일 영역에는 1시간 뒤 탄소 배출 감소량, 1시간 뒤 태양광 발전량, 1시간 뒤 ESS 방전량, 1시간 뒤 필요한 ESS 충전량등이 표시될 수 있다. 예시적으로 1시간으로 표시되어 있으나, 2시간, 3시간, 그 이상으로 시뮬레이션될 수 있다.
또한, 시뮬레이션 화면의 일 영역(예시적으로 우측 화면)에는 하루 예측 충반전 시뮬레이션 결과가 표시될 수 있다. 하루 예측 시뮬레이션 화면의 일 영역에는 하루 뒤 탄소 배출 감소량, 하루 뒤 태양광 발전량, 하루 뒤 ESS 방전량, 하루 뒤 필요한 ESS 충전량 등이 표시될 수 있다. 예시적으로 하루 단위로 표시되어 있으나, 2일, 3일, 그 이상으로 시뮬레이션될 수 있다.
도 15는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 정산관리 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면이다. 도 15를 참고하면, 시뮬레이션 화면은 태양광 충전 현황 상태를 가지고 시간대별 전력 사용량과 충방전 시뮬레이션을 하였을 때 나타나는 전력 요금절감과 탄소배출 감소량을 나타낸다. 시뮬레이션 화면에는 날짜 기준으로 전력 사용량과 CBL이 시간대별로 표시가 되고 특정시간대에 전력 사용량을 태양광으로 대체하여 절감을 하였을 때에 나타나는 수익을 표시할 수 있다. 전력거래소나 관련 업체에 태양광을 판매 한다는 가정 하에 나타나는 예상 수익을 산출한다.
도 16는 도 12에 도시된 경제성 분석부의 정산관리 화면의 일 예를 예시적으로 도시한 도면이다. 도 16을 참고하면, 정산 관리 화면에는 업체명, 절약 금액, 계약 전력, 태양광 수익, 기본 요금, DR 수익, ESS 총 용량, 감축 이행률, 태양광 설비 총 용량, 태양광 판매량 등의 정보가 표시되서 관리할 수 있다.
100 : 에너지 관리 시스템
110 : 에너지 모니터링부
130 : 공장 부하 제어부 150 : 경제성 분석부
130 : 공장 부하 제어부 150 : 경제성 분석부
Claims (10)
- 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템에 있어서,
기 정의된 시간대별로 공장의 전력 사용량을 모니터링하여 획득하고, 공장의 지붕에 설치된 태양광 센서모듈에 의해서 태양광 발전 정보를 모니터링하여 획득하는 에너지 모니터링부;
상기 에너지 모니터링부에서 획득한 전력 사용량 및 태양광 발전량을 이용하여 단기 전력 사용량을 예측하고, 미리 계약 전력과 피크 전력을 산정하고, 상기 단기 전력 예측량, 상기 계약 전력 및 상기 피크 전력을 고려하여 해당 공장의 과부하 발생 여부를 예측하고, 과부하가 예상되는 시점에 해당 공장의 자체 부하를 제어하는 공장 부하 제어부; 및
공장의 주기별 전기 사용 현황 정보, 특정 시간대의 태양광 발전량에 의한 전기 요금 절감량과 탄소 배출 감소 정보 및 전력 거래의 수익금을 산출하는 경제성 분석부;를 포함하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 에너지 모니터링부는, 상기 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하는 스마트 미터기와 상기 태양광 발전 정보로써 태양광 발전량 센서 데이터, 태양광 에너지 저장 배터리 데이터, 기상 데이터 및 시간대별 태양광 실제값과 예측값을 산출하는 태양광 모니터링 모듈 및 상기 스마트 미터기와 상기 태양광 모니터링 모듈과 연결되서 가상의 전력 플랜트를 구축하는 VPP 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제2 항에 있어서,
상기 태양광 데이터베이스는, 상기 태양광 발전량 센서 데이터로써 기 결정된 주기로 수집된 실시간 태양광 발전량과 발전 설비의 이상 유무를 확인하기 위한 설비의 전류, 전압 및 주파수등이 포함되고,
상기 태양광 에너지 저장 배터리 데이터로써 기 저장된 태영광 에너지 전력량, 배터리 이상 유무를 확인할 수 있는 데이터가 포함되며,
상기 기상 데이터로써 온도, 습도, 풍속, 전운량을 포함하되, 상기 기상데이터는 공장이 위치한 해당 지역의 공공기상데이터의 API를 통해서 공공 기상 데이터를 수신하거나 현장 설치된 기상센서 또는 스카이 카메라를 이용하여 실시간으로 현장 기상 데이터를 수신하여 얻어지는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 공장 부하 제어부는,
미리 산정된 상기 계약 전력과 상기 피크 전력을 분석하여 공장의 부하가 상기 피크 전력보다 높을 시 차익거래 발전 시간에 기초하여 분산 자원의 충전 또는 방전을 제어하여 상기 피크 전력을 절감시키는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제4 항에 있어서,
상기 공장 부하 제어부는,
미리 설정된 전력 목표값을 기준으로 상기 피크 전력의 절감을 차익 거래보다 우선하여 태양광의 충방전을 실시하도록 제어하되, 부하가 관리 피크보다 높을 경우 피크 절감용 태양광 방전을 우선 수행하고, 부하가 관리 피크보다 낮을 경우 차익 거래 발전 시간대를 기준으로 충전 또는 방전을 하도록 공장의 부하를 제어하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 공장 부하 제어부는, 방전을 실시할 경우에 고객 기준 부하(Customer Based Load)과 실제 사용 전력의 차이값을 비교하여 RRMSE(Relative Root Mean Squared Error)가 20 내지 30% 이하로 유지되도록 공장 부하를 제어하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 공장 부하제어부는, 공장 부하를 시간대별, 요일별 및 기상요인을 고려하여 변화 패턴을 분석하여 전력 수요 예측값을 산출하고, 시간대별 태양광 발전량을 예측하여 태양광 충전량을 산출하며, 공장 부하의 패턴 분석을 통해서 이상 전력을 탐지하거나 공장의 정전 발생 여부를 이진 분류 알고리즘에 의해서 예측하고, 정전 대비 급전 감축 대응에 따라 전력 보수 시간을 고려하여 필요한 전력량을 산출하며, 산출된 필요한 전력량에 기초하여 태양광 발전소의 충방전을 제어하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 경제성 분석부는, 해당 공장의 당원 예상 전기 요금 및 당원 예상 전력 사용량을 연산하되, 상기 당월 예상 전력 사용량에 계절별, 시간대별 부하와 해당 고장의 산업용 요금제를 반영하여 산정하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제2 항에 있어서,
상기 경제성 분석부는, 상기 태양광 에너지 저장 배터리 데이터에 기초하여 태양광 충전 현황 상태를 추출하고, 시간대별 전력 사용량과 충방전 시뮬레이션을 시행하여 전력 요금 절감 정보 및 탄소 배출량 절감 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
- 제9 항에 있어서,
상기 경제성 분석부는,
일자별 전력 사용량 및 시간대별 고객 기준 부하 정보를 표시하되, 특정 시간대에 전력 사용량을 태양광 발전량으로 대체할 경우에 절감되는 수치값을 생성하여 표시하는 것을 특징으로 하는,
재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210069746A KR20220162198A (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210069746A KR20220162198A (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220162198A true KR20220162198A (ko) | 2022-12-08 |
Family
ID=84437197
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210069746A KR20220162198A (ko) | 2021-05-31 | 2021-05-31 | 재생에너지로 사용전력을 공급하는 태양광 발전소 공장의 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 에너지 관리 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20220162198A (ko) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102231891B1 (ko) | 2020-06-29 | 2021-03-25 | 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 | Re100 달성을 위한 두레 그룹을 지원하는 re100 관리 방법 및 장치 |
-
2021
- 2021-05-31 KR KR1020210069746A patent/KR20220162198A/ko not_active IP Right Cessation
Patent Citations (1)
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