KR20230069602A - 보상된 고객기준부하를 이용한 수요반응 계산방법 및 계산장치 - Google Patents

보상된 고객기준부하를 이용한 수요반응 계산방법 및 계산장치 Download PDF

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Abstract

일 실시예는, 고객기준부하기초값을 계산하는 단계; 실부하량에 대한 값을 획득하는 단계; 수요반응구간에서 상기 실부하량과 상기 고객기준부하기초값의 차이값을 계산하는 단계; 상기 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계; 및 상기 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산하는 단계를 포함하는 수요반응 계산방법을 제공한다.

Description

보상된 고객기준부하를 이용한 수요반응 계산방법 및 계산장치{DEMAND RESPONSE CALCULATION METHOD AND CALCULATION DEVICE USING COMPENSATED CUSTOMER BASE LOAD}
본 실시예는 수요반응 계산방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량을 계산하는 기술에 관한 것이다.
고객기준부하(CBL : Customer Base Load)는 수요반응에 참여하는 부하-수요자원-의 기준 부하선을 나타내는 값이다. 수요반응량-수요반응참여량-은 기존 전력 수요-기준 부하선-에 대비하여 수요반응으로 인해 발생하는 변화량을 나타내는데, 수요반응량에 대한 정확한 판단을 위해서는 기준 부하선-고객기준부하-를 정확히 파악할 필요가 있다.
기존에는 수요반응량 계산에서의 기준 부하선을 아래와 같은 방법들로 계산하였다.
'High X of Y' 방법 : 수요반응신호가 없는 날(Y) 중 부하량이 큰 날들(X)의 평균을 기준 부하선으로 결정하는 방법
'Low X of Y' 방법 : 수요반응신호가 없는 날(Y) 중 부하량이 적은 날들(X)의 평균을 기준 부하선으로 결정하는 방법
'Middle X of Y' 방법 : 수요반응신호가 없는 날(Y) 중 부하량이 중간인 날들(X)의 평균을 기준 부하선으로 결정하는 방법
'Last Y days' 방법 : 수요반응신호가 없는 날(Y) 중 후반부의 날들(X)의 평균을 기준 부하선으로 결정하는 방법
이외에도 이동평균방법이나, 회귀방법 등이 기준 부하선의 결정을 위해 사용되었으나, 기존 방법은 거시적 예측은 비교적 정확하나, 순간적인 부하변화를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있었다.
이러한 배경에서, 본 실시예의 목적은, 일 측면에서, 수요반응량 계산의 기준이 되는 고객기준부하를 정확하게 계산하는 기술을 제공하는 것이다. 다른 측면에서, 본 실시예의 목적은, 단주기 부하변화를 고객기준부하의 계산에 반영하는 기술을 제공하는 것이다. 또 다른 측면에서, 본 실시예의 목적은, 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량 계산에 대한 정확도를 높이는 기술을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 실시예는, 고객기준부하기초값을 계산하는 단계; 실부하량에 대한 값을 획득하는 단계; 수요반응구간에서 상기 실부하량과 상기 고객기준부하기초값의 차이값을 계산하는 단계; 상기 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계; 및 상기 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산하는 단계를 포함하는 수요반응 계산방법을 제공한다.
상기 수요반응 계산방법은, 상기 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계에서, 상기 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 상기 고주파성분값과 상기 저주파성분값을 분리할 수 있다.
상기 수요반응 계산방법은, 상기 고객기준부하기초값에 상기 고주파성분값을 가감하여 고객기준부하값을 결정할 수 있다.
상기 수요반응 계산방법은, 상기 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계에서, 상기 차이값에서 직류성분값 및 제1주파수에 해당되는 제1주파수성분값을 추출하고 상기 제1주파수의 N(N은 2 이상의 자연수)배에 해당되는 제N주파수성분값을 추출하며, 상기 직류성분값 및 상기 제1주파수성분값을 상기 저주파성분값으로 결정하고, 상기 제N주파수성분값을 상기 고주파성분값에 포함시킬 수 있다.
상기 제1주파수는 상기 실부하량의 샘플링주파수에 대응될 수 있다.
상기 수요반응 계산방법은, 상기 차이값과, 상기 고주파성분값 및 상기 저주파성분값의 총합의 차이가 기준값보다 작아지는 수준으로 상기 N을 결정할 수 있다.
상기 수요반응 계산방법은, 상기 고주파성분값에 따라 상기 고객기준부하기초값을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 수요반응 계산방법은, 업데이트된 상기 고객기준부하기초값을 다음 수요반응구간에 적용시킬 수 있다.
상기 고객기준부하기초값은 기계학습모델에 의해 계산될 수 있다.
다른 실시예는, 실부하량에 대한 값을 획득하는 부하량획득기; 수요반응구간에서 상기 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이값을 계산하는 차이계산기; 상기 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 주파수성분분리기; 및 상기 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산하는 수요반응량계산기를 포함하는 수요반응 계산장치를 제공한다.
상기 주파수성분분리기는, 상기 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 상기 고주파성분값과 상기 저주파성분값을 분리할 수 있다.
상기 수요반응 계산장치는 기계학습모델을 이용하여 상기 고객기준부하기초값을 계산하는 고객기준부하계산기를 더 포함할 수 있다.
상기 고객기준부하계산기는, 상기 고주파성분값에 따라 상기 고객기준부하기초값을 업데이트할 수 있다.
상기 주파수성분분리기는, 상기 차이값에서 직류성분값 및 제1주파수에 해당되는 제1주파수성분값을 추출하고 상기 제1주파수의 N(N은 2 이상의 자연수)배에 해당되는 제N주파수성분값을 추출하며, 상기 직류성분값 및 상기 제1주파수성분값을 상기 저주파성분값으로 결정하고, 상기 제N주파수성분값을 상기 고주파성분값에 포함시킬 수 있다.
상기 제1주파수는 상기 실부하량의 샘플링주파수에 대응될 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 수요반응량 계산의 기준이 되는 고객기준부하를 정확하게 계산할 수 있다. 그리고, 본 실시예에 의하면, 단주기 부하변화를 고객기준부하의 계산에 반영할 수 있고, 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량 계산에 대한 정확도를 높일 수 있게 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 수요반응시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 수요반응계산장치(110)의 구성도이다.
도 3은 기준부하선을 보상하지 않을 때의 기준부하선 오차를 나타내는 도면이다.
도 4는 기준부하선을 보상하지 않고 계산할 때의 수요반응량을 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따라 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량을 계산하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 수요반응 계산방법의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예를 검증하기 위한 시험에서의 실부하량을 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예를 검증하기 위한 시험에서의 고객기준부하기초값을 나타내는 도면이다.
도 9는 도 7의 실부하량과 도 8의 고객기준부하기초값의 차이, 그리고, 실제 수요반응량을 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 시험에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리한 것을 나타내는 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 시험에서 고주파성분값을 이용하여 고객기준부하값을 보상하는 것을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 수요반응시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 수요반응시스템(100)은 수요반응계산장치(110), 미터기(120) 및 부하(130) 등을 포함할 수 있다.
부하(130)는 전력망으로 부터 전력(Pl)을 공급받을 수 있다. 그리고, 미터기(120)는 부하(130)로 공급되는 전력(Pl)을 측정하고 부하측정값(mPl)을 수요반응계산장치(110)로 전달할 수 있다.
부하(130)는 수요반응신호에 반응하여 전력사용량을 조절할 수 있다. 예를 들어, 부하(130)는 수요반응신호에 반응하여 전력사용량을 줄일 수 있고, 수요반응신호에 반응하여 전력사용량을 증가시킬 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 부하(130)가 수요반응신호에 반응하여 전력사용량을 줄이는 예시를 중심으로 설명한다.
수요반응량은 수요반응신호가 없었다면 사용했을 부하량-고객기준부하값-에서 실부하량을 빼는 방식으로 계산될 수 있다. 이러한 방식에서 수요반응량이 정확하게 계산되기 위해서는 고객기준부하값이 정확하게 계산될 필요가 있다.
수요반응계산장치(110)는 고객기준부하기초값을 계산하고, 수요반응구간에서 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이값을 고주파성분값과 저주파성분값으로 분리할 수 있다. 그리고, 수요반응계산장치(110)는 고객기준부하기초값에 고주파성분값을 반영하여 보다 정확한 고객기준부하값을 계산할 수 있다. 그리고, 수요반응계산장치(110)는 저주파성분값을 이용하여 수요반응량을 보다 정확하게 계산할 수 있다.
연구에 의하면, 수요반응량은 느린 주기로 변하는 특성을 가지고 있다. 따라서, 전술한 차이값의 저주파성분값은 수요반응량을 대변하는 것으로 이해할 수 있다. 그리고, 차이값에서 나머지 고주파성분값은 실제 부하의 특성으로 이해할 수 있고, 고객기준부하량에 반영되어야하는 값으로 이해할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 수요반응계산장치(110)의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 수요반응계산장치(110)는 부하량획득기(210), 차이계산기(220), 주파수성분분리기(230), 수요반응량계산기(240) 및 고객기준부하계산기(250) 등을 포함할 수 있다.
부하량획득기(210)는 미터기를 포함하고 있거나 혹은 미터기로부터 부하측정값을 전달받아 실부하량에 대한 값을 획득할 수 있다. 부하량획득기(210)는 통신회로를 더 포함하고 있으면서 통신을 통해 미터기로부터 실부하량에 대한 값을 획득할 수 있다.
차이계산기(220)는 수요반응구간에서 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이값을 계산할 수 있다.
차이계산기(220)는 수요반응신호에 대한 확인을 통해 수요반응구간을 인식할 수 있다. 수요반응신호는 수요반응계산장치(110)에서 만들어진 후 부하로 송신될 수 있다. 이러한 경우, 차이계산기(220)는 내부에서 생성되는 수요반응신호를 확인하여 수요반응구간을 인식할 수 있다. 수요반응계산장치(110)는 부하로부터 수요반응신호를 전달받거나 수요반응관리장치로부터 수요반응신호를 전달받을 수 있다. 이러한 경우, 차이계산기(220)는 외부로부터 전달되는 수요반응신호를 확인하여 수요반응구간을 인식할 수 있다.
차이계산기(220)는 고객기준부하기초값에서 실부하량을 차감하여 차이값을 계산할 수 있다. 차이값은 부호를 포함하지 않는 절대값일 수 있다.
주파수성분분리기(230)는 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리할 수 있다.
주파수성분분리기(230)는 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 고주파성분값과 저주파성분값을 분리할 수 있다.
주파수성분분리기(230)는 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 직류성분값, 제1주파수에 해당되는 제1주파수성분값, 그리고, 제2 내지 제N(N은 2 이상의 자연수)주파수성분값을 계산할 수 있다.
제1주파수는 미터기에서의 샘플링주파수와 같을 수 있다. 그리고, 제N주파수성분값에 대응되는 제N주파수는 제1주파수의 2^(N-1)배의 주파수일 수 있다. 예를 들어, 제2주파수는 제1주파수의 2배의 주파수이고, 제3주파수는 제1주파수의 4배의 주파수이고, 제4주파수는 제1주파수의 8배의 주파수일 수 있다.
주파수성분분리기(230)는 웨이블릿변환의 응답차를 계산하고 응답차가 기준값보다 작아지는 수준으로 N을 결정할 수 있다. 응답차는 전술한 차이값에서 각 성분값의 총합을 빼는 방식으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 주파수성분분리기(230)는 직류성분값 및 제1 내지 제N주파수성분값을 더해 각 성분값의 총합을 계산하고, 차이값에서 각 성분값의 총합을 빼서 응답차를 계산할 수 있다.
주파수성분분리기(230)는 응답차가 기준값보다 큰 경우, N값을 하나씩 증가시킬 수 있다. 예를 들어, N이 3일 때, 응답차가 기준값보다 크다면, 주파수성분분리기(230)는 N을 4로 증가시켜 응답차를 다시 계산하고 응답차를 기준값과 비교할 수 있다.
수요반응량계산기(240)는 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 수요반응량계산기(240)는 직류성분값과 제1주파수성분값을 합쳐 수요반응량을 계산할 수 있다. 실시예에 따라서는, 수요반응량계산기(240)는 직류성분값, 제1주파수성분값 및 제2주파수성분값을 합쳐 수요반응량을 계산할 수 있다.
고객기준부하계산기(250)는 고객기준부하기초값에 고주파성분값을 가감하여 고객기준부하값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 고객기준부하계산기(250)는 제2 내지 제N주파수성분값을 합쳐서 고주파성분값을 계산하고, 고객기준부하기초값에서 고주파성분값을 빼서 고객기준부하값을 계산할 수 있다. 실시예에 따라서는 고객기준부하계산기(250)는 제3 내지 제N주파수성분값을 합쳐서 고주파성분값을 계산하고, 고객기준부하기초값에서 고주파성분값을 빼서 고객기준부하값을 계산할 수 있다.
수요반응구간이 비슷한 시간대에서 반복되는 경우, 고객기준부하계산기(250)는 고주파성분값에 따라 고객기준부하기초값을 업데이트하고 다음 수요반응구간에 업데이트된 고객기준부하기초값을 적용시킬 수 있다.
고객기준부하계산기(250)는 기계학습-예를 들어, 인공지능신경망-을 이용하여 고객기준부하기초값을 학습시킬 수 있다. 고객기준부하계산기(250)는 이러한 학습을 통해 만들어진 기계학습모델을 이용하여 고객기준부하기초값을 계산할 수 있다.
도 3은 기준부하선을 보상하지 않을 때의 기준부하선 오차를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 종래 기술은 제1시구간(T1)에서 실부하량(310)을 이용하여 기준부하선(330)을 계산할 수 있다. 종래 기술은 제1시구간(T1)에서의 실부하량(310)을 평균하여 기준부하선(330)을 계산할 수 있다.
그리고, 종래 기술은 제2시구간(T2)에서 기준부하선(330)을 수요반응량의 기준값으로 설정할 수 있다. 그런데, 도 3을 참조하면, 수요반응신호가 없는 경우, 제2시구간(T2)에서 실부하량(310)은 기준부하선(330)과 일정한 오차(320)를 만들고 있다. 수요반응에 참여하는 사람의 입장에서는 이러한 오차(320)로 인해 수요반응량이 작아지게 되고, 수요반응에 대한 보상이 작아지는 손해를 볼 수 있다.
도 4는 기준부하선을 보상하지 않고 계산할 때의 수요반응량을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 종래 기술은 제3시구간(T3)에서 실부하량(410)을 이용하여 기준부하선(420)을 계산할 수 있다. 종래 기술은 제3시구간(T3)에서의 실부하량(410)을 평균하여 기준부하선(420)을 계산할 수 있다.
그리고, 종래 기술은 제4시구간(T4)에서 기준부하선(420)과 실부하량(410)의 차이를 계산하여 수요반응량(430)을 계산할 수 있다.
그런데, 제4시구간(T4)에서 실부하량(410)의 고주파변동량을 확인하면 알 수 있는 것과 같이, 기준부하선(420)은 빠른 주기로 변동하는 실제 부하를 반영하지 못하기 때문에, 종래 기술과 같이 계산한 수요반응량(430)은 실제 수요반응량과 일정 이상의 오차를 만들어 낼 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량을 계산하는 것을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 수요반응계산장치는 제3시구간(T3)에서 실부하량(410)에 따라 고객기준부하기초값(510)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 수요반응계산장치는 제3시구간(T3)에서의 실부하량(410)을 평균하여 고객기준부하기초값(510)을 계산할 수 있다.
그리고, 수요반응계산장치는 제4시구간(T4)에서 실부하량(410)의 고주파성분값 혹은 실부하량(410)과 고객기준부하기초값(510)의 차이값에 대한 고주파성분값을 이용하여 보상값을 계산하고 보상값을 고객기준부하기초값(510)에 반영하여 고객기준부하값(520)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 수요반응계산장치는 제4시구간(T4)에서 실부하량(410)의 고주파성분값을 고객기준부하기초값(510)에 더해서 고객기준부하값(520)을 계산할 수 있다. 혹은 수요반응계산장치는 제4시구간(T4)에서 고객기준부하기초값(510)과 실부하량(410)의 차이값에 대한 고주파성분값을 계산하고, 고객기준부하기초값(510)에 고주파성분값을 빼서 고객기준부하값(520)을 계산할 수 있다.
그리고, 수요반응계산장치는 보상된 고객기준부하값(520)과 실부하량(410)의 차이에 따라 수요반응량(530)을 계산할 수 있다.
도 4와 도 5를 비교하면, 계산된 수요반응량에 차이가 있다는 것을 확인할 수 있고, 일 실시예에 따라 계산한 수요반응량이 종래 기술에 따라 계산한 수요반응량보다 정확하다는 것을 알 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 수요반응 계산방법의 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 장치는 고객기준부하(CBL)기초값을 계산할 수 있다(S600). 장치는 인공지능신경망을 통해 학습된 기계학습모델을 이용하여 고객기준부하기초값을 계산할 수 있다. 혹은 수요반응신호가 없는 구간에서의 실부하량의 평균값을 이용하여 고객기준부하기초값을 계산할 수 있다.
장치는 실부하량에 대한 값을 획득할 수 있다(S602). 장치는 미터기와의 통신을 통해 혹은 부하와의 통신을 통해 실부하량에 대한 값을 획득할 수 있다.
장치는 수요반응구간에서 고객기준부하기초값과 실부하량의 차이값을 계산할 수 있다(S604). 장치는 수요반응신호에 따라 수요반응구간을 인식하고, 수요반응구간에서 고객기궂부하기초값에서 실부하량을 차감하여 차이값을 계산할 수 있다.
장치는 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리할 수 있다(S606). 장치는 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 고주파성분값과 저주파성분값을 분리할 수 있다.
그리고, 장치는 저주파성분값을 이용하여 수요반응(DR : Demand Response)량을 계산할 수 있다(S608). 여기서, 저주파성분값은 직류성분값 및/혹은 제1주파수성분값을 포함할 수 있다.
그리고, 장치는 고주파성분값을 이용하여 보상값을 계산할 수 있다(S610). 여기서, 고주파성분값은 기초주파수에 제1주파수의 체배주파수에 대응되는 주파수들의 성분값일 수 있다.
그리고, 장치는 보상값을 이용하여 고객기준부하(CBL)값을 결정하거나 고객기준부하기초값을 업데이트할 수 있다(S612).
도 7은 일 실시예를 검증하기 위한 시험에서의 실부하량을 나타내는 도면이고, 도 8은 일 실시예를 검증하기 위한 시험에서의 고객기준부하기초값을 나타내는 도면이고, 도 9는 도 7의 실부하량과 도 8의 고객기준부하기초값의 차이, 그리고, 실제 수요반응량을 나타내는 도면이다.
도 7 내지 도 9를 참조하면, 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이(도 9에서 Net Load - Predicted CBL 참조)와 실제 수요반응량(도 9에서 Actual DR 참조)에 오차가 있다는 것을 확인할 수 있다. 그리고, 오차는 고주파성분이라는 것을 확인할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 시험에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리한 것을 나타내는 도면이다.
도 10을 참조하면, 발명자는 시험에서 도 10의 (a)와 같이 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이를 계산하였고, 이를 도 10의 (b)와 같이 저주파성분값과 도 10의 (c)와 같이 고주파성분값으로 분리하였다.
도 10의 (b)와 도 9의 도 9에서 "Actual DR"을 비교하면 알 수 있는 것과 같이, 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이에서 분리된 저주파성분값이 실제 수요반응량과 매우 유사한 것을 확인할 수 있다.
실부하량과 고객기준부하기초값의 차이값에서 고주파성분값은 고객기준부하값의 오차값으로 볼 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 시험에서 고주파성분값을 이용하여 고객기준부하값을 보상하는 것을 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 도 11의 (a)와 같은 고객기준부하기초값에 도 11의 (b)와 같은 보상값-도 10의 (c)와 같이 추출된 고주파성분값-을 가감하여 도 11의 (c)와 같은 업데이트된 고객기준부하값을 생성할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 수요반응량 계산의 기준이 되는 고객기준부하를 정확하게 계산할 수 있다. 그리고, 본 실시예에 의하면, 단주기 부하변화를 고객기준부하의 계산에 반영할 수 있고, 보상된 고객기준부하를 이용하여 수요반응량 계산에 대한 정확도를 높일 수 있게 된다.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 고객기준부하기초값을 계산하는 단계;
    실부하량에 대한 값을 획득하는 단계;
    수요반응구간에서 상기 실부하량과 상기 고객기준부하기초값의 차이값을 계산하는 단계;
    상기 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계; 및
    상기 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산하는 단계
    를 포함하는 수요반응 계산방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계에서,
    상기 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 상기 고주파성분값과 상기 저주파성분값을 분리하는 수요반응 계산방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 고객기준부하기초값에 상기 고주파성분값을 가감하여 고객기준부하값을 결정하는 수요반응 계산방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 단계에서,
    상기 차이값에서 직류성분값 및 제1주파수에 해당되는 제1주파수성분값을 추출하고 상기 제1주파수의 N(N은 2 이상의 자연수)배에 해당되는 제N주파수성분값을 추출하며,
    상기 직류성분값 및 상기 제1주파수성분값을 상기 저주파성분값으로 결정하고, 상기 제N주파수성분값을 상기 고주파성분값에 포함시키는 수요반응 계산방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1주파수는 상기 실부하량의 샘플링주파수에 대응되는 수요반응 계산방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 차이값과, 상기 고주파성분값 및 상기 저주파성분값의 총합의 차이가 기준값보다 작아지는 수준으로 상기 N이 결정되는 수요반응 계산방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 고주파성분값에 따라 상기 고객기준부하기초값을 업데이트하는 단계를 더 포함하는 수요반응 계산방법.
  8. 제7항에 있어서,
    업데이트된 상기 고객기준부하기초값을 다음 수요반응구간에 적용시키는 수요반응 계산방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 고객기준부하기초값은 기계학습모델에 의해 계산되는 수요반응 계산방법.
  10. 실부하량에 대한 값을 획득하는 부하량획득기;
    수요반응구간에서 상기 실부하량과 고객기준부하기초값의 차이값을 계산하는 차이계산기;
    상기 차이값에서 고주파성분값과 저주파성분값을 분리하는 주파수성분분리기; 및
    상기 저주파성분값에 따라 수요반응량을 계산하는 수요반응량계산기
    를 포함하는 수요반응 계산장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 주파수성분분리기는,
    상기 차이값에 대한 웨이블릿변환을 통해 상기 고주파성분값과 상기 저주파성분값을 분리하는 수요반응 계산장치.
  12. 제10항에 있어서,
    기계학습모델을 이용하여 상기 고객기준부하기초값을 계산하는 고객기준부하계산기를 더 포함하는 수요반응 계산장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 고객기준부하계산기는,
    상기 고주파성분값에 따라 상기 고객기준부하기초값을 업데이트하는 수요반응 계산장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 주파수성분분리기는,
    상기 차이값에서 직류성분값 및 제1주파수에 해당되는 제1주파수성분값을 추출하고 상기 제1주파수의 N(N은 2 이상의 자연수)배에 해당되는 제N주파수성분값을 추출하며,
    상기 직류성분값 및 상기 제1주파수성분값을 상기 저주파성분값으로 결정하고, 상기 제N주파수성분값을 상기 고주파성분값에 포함시키는 수요반응 계산장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제1주파수는 상기 실부하량의 샘플링주파수에 대응되는 수요반응 계산장치.
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