WO2017171123A1 - 수요관리사업자의 경제성 dr 입찰을 위한 최적 분산자원 선택 및 구성 방법 - Google Patents

수요관리사업자의 경제성 dr 입찰을 위한 최적 분산자원 선택 및 구성 방법 Download PDF

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WO2017171123A1
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박용국
이민구
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전자부품연구원
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Definitions

  • the present invention relates to the field of energy-IT technology, and more specifically, a demand management service provider which secures various distributed energy resources such as emergency power generation, commercial power generation, energy storage device, and load as a resource market. Economics and how to select and configure optimal distributed resources to participate in the DR (Demand Response) market.
  • DR Deep Response
  • DR market There are two main types of DR market where demand management companies collect customers' electricity savings and trade them in the electricity market.
  • One is a reliable DR that uses demand resources instead of operating a power plant in the case of a power supply in the event of a power supply emergency an hour ago.
  • the other is an economic DR that bids on prices the day before.
  • the bidding is conducted from 1:00 to 24 o'clock on weekdays, and the reduction capacity of demand response resource by transaction time should be 1MWh or more and the minimum reduction duration should be 1 hour or more by default.
  • the demand management provider should present the amount of reduction and the minimum reduction duration for each transaction time that can be reduced on the trading day.
  • the demand management service provider seeks to support the selection and composition of the optimal distributed resources so that the economic DR can satisfy both profitability, bidability, and reliability.
  • the present invention has been made to solve the above problems, the object of the present invention, the demand management operator to secure a variety of energy sources such as emergency power generation, commercial power generation, energy storage device and load as distributed resources economical DR To provide a method and system that can support the selection and configuration of optimal distributed resources by combining cost minimization and maximization of reliability to simultaneously satisfy profitability, bidability and reliability.
  • a method for configuring an integrated resource comprising: calculating a score by evaluating the distributed resources based on data on distributed resources; Determining priorities of the distributed resources based on the calculated scores; And selecting some of the distributed resources as distributed resources for a Demand Response (DR) bidding based on the priority.
  • DR Demand Response
  • the data on the distributed resources may include data on past DR response performance of the distributed resources.
  • the past DR response performance at least one of the ratio of the actual participation response to the DR response demand, the ratio of the actual participation time to the DR response request time during the recent specific period, and the actual number of DR participation in the recent specific period May be included.
  • the data on the distributed resources may include at least one of profitability, return on investment (ROI), and break even point (BEP).
  • ROI return on investment
  • BEP break even point
  • the integrated resource configuration method calculating the operating cost by the combination of the distributed resources selected in the selection step; And determining the combination as distributed resources for the DR bid if the calculated driving cost is less than or equal to a set driving cost.
  • the method may further include changing distributed resources constituting the combination if the calculated operating cost exceeds the set operating cost.
  • some of the distributed resources constituting the combination may be changed to distributed resources having a lower priority.
  • the distributed data may include data collected automatically and data evaluated by an administrator.
  • the estimating step may be a fuzzy comprehensive evaluation technique based on entropy weight and an analytic hiearchy process (AHP), and the scores may be calculated by evaluating the distributed resources.
  • AHP analytic hiearchy process
  • the integrated resource management system calculates a score by evaluating the distributed resources based on data on distributed resources, and prioritizes the distributed resources based on the calculated score.
  • a first block that selects some of the distributed resources as distributed resources for DR bidding based on a priority; And a second block operating the distributed resources selected by the first block.
  • distributed resource evaluation method the step of collecting data on the distributed resources; And calculating scores by evaluating the distributed resources based on the collected data, wherein the distributed resources include data on past DR response performance of the distributed resources.
  • the distributed resource evaluation system Collecting unit for collecting data on the distributed resources; And an evaluator configured to evaluate the distributed resources based on the collected data and calculate a score.
  • the data for the distributed resources include data on past DR response performance of the distributed resources.
  • demand management through an optimal resource filtering-based distributed resource selection and configuration method for minimizing cost and maximizing reliability so as to secure bidding potential, profitability and reliability for economic DR It can contribute to increasing profitability and reliability of operators.
  • the demand management service provider by receiving a variety of distributed energy resources to provide a function that can efficiently operate the distributed resources through economical DR bidding, profits of the customers owning the power market participating resources To maximize the power trading market.
  • FIG. 1 is a view showing a VPP management platform to which the present invention is applicable;
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of an economic DR support optimal distributed resource selection and configuration engine
  • 3 and 4 are tables showing criteria for comprehensive evaluation of the reliability of distributed resources.
  • 5 is a hierarchical structure for AHP-based distributed power source reliability assessment.
  • VPP virtual power plant
  • DER distributed energy resources
  • the distributed energy resource 200 refers to various energy resources such as the emergency / commercial generator 210, the energy storage system (ESS) 220, the load 230, and the like.
  • the load 230 generates surplus power in a manner that does not consume power, and can be regarded as an energy resource according to a passive meaning.
  • the VPP management platform 100 selects and configures the optimal distributed resources for economic DR-based power trading market participation and optimizes resource scheduling.
  • the VPP management platform 100 performing such a function includes a distributed energy resource management block 110, a resource scheduling management block 120, and a resource operation management block 130.
  • the distributed energy resource management block 110 is a block for managing the distributed energy resource 200, managing various events, and managing settlement for economic benefits according to economic DR support.
  • the resource scheduling management block 120 estimates the operating cost for each distributed resource and optimizes the optimal distributed resource selection / configuration and resource scheduling for participation in the economical DR-based power trading market. To this end, the resource scheduling management block 120 has an economical DR support optimal distributed resource selection and configuration engine 125.
  • the resource operation management block 130 combines distributed resources according to the selection / configuration and scheduling result by the economical DR support optimal distributed resource selection and configuration engine 125 to configure / control integrated generation resources, and performs optimization and monitoring. do.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram of an 'economic DR support optimal distributed resource selection and configuration engine 125' (hereinafter, abbreviated as 'distributed resource selection / configuration engine 125').
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 uses resource-specific operating history and manager evaluation data.
  • Operational history and manager evaluation data for each resource are evaluated in a qualitative or quantitative manner for the distributed resources from the point of view of the demand management service provider and the data automatically collected by the system in order to comprehensively evaluate the reliability of distributed resources. Means data.
  • Operational history and manager evaluation data for each resource correspond to 'criteria' (hereinafter, abbreviated as 'distribution resource reliability comprehensive evaluation criterion') for comprehensive evaluation of reliability of distributed resources. Define as shown in the table.
  • the criteria for comprehensive evaluation on the reliability of distributed resources include, but are not limited to, 1) Technical factor, 2) Technical factor, and 3) Environmental factor. And 4) social factors.
  • Reliability includes the following: 111) Participation ratio (Participation capacity / required DR capacity), 112) Ratio of actual participant time to DR response demand for the last specified time period. Average duration ratio (average Participation time / DR request)] and 113) actual DR participation frequency (participation number / period) during a recent specific period.
  • Maintainability includes 121) Power factor, 122) Accumulated operating time to a recent specific period or present, 123) Accumulated operating frequency to a recent specific period or present And 124) fuel level, generator vibration, generator noise, oil pressure, oil temperature, coolant temperature (Generator Sensor level).
  • Productivity includes 131) the maximum generating ability of the generator and 132) the maximum reduction of the load.
  • the cost includes the operation cost of the generator and the maintenance cost of the generator.
  • Profitability includes 221) Return On Investment (ROI) and 222) Break Even Point.
  • the energy savings are the power reduction received from the grid according to the DR response of the generator and the load, and 33)
  • the Co2 emissions are the grid power reduction and CO2 emission reduction due to the DR response of the load.
  • the comprehensive reliability criteria for distributed resources consist of quantitative and qualitative indicators.
  • the data accumulation period was determined in consideration of the bidding cycle of economical DR, whether automatic data collection is possible, and whether manager evaluation is possible.
  • Distributed resource selection / configuration engine 125 is a fuzzy comprehensive evaluation technique based on entropy weight and analytic hiearchy process (AHP), using data collected by administrator and data automatically collected according to distributed resource reliability comprehensive evaluation criteria. Through the comprehensive evaluation of the reliability of, the reliability of the distributed source is derived as a score.
  • AHP analytic hiearchy process
  • a hierarchical structure for AHP-based distributed power source reliability comprehensive evaluation is defined as shown in FIG. 5.
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 determines the reliability priority of the distributed resources based on the scores derived for each distributed resource, and the distributed resources with high reliability priority to satisfy the "demand management provider set bidding capacity". Select them first.
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 applies the operating costs of the corresponding distributed resources to derive the total operating cost according to the distributed resource combination.
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 compares the derived operating cost of the distributed resource combination with the demand management operator set operating cost. As a result of the comparison, if the operating cost of the distributed resource combination is less than the demand management operator set operating cost, the derived distributed resource combination is selected. In this case, the reliability of distributed resource combination is the best and the operation cost is minimized.
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 selects the next combination of distributed resources with the lowest reliability. That is, some of the distributed resources constituting the combination are changed to distributed resources of lower priority.
  • the distributed resource selection / configuration engine 125 derives a total operating cost according to the selected distributed resource combination, and compares it again with the demand management operator set operating cost.
  • This process is repeated until the derived operating cost of the distributed resource combination is less than the demand management operator set operating cost. In this process, a tradeoff occurs between the reliability and cost of the distributed resource combination.
  • the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment.
  • the technical idea according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of computer readable codes recorded on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and can store data.
  • the computer-readable recording medium may be a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical disk, a hard disk drive, or the like.
  • the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between the computers.

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Abstract

수요관리사업자의 경제성 DR 입찰을 위한 최적 분산자원 선택 및 구성 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 최적 분산자원 선택 및 구성 방법은, 분산자원들에 대한 데이터를 기초로 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하고, 산정된 점수를 기초로 분산자원들의 우선순위를 결정하며, 우선순위를 기초로 분산자원들 중 일부를 DR 입찰을 위한 분산자원들로 선택한다. 이에 의해, 비용 최소화 및 신뢰성 최대화를 위한 최적의 자원 필터링 기반의 분산자원 선택 및 구성 방법을 통한 수요관리 사업자의 수익성 및 신뢰성 제고에 기여할 수 있다.

Description

수요관리사업자의 경제성 DR 입찰을 위한 최적 분산자원 선택 및 구성 방법
본 발명은 에너지-IT 기술 분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비상발전, 상용발전, 에너지 저장장치 및 부하 등의 다양한 분산 에너지원(Distributed Energy Resource)들을 자원으로 확보한 수요관리사업자가 전력거래시장의 하나인 경제성 DR(Demand Response) 시장에 참여하기 위하여 최적의 분산자원을 선택하고 구성하는 방법에 관한 것이다.
수요관리사업자가 고객들의 전력감축량을 모아 이를 전력시장에서 거래하는 DR 시장은 크게 2가지로 구분된다. 하나는 전력수급 비상시 1시간 전 급전지시로 발전소 가동 대신 수요자원을 활용하는 신뢰성 DR이며, 다른 하나는 발전사처럼 전날 가격입찰을 하는 경제성 DR이다.
경세성 DR의 경우 평일 1시~24시에 입찰을 하며 거래시간별 수요반응자원의 감축가능용량은 1MWh이상, 최소감축지속기간은 기본값 1시간 이상이어야 한다. 또한 실시간 급전지시 이행 시 감축하는 의무감축용량과는 상관없이 거래일에 감축할 수 있는 거래시간 별 감축가능용량과 최소감축지속시간을 수요관리사업자가 입찰시 제시하여야 한다.
부하로만 구성된 자원으로 경제성 DR에 입찰하는 수요관리사업자와는 달리 비상발전, 상용발전, 에너지 저장장치 및 부하 등의 다양한 에너지원으로 구성된 자원으로 경제성 DR에 입찰하는 수요관리사업자의 경우에는 수익성, 입찰가능성 및 신뢰성을 모두 확보해야하는 어려움이 존재한다.
입찰가능성과 수익성을 확보하기 위해서는 자원 응동 시에 발생하는 비용을 최소화해야 한다. 또한 신뢰성 부분에 있어서는 거래일 평균 감축 이행률이 70% 미만인 날이 3회 이상일 경우에는 입찰제한이 되기 때문에 신뢰성 있는 자원을 확보하는 것이 가장 중요하며 이에 따라 시스템 관점에서 자원 별 운전 이력 데이터와 수요관리사업자 관점의 평가 데이터를 바탕으로 최적의 자원을 필터링하여 선택하는 방법이 매우 중요하며 결과적으로 이러한 수익성, 입찰가능성 및 신뢰성을 동시에 만족하는 최적의 자원 구성을 통해 경제성 DR 입찰을 제안해야 한다.
따라서 수요관리사업자가 경제성 DR에 입찰 시 수익성, 입찰가능성 및 신뢰성을 동시에 만족할 수 있도록 최적의 분산자원의 선택과 구성을 지원할 수 있는 방안의 모색이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 비상발전, 상용발전, 에너지저장장치 및 부하 등의 다양한 에너지원을 분산자원으로 확보하고 있는 수요관리사업자가 경제성 DR에 입찰 시 수익성, 입찰가능성 및 신뢰성을 동시에 만족할 수 있도록 비용의 최소화와 신뢰성의 최대화를 조합하여 최적의 분산자원의 선택과 구성을 지원할 수 있는 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 통합 자원 구성 방법은, 분산자원들에 대한 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 단계; 산정된 점수를 기초로, 상기 분산자원들의 우선순위를 결정하는 단계; 및 우선순위를 기초로, 상기 분산자원들 중 일부를 DR(Demand Response) 입찰을 위한 분산자원들로 선택하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 분산자원들에 대한 데이터에는, 상기 분산자원들의 과거 DR 응동 실적에 대한 데이터가 포함될 수 있다.
또한, 상기 과거 DR 응동 실적에는, DR 응동 요구량에 대한 실제 참여 응동량의 비율, 최근 특정기간 동안의 DR 응동 요구시간에 대한 실제 참여 시간의 비율 및 최근 특정기간 동안의 실제 DR 참여 횟수 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
그리고, 상기 분산자원들에 대한 데이터에는, 수익성, ROI(Return On Investment) 및 BEP(Break Even Point) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 통합 자원 구성 방법은, 상기 선택단계에서 선택된 분산자원들의 조합에 의한 운전비용을 산출하는 단계; 및 산출된 운전비용이 설정된 운전비용 이하이면, 상기 조합을 상기 DR 입찰을 위한 분산자원들로 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 산출된 운전비용이 상기 설정된 운전비용을 초과하면, 상기 조합을 구성하는 분산자원들을 변경하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 변경단계는, 상기 조합을 구성하는 분산자원들 중 일부를 우선순위가 더 낮은 분산자원으로 변경할 수 있다.
그리고, 분산자원들에 대한 데이터는, 자동 수집된 데이터 및 관리자가 평가한 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 산정단계는, 엔트로피 가중치와 AHP(Analytic Hiearchy Process)에 기반한 퍼지 포괄평가 기법으로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 통합 자원 관리 시스템은, 분산자원들에 대한 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하고, 산정된 점수를 기초로 상기 분산자원들의 우선순위를 결정하며, 우선순위를 기초로 상기 분산자원들 중 일부를 DR 입찰을 위한 분산자원들로 선택하는 제1 블록; 및 상기 제1 블록이 선택한 분산자원들을 운영하는 제2 블록;을 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 분산자원 평가방법은, 분산자원들에 대한 데이터를 수집하는 단계; 및 수집된 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 단계;를 포함하고, 상기 분산자원들에 대한 데이터에는, 상기 분산자원들이 과거 DR 응동 실적에 대한 데이터가 포함된다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 분산자원 평가 시스템은, 분산자원들에 대한 데이터를 수집하는 수집부; 및 수집된 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 평가부;를 포함하고, 상기 분산자원들에 대한 데이터에는, 상기 분산자원들이 과거 DR 응동 실적에 대한 데이터가 포함된다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 단순 부하가 아닌 비상발전, 상용발전, 에너지저장장치 및 부하 등의 다양한 에너지원으로 구성된 분산자원을 가진 수요관리사업자가 경제성 DR에 최적으로 입찰할 수 있게 되어, 부하외 분산자원의 수요자원 관리시장 참여 확대를 유도할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 경제성 DR에 대한 입찰 가능성, 수익성 및 신뢰성을 동시에 확보할 수 있도록 비용 최소화 및 신뢰성 최대화를 위한 최적의 자원 필터링 기반의 분산자원 선택 및 구성 방법을 통한 수요관리 사업자의 수익성 및 신뢰성 제고에 기여할 수 있다.
그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 수요관리사업자가 다양한 분산에너지 자원을 수용하여 경제성 DR 입찰을 통해 분산자원을 효율적으로 운영할 수 있는 기능을 제공함으로써 자원을 소유한 전력 시장 참여 고객의 수익을 극대화하고 이를 통한 전력 거래 시장 활성화가 가능해진다.
도 1은 본 발명이 적용 가능한 VPP 관리 플랫폼을 도시한 도면,
도 2는 경제성 DR 지원 최적 분산자원 선택 및 구성 엔진의 개념도,
도 3 및 도 4는, 분산자원의 신뢰도에 대한 포괄평가를 위한 기준을 나타낸 표, 그리고,
도 5는 AHP 기반의 분산전원 신뢰도 포괄평가를 위한 계층 구조이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용 가능한 VPP(Virtual Power Plant : 가상발전) 관리 플랫폼을 도시한 도면이다. VPP 관리 플랫폼(100)은 분산에너지자원(Distributed Energy Resources : DER)(200)을 관리하기 위한 시스템이다.
분산에너지자원(200)은, 비상/상용 발전기(210), 에너지 저장 장치(Energy Storage System : ESS)(220), 부하(230) 등을 다양한 에너지자원을 말한다. 부하(230)는 전력을 소모하지 않는 방식으로 잉여 전력을 창출한다는 점에서, 소극적인 의미에 따라 에너지자원으로 볼 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여, VPP 관리 플랫폼(100)은 경제성 DR 기반의 전력거래시장 참여를 위한 최적 분산자원 선택 및 구성하고, 자원 스케줄링을 최적화 한다.
이와 같은 기능을 수행하는 VPP 관리 플랫폼(100)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 분산에너지자원 관리 블록(110), 자원 스케줄링 관리 블록(120) 및 자원 운용 관리 블록(130)을 포함한다.
분산에너지자원 관리 블록(110)은 분산에너지자원(200)을 관리하고, 각종 이벤트를 관리하며, 경제성 DR 지원에 따른 경제적 이익에 대한 정산을 관리하기 위한 블록이다.
자원 스케줄링 관리 블록(120)은 분산자원 별 운전비용을 추정하고, 경제성 DR 기반의 전력거래시장 참여를 위한 최적 분산자원 선택/구성과 자원 스케줄링을 최적화한다. 이를 위해, 자원 스케줄링 관리 블록(120)은 경제성 DR 지원 최적 분산자원 선택 및 구성 엔진(125)을 구비하고 있다.
자원 운용 관리 블록(130)은 경제성 DR 지원 최적 분산자원 선택 및 구성 엔진(125)에 의한 선택/구성 및 스케줄링 결과에 따라 분산 자원들을 조합하여 통합 발전자원을 구성/제어하고, 최적화 및 모니터링을 수행한다.
도 2는 '경제성 DR 지원 최적 분산자원 선택 및 구성 엔진(125)'(이하, '분산자원 선택/구성 엔진(125)'으로 약칭)의 개념도이다.
최적 분산자원 선택 및 구성을 위해, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 자원 별 운영이력 및 관리자 평가 데이터를 사용한다.
자원 별 운영이력 및 관리자 평가 데이터는 분산자원의 신뢰도에 대한 포괄평가를 위해서 분산자원을 운전함에 따라 시스템이 자동적으로 수집한 데이터와 수요관리사업자 관점에서 해당 분산자원에 대한 정성적 혹은 정량적으로 평가한 데이터를 의미한다.
자원 별 운영이력 및 관리자 평가 데이터는, '분산자원의 신뢰도에 대한 포괄평가를 위한 기준(criteria)'(이하, '분산자원 신뢰도 포괄평가 기준'으로 약칭)에 해당하며, 도 3 및 도 4에 도시된 표와 같이 정의한다.
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 분산자원의 신뢰도에 대한 포괄평가를 위한 기준은, 1) 기술적 요인(Technical factor), 2) 경제적 요인(Technical factor), 3) 환경적 요인(Environmental factor) 및 4) 사회적 요인(Social factor)으로 구분된다.
첫 번째, 1) 기술적 요인은, 11) 신뢰성(reliability), 12) 보전성(maintainability) 및 13) 생산성(Productivity)으로 구분된다. 발전기와 부하 모두에 적용되는 기준들이다.
11) 신뢰성에는, 111) DR 응동 요구량에 대한 실제 참여 응동량의 비율[Participation ratio(Participation capacity/required DR capacity)], 112) 최근 특정기간 동안의 DR 응동 요구시간에 대한 실제 참여 시간의 비율[Average duration ratio(average Participation time/DR request)] 및 113) 최근 특정기간 동안의 실제 DR 참여 횟수[Participation frequency(participation number/period)]가 포함된다.
12) 보전성(maintainability)에는, 121) 역률(Power factor), 122) 최근 특정기간 혹은 현재까지의 누적 동작 시간(Accumulated operating time), 123) 최근 특정기간 혹은 현재까지의 누적 동작 횟수(Accumulated Operating frequency) 및 124) 연료수위, 발전기 진동, 발전기 소음, 오일 압력, 오일 온도, 냉각수 온도(Generator Sensor level)를 포함된다.
13) 생산성(Productivity)에는, 131) 발전기의 최대 발전용량(Generating ability) 및 132) 부하의 최대 감축용량(Load reduction ability)이 포함된다.
두 번째, 2) 경제적 요인은, 21) 비용(Cost) 및 22) 수익성(Profitability)으로 구분된다. 발전기에만 적용되는 기준들이다.
21) 비용에는, 발전기의 운전 비용(Operation cost) 및 발전기의 유지보수 비용(Maintenance cost)이 포함된다.
22) 수익성에는, 221) ROI(Return On Investment)와 222) BEP(Break Even Point)가 포함된다.
세 번째, 3) 환경적 요인은, 31) Nox 방출량(Nox Emission), 32) 에너지 절감량(Energy Conservation), 33) Co2 방출량(Co2 Emission) 및 34) 정책 리스크(Policy risk)로 구분된다. 31) Nox 방출량은 발전기에만 적용되는 기준이고, 33) Co2 방출량은 부하에만 적용되는 기준이며, 32) 에너지 절감량과 34) 정책 리스크는 발전기와 부하 모두에 적용되는 기준이다.
32) 에너지 절감량은, 발전기와 부하의 DR 응동에 따른 grid로부터 수전되는 전력 감축량이고, 33) Co2 방출량은 부하의 DR 응동에 따른 grid 수전 전력 감축 및 이에 대한 이산화탄소 배출량 감소량이다.
34) 정책 리스크에는, 343) DR 응동에 대한 보상체계 변화에 따른 리스크(Risk of purchase risk)와 344) 전력시장 변화에 따른 리스크(Power market risk)가 포함된다.
네 번째, 4) 사회적 요인은, 41) DR 참여에 따른 고용 증가(Employment increase) 및 42) 분산발전자원 소유자의 DR 참여에 대한 인식 제고 정도(Social Operating Condition)로 구분된다. 41) 고용 증가는 발전기와 부하 모두에 적용되는 기준이고, 42) SOC는 발전기에만 적용되는 기준이다.
이와 같이 분산자원 신뢰도 포괄평가 기준은 정량적 및 정성적 지표로 구성되어 있다. 또한, 데이터 누적 주기는, 경제성 DR의 입찰주기, 자동 데이터 수집 가능 여부 및 관리자 평가 가능 여부를 고려하여 결정하였다.
다시, 도 2를 참조하여 설명한다.
분산자원 선택/구성 엔진(125)은 분산자원 신뢰도 포괄평가 기준에 따라 자동 수집된 데이터 및 관리자가 평가한 데이터를 이용하여, 엔트로피 가중치와 AHP(Analytic Hiearchy Process)에 기반한 퍼지 포괄평가 기법으로 분산전원의 신뢰성에 대한 포괄 평가를 통해, 해당 분산전원의 신뢰도를 점수(score)로 도출한다.
AHP 기반의 분산전원 신뢰도 포괄평가를 위한 계층 구조는 도 5에 도시된 바와 같이 정의된다.
다음, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 분산자원 별로 도출된 점수를 기초로 분산자원들의 신뢰도 우선순위를 결정하고, "수요관리사업자 설정 입찰용량"을 만족시키기 위해 신뢰도 우선순위가 높은 분산자원들을 우선적으로 선택한다.
그리고, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 해당 분산자원들의 운전비용을 적용하여, 분산자원 조합에 따른 총 운전비용을 도출한다.
이후, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 도출된 분산자원 조합의 운전비용을 수요관리사업자 설정 운전비용과 비교한다. 비교결과 분산자원 조합의 운전비용이 수요관리사업자 설정 운전비용 이하이면, 도출된 분산자원 조합을 선택한다. 이 경우는 분산자원 조합의 신뢰도가 최고이면서 동시에 운전비용이 최소화된 최적의 조합이 된다.
만일, 도출된 분산자원 조합의 운전비용이 수요관리사업자 설정 운전비용을 초과하면, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 신뢰도가 그 다음으로 낮은 분산자원의 조합을 선택한다. 즉, 조합을 구성하는 분산자원들 중 일부를 우선순위가 더 낮은 분산자원으로 변경하는 것이다.
다음, 분산자원 선택/구성 엔진(125)은 선택된 분산자원 조합에 따른 총 운전비용을 도출하여, 수요관리사업자 설정 운전비용과 다시 비교한다.
이 과정은 도출된 분산자원 조합의 운전비용이 수요관리사업자 설정 운전비용 이하가 될 때까지 반복된다. 이 과정에서, 분산자원 조합의 신뢰도와 비용 간의 트레이드 오프(tradeoff)가 발생한다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (12)

  1. 분산자원들에 대한 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 단계;
    산정된 점수를 기초로, 상기 분산자원들의 우선순위를 결정하는 단계; 및
    우선순위를 기초로, 상기 분산자원들 중 일부를 DR(Demand Response) 입찰을 위한 분산자원들로 선택하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 분산자원들에 대한 데이터에는,
    상기 분산자원들의 과거 DR 응동 실적에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 과거 DR 응동 실적에는,
    DR 응동 요구량에 대한 실제 참여 응동량의 비율, 최근 특정기간 동안의 DR 응동 요구시간에 대한 실제 참여 시간의 비율 및 최근 특정기간 동안의 실제 DR 참여 횟수 중 적어도 하나가 포함되는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 분산자원들에 대한 데이터에는,
    수익성, ROI(Return On Investment) 및 BEP(Break Even Point) 중 적어도 하나가 포함되는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 선택단계에서 선택된 분산자원들의 조합에 의한 운전비용을 산출하는 단계; 및
    산출된 운전비용이 설정된 운전비용 이하이면, 상기 조합을 상기 DR 입찰을 위한 분산자원들로 결정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 산출된 운전비용이 상기 설정된 운전비용을 초과하면, 상기 조합을 구성하는 분산자원들을 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 변경단계는,
    상기 조합을 구성하는 분산자원들 중 일부를 우선순위가 더 낮은 분산자원으로 변경하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    분산자원들에 대한 데이터는,
    자동 수집된 데이터 및 관리자가 평가한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 산정단계는,
    엔트로피 가중치와 AHP(Analytic Hiearchy Process)에 기반한 퍼지 포괄평가 기법으로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 구성 방법.
  10. 분산자원들에 대한 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하고, 산정된 점수를 기초로 상기 분산자원들의 우선순위를 결정하며, 우선순위를 기초로 상기 분산자원들 중 일부를 DR(Demand Response) 입찰을 위한 분산자원들로 선택하는 제1 블록; 및
    상기 제1 블록이 선택한 분산자원들을 운영하는 제2 블록;을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자원 관리 시스템.
  11. 분산자원들에 대한 데이터를 수집하는 단계; 및
    수집된 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 단계;를 포함하고,
    상기 분산자원들에 대한 데이터에는,
    상기 분산자원들이 과거 DR(Demand Response) 응동 실적에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 분산자원 평가방법.
  12. 분산자원들에 대한 데이터를 수집하는 수집부; 및
    수집된 데이터를 기초로, 상기 분산자원들을 평가하여 점수를 산정하는 평가부;를 포함하고,
    상기 분산자원들에 대한 데이터에는,
    상기 분산자원들이 과거 DR(Demand Response) 응동 실적에 대한 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 분산자원 평가 시스템.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111324864A (zh) * 2020-02-21 2020-06-23 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种电力需求响应实施成本和补偿标准评估方法
CN111859535A (zh) * 2020-06-20 2020-10-30 武汉理工大学 基于ahp-熵权法的极地邮轮减摇鳍选型方法和装置
CN111898885A (zh) * 2020-07-16 2020-11-06 广东金宇恒软件科技有限公司 一种集体经济管理及监管系统

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101945705B1 (ko) * 2017-11-10 2019-04-17 주식회사 아이온커뮤니케이션즈 전력 수요자원 발굴 시스템 및 이에 의한 수요자원 발굴 방법
KR102103412B1 (ko) 2018-10-28 2020-05-29 한국전력정보(주) 소규모 분산 전력 자원 통합 관리 시스템
KR102624725B1 (ko) * 2019-11-11 2024-01-11 주식회사 케이티 분산 에너지 자원들의 집합 포트폴리오를 구성하는 장치 및 방법
KR20210109340A (ko) * 2020-02-27 2021-09-06 (주)누리플렉스 발전원 변동성 제어를 위한 거래 자원 분류 및 제어 방법 및 장치
KR102656551B1 (ko) * 2021-11-02 2024-04-11 호남대학교 산학협력단 전력감축관리시스템 및 전력감축관리방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140062195A1 (en) * 2011-05-20 2014-03-06 Siemens Corporation Bidirectional demand response control
KR20140069737A (ko) * 2012-11-29 2014-06-10 엘에스산전 주식회사 전력 입찰 시스템 및 이의 입찰 방법
JP2014531658A (ja) * 2011-09-16 2014-11-27 ナラヤン、アミット ネットワークサーバを用いてｄｒ信号を通信する拡張可能なウェブ利用ｄｒプラットフォーム
US20150019275A1 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 Honeywell International Inc. Optimizing a selection of demand response resources
KR20160027711A (ko) * 2014-09-02 2016-03-10 한전케이디엔주식회사 전력 및 열원 결합에너지 수요관리 시스템

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9846886B2 (en) * 2013-11-07 2017-12-19 Palo Alto Research Center Incorporated Strategic modeling for economic optimization of grid-tied energy assets

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140062195A1 (en) * 2011-05-20 2014-03-06 Siemens Corporation Bidirectional demand response control
JP2014531658A (ja) * 2011-09-16 2014-11-27 ナラヤン、アミット ネットワークサーバを用いてｄｒ信号を通信する拡張可能なウェブ利用ｄｒプラットフォーム
KR20140069737A (ko) * 2012-11-29 2014-06-10 엘에스산전 주식회사 전력 입찰 시스템 및 이의 입찰 방법
US20150019275A1 (en) * 2013-07-11 2015-01-15 Honeywell International Inc. Optimizing a selection of demand response resources
KR20160027711A (ko) * 2014-09-02 2016-03-10 한전케이디엔주식회사 전력 및 열원 결합에너지 수요관리 시스템

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111324864A (zh) * 2020-02-21 2020-06-23 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种电力需求响应实施成本和补偿标准评估方法
CN111859535A (zh) * 2020-06-20 2020-10-30 武汉理工大学 基于ahp-熵权法的极地邮轮减摇鳍选型方法和装置
CN111859535B (zh) * 2020-06-20 2024-04-30 武汉理工大学 基于ahp-熵权法的极地邮轮减摇鳍选型方法和装置
CN111898885A (zh) * 2020-07-16 2020-11-06 广东金宇恒软件科技有限公司 一种集体经济管理及监管系统
CN111898885B (zh) * 2020-07-16 2024-05-24 广东金宇恒软件科技有限公司 一种集体经济管理及监管系统

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