WO2013125909A1 - 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법 - Google Patents

전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법 Download PDF

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WO2013125909A1
WO2013125909A1 PCT/KR2013/001457 KR2013001457W WO2013125909A1 WO 2013125909 A1 WO2013125909 A1 WO 2013125909A1 KR 2013001457 W KR2013001457 W KR 2013001457W WO 2013125909 A1 WO2013125909 A1 WO 2013125909A1
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scheduling
power storage
discharge
information
storage device
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PCT/KR2013/001457
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English (en)
French (fr)
Inventor
장병훈
하용구
홍광희
전웅재
정규원
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한국전력공사
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05F—SYSTEMS FOR REGULATING ELECTRIC OR MAGNETIC VARIABLES
    • G05F1/00—Automatic systems in which deviations of an electric quantity from one or more predetermined values are detected at the output of the system and fed back to a device within the system to restore the detected quantity to its predetermined value or values, i.e. retroactive systems
    • G05F1/66—Regulating electric power
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0205—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system
    • G05B13/026—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric not using a model or a simulator of the controlled system using a predictor
    • 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
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a power storage scheduling device and a method thereof, and more particularly, to a plurality of powers by distributing an appropriate charge and discharge scheduling according to characteristics and states of each power storage device.
  • the present invention relates to a power storage scheduling device and a method for efficiently integrating and operating a storage device.
  • a power system is a system in which power plants, substations, and loads are connected to consumers (ie, power consumers) by means of transmission lines, from generation to consumption.
  • the power storage device is focused on the transportation energy field such as HEV (Hybrid Electric Vehicle) and EV (Electric Vehicle), and researches on the large-capacity and long-life of lithium-ion batteries have begun to commercialize large-scale lithium-ion batteries. have.
  • HEV Hybrid Electric Vehicle
  • EV Electric Vehicle
  • ESS Electronicgy Storage System
  • MW large-capacity
  • Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0078965 selects an operation mode to control the charge / discharge state of the power storage unit in a state in which the wind power generator and the power storage unit are configured to be connected, and the amount of wind power generated by the wind power generator and the load time slot.
  • the present invention discloses a technology for controlling charging and discharging of a power storage unit using the calculated load generation time and power selling price conditions.
  • the present invention has been proposed to solve the above-described problems, and the power storage device scheduling apparatus and method for efficiently integrating and operating a plurality of power storage devices by distributing the appropriate charge and discharge scheduling to each power storage device;
  • the purpose is to provide. That is, an object of the present invention is to provide an apparatus and method for scheduling a power storage device based on renewable energy generation prediction data and load prediction data to perform peak load suppression or load control of a power system. do.
  • an apparatus for scheduling a power storage device includes an input unit configured to receive integrated scheduling information, characteristic information, and state information of the power storage device; A scheduling unit configured to generate scheduling information of the power storage device based on the received integrated scheduling information, characteristic information, and state information; And an output unit for outputting the generated scheduling information to the power storage device.
  • the scheduling unit calculates a discharge scheduling region in the highest region (P load, Max ) of the curve data generated using the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data , and the amount of discharge power and the discharge time in the discharge scheduling region. Generates a discharge scheduling value ⁇ (P Dk , T Dk ) including.
  • the scheduling unit is a point at which the sum of the product of the discharge power amount and the discharge time of the same section is equal to the value obtained by subtracting the battery power amount W ED according to the economical discharge depth from the available power capacity W SOC of the power storage device.
  • the P D scan is interrupted to calculate the discharge scheduling region.
  • the scheduling unit is configured to calculate the amount of discharge power P Dk based on a value obtained by subtracting the amount of power P D_SCAN in the discharge scheduling region from the difference value P load between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data in the same time domain.
  • the discharge time T Dk is calculated.
  • the scheduling unit calculates the charging scheduling region by stopping the P C scan at the point where the sum of the multiplied charge power and the charging time of the same section is equal to the discharge depth capacity W DOD of the power storage device.
  • the scheduling unit based on a value obtained by subtracting the difference value P load between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data in the same time domain from the amount of power P C_SCAN in the charging scheduling region, is determined by the amount of charging power P Ck and The charging time T Ck is calculated.
  • the scheduling unit calculates a scheduling target region based on the integrated scheduling information, and calculates matrixed scheduling information by arranging a power storage device according to a time interval in the scheduling target region.
  • the scheduling unit arranges the power storage device according to the characteristic information and the state information.
  • the scheduling unit calculates matrixed scheduling information by multiplying the matrixed power storage device information constituting the scheduling target region and the matrixed time information according to a time interval.
  • the scheduling unit generates scheduling information including at least one of the charging scheduling information and the discharge scheduling information.
  • a power storage scheduling method including: receiving, by an input unit, integrated scheduling information, characteristic information, and state information of a power storage device; Generating, by the scheduling unit, scheduling information based on the received integrated scheduling information, the characteristic information, and the status information; And outputting, by the output unit, the generated scheduling information to the power storage device.
  • the input unit includes at least one of characteristic information including cycle information of the power storage device, an available power capacity of the power storage device, a discharge depth, an amount of battery power according to an economical discharge depth, and an output available time. Receives status information at set cycle intervals.
  • the load prediction data and the renewable energy generation prediction data are further input by the input unit.
  • the generating of the scheduling information may include: generating, by the scheduling unit, curve data using a difference value between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data; Calculating, by the scheduling unit, a discharge scheduling region in the highest region P load and Max of the curve data; And generating, by the scheduling unit, the discharge scheduling value ⁇ (P Dk , T Dk ) including the amount of discharge power and the discharge time in the discharge scheduling region as the discharge scheduling information.
  • the sum of the product of the discharge power amount and the discharge time in the same section is determined by the scheduling unit according to the economic power depth (W SOC ) in the available power capacity W SOC of the power storage device (
  • the discharge scheduling region is calculated by stopping the P D scan at a point equal to the value obtained by subtracting W ED ).
  • the scheduling unit subtracts the amount of power P D_SCAN in the discharge scheduling region from the difference value P load between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data in the same time domain.
  • the amount of discharge power P Dk and the discharge time T Dk are calculated based on the value.
  • the generating of the scheduling information may include: generating, by the scheduling unit, curve data using a difference value between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data; Calculating, by the scheduling unit, a charging scheduling region in the lowest region (P load, Min ) of the curve data; And calculating, by the scheduling unit, the charging scheduling value ⁇ (P Ck , T Ck ) including the charging power amount and the charging time in the charging scheduling region as the charging scheduling information.
  • the scheduling unit stops the P C scan at the point where the sum of the multiplied amount of charging power and charging time in the same section is equal to the discharge depth capacity W DOD of the power storage device. To calculate the charging scheduling region.
  • the scheduling unit subtracts the difference value P load between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data in the same time domain from the amount of power P C_SCAN in the charging scheduling region.
  • the charging power amount P Ck and the charging time T Ck are calculated based on the value.
  • the generating of the scheduling information may include: calculating, by the scheduling unit, a charging scheduling target region by calculating a charging amount according to a time interval based on the integrated scheduling information; And calculating, by the scheduling unit, the matrixed charging scheduling information by arranging the power storage devices according to time intervals in the charging scheduling target region.
  • the scheduling unit arranges the power storage device according to the characteristic information and the state information.
  • the scheduling unit multiplies the matrixed power storage device information constituting the charging scheduling target region by the matrixed charging time information according to a time interval and matrixes the charging scheduling information. To calculate.
  • the generating of the scheduling information may include: calculating, by the scheduling unit, a discharge scheduling target region by calculating a total discharge amount according to a time interval based on the integrated scheduling information; And arranging, by the scheduling unit, the power storage device according to the time interval in the discharge scheduling target region to calculate matrixed discharge scheduling information.
  • the scheduling unit multiplies the matrixed power storage device information constituting the discharge scheduling target region with the matrixed discharge time information according to a time interval, and matrixes the discharge scheduling information. To calculate.
  • the power storage scheduling apparatus and method has the following effects.
  • the information of the power storage device (for example, SOC) is obtained by using the data generated as a result of the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data by acquiring and analyzing the load prediction data and the generation prediction data of the renewable energy in real time.
  • Load control by scheduling power storage device e.g. discharge output and output time, charge output and output time
  • economical DOD, capacity, increase base price of low price and high price of power generation (LNG, petroleum) Economic development can be achieved.
  • the load control by scheduling the power storage device in consideration of the renewable energy generation there is an effect that can increase (or increase) the amount of renewable energy generation.
  • charge and discharge scheduling can be calculated and distributed to each power storage device according to the characteristics and states of each power storage device, multiple power storage devices can be efficiently integrated.
  • the power storage device can be utilized as a load leveling or peak shaving role of the entire power system.
  • FIG. 1 is a view for explaining a power storage scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for describing an input unit of FIG. 2.
  • 4 and 9 are diagrams for describing the scheduling unit of FIG. 2.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a power storage scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a discharge scheduling method of a power storage scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a view for explaining a power storage scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a view for explaining the configuration of the power storage scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a diagram for describing an input unit of FIG. 2
  • FIGS. 4 and 9 are diagrams for describing a scheduling unit of FIG. 2
  • FIG. 10 is a diagram for describing a power storage scheduling apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the power storage device scheduling apparatus 100 is connected to a power system management server 200 and a plurality of power storage devices 300.
  • the power storage device scheduling apparatus 100 schedules charging and discharging of the power storage devices 300 based on data received from the power system management server and the power storage devices 300.
  • the power storage scheduling apparatus 100 generates a charge / discharge schedule at a predetermined cycle and transmits the charge / discharge schedule to the power storage apparatus 300 (or a lower controller (not shown)).
  • Charge / discharge is performed according to the charge / discharge schedule generated in 100. Accordingly, load shaving and load leveling may be performed in consideration of renewable energy generation.
  • ESS Electronicgy Storage System
  • the power storage scheduling apparatus 100 includes an input unit 120, a scheduling unit 140, and an output unit 160.
  • the input unit 120 receives load prediction data, renewable energy generation prediction data, and power storage device information. That is, the input unit 120 receives load prediction data and renewable energy generation prediction data of the power system from the power system management server.
  • the input unit 120 receives power storage device information from the plurality of power storage devices 300.
  • the input unit 120 receives the power storage device information including the available power capacity, the battery power amount, the capacity, the depth of discharge capacity according to the economical discharge depth.
  • the input unit 120 receives load prediction data, renewable energy generation prediction data, and power storage device information at a predetermined period (period set by an administrator).
  • the input unit 120 includes a scheduling information input module 122 and an attribute information input module 124.
  • the attribute information input module 124 receives the characteristic information and the state information of each power storage device 300 from the power storage device 300 or the user and transmits the property information and the state information to the scheduling unit 140.
  • the characteristic information includes period information (short or long period) of each power storage device 300
  • the state information includes the available power capacity (SOC) of each power storage device 300, the depth of discharge ( DOD (Depth of Discharge), the amount of battery power according to the economical DOD, the output available time, and the like.
  • the attribute information input module 124 may also receive the characteristic information and the state information of each power storage device 300 periodically and provide it to the scheduling unit 140.
  • the scheduling unit 140 uses the characteristic information and the state information of each power storage device 300 transmitted from the input unit 120 to the integrated scheduling information ⁇ (P n , T n ) received from the input unit 120. Create a scheduling for That is, the scheduling unit 140 generates a schedule of the power storage device 300 by using the load prediction data, the renewable energy generation prediction data, and the power storage device information input through the input unit 120. In this case, the schedule may be charge scheduling information or discharge scheduling information of each power storage device 300.
  • the scheduling unit 140 adjusts the load of the power system by controlling the charging or discharging of each power storage device 300 according to the charging scheduling information or the discharge scheduling information calculated from the integrated scheduling information ( ⁇ (P n , T n )). Can be controlled. In this case, the scheduling unit 140 schedules charging and discharging of the power storage devices 300 based on the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data.
  • the scheduling unit 140 schedules the discharge of the power storage device 300 at the time of attachment in the graph of the difference value (ie, section D of FIG. 4).
  • the scheduling unit 140 schedules charging of the corresponding power storage device 300 in the region where the graph of the difference value is the lowest value (that is, section E of FIG. 4). That is, as shown in FIG. 5, the data curves also have the highest region (P load, Max ) and the lowest region (P load, Min ), and the power storage device 300 takes this curve into consideration with the power storage information. Load and charge of the power system is performed by scheduling the charging and discharging of the power system.
  • the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data is illustrated, and the horizontal axis represents a time interval, and the vertical axis represents the amount of power to be supplied to the load.
  • the discharge operation must be performed in the entire power storage device.
  • the amount of power is lower than usual. Since only the supply is required, the charging operation must be performed in the entire power storage device.
  • the scheduling unit 140 schedules charging of the power storage device 300 in the region where the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data is the highest. That is, the scheduling unit 140 performs a P D scan in the highest region (hereinafter referred to as P load and Max ) in a curve graph (see FIG. 5) indicating a difference value between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data.
  • P D_SCAN is calculated from the maximum value P load, max in order to calculate discharge scheduling information.
  • P C_SCAN is determined from the lowest value P load, min .
  • P D_SCAN is a value used as a reference for calculating the discharge scheduling area in the entire power storage device and may be appropriately reduced from P load, max which is the highest value on the curve graph.
  • the scheduling unit 140 sets the discharge scheduling region by stopping the P D scan at a point that becomes equal to the value of W SOC -W ED during the P D scan according to Equation 1 below.
  • W SOC means available power capacity of the power storage device 300 (that is, the amount of power stored in the power storage device 300).
  • W ED refers to the amount of battery power according to the economical depth of discharge (DOD).
  • DOD depth of discharge
  • W ED has a relationship of W ESS> W ED ⁇ 0 for the ESS W capacity of the power storage device 300 is set to an appropriate value according to the power storage device 300.
  • the amount of power as much as W ED can be used for frequency control in the event of a power system failure.
  • the scheduling unit 140 calculates? P Dk ⁇ T Dk indicating the discharge scheduling region for each T Dk indicating the discharge interval.
  • the scheduling unit 140 calculates a P Dk value based on Equation 2 below in the set discharge scheduling region.
  • the scheduling unit 140 calculates a T Dk value corresponding to the calculated P Dk .
  • P Dk means the amount of discharge power
  • T Dk means the discharge time
  • P load represents the value on the curve graph for each T Dk representing the discharge period.
  • the scheduling unit 140 generates ⁇ (P Dk , T Dk ) as the discharge scheduling value based on the calculated P Dk and T Dk .
  • the amount of power as much as W ED secured may provide a power supply role for frequency control in case of system failure or emergency.
  • the scheduling unit 140 shows a discharge graph target region formed by the curve graph shown in FIG. 5 and P D_SCAN to provide discharge scheduling information for the discharge scheduling region to each power storage device 300 in FIG. 6 and FIG. Matrix is shown as shown in 7.
  • the horizontal axis represents a time interval divided into n (T D1 ⁇ T Dn ) sections, and the vertical axis represents m (D 1 ⁇ D m ) power storage devices 300.
  • each region constituting the discharge scheduling target region may be matrixed from D 11 to D mn .
  • the scheduling unit 140 sets a value of '0 (zero)' for a value out of the discharge scheduling region determined according to ⁇ P Dk ⁇ T Dk previously calculated among D 11 to D mn . Set it.
  • D 1 of m power storage devices 300 is set to perform a discharge for a time between T D1 and T Dn , and D m is discharged for a time between T D7 and T D9 . It can be set to perform.
  • the scheduling unit 140 may properly arrange the m power storage devices 300 in a matrix according to the characteristic information or the state information of each power storage device 300 input from the input unit 120.
  • the scheduling unit 140 may perform the discharge for the longest time using information such as the output time available in period information or state information of each power storage device 300 input from the input unit 120.
  • the long-term power storage device 300 may be arranged at D 1
  • the short-term power storage device capable of discharging for the least amount of time may be arranged at D m .
  • W Di means the dischargeable capacity of each power storage device (300).
  • W SOC m denotes the available power capacity of each power storage device 300 (that is, the power state stored in the power storage device 300) as described above
  • W ED, m denotes each power storage. Means the amount of battery power according to the economical depth of discharge (DOD) of the device 300.
  • DOD economical depth of discharge
  • Equation 5 the amount of power (P Dk ) discharged for each time interval
  • Equation 6 the discharge capacity of each power storage device 300
  • Equation 7 The expression of the matrix corresponds to Equation 7 below.
  • n is a variable for distinguishing the time interval, and therefore, P Dn means the amount of power discharged from the entire power storage device 300 in the time interval of T Dn .
  • Equation 8 the discharge scheduling information to be distributed to each power storage device 300 according to the matrix of Equation 7 may be expressed as Equation 8 below.
  • the discharge scheduling information to be distributed and provided to each power storage device 300 includes ⁇ (D 1m , T Dn ), ⁇ (D 2m , T Dn ),... , ⁇ (D mn , T Dn )
  • D mn corresponds to the discharge amount to be distributed to the m th power storage device 300 in the n th time interval
  • T Dn means the n th time interval
  • the scheduling unit 140 schedules charging of the power storage device 300 in a region where the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data is minimum. That is, the scheduling unit 140 performs a P C scan in the lowest region (hereinafter referred to as P load, Min ) in a curve graph (see FIG. 5) indicating a difference between load prediction data and renewable energy generation prediction data.
  • P load, Min the lowest region
  • P C_SCAN is a value used as a reference for calculating a charging scheduling region in the entire power storage device 300 and may be determined as an appropriately increased value from P load, min which is a minimum value on the curve graph.
  • the scheduling unit 140 sets the charging scheduling region by stopping the P C scan at a point that becomes equal to the W DOD value during the P C scan according to Equation 9 below. That is, the scheduling unit 140 sets P C_SCAN to an area where the value of? P Ck ⁇ T Ck becomes equal to W DOD based on Equation 9 below.
  • W DOD means the depth of discharge capacity of the power storage device 300 (that is, the power capacity that can be charged in the state of the power capacity discharged to the power storage device 300).
  • the scheduling unit 140 calculates a P Ck value based on Equation 9 below in the set charging scheduling region. That is, the scheduling unit 140 calculates P Ck ⁇ T Ck representing the charging scheduling region by calculating P Ck according to Equation 10 below for each T Ck representing the charging section.
  • the scheduling unit 140 calculates a T Ck value corresponding to the calculated P Dk .
  • P Ck means the amount of charging power
  • T Ck means the charging time
  • P load means the value on the curve graph for each T Ck indicating the charging section.
  • the scheduling unit 140 generates? (P Ck , T Ck ) as the charging scheduling value based on the calculated P Ck and T Ck .
  • the scheduling unit 140 shows a charging graph target region formed by the curve graph shown in FIG. 5 and P C_SCAN to provide charge scheduling information for the charging scheduling region to each power storage device 300 in FIGS. 8 and FIG. Matrix is shown as shown in 9.
  • each region constituting the charging scheduling target region may be matrixed from C 11 to C mn .
  • the scheduling unit 140 may set a value of 0 (zero) for a value outside the charging scheduling region determined according to ⁇ P Ck T Ck calculated from among C 11 to C mn . Set it.
  • the scheduling unit 140 may properly arrange the m power storage devices 300 in a matrix according to the characteristic information and the state information of each power storage device 300 input from the input unit 120.
  • the scheduling unit 140 may perform charging for the longest time using information such as output time available in period information or state information of each power storage device 300 input from the input unit 120.
  • the long-term power storage device 300 is arranged at C 1
  • the short-term power storage device 300 capable of performing charging for the least time is arranged at C m .
  • the charging scheduling region may be expressed as the sum of the chargeable capacities of the m power storage devices 300 as shown in Equation 11 below, and the chargeable capacity of each power storage device 300 is as shown in Equation 12 below. Can be expressed.
  • W Ci means a chargeable capacity of each power storage device (300).
  • W DOD, m means the discharge depth capacity of each power storage device 300 (power capacity that can be charged in the state of the power capacity discharged in the power storage device 300).
  • Equation 13 the amount of power (P Ck ) charged for each time period
  • Equation 14 the chargeable capacity of each power storage device 300
  • Equation 16 the charging scheduling information to be distributed to each power storage device 300 according to the matrix of Equation 15 described above.
  • the charging scheduling information to be distributedly provided to each power storage device 300 includes ⁇ (C 1n , T Cn ), ⁇ (C 2n , T Cn ),... , ⁇ (C mn , T Cn )
  • the scheduling unit 140 transmits the generated discharge scheduling value ⁇ (P Dk , T Dk ) and the charging scheduling value ⁇ (P Ck , T Ck ) to the output unit 160. At this time, the scheduling unit 140 generates a discharge scheduling value and a charging scheduling value at a predetermined period (period set by the manager) and transmits the generated discharge scheduling value and the charging scheduling value to the output unit 160.
  • the power storage device scheduling apparatus and method according to the present invention it is possible to calculate the charge and discharge scheduling according to the characteristics and the state of each power storage device 300, and to distribute it to each power storage device 300 to provide. Since the plurality of power storage device 300 can be efficiently integrated operation.
  • the output unit 160 transmits the schedule of the power storage device 300 generated by the scheduling unit 140 to the power storage device 300 or a lower controller (not shown). That is, the output unit 160 may include a discharge scheduling value ⁇ (P Dk , T Dk ) and a charge scheduling value ⁇ (P Ck , T Ck ) for load regulation (ie, peak shaving and load leveling) of the power system. ) Is transmitted to each power storage device 300 or a lower controller (not shown).
  • FIG. 10 is a graph showing the amount of power generated as a result of load regulation by the power storage device scheduling apparatus 100. Since the load amount must be equal to the sum of the renewable energy generation amount, the output value of the power storage device 300, and the generation amount, the generation amount data as shown in FIG. 10 is obtained by subtracting both the renewable energy generation amount and the output value of the power storage device 300. Can be obtained. Looking at the graph, it can be seen that the generation amount is flatter than before the power storage scheduling apparatus 100 is applied as compared with the graph of the load prediction data in FIG. 4.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a power storage scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • the input unit 120 receives integrated scheduling information for all the power storage devices 300 (S110). That is, the input unit 120 receives integrated scheduling information (that is, ⁇ (P n , T n )).
  • the integrated scheduling information ( ⁇ (P n , T n )) includes power information and time interval information to be supplied to the load from the entire power storage device 300, and is based on load prediction data and renewable generation prediction data. Can be calculated.
  • the input unit 120 transmits the received integrated scheduling information to the scheduling unit 140.
  • the input unit 120 receives the characteristic information and the state information of each power storage device 300 (S120). That is, the input unit 120 includes characteristic information including cycle information (short or long cycle) of each power storage device 300, and available power capacity (SOC) of each power storage device 300, and discharge. It receives status information including depth of discharge (DOD), battery power amount according to economical DOD, output time, and the like.
  • the input unit 120 transmits the received characteristic information and state information of the power storage device 300 to the scheduling unit 140.
  • the scheduling unit 140 generates a schedule of the power storage device 300 based on the integrated scheduling information received from the input unit 120, the characteristic information, and the state information (S130). In this case, the scheduling unit 140 generates a schedule including at least one of a discharge scheduling value and a charging scheduling value based on the integrated scheduling information, the characteristic information, and the state information. The scheduling unit 140 transmits the generated schedule to the output unit 160.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a discharge scheduling method of a power storage scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • the scheduling unit 140 generates a data curve based on the received load prediction data and the renewable energy generation prediction data (S220). That is, the scheduling unit 140 calculates a difference value between time zone values of the load prediction data and the renewable energy generation prediction data. The scheduling unit 140 generates a curve graph by using each calculated time zone value.
  • the scheduling unit 140 performs a P D scan on the generated data curve (S230). That is, the scheduling unit 140 sets the P D scan area in the highest area P load and Max of the data curve based on Equation 1 described above.
  • the scheduling unit 140 calculates a discharge scheduling value (S240). In other words, the scheduling unit 140 may stop the scan at the point P D that is equal to the area where the SOC value of the W-WED while P D scanning.
  • the scheduling unit 140 calculates P Dk based on Equation 2 described above. Thereafter, the T Dk value corresponding to the calculated P Dk is calculated through Equation 1 described above.
  • the scheduling unit 140 generates ⁇ (P Dk, T Dk ) as the discharge scheduling value based on the calculated P Dk and T Dk .
  • the scheduling unit 140 transmits the generated discharge scheduling information to the output unit 160.
  • the output unit 160 transmits the discharge scheduling information received from the scheduling unit 140 to the power storage device 300 (or a lower controller) (S260), and the power storage device 300 discharges the discharge according to the discharge scheduling information. It performs (S270).
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a charging scheduling method of a power storage scheduling method according to an embodiment of the present invention.
  • the input unit 120 receives load prediction data, renewable energy generation prediction data, and power storage device information (S310).
  • the input unit 120 receives the power storage device information including the available power capacity, the amount of battery power and the capacity according to the economical discharge depth.
  • the input unit 120 transmits the received load prediction data, the renewable energy generation prediction data, and the power storage device information to the scheduling unit 140.
  • the scheduling unit 140 generates a data curve based on the received load prediction data and the renewable energy generation prediction data (S320). That is, the scheduling unit 140 calculates a difference value between time zone values of the load prediction data and the renewable energy generation prediction data. The scheduling unit 140 generates a curve graph by using each calculated time zone value.
  • the scheduling unit 140 performs a P C scan on the generated data curve (S330). That is, the scheduling unit 140 sets the P C scan region at the lowest region P load, Min of the data curve based on Equation 9 described above.
  • the scheduling unit 140 calculates a charging scheduling value (S340). In other words, the scheduling unit 140 may stop the scan at the point P C is a region that is equal to the value of the DOD W P C during a scan.
  • the scheduling unit 140 calculates P Ck based on Equation 10 described above. Thereafter, the T Ck value corresponding to the calculated P Ck is calculated using Equation 9 described above.
  • the scheduling unit 140 generates? (P Ck, T Ck ) as the charging scheduling value based on the calculated P Ck and T Ck .
  • the scheduling unit 140 calculates charge scheduling information to be distributed and provided to each power storage device 300 by matrixing the charge scheduling values of the respective power storage devices 300 (S350).
  • the power storage apparatus scheduling apparatus and method acquires and analyzes the load prediction data and the generation prediction data of renewable energy in real time, and uses the data generated as a result of the difference between the load prediction data and the renewable energy generation prediction data.
  • the load by scheduling the power storage device 300 (for example, discharge output amount and output time, charge output amount and output time) according to the information of the power storage device (eg, SOC, economical DOD, capacity), Increasing low-cost base power and reducing high-priced power generation (LNG, oil) will enable economic development.
  • the power storage device scheduling apparatus and method by the load control by scheduling the power storage device 300 in consideration of the renewable energy generation there is an effect that can increase (or increase) the amount of renewable energy generation.
  • the power storage device scheduling apparatus and method can calculate the charge and discharge scheduling according to the characteristics and status of each power storage device 300, and distribute them to each power storage device 300, a plurality of power storage.
  • the device 300 may be efficiently integrated and operated.
  • the power storage device scheduling apparatus and method can efficiently integrate and operate a plurality of power storage devices 300, the power storage device 300 may be loaded with load leveling or peak load suppression of the entire power system. Shaving) can be used.

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Abstract

각 전력저장장치로 적절한 충, 방전 스케줄링을 분배하여 다수의 전력저장장치를 효율적으로 통합 운영할 수 있도록 하는 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법이 제시된다. 제시된 전력저장장치 스케줄링 장치는 전력저장장치의 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 입력받는 입력부; 입력받은 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 근거로 전력저장장치의 스케줄링 정보를 생성하는 스케줄링부; 및 생성된 스케줄링 정보를 전력저장장치로 출력하는 출력부를 포함한다.

Description

전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법
본 발명은 전력저장장치 스케줄링 장치 및 그 방법(APPARATUS AND METHOD FOR SCHEDULING ENERGY STORAGE DEVICE)에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 각 전력저장장치의 특성 및 상태에 따라 적절한 충, 방전 스케줄링을 분배하여 다수의 전력저장장치를 효율적으로 통합 운영할수 있도록 하는 전력저장장치 스케줄링 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
전력계통은 발전소, 변전소 및 부하를 송전선으로 수용가(즉, 전력 소비 주체)에 연결하여 전력의 발생에서 소비까지 이루어지는 하나의 시스템을 의미한다.
전력계통은 전력의 발생과 소비의 동질성으로 수요와 공급이 평형을 이루어야 하기 때문에 전력수요의 감시가 지속적으로 이루어져야 한다.
초기의 소규모 전력계통에서는 감시가 용이하였다. 하지만, 산업의 고도화, 정보화로 전력수요가 증가함에 따라 전력설비도 대규모화, 복잡화되어 종래의 전력계통 감시 방법으로 전력계통을 효과적으로 운용하기 어려워졌다.
따라서, 컴퓨터로 정보를 수집, 처리, 분석 및 제어하는 기능과 통신기능을 응용하여 전력계통 운용업무의 효율적인 수행을 위한 설비종합자동화가 급속히 추진되고 있다.
한편, 전력저장장치는 HEV(Hybrid Electric Vehicle), EV(Electric Vehicle) 등의 수송용 에너지 분야를 중심으로 리튬 이온 전지의 대용량화, 장기 수명화의 연구가 진행되어 대형 리튬 이온 전지의 상용화가 시작되고 있다.
대형 리튬 이온 전지의 보급이 상정되는 시장은, 자동차 분야, 농업, 건설기계 분야, 산업 기계 분야, 이륜, 전차 등의 이동체 기기 분야, 자연 에너지 분야 등 헤아릴 수 없는 시장 잠재력을 보유하고 있다.
대전력 저장 분야로서는, NAS 전지, Redox 플로우 전지 등의 대형 전지가 상용화 초기 단계에 있어, 자가 발전 설비와의 경합, 전원 고품질화 시스템으로서 새로운 시장이 기대되고 있다.
이 전지들은 리튬 이온 전지에 비하여 성능은 열세이지만, 용량 대비 가격이 특히 우수하여 대용량의 전력저장용으로 사용이 시작되고 있는 단계이다.
현재 신재생에너지가 증가함에 따라 전력저장장치가 배전 및 송변전에 적용되고 있으며, 미래에는 대용량(MW급) 전력저장장치가 변전소단위로 확대 보급될 전망이다.
이러한 전지들은 리튬 전지에 비하여 성능은 다소 떨어지지만, 용량 대비 가격이 특히 우수하여 대용량 전력 저장용으로 그 사용이 시작되고 있는 단계이다.
또한, 신재생에너지가 증가함에 따라 전력저장장치(ESS; Energy Storage System)가 배전 및 송변전에 점차로 적용되고 있으며, 미래에는 대용량(MW급) 전력저장 시스템이 변전소 단위로 확대보급될 전망이다.이와 더불어, 스마트그리드(Smart Grid)가 세계적으로 확대 적용됨에 따라 신재생에너지 발전력은 증가될 것으로 예상되고, 이와 함께 전력저장장치는 전체 전력계통에 확대보급 될 것이며, 따라서 다수의 전력저장장치를 통합적으로 운용할 수 있는 시스템에 대한 기술 개발이 필요한 실정이다.
그러므로 확대 보급된 수많은 대용량 전력저장장치를 통합 관리할 수 있는 스케줄링 장치 및 방법을 제공한다면 전력계통의 부하조절 및 발전설비 운용에 이점이 있을 것이다.
현재 대용량 전력저장장치에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트그리드의 세계적인 추세에 따라 신재생에너지 발전력의 증가와 함께 전력저장장치는 전체 전력계통에 확대 보급되어 운용될 예정이다.
이를 위해, 한국공개특허 10-2011-0078965에서는 풍력발전기와 전력저장유닛이 연계 구성된 상태에서 전력저장유닛의 충방전 상태를 제어할 운전모드를 선택하고, 풍력발전기의 풍력발전량 및 부하 시간대별 발전가능량을 산출하고, 산출한 부하 시간대별 발전가능량 및 전력판매 가격조건을 이용하여 전력저장유닛의 충방전을 제어하는 기술을 개시하고 있다.
일본공개특허 2011-125171에서는 자연 에너지 발전 시스템과 전력 저장 장치와 제어기를 포함하여 구성되어, 전력계통을 통해 발전소로 수전되는 수전 전력량을 측정하여 소정치와 비교하고, 수전 전력량이 소정치 이상이면 전력 저장 장치의 충방전 전력을 방전으로 제어하는 기술을 개시하고 있다.
하지만, 종래의 전력저장 장치를 제어하는 기술들에서는 발전량을 고려한 전력저장 장치의 충방전 제어만을 고려하고 있기 때문에 전력계통의 첨두부하 억제 또는 부하조절을 수행할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 각 전력저장장치로 적절한 충, 방전 스케줄링을 분배하여 다수의 전력저장장치를 효율적으로 통합 운영할 수 있도록 하는 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 즉, 본 발명은 신재생에너지 발전 예측 데이터와 부하 예측 데이터를 근거로 전력저장장치를 스케줄링하여 전력계통의 첨두부하 억제 또는 부하조절을 수행하도록 한 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치는, 전력저장장치의 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 입력받는 입력부; 입력받은 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 근거로 전력저장장치의 스케줄링 정보를 생성하는 스케줄링부; 및 생성된 스케줄링 정보를 전력저장장치로 출력하는 출력부를 포함한다.
입력부는, 전력저장장치의 주기 정보를 포함하는 특성 정보, 및 전력저장장치의 가용전력용량, 방전심도, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 중에 적어도 하나를 포함하는 상태 정보를 설정주기 간격으로 입력받는다.
입력부는, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 더 입력받는다.
스케줄링부는, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 생성한 곡선 데이터의 최고 영역(Pload,Max)에서 방전 스케줄링 영역을 산출하고, 방전 스케줄링 영역에서의 방전 전력량 및 방전 시간을 포함하는 방전 스케줄링값(∑(PDk,TDk))을 방전 스케줄링 정보로 생성한다.
스케줄링부는, 동일 구간의 방전 전력량 및 방전 시간의 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 가용 전력용량(WSOC)에서 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량(WED)을 감산한 값과 같아지는 지점에서 PD 스캔을 중단하여 방전 스케줄링 영역을 산출한다.
스케줄링부는, 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)에서 방전 스케줄링 영역에서의 전력량(PD_SCAN)을 차감한 값을 근거로 방전 전력량(PDk) 및 방전 시간(TDk)을 산출한다.
스케줄링부는, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 생성한 곡선 데이터의 최저 영역(Pload,Min)에서 충전 스케줄링 영역을 산출하고, 충전 스케줄링 영역에서의 충전 전력량 및 충전 시간을 포함하는 충전 스케줄링값(∑(PCk,TCk))을 충전 스케줄링 정보로 생성한다.
스케줄링부는, 동일 구간의 충전 전력량 및 충전 시간을 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 방전심도용량(WDOD)과 같아지는 지점에서 PC 스캔을 중단하여 충전 스케줄링 영역을 산출한다.
스케줄링부는, 충전 스케줄링 영역에서의 전력량(PC_SCAN)에서 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)을 차감한 값을 근거로 충전 전력량(PCk) 및 충전 시간(TCk)을 산출한다.
스케줄링부는, 통합 스케줄링 정보를 근거로 스케줄링 대상 영역을 산정하고, 스케줄링 대상 영역에서 시간 구간에 따라 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 스케줄링 정보를 산출한다.
스케줄링부는, 전력저장장치를 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열한다.
스케줄링부는, 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 시간구간에 따라 행렬화된 시간 정보를 곱하여 행렬화된 스케줄링 정보를 산출한다.
스케줄링부는, 충전 스케줄링 정보 및 방전 스케줄링 정보 중 적어도 하나를 포함하는 스케줄링 정보를 생성한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법은, 입력부에 의해, 전력저장장치의 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 입력받는 단계; 스케줄링부에 의해, 입력받은 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 근거로 스케줄링 정보를 생성하는 단계; 및 출력부에 의해, 생성된 스케줄링 정보를 전력저장장치로 출력하는 단계를 포함한다.
입력받는 단계에서는, 입력부에 의해, 전력저장장치의 주기 정보를 포함하는 특성 정보, 및 전력저장장치의 가용전력용량, 방전심도, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 중에 적어도 하나를 포함하는 상태 정보를 설정주기 간격으로 입력받는다.
입력받는 단계에서는, 입력부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 더 입력받는다.
스케줄링 정보를 생성하는 단계는, 스케줄링부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 곡선 데이터를 생성하는 단계; 스케줄링부에 의해, 곡선 데이터의 최고 영역(Pload,Max)에서 방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계; 및 스케줄링부에 의해, 방전 스케줄링 영역에서의 방전 전력량 및 방전 시간을 포함하는 방전 스케줄링값(∑(PDk,TDk))을 방전 스케줄링 정보로 생성하는 단계를 포함한다.
방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 동일 구간의 방전 전력량 및 방전 시간의 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 가용 전력용량(WSOC)에서 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량(WED)을 감산한 값과 같아지는 지점에서 PD 스캔을 중단하여 방전 스케줄링 영역을 산출한다.
방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)에서 방전 스케줄링 영역에서의 전력량(PD_SCAN)을 차감한 값을 근거로 방전 전력량(PDk) 및 방전 시간(TDk)을 산출한다.
스케줄링 정보를 생성하는 단계는, 스케줄링부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 곡선 데이터를 생성하는 단계; 스케줄링부에 의해, 곡선 데이터의 최저 영역(Pload,Min)에서 충전 스케줄링 영역을 산출하는 단계; 및 스케줄링부에 의해, 충전 스케줄링 영역에서의 충전 전력량 및 충전 시간을 포함하는 충전 스케줄링값(∑(PCk,TCk))을 충전 스케줄링 정보로 산출하는 단계를 포함한다.
충전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 동일 구간의 충전 전력량 및 충전 시간을 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 방전심도용량(WDOD)과 같아지는 지점에서 PC 스캔을 중단하여 충전 스케줄링 영역을 산출한다.
충전 스케줄링값을 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 충전 스케줄링 영역에서의 전력량(PC_SCAN)에서 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)을 차감한 값을 근거로 충전 전력량(PCk) 및 충전 시간(TCk)을 산출한다.
스케줄링 정보를 생성하는 단계는 스케줄링부에 의해, 통합 스케줄링 정보를 근거로 시간 구간에 따른 충전량을 산출하여 충전 스케줄링 대상 영역을 산정하는 단계; 및 스케줄링부에 의해, 충전 스케줄링 대상 영역에서 시간 구간에 따라 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계를 포함한다.
행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 전력저장장치를 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열한다.
행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 충전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 시간 구간에 따라 행렬화된 충전시간정보를 곱하여 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출한다.
스케줄링 정보를 생성하는 단계는, 스케줄링부에 의해, 통합 스케줄링 정보를 근거로 시간 구간에 따른 전체 방전량을 산출하여 방전 스케줄링 대상 영역을 산정하는 단계; 및 스케줄링부에 의해, 방전 스케줄링 대상 영역에서 시간 구간에 따라 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출하는 단계를 포함한다.
행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 전력저장장치를 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열한다.
행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는, 스케줄링부에 의해, 방전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 시간 구간에 따라 행렬화된 방전시간정보를 곱하여 행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출한다.
본 발명에 의하면, 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법은 하기와 같은 효과가 있다.
먼저, 부하예측데이터와 신재생에너지의 발전 예측 데이터를 실시간으로 취득 분석하여 부하 예측 데이터와 신재생에너지 발전 예측 데이터 차이의 결과로 생성된 데이터를 이용하여 전력저장장치의 정보(예를 들면, SOC, 경제적 DOD, 용량)에 따라 전력저장장치의 스케줄링(예를 들면, 방전 출력량 및 출력시간, 충전 출력량 및 출력시간)하여 부하조절을 함으로써, 저가의 기저발전을 증가시키고 고가의 발전(LNG, 석유)을 저감시켜 경제적인 발전을 할 수 있게 된다.
또한, 신재생에너지 발전을 고려하여 전력저장장치를 스케줄링하여 부하조절을 함으로써, 신재생에너지 발전량을 확대(또는 증가)시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 각 전력저장장치의 특성 및 상태에 따라 충, 방전 스케줄링을 연산하고 이를 각 전력저장장치에 분배하여 제공할 수 있기 때문에 다수의 전력저장장치를 효율적으로 통합 운용할 수 있다.
또한, 다수의 전력저장장치를 효율적으로 통합 운용할 수 있기 때문에 전력저장장치를 전체 전력계통의 부하조절(Load Leveling) 또는 첨두부하억제(Peak Shaving) 역할로 활용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치를 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치의 구성을 설명하기 위한 도면.
도 3은 도 2의 입력부를 설명하기 위한 도면.
도 4 및 도 9는 도 2의 스케줄링부를 설명하기 위한 도면.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치를 설명하기 위한 도면.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 방전 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 충전 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 우선 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.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치를 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 도 2의 입력부를 설명하기 위한 도면이고, 도 4 및 도 9는 도 2의 스케줄링부를 설명하기 위한 도면이고, 도 10은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 전력저장장치 스케줄링 장치(100)는 전력계통 관리서버(200) 및 복수의 전력저장장치(300)와 연결된다. 전력저장장치 스케줄링 장치(100)는 전력계통 관리 서버 및 전력저장장치(300)들로부터 수신한 데이터를 근거로 전력저장장치(300)들의 충방전을 스케줄링한다. 이때, 전력저장장치 스케줄링 장치(100)는 소정주기로 충방전 스케줄을 생성하여 전력저장장치(300; 또는 하위 제어기(미도시)에게로 전송한다. 전력저장장치(300)는 전력저장장치 스케줄링 장치(100)에서 생성되는 충방전 스케줄에 따라 충방전을 수행한다. 그에 따라, 신재생에너지 발전을 고려한 전력계통의 부하조절(Peak Shaving, Load Leveling)을 수행할 수 있다. 한편, 전력저장장치(300; ESS; Energy Storage System)는 전력을 물리적또는 화학적 에너지로 변환하여 저장하는 장치로, 전력 사용량이 적을때 전력을 저장하였다가 전력 사용량이 많은 피크 시간대에 이를 방전한다. 이러한 전력저장장치(300)는 전국 각지의 변전소, 발전소, 수용가 등 다양한 장소에 설치될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 전력저장장치 스케줄링 장치(100)는 입력부(120), 스케줄링부(140), 출력부(160)를 포함하여 구성된다.
입력부(120)는 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 입력받는다. 즉, 입력부(120)는 전력계통 관리 서버로부터 전력계통의 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 입력받는다. 입력부(120)는 복수의 전력저장장치(300)로부터 전력저장장치 정보를 입력받는다. 여기서, 입력부(120)는 가용 전력용량, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 용량, 방전심도용량 등을 포함하는 전력저장장치 정보를 입력받는다. 이때, 입력부(120)는 소정주기(관리자에 의해 설정되는 주기)로 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 입력받는다.
이를 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 입력부(120)는 스케줄링 정보 입력모듈(122) 및 속성정보 입력모듈(124)를 포함하여 구성된다.
스케줄링 정보 입력모듈(122)는 상위시스템(즉, 전력계통 관리서버(200)) 또는 사용자로부터 전체 전력저장장치(300)에 대한 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))를 입력받아 스케줄링부(140)에 전달한다.여기서, 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))는 전체 전력저장장치(300)에서 부하로 공급해야 할 전력량 정보와 시간 구간 정보를 포함하며, 부하 예측 데이터와 신재생 발전 예측 데이터에 기초하여 산출될 수 있다. 이때, 스케줄링 정보 입력모듈(122)는 전체 전력저장장치(300)에 대한 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))를 주기적으로 입력받아 스케줄링부(140)에 제공할 수 있다.
속성 정보 입력모듈(124)는 전력저장장치(300) 또는 사용자로부터 각 전력저장장치(300)의 특성 정보 및 상태 정보를 입력받아 스케줄링부(140)에 전달한다. 여기서, 특성 정보는 각 전력저장장치(300)의 주기 정보(단주기 또는 장주기)를 포함하고, 상태 정보는 각 전력저장장치(300)의 가용전력용량(SOC; State of Charge), 방전심도(DOD; Depth of Discharge), 경제적인 방전심도(Economical DOD)에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 등을 포함한다. 마찬가지로, 속성 정보 입력모듈(124)도 각 전력저장장치(300)의 특성 정보 및 상태 정보를 주기적으로 입력받아 스케줄링부(140)에 제공할 수 있다.
스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 전달받은 각 전력저장장치(300)의 특성 정보 및 상태 정보를 이용하여 입력부(120)로부터 전달받은 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))에 대한 스케줄링을 생성한다. 즉, 스케줄링부(140)는 입력부(120)를 통해 입력되는 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 이용하여 전력저장장치(300)의 스케줄을 생성한다. 이때, 스케줄은 각 전력저장장치(300)의 충전 스케줄링 정보 또는 방전 스케줄링 정보일 수 있다.
스케줄링부(140)는 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))로부터 산출되는 충전 스케줄링 정보 또는 방전 스케줄링 정보에 따라 각 전력저장장치(300)의 충전 또는 방전을 제어하여 전력계통의 부하 조절을 제어할 수 있다. 이때, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 근거로 전력저장장치(300)들의 충방전을 스케줄링한다.
이를 위해, 스케줄링부(140)는 입력되는 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))를 근거로 곡선 그래프를 생성한다. 즉, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터를 그래프화한다(도 4의 A). 스케줄링부(140)는 신재생에너지 발전 예측 데이터를 그래프화한다(도 4의 B). 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 그래프로 변환한다(도 4의 C).
스케줄링부(140)는 차이값의 그래프에서 첨부시(즉, 도 4의 D 구간)에 해당 전력저장장치(300)의 방전을 스케줄링한다. 스케줄링부(140)는 차이값의 그래프가 최저값인 영역(즉, 도 4의 E 구간)에서 해당 전력저장장치(300)의 충전을 스케줄링한다. 즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 곡선도 최고 영역(Pload,Max)과 최저 영역(Pload,Min)이 존재하게 되고 이러한 곡선을 전력저장장치 정보를 고려하여 전력저장장치(300)의 충방전을 스케줄링하여 전력계통의 부하조절을 수행한다.
여기서, 도 5에는 부하예측 데이터와 신재생 발전예측 데이터의 차이값이 도시되어 있으며, 가로축은 시간 구간을 의미하고, 세로축은 부하에 공급되어야 할 전력량을 의미한다. 부하에 공급해야 할 전력량이 높은 구간에서는 평소보다 많은 양의 전력이 공급되어야 하기 때문에 전체 전력저장장치에서 방전 동작이 수행되어야 하고, 반대로 부하에 공급되어야 할 전력량이 낮은 구간에서는 평소보다 적은 양의 전력만을 공급하면 되기 때문에 전체 전력저장장치에서 충전 동작이 수행되어야 한다.
스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값이 최고인 영역에서 전력저장장치(300)의 충전을 스케줄링한다. 즉, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 나타내는 곡선 그래프(도 5 참조)에서 최고 영역(이하, Pload,Max)에서 PD 스캔을 수행한다.
여기서, 도 5를 참조하면, 곡선 그래프 상에서 최고값(Pload,max)과 최저값(Pload,min)이 존재하는데, 방전 스케줄링 정보를 산출하기 위해서는 최고값(Pload,max)으로부터 PD_SCAN을 결정하게 되고, 충전 스케줄링 정보를 산출하기 위해서는 최저값(Pload,min)으로부터 PC_SCAN을 결정하게 된다. 여기서, PD_SCAN은 전체 전력저장장치에서 방전 스케줄링 영역을 산정하기 위한 기준이 되는 값으로 곡선 그래프 상의 최고값인 Pload,max로부터 적절하게 감소된 값으로 결정될 수 있다.
스케줄링부(140)는 하기의 수학식 1에 따른 PD 스캔 중에 WSOC-WED의 값과 같아지는 영역이 되는 지점에서 PD 스캔을 중단하여 방전 스케줄링 영역을 설정한다.
수학식 1
Figure PCTKR2013001457-appb-M000001
여기서, WSOC는 전력저장장치(300)의 가용 전력용량(즉, 전력저장장치(300)에 저장되어 있는 전력량)을 의미한다. WED는 경제적인 방전심도(Econnomical DOD(Depth Of Discharge))에 따른 배터리 전력량을 의미한다. 이때, WED는 전력저장장치(300)의 용량인 WESS에 대해 WESS > WED ≥ 0의 관계를 가지며, 전력저장장치(300)에 따라 적절한 값으로 설정된다. WED 만큼의 전력량은 전력계통 고장시에 주파수 제어로 사용될 수 있다.
이후, 스케줄링부(140)는 방전구간을 나타내는 각각의 TDk에 대해 방전 스케줄링 영역을 나타내는 ∑PDk·TDk를 산출한다.
즉, 스케줄링부(140)는 설정된 방전 스케줄링 영역에서 하기의 수학식 2를 근거로 PDk값을 산출한다. 스케줄링부(140)는 산출한 PDk에 해당하는 TDk값을 산출한다. 여기서, PDk는 방전 전력량을 의미하고, TDk는 방전 시간을 의미하고, Pload는 방전구간을 나타내는 각각의 TDk에 대한 곡선 그래프 상의 값을 나타낸다.
수학식 2
Figure PCTKR2013001457-appb-M000002
스케줄링부(140)는 산출한 PDk 및 TDk를 근거로 ∑(PDk, TDk)를 방전 스케줄링값으로 생성한다. 여기서, 확보되는 WED 만큼의 전력량은 계통 고장 발생시 또는 비상시에 주파수 제어를 위한 전력공급 역할을 제공할 수 있다.
스케줄링부(140)는 방전 스케줄링 영역에 대한 방전 스케줄링 정보를 각 전력저장장치(300)에 분배 제공하기 위해 도 5에 도시된 곡선 그래프와 PD_SCAN에 의해 형성되는 방전 스케줄링 대상 영역을 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 행렬(Matrix)화 한다.
이때, 가로축은 n개(TD1 ~ TDn)의 구간으로 구분된 시간 구간을 나타내고, 세로축은 m개(D1 ~ Dm)의 전력저장장치(300)을 나타낸다.
따라서, 도 6에 도시된 바와 같이 방전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 각 영역은 D11 ~ Dmn으로 행렬화될 수 있다.
이후, 스케줄링부(140)는 도 7에 도시된 바와 같이, D11 ~ Dmn 중에서 앞에서산출한 ∑PDk·TDk에 따라 결정되는 방전 스케줄링 영역을 벗어나는 값에 대해서는 '0(zero)'으로 설정한다.
이에 따라, 도 7에 도시된 바와 같이, m개의 전력저장장치(300) 중에서 D1은 TD1 ~ TDn의 시간 동안 방전을 수행하도록 설정되고, Dm은 TD7 ~ TD9의 시간동안 방전을 수행하도록 설정될 수 있다.
이때, 스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 입력되는 각 전력저장장치(300)의 특성 정보 또는 상태 정보에 따라 m개의 전력저장장치(300)를 행렬상에서 적절히 배열할 수 있다.
예를 들어, 스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 입력되는 각 전력저장장치(300)의 주기 정보 또는 상태 정보에 포함된 출력가능시간 등의 정보를 이용하여 가장 오랫동안 방전을 수행할 수 있는 장주기의 전력저장장치(300)를 D1으로, 가장 적은 시간 동안 방전을 수행할 수 있는 단주기의 전력저장장치를 Dm으로 배열할 수 있다.
한편, 이와 같이 행렬화된 방전 스케줄링 정보가 산출되는 과정을 수식을 통해 확인해보고자 한다.
방전 스케줄링 영역은 아래의 수학식 3와 같이 m개의 전력저장장치(300)의 방전가능용량의 합으로 표현될 수 있으며, 각 전력저장장치(300)의 방전가능용량은 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
수학식 3
Figure PCTKR2013001457-appb-M000003
여기서, WDi는 각 전력저장장치(300)의 방전가능용량을 의미한다.
수학식 4
Figure PCTKR2013001457-appb-M000004
여기서, WSOC,m은 전술한 바와 같이 각 전력저장장치(300)의 가용전력용량(즉, 전력저장장치(300)에 저장되어 있는 전력 상태)을 의미하고, WED,m은 각 전력저장장치(300)의 경제적인 방전심도(Economical DOD; Depth Of Discharge)에 따른 배터리 전력량을 의미한다.
한편, 각 시간 구간 별로 방전되는 전력량(PDk)은 아래의 수학식 5와 같이 표현될 수 있고, 각 전력저장장치(300)의 방전가능용량은 아래의 수학식 6과 같이 표현될 수 있으며, 이를 행렬로 표현한 것이 아래의 수학식 7에 해당한다.
수학식 5
Figure PCTKR2013001457-appb-M000005
여기서, n은 시간 구간을 구분하기 위한 변수이고, 따라서, PDn은 TDn의 시간 구간에서 전체 전력저장장치(300)로부터 방전되는 전력량을 의미한다.
수학식 6
Figure PCTKR2013001457-appb-M000006
여기서, WDi는 각 전력저장장치(300)의 방전가능용량을 의미한다.
수학식 7
Figure PCTKR2013001457-appb-M000007
또한, 전술한 수학식 7의 행렬에 따라 각 전력저장장치(300)에 분배될 방전 스케줄링 정보는 아래의 수학식 8과 같이 표현될 수 있다.
수학식 8
Figure PCTKR2013001457-appb-M000008
따라서, 각 전력저장장치(300)에 분배 제공될 방전 스케줄링 정보는 ∑(D1m, TDn), ∑(D2m, TDn),… , ∑(Dmn, TDn)와 같이 산출될 수 있다.
여기서, Dmn은 n번째 시간 구간에서 m번째 전력저장장치(300)에 분배될 방전량에 해당하고, TDn는 n번째 시간 구간을 의미한다.
스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값이 최소인 영역에서 전력저장장치(300)의 충전을 스케줄링한다. 즉, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 나타내는 곡선 그래프(도 5 참조)에서 최저 영역(이하, Pload,Min)에서 PC 스캔을 수행한다. 여기서, PC_SCAN은 전체 전력저장장치(300)에서 충전 스케줄링 영역을 산정하기 위한 기준이 되는 값으로 곡선 그래프 상의 최소값인 Pload,min로부터 적절하게 증가된 값으로 결정될 수 있다.
스케줄링부(140)는 하기의 수학식 9에 따른 PC 스캔 중에 WDOD 값과 같아지는 영역이 되는 지점에서 PC 스캔을 중단하여 충전 스케줄링 영역을 설정한다. 즉, 스케줄링부(140)는 하기의 수학식 9를 근거로 ∑PCk·TCk의 값이 WDOD와 같이지는 영역으로 PC_SCAN을 설정한다.
수학식 9
Figure PCTKR2013001457-appb-M000009
여기서, WDOD는 전력저장장치(300)의 방전심도용량(즉, 전력저장장치(300)에 방전되어 있는 전력용량 상태로 충전 가능한 전력용량)을 의미한다.
이후, 스케줄링부(140)는 설정된 충전 스케줄링 영역에서 하기의 수학식 9를 근거로 PCk값을 산출한다. 즉, 스케줄링부(140)는 충전구간을 나태내는 각각의 TCk에 대해 하기의 수학식 10에 따라 PCk를 연산하여 충전 스케줄링 영역을 나타내는 ∑PCk·TCk를 산출한다.
스케줄링부(140)는 산출한 PDk에 해당하는 TCk값을 산출한다. 여기서, PCk는 충전 전력량을 의미하고, TCk는 충전 시간을 의미하고, Pload는 충전구간을 나타내는 각각의 TCk에 대한 곡선 그래프 상의 값을 의미한다.
수학식 10
Figure PCTKR2013001457-appb-M000010
스케줄링부(140)는 산출한 PCk 및 TCk를 근거로 ∑(PCk, TCk)를 충전 스케줄링값으로 생성한다.
스케줄링부(140)는 충전 스케줄링 영역에 대한 충전 스케줄링 정보를 각 전력저장장치(300)에 분배 제공하기 위해 도 5에 도시된 곡선 그래프와 PC_SCAN에 의해 형성되는 충전 스케줄링 대상 영역을 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이 행렬(Matrix)화 한다.
이때, 가로축은 n개(TC1 ~ TCn)의 구간으로 구분된 시간 구간을 나타내고, 세로축은 m개(C1 ~ Cm)의 전력저장장치(300)를 나타낸다.
따라서, 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 충전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 각 영역은 C11 ~ Cmn으로 행렬화될 수 있다.
이후, 스케줄링부(140)는 도 8에 도시된 바와 같이, C11 ~ Cmn 중에서 앞에서 산출한 ∑PCk·TCk에 따라 결정되는 충전 스케줄링 영역을 벗어나는 값에 대해서는 '0(zero)'으로 설정한다.
이에 따라, 도 9에 도시된 바와 같이, m개의 전력저장장치(300) 중에서 C1은 TC1 ~ TCn의 시간 동안 충전을 수행하도록 설정되고, Cm은 TC7 ~ TC9의 시간동안 충전을 수행하도록 설정될 수 있다.
이때, 스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 입력되는 각 전력저장장치(300)의 특성 정보 및 상태 정보에 따라 m개의 전력저장장치(300)를 행렬 상에서 적절히 배열할 수 있다.
예를 들어, 스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 입력되는 각 전력저장장치(300)의 주기 정보 또는 상태 정보에 포함된 출력가능시간 등의 정보를 이용하여 가장 오랫동안 충전을 수행할 수 있는 장주기의 전력저장장치(300)를 C1으로, 가장 적은 시간 동안 충전을 수행할 수 있는 단주기의 전력저장장치(300)를 Cm으로 배열한다.
한편, 이와 같이 행렬화된 충전 스케줄링 정보가 산출되는 과정을 수식을 통해 확인해보고자 한다.
충전 스케줄링 영역은 아래의 수학식 11와 같이 m개의 전력저장장치(300)의 충전가능용량의 합으로 표현될 수 있으며, 각 전력저장장치(300)의 충전가능용량은 아래의 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.
수학식 11
Figure PCTKR2013001457-appb-M000011
여기서, WCi는 각 전력저장장치(300)의 충전가능용량을 의미한다.
수학식 12
Figure PCTKR2013001457-appb-M000012
여기서, WDOD,m은 각 전력저장장치(300)의 방전심도 용량(전력저장장치(300)에 방전되어 있는 전력용량 상태로 충전 가능한 전력 용량)을 의미한다.
한편, 각 시간대 별로 충전되는 전력량(PCk)은 아래의 수학식 13과 같이 표현될 수 있고, 각 전력저장장치(300)의 충전가능용량은 아래의 수학식 14와 같이 표현될 수 있으며, 이를 행렬로 표현한 것이 아래의 수학식 15에 해당한다.
수학식 13
Figure PCTKR2013001457-appb-M000013
여기서, n은 시간 구간을 구분하기 위한 변수이고, 따라서, PCn은 TCn의 시간 구간에서 전체 전력저장장치(300)로부터 충전되는 전력량을 의미한다.
수학식 14
Figure PCTKR2013001457-appb-M000014
여기서, WCi는 각 전력저장장치(300)의 충전가능용량을 의미한다.
수학식 15
Figure PCTKR2013001457-appb-M000015
또한, 전술한 수학식 15의 행렬에 따라 각 전력저장장치(300)에 분배될 충전 스케줄링 정보는 아래의 수학식 16과 같이 표현될 수 있다.
수학식 16
Figure PCTKR2013001457-appb-M000016
따라서, 각각의 전력저장장치(300)에 분배 제공될 충전 스케줄링 정보는 ∑(C1n, TCn), ∑(C2n, TCn),… , ∑(Cmn, TCn)와 같이 산출될 수 있다.
여기서, Cmn은 n번째 시간 구간에서 m번째 전력저장장치(300)에 분배될 충전량에 해당하고, TCn은 n번째 시간 구간을 의미한다.
스케줄링부(140)는 생성한 방전 스케줄링값(∑(PDk, TDk)) 및 충전 스케줄링값(∑(PCk, TCk))을 출력부(160)에게로 전송한다. 이때, 스케줄링부(140)는 소정주기(관리자에 의해 설정되는 주기)로 방전 스케줄링값 및 충전 스케줄링값을 생성하여 출력부(160)에게로 전송한다.
이와 같이, 본 발명에 따른 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법에 따르면 각 전력저장장치(300)의 특성 및 상태에 따라 충, 방전 스케줄링을 연산하고 이를 각 전력저장장치(300)에 분배하여 제공할 수 있기 때문에 다수의 전력저장장치(300)를 효율적으로 통합 운용할 수 있다.
또한, 다수의 전력저장장치(300)를 효율적으로 통합 운용할 수 있기 때문에 전력저장장치(300)를 전체 전력계통의 부하조절(Load Leveling) 또는 첨두부하억제(Peak Shaving) 역할로 활용할 수 있다.
출력부(160)는 스케줄링부(140)에서 생성된 전력저장장치(300)의 스케줄을 전력저장장치(300) 또는 하위 제어기(미도시)에게로 전송한다. 즉, 출력부(160)는 전력계통의 부하조절(즉, Peak Shaving, Load Leveling)을 위해 방전 스케줄링값(∑(PDk, TDk)) 및 충전 스케줄링값(∑(PCk, TCk))을 각 전력저장장치(300) 또는 하위 제어기(미도시)에게로 전송한다.
도 10은 전력저장장치 스케줄링 장치(100)에 의한 부하조절 결과로 발전량을 얻은 그래프이다. 부하량은 신재생에너지 발전량, 전력저장장치(300)의 출력값, 발전량의 합과 같아야 하므로, 부하량에 신재생에너지 발전량과 전력저장장치(300)의 출력값을 모두 빼면 발전량이 되므로 도 10과 같은 발전량 데이터를 얻을 수 있다. 그래프를 보면 도 4에서의 부하예측 데이터의 그래프와 비교하였을 때 발전량이 전력저장장치 스케줄링 장치(100)가 적용되기 전보다 평탄화된 것을 알 수 있다.
이를 통해, 부하예측데이터와 신재생에너지의 발전 예측 데이터를 실시간으로 취득 분석하여 부하 예측 데이터와 신재생에너지 발전 예측 데이터 차이의 결과로 생성된 데이터를 이용하여 전력저장장치(300)의 정보(예를 들면, SOC, 경제적 DOD, 용량)에 따라 전력저장장치(300)를 스케줄링(예를 들면, 방전 출력량 및 출력시간, 충전 출력량 및 출력시간)하여 부하조절을 함으로써, 저가의 기저발전을 증가시키고 고가의 발전(LNG, 석유)을 저감시켜 경제적인 발전을 할 수 있게 된다.
또한, 신재생에너지 발전을 고려하여 전력저장장치(300)를 스케줄링하여 부하조절을 함으로써, 신재생에너지 발전량을 확대(또는 증가)시킬 수 있는 효과가 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 입력부(120)는 전체 전력저장장치(300)들에 대한 통합 스케줄링 정보를 입력받는다(S110). 즉, 입력부(120)는 통합 스케줄링 정보(즉,∑(Pn,Tn))를 입력받는다. 여기서, 통합 스케줄링 정보(∑(Pn,Tn))는 전체 전력저장장치(300)에서 부하로 공급해야 할 전력량 정보와 시간 구간 정보를 포함하며, 부하 예측 데이터와 신재생 발전 예측 데이터에 기초하여 산출될 수 있다. 입력부(120)는 입력받은 통합 스케줄링 정보를 스케줄링부(140)에게로 전송한다.
입력부(120)는 각 전력저장장치(300)의 특성정보 및 상태정보를 입력받는다(S120). 즉, 입력부(120)는 각 전력저장장치(300)의 주기 정보(단주기 또는 장주기)를 포함하는 특성정보, 및 각 전력저장장치(300)의 가용전력용량(SOC; State of Charge), 방전심도(DOD; Depth of Discharge), 경제적인 방전심도(Economical DOD)에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 등을 포함하는 상태정보를 입력받는다. 입력부(120)는 입력받은 전력저장장치(300)의 특성정보 및 상태정보를 스케줄링부(140)에게로 전송한다.
스케줄링부(140)는 입력부(120)로부터 수신한 통합 스케줄링 정보와, 특성정보 및 상태정보를 근거로 전력저장장치(300)의 스케줄을 생성한다(S130). 이때, 스케줄링부(140)는 통합 스케줄링 정보와, 특성정보 및 상태정보를 근거로 방전 스케줄링값, 충전 스케줄링값 중에 적어도 하나를 포함하는 스케줄을 생성한다. 스케줄링부(140)는 기생성한 스케줄을 출력부(160)에게로 전송한다.
출력부(160)는 스케줄링부(140)에서 생성한 스케줄을 각 전력저장장치(300)들에게 제공한다(S140). 즉, 출력부(160)는 스케줄링부(140)로부터 수신한 스케줄을 전력저장장치(300; 또는 하위 제어기)에게로 전송하고, 전력저장장치(300)는 스케줄에 따라 방전 또는 충전을 수행한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 방전 스케줄링 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 12는 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 방전 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 입력부(120)는 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 입력받는다(S210). 이때, 입력부(120)는 가용 전력용량, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 용량을 포함하는 전력저장장치 정보를 입력받는다. 입력부(120)는 입력받은 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 스케줄링부(140)에게로 전송한다.
스케줄링부(140)는 수신한 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 근거로 데이터 곡선을 생성한다(S220). 즉, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 각 시간대 값들의 차이값을 산출한다. 스케줄링부(140)는 산출한 각 시간대 값을 이용하여 곡선 그래프를 생성한다.
스케줄링부(140)는 생성한 데이터 곡선에 대한 PD 스캔을 수행한다(S230). 즉, 스케줄링부(140)는 상술한 수학식 1을 근거로 데이터 곡선의 최고 영역(Pload,Max)에서 PD 스캔 영역을 설정한다.
스케줄링부(140)는 방전 스케줄링값을 산출한다(S240). 즉, 스케줄링부(140)는 PD 스캔 중에 WSOC-WED의 값과 같아지는 영역이 되는 지점에서 PD 스캔을 중단한다. 스케줄링부(140)는 상술한 수학식 2를 근거로 PDk을 산출한다. 이후, 상술한 수학식 1을 통해 기산출한 PDk에 해당하는 TDk값을 산출한다. 스케줄링부(140)는 기산출한 PDk 및 TDk를 근거로 ∑(PDk, TDk)를 방전 스케줄링값으로 생성한다.
스케줄링부(140)는 기산출한 각 전력저장장치(300)들의 방전 스케줄링값을 행렬화하여 각 전력저장장치(300)에 분배 제공될 방전 스케줄링 정보를 산출한다(S250).
스케줄링부(140)는 생성한 방전 스케줄링 정보를 출력부(160)로 전송한다. 출력부(160)는 스케줄링부(140)로부터 수신한 방전 스케줄링 정보를 전력저장장치(300; 또는 하위 제어기)에게로 전송하고(S260), 전력저장장치(300)는 방전 스케줄링 정보에 따라 방전을 수행한다(S270).
이하, 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 충전 스케줄링 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 전력저장장치 스케줄링 방법의 충전 스케줄링 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 입력부(120)는 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 입력받는다(S310). 이때, 입력부(120)는 가용 전력용량, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 용량을 포함하는 전력저장장치 정보를 입력받는다. 입력부(120)는 입력받은 부하예측 데이터, 신재생에너지 발전 예측 데이터, 전력저장장치 정보를 스케줄링부(140)에게로 전송한다.
스케줄링부(140)는 수신한 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 근거로 데이터 곡선을 생성한다(S320). 즉, 스케줄링부(140)는 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 각 시간대 값들의 차이값을 산출한다. 스케줄링부(140)는 산출한 각 시간대 값을 이용하여 곡선 그래프를 생성한다.
스케줄링부(140)는 생성한 데이터 곡선에 대한 PC 스캔을 수행한다(S330). 즉, 스케줄링부(140)는 상술한 수학식 9를 근거로 데이터 곡선의 최저 영역(Pload,Min)에서 PC 스캔 영역을 설정한다.
스케줄링부(140)는 충전 스케줄링값을 산출한다(S340). 즉, 스케줄링부(140)는 PC 스캔 중에 WDOD의 값과 같아지는 영역이 되는 지점에서 PC 스캔을 중단한다. 스케줄링부(140)는 상술한 수학식 10을 근거로 PCk를 산출한다. 이후, 상술한 수학식 9를 통해 기산출한 PCk에 해당하는 TCk값을 산출한다. 스케줄링부(140)는 기산출한 PCk 및 TCk를 근거로 ∑(PCk, TCk)를 충전 스케줄링값으로 생성한다.
스케줄링부(140)는 기산출한 각 전력저장장치(300)들의 충전 스케줄링값을 행렬화하여 각 전력저장장치(300)에 분배 제공될 충전 스케줄링 정보를 산출한다(S350).
스케줄링부(140)는 생성한 충전 스케줄링 정보를 출력부(160)로 전송한다. 출력부(160)는 스케줄링부(140)로부터 수신한 충전 스케줄링 정보를 전력저장장치(300; 또는 하위 제어기)에게로 전송하고(S360), 전력저장장치(300)는 충전 스케줄링 정보에 따라 방전을 수행한다(S370).
상술한 바와 같이, 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법은 부하예측데이터와 신재생에너지의 발전 예측 데이터를 실시간으로 취득 분석하여 부하 예측 데이터와 신재생에너지 발전 예측 데이터 차이의 결과로 생성된 데이터를 이용하여 전력저장장치의 정보(예를 들면, SOC, 경제적 DOD, 용량)에 따라 전력저장장치(300)의 스케줄링(예를 들면, 방전 출력량 및 출력시간, 충전 출력량 및 출력시간)하여 부하조절을 함으로써, 저가의 기저발전을 증가시키고 고가의 발전(LNG, 석유)을 저감시켜 경제적인 발전을 할 수 있게 된다.
또한, 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법은 신재생에너지 발전을 고려하여 전력저장장치(300)를 스케줄링하여 부하조절을 함으로써, 신재생에너지 발전량을 확대(또는 증가)시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법은 각 전력저장장치(300)의 특성 및 상태에 따라 충, 방전 스케줄링을 연산하고 이를 각 전력저장장치(300)에 분배하여 제공할 수 있기 때문에 다수의 전력저장장치(300)를 효율적으로 통합 운용할 수 있다.
또한, 전력저장장치 스케줄링 장치 및 방법은 다수의 전력저장장치(300)를 효율적으로 통합 운용할 수 있기 때문에 전력저장장치(300)를 전체 전력계통의 부하조절(Load Leveling) 또는 첨두부하억제(Peak Shaving) 역할로 활용할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해 설명하였으나, 다양한 형태로 변형이 가능하며, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형예 및 수정예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.

Claims (28)

  1. 전력저장장치의 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 입력받는 입력부;
    상기 입력받은 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 근거로 전력저장장치의 스케줄링 정보를 생성하는 스케줄링부; 및
    상기 생성된 스케줄링 정보를 전력저장장치로 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 입력부는,
    전력저장장치의 주기 정보를 포함하는 특성 정보, 및 전력저장장치의 가용전력용량, 방전심도, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 중에 적어도 하나를 포함하는 상태 정보를 설정주기 간격으로 입력받는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 입력부는,
    부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 더 입력받는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 생성한 곡선 데이터의 최고 영역(Pload,Max)에서 방전 스케줄링 영역을 산출하고, 상기 방전 스케줄링 영역에서의 방전 전력량 및 방전 시간을 포함하는 방전 스케줄링값(∑(PDk,TDk))을 방전 스케줄링 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    동일 구간의 방전 전력량 및 방전 시간의 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 가용 전력용량(WSOC)에서 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량(WED)을 감산한 값과 같아지는 지점에서 PD 스캔을 중단하여 방전 스케줄링 영역을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)에서 방전 스케줄링 영역에서의 전력량(PD_SCAN)을 차감한 값을 근거로 방전 전력량(PDk) 및 방전 시간(TDk)을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 생성한 곡선 데이터의 최저 영역(Pload,Min)에서 충전 스케줄링 영역을 산출하고, 상기 충전 스케줄링 영역에서의 충전 전력량 및 충전 시간을 포함하는 충전 스케줄링값(∑(PCk,TCk))을 충전 스케줄링 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    동일 구간의 충전 전력량 및 충전 시간을 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 방전심도용량(WDOD)과 같아지는 지점에서 PC 스캔을 중단하여 충전 스케줄링 영역을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    충전 스케줄링 영역에서의 전력량(PC_SCAN)에서 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)을 차감한 값을 근거로 충전 전력량(PCk) 및 충전 시간(TCk)을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    상기 통합 스케줄링 정보를 근거로 스케줄링 대상 영역을 산정하고, 상기 스케줄링 대상 영역에서 시간 구간에 따라 상기 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 스케줄링 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    상기 전력저장장치를 상기 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    상기 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 상기 시간구간에 따라 행렬화된 시간 정보를 곱하여 상기 행렬화된 스케줄링 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 스케줄링부는,
    충전 스케줄링 정보 및 방전 스케줄링 정보 중 적어도 하나를 포함하는 스케줄링 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 장치.
  14. 입력부에 의해, 전력저장장치의 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 입력받는 단계;
    스케줄링부에 의해, 상기 입력받은 통합 스케줄링 정보와 특성 정보 및 상태 정보를 근거로 스케줄링 정보를 생성하는 단계; 및
    출력부에 의해, 상기 생성된 스케줄링 정보를 전력저장장치로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 입력받는 단계에서는,
    상기 입력부에 의해, 전력저장장치의 주기 정보를 포함하는 특성 정보, 및 전력저장장치의 가용전력용량, 방전심도, 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량, 출력가능시간 중에 적어도 하나를 포함하는 상태 정보를 설정주기 간격으로 입력받는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 입력받는 단계에서는,
    상기 입력부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터를 더 입력받는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 생성하는 단계는,
    상기 스케줄링부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 곡선 데이터를 생성하는 단계;
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 곡선 데이터의 최고 영역(Pload,Max)에서 방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계; 및
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 방전 스케줄링 영역에서의 방전 전력량 및 방전 시간을 포함하는 방전 스케줄링값(∑(PDk,TDk))을 방전 스케줄링 정보로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 동일 구간의 방전 전력량 및 방전 시간의 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 가용 전력용량(WSOC)에서 경제적인 방전심도에 따른 배터리 전력량(WED)을 감산한 값과 같아지는 지점에서 PD 스캔을 중단하여 방전 스케줄링 영역을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 방전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)에서 방전 스케줄링 영역에서의 전력량(PD_SCAN)을 차감한 값을 근거로 방전 전력량(PDk) 및 방전 시간(TDk)을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 생성하는 단계는,
    상기 스케줄링부에 의해, 부하예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값을 이용하여 곡선 데이터를 생성하는 단계;
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 곡선 데이터의 최저 영역(Pload,Min)에서 충전 스케줄링 영역을 산출하는 단계; 및
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 충전 스케줄링 영역에서의 충전 전력량 및 충전 시간을 포함하는 충전 스케줄링값(∑(PCk,TCk))을 충전 스케줄링 정보로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 충전 스케줄링 영역을 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 동일 구간의 충전 전력량 및 충전 시간을 곱한 값의 합산값이 전력저장장치의 방전심도용량(WDOD)과 같아지는 지점에서 PC 스캔을 중단하여 충전 스케줄링 영역을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 충전 스케줄링값을 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 충전 스케줄링 영역에서의 전력량(PC_SCAN)에서 동일 시간영역에서의 부하 예측 데이터 및 신재생에너지 발전 예측 데이터의 차이값(Pload)을 차감한 값을 근거로 충전 전력량(PCk) 및 충전 시간(TCk)을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 생성하는 단계는
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 통합 스케줄링 정보를 근거로 시간 구간에 따른 충전량을 산출하여 충전 스케줄링 대상 영역을 산정하는 단계; 및
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 충전 스케줄링 대상 영역에서 상기 시간 구간에 따라 상기 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 전력저장장치를 상기 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 충전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 상기 시간 구간에 따라 행렬화된 충전시간정보를 곱하여 상기 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  26. 제14항에 있어서,
    상기 스케줄링 정보를 생성하는 단계는,
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 통합 스케줄링 정보를 근거로 시간 구간에 따른 전체 방전량을 산출하여 방전 스케줄링 대상 영역을 산정하는 단계; 및
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 방전 스케줄링 대상 영역에서 상기 시간 구간에 따라 상기 전력저장장치를 배열하여 행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 전력저장장치를 상기 특성 정보 및 상태 정보에 따라 배열하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
  28. 제26항에 있어서,
    상기 행렬화된 충전 스케줄링 정보를 산출하는 단계에서는,
    상기 스케줄링부에 의해, 상기 방전 스케줄링 대상 영역을 구성하는 행렬화된 전력저장장치 정보와 상기 시간 구간에 따라 행렬화된 방전시간정보를 곱하여 상기 행렬화된 방전 스케줄링 정보를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력저장장치 스케줄링 방법.
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