WO2023018051A1 - 국가 전력망 수요관리 및 블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법 - Google Patents

국가 전력망 수요관리 및 블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to an energy management system, and more particularly, to manage small-scale power demand for homes, buildings, factories, etc. in which a specific smart distribution panel is installed, and to supply power to customers in stages based on power usage data and national power reserve ratio data. It relates to an energy management system for managing the demand management of the national power grid and preventing blackout, which manages the power supply and demand situation by blocking, and an operating method thereof.
  • blackout refers to a state or phenomenon in which all power systems suddenly stop due to lack of electricity.
  • Blackout refers to a large-scale power outage, and usually refers to a case where a specific area is completely out of power.
  • the central power control center of the power exchange identifies the amount of reserve power and divides the power supply and demand situation accordingly into five stages: 'preparation, attention, caution, alert, and serious'. In the event of a 'severe' situation, it manages the power supply and demand situation by requesting a regional rotation blackout to KEPCO.
  • the regional rotation blackout is a method of reducing power consumption by selecting an area with high power consumption and forcing a power outage. At this time, the power outage area is changed every 30 minutes or 1 hour to prevent damage caused by power outage only in a specific area.
  • the purpose of the present invention is to block the supplied power of consumers in stages by utilizing IOT communication networks based on small-scale power consumption data and power reserve ratio data using IOT communication networks such as homes, buildings, and factories where specific smart distribution boards are installed nationwide. It is an object of the present invention to provide an energy management system for preventing blackout that manages power supply and demand conditions and an operating method thereof.
  • a specific smart distribution board is a distribution board that is divided into breakers for regular power and breakers for forced power, and includes an energy management system (EMS) dedicated relay that can control forced power in the event of a power emergency.
  • EMS energy management system
  • the public can use apps and web Home & building & factories can be remotely controlled for forced power according to various uses, and power demand management operators will be able to conduct electricity demand management projects such as DR and national DR, and the government will be able to operate the energy management system (EMS). ) Blackout can be prevented in the event of a power emergency based on a smart distribution panel equipped with a dedicated relay.
  • the energy management system can be installed in the power exchange central power control center, Korea Electric Power Company, and other specific power management institutions as needed, and a circuit breaker for constant power that does not cut off even in a power emergency situation, and a power emergency situation It includes smart distribution boards for homes, buildings, and factories equipped with relays for energy management systems (EMS) that control a group of circuit breakers for forced power, which is a power that can be cut off in case of occurrence.
  • EMS energy management systems
  • the power demand management system is a power demand management system based on weather, fine dust, and power consumption data when small-scale demand management is required due to expected expansion of electric vehicles and rapid increase in power demand in summer and winter. It includes systems such as DR, national DR, and auto DR that control relays for EMS for compulsory power circuit breakers for consumers such as residential apartments, buildings, and factories.
  • the energy management system for preventing blackout controls the EMS relay of the smart distribution board in the event of a power emergency, but accumulates and stores the power consumption data and power reserve ratio data of each consumer by house and region, and accumulated power consumption data in the event of a power emergency and an energy management device that sequentially cuts off power supplied to each customer based on the power reserve ratio data and restores the EMS relay when a power emergency situation is lifted.
  • the energy management system includes a communication unit for transmitting and receiving commands such as control and recovery with the smart distribution board, a storage unit for storing the power usage data and power reserve ratio data, and a power ratio through the communication unit.
  • Controls the EMS relay of the smart distribution panel when an emergency situation occurs sequentially cuts off the power supplied to each customer based on the power consumption data stored in the storage unit, and recovers the EMS relay when the power emergency situation is released It is characterized in that it comprises a control unit to.
  • the communication unit is characterized in that it transmits and receives data with the smart distribution board through an IOT communication network.
  • control unit collects and analyzes the power consumption data stored in the storage unit at predetermined intervals, processes and stores the power consumption data step by step in order of highest power consumption for each customer type, and stores the data. It is characterized by step-by-step control of each customer by type by comparing the generated data with the power reserve ratio in real time.
  • control unit through an artificial intelligence engine learned from power usage data and power reserve ratio data stored in the storage unit, power cutoff order for each customer, power cutoff order for each consumer type, It is characterized in that the order of power cutoff by region according to the number of customers is predicted, and the power supplied to each consumer is sequentially cut off in stages according to one of the predicted cutoff ranks.
  • control unit performs real-time text transmission for control contents to terminals possessed by residents, managers, and owners residing in the controlled consumer, when controlling the relay for EMS of each consumer, , characterized in that subtitles are transmitted by transmitting the blackout situation and control contents to the broadcasting company
  • the energy management method is a step of accumulating and storing power consumption data and power reserve ratio data for each customer, a power source that is installed in the central power control center and power management institution in the event of a power emergency and can be blocked in the event of a power emergency Controlling the EMS relay of the smart distribution panel including the EMS relay for controlling forced power, but sequentially cutting off the power supplied to each consumer based on the accumulated power usage data and power reserve ratio data, power It characterized in that it comprises the step of restoring the relay for the EMS when the emergency situation is released.
  • the present invention accumulates and stores power usage data and power reserve ratio data for each consumer, and determines the ranking of power cut customers through an artificial intelligence engine learned based on the accumulated power usage data and power reserve ratio data in the event of a power emergency, By sequentially cutting off the power supplied to each customer in stages, it is possible to secure the safety of power system operation, such as small-scale demand management and large-scale blackout prevention, in preparation for disasters.
  • the people can dispose of coal power plants by saving electricity based on smart distribution boards, so the fine dust that follows.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an energy management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of an energy management device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a control unit according to an embodiment of the present invention in detail.
  • FIG. 4 is a block diagram specifically illustrating an estimation module according to an embodiment of the present invention.
  • DNN deep neural network
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an energy management method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of an energy management method according to an embodiment of the present invention.
  • the present invention relates to a system for managing power supply and demand conditions.
  • embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an energy management system according to an embodiment of the present invention
  • Figure 2 is a block diagram showing the configuration of an energy management device according to an embodiment of the present invention
  • Figure 3 is an embodiment of the present invention
  • Figure 4 is a block diagram specifically showing the configuration of a control unit according to an embodiment of the present invention
  • Figure 5 is a block diagram showing the configuration of a deep neural network (DNN) according to an embodiment of the present invention It is a drawing to explain.
  • DNN deep neural network
  • the energy management system 300 includes a plurality of smart distribution boards 100 and energy management devices 200 provided to each customer.
  • the smart distribution panel 100 is installed in each consumer and includes a circuit breaker for regular power that is not cut off even in the event of a power emergency, and a relay for EMS that controls a circuit breaker for forced power that can be cut off in the event of a power emergency.
  • the smart distribution panel 100 controls a circuit breaker for regular power that opens and closes the power supply to loads with a relatively high importance of power supply, and a circuit breaker for forced power that opens and closes the power supply to loads with a relatively low importance of power supply. It includes a relay for EMS that
  • a relay for constant power is an essential power source among power sources such as houses, buildings, and factories. It can be a power source, and in the case of a factory, it is a power source that cannot be cut off in this system, such as an elevator, a computer server, and a power source for operating major processes.
  • the relay for EMS is a relay that can cut off all power except for the regular power in case of a national power emergency.
  • the EMS relay may be blocked under the control of the energy management device 200, or the blocked EMS relay may be restored again.
  • circuit breaker for regular power of the smart distribution panel 100 is designed so that it can never be controlled because it is connected to the essential power of the consumer.
  • the energy management device 200 controls the EMS relay of the smart distribution board 100 when a power emergency occurs, accumulates and stores power consumption data for each customer, and stores each power consumption data based on the accumulated power consumption data when a power emergency occurs.
  • the power supplied to consumers may be sequentially cut off, and the EMS relay may be restored when a power emergency situation is released.
  • the energy management device 200 is a convergence technology using ICABMS (IOT, CLOUD, AI, BIG-DATA, MOBILE, SECURITY), and provides power reserve ratio data provided from power control center and power consumption data by consumer and region nationwide Based on the data collected, analyzed, processed, and stored in connection with each other, it is possible to control the smart distribution board 100 of each customer at the same time, regional and national step-by-step control, or in the worst case, the whole country at the same time.
  • ICABMS IOT, CLOUD, AI, BIG-DATA, MOBILE, SECURITY
  • the energy management device 200 may include a communication unit 210 , a storage unit 220 and a control unit 230 .
  • the communication unit 210 is a component for transmitting and receiving information through a communication network, and includes a communication interface for performing wired or wireless communication according to the type of communication network.
  • the communication unit 10 may transmit a signal for cutting off the power of the consumer according to the control of the control unit 40 .
  • the communication unit 210 may transmit a signal for controlling the relay for EMS included in the smart distribution board 100 of each customer based on the IoT communication network.
  • the storage unit 220 stores power usage data and power reserve ratio data of each consumer by door and by region.
  • the storage unit 220 stores information on the types of consumers who use electricity according to their characteristics, and continuously collects and stores information on the power consumption of the consumers classified to be included in each consumer type.
  • the storage unit 220 receives and continuously stores the power reserve ratio information from the power management institution. That is, the storage unit 220 may construct big-data by continuously collecting and analyzing power usage data and power reserve ratio data. At this time, the storage unit 220 data through the cloud (Cloud)
  • the control unit 230 controls the EMS relay of the smart distribution board 100 through the communication unit 210, but when a power emergency occurs based on the strategic usage data and power reserve ratio data of each consumer stored in the storage unit 220
  • the relay for EMS can be blocked, and the relay for EMS can be restored when the power emergency situation is released.
  • control unit 230 analyzes the power consumption data stored in the storage unit 220 at predetermined intervals, processes and stores the power consumption data step by step in the order of power consumption for each customer type, compares the processed data with the power reserve ratio in real time, Each customer is controlled step-by-step by type.
  • the power consumption of each consumer may be an average value of pre-stored power consumption.
  • control unit 230 may cluster houses with high usage by 20% into five stages after comparing power consumption for each house, and store them in the storage unit 220 .
  • controller 230 may cluster houses with high power consumption by building into five stages of 20% each and store them in the storage unit 220 .
  • control unit 230 may cluster houses with high power consumption by factory into five stages of 20% each and store them in the storage unit 220 .
  • control unit 230 may compare in real time whether or not a predetermined power reserve ratio is satisfied according to the step-by-step control of each customer stored, and control each customer step-by-step according to the comparison result.
  • control unit 230 determines the power cutoff order for each customer, the power cutoff order for each customer type, and the region for each customer through an artificial intelligence engine learned from the power usage data and power reserve ratio data stored in the storage unit 220. It is possible to predict the order of power cutoff, and cut off the power supplied to each customer in stages in sequence according to one of the predicted cutoff ranks.
  • the controller 230 includes a data collection module 240, an estimation module 250 and a visualization module 260.
  • the data collection module 240 may collect power usage data collected from each customer and power reserve rate data collected from the power control center.
  • the estimation module 250 uses the data stored in the data collection module 240 to deep learn a deep neural network (DNN) when power usage data and power reserve ratio data for each customer are input. Using the deep neural network (DNN) learned together, it is possible to predict the power cutoff order for each customer, the power cutoff order for each consumer type, and the power cutoff order for each region for each consumer. Meanwhile, in the following description, the present invention is described as learning a deep neural network, but it is not limited thereto, and various algorithms related to machine learning may be applied.
  • the visualization module 260 may visualize the order of power cutoff for each customer estimated by the estimation module 250, the order of power cutoff for each type of customer, the order of power cutoff for each region according to each consumer, etc. in a table or graph. .
  • the estimation module 250 includes a pre-processing unit 250a, a learning unit 250b and a data estimation unit 250c.
  • the preprocessing unit 250a When the power consumption data and power reserve ratio data for each consumer are input, the preprocessing unit 250a inputs variables for estimating the power cutoff rank for each consumer, the power cutoff order for each consumer type, and the power cutoff order for each region for each consumer. It is pre-processed and provided to the learning unit 250b or the data estimation unit 250c.
  • the learning unit 250b uses a deep neural network (DNN) for estimating the power cutoff rank for each consumer, the power cutoff rank for each consumer type, and the power cutoff order for each region according to each consumer using the power usage data and power reserve ratio data for each consumer. learn
  • DNN deep neural network
  • the deep neural network can be a multilayer perceptron (MLP).
  • a deep neural network includes a plurality of layers (IL, HL, OL).
  • the plurality of layers include an input layer (IL), a plurality of hidden layers (HL: HL1 to HLk), and an output layer (OL).
  • each of the plurality of layers IL, HL, and OL includes a plurality of nodes.
  • the input layer IL may include m input nodes i1 to im
  • the output layer OL may include n output nodes o1 to on.
  • the first hidden layer (HL1) includes a number of nodes (h11 ⁇ h1a)
  • the second hidden layer (HL2) includes b number of nodes (h21 ⁇ h2b)
  • the layer HLk may include l nodes hk1 to hkl.
  • Each of a plurality of nodes of a plurality of layers performs an operation.
  • a plurality of nodes of different layers are connected by a channel (shown as a dotted line) having a weight (W).
  • W weight
  • the calculation result of one node is weighted and becomes the input of the next layer node. That is, any one node of any one layer of the deep neural network (DNN) receives a value obtained by applying weights to inputs from nodes of the previous layer, sums them, takes an activation function, and passes this result to the input of the next layer. do.
  • DNN deep neural network
  • the deep neural network (DNN) performs a plurality of measurements (IL, HL, OL) on the input data By performing a plurality of operations to which the weight of is applied, an output value indicating a power cutoff order for each customer, a power cutoff order for each consumer type, and a power cutoff order for each region according to each consumer is calculated.
  • the input variables may be power usage data and power reserve ratio data for each customer.
  • the output variable may be a power cutoff order for each customer, a power cutoff order for each customer type, and a power cutoff order for each region for each consumer.
  • the first hidden layer receives a value to which a weight is applied to each process analysis result value of a plurality of input nodes (i1 to im) (indicated by a dotted line), and sums all the input values After that, a plurality of first hidden node values are calculated by performing an operation according to an activation function on the summed value.
  • each of the plurality of second hidden nodes h21 to h2b of the second hidden layer HL2 inputs a value obtained by applying a weight to each of the plurality of first silver node values of the plurality of first hidden nodes h11 to h1a. receiving (indicated by a dotted line), summing all the input values, and performing an operation according to the activation function on the summed values to obtain a plurality of second silver values.
  • Nick node value is calculated.
  • the previous node value is transmitted with weight applied, and the current node value is calculated through calculation.
  • values of a plurality of k-th hidden nodes (hk1 to hkl) of the k-th hidden layer (HLk) may be calculated.
  • Each of the n output nodes o1 to on of the output layer OL may correspond to at least one of a power cutoff order for each customer, a power cutoff order for each customer type, and a power cutoff order for each region according to each customer.
  • the deep neural network (DNN) on which learning has been completed calculates an output value by performing a plurality of operations to which weights of a plurality of layers (IL, HL, OL) are applied to the input data. do.
  • control unit 230 transmits real-time text messages about control contents to terminals possessed by residents, managers, and owners residing in the controlled consumer, and transmits the control contents to the broadcasting company. so that subtitles are transmitted.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an energy management method according to an embodiment of the present invention.
  • step S10 the energy management device provides power for each customer.
  • the energy management device stores type information for classifying consumers who use electricity according to their properties, and continuously collects and stores power consumption information of classified consumers to be included in each type of consumer.
  • the energy management system receives power reserve ratio information from the power management institution and continuously stores it. That is, the energy management device can build big data by continuously collecting power usage data and power reserve ratio data. At this time, the energy management device may store data through a cloud.
  • the energy management device is a circuit breaker for constant power that is installed in the central power control center and power management institution and does not cut off even in the event of a power emergency, and a circuit breaker for forced power, which is a power that can be cut off in case of a power emergency.
  • Controls the EMS relay of the smart distribution panel including, but sequentially cuts off power supplied to each consumer based on accumulated power usage data and power reserve ratio data.
  • the energy management device collects and analyzes the power consumption data stored in step S10 at predetermined intervals, processes and stores the stored power consumption data step-by-step in the order of power consumption by type of consumer, compares the processed data with the power reserve ratio in real time, The cost is controlled step-by-step by type. At this time, the power consumption of each consumer may be the average value of the pre-stored power consumption.
  • the energy management device compares the power consumption of each house, and then clusters houses with high usage into 5 stages of 20% each and stores them.
  • the energy management device can cluster and store houses with high power consumption by building in 5 stages of 20% each.
  • the energy management device can cluster houses with high power consumption by factory into 5 levels of 20% each and save them.
  • the energy management device may compare in real time whether or not a predetermined power reserve ratio is satisfied according to the step-by-step control of each customer stored, and control each consumer step-by-step according to the comparison result.
  • the energy management device predicts the power cutoff rank for each customer, the power cutoff rank for each consumer type, and the power cutoff rank for each region for each consumer through an artificial intelligence engine learned from the stored power consumption data and power reserve ratio data.
  • the power supplied to each customer may be sequentially cut off in stages according to one of the measured cut-off orders.
  • the energy management device transmits real-time text messages about control contents to terminals possessed by residents, managers, and owners residing in the controlled consumer when controlling the EMS relay of each consumer before power is cut off. Control contents are transmitted to the subtitle so that subtitles are transmitted.
  • step S30 the energy management device restores the EMS relay when the power emergency situation is released. At this time, the energy management device can restore the EMS relays of each smart distribution panel in the reverse order of blocking.
  • the power supply and demand management method for preventing blackout can be implemented in the form of a program readable by various computer means and recorded on a computer-readable recording medium.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of an energy management method according to an embodiment of the present invention.
  • step S110 the energy management device accumulates and stores power usage and power reserve ratio data of each customer by door and by region.
  • step S120 the energy management device collects and analyzes the stored power consumption data when the power reserve ratio (EP) falls below 9%, and performs step 1 through the processed data in order of power consumption by type of consumer. In other words, control 20% of houses, 20% of buildings, and 20% of factories with high strategic usage.
  • EP power reserve ratio
  • step S130 the energy management device collects and analyzes the stored power consumption data when the power reserve ratio drops to 7% or less, and through the processed data step by step in order of power consumption for each type of customer, in the second step, that is, , Strategies Control 40% of houses, 40% of buildings and 40% of factories with high usage.
  • step S140 the energy management device collects and analyzes the stored power consumption data when the power reserve rate drops to 5% or less, and through the processed data step by step in order of power consumption for each customer type, the third step, that is, , Strategies Control 60% of houses, 60% of buildings, and 60% of factories with high usage.
  • step S150 the energy management device collects and analyzes the stored power consumption data when the power reserve ratio drops to 3% or less, and through the processed data step by step in the order of power consumption for each customer type, the fourth step, that is, , Strategies Control 80% of high-use houses, 80% of buildings, and 80% of factories.
  • step S160 the energy management device collects and analyzes the stored power consumption data when the power reserve ratio drops to 1% or less, and through the processed data step by step in the order of power consumption for each customer type, the 5th step, that is, , Strategies Control 100% of houses, 100% of buildings, and 100% of factories.
  • communication unit 220 storage unit
  • control unit 240 data collection module
  • estimation module 260 visualization module

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Abstract

본 발명은 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 수용가의 공급 전력을 단계별로 차단하여 전력 수급 상황을 관 리하는 소규모 수요관리 및 대규모의 블랙아웃 방지용 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 소규모 수요관리 시스템은 수요 관리 사업자의 시스템에 설치되며 전력수요 급증시 계약된 주택, 빌딩, 공장 등의 강제전원을 제어 및 복구하는 시스템으로서, DR, 국민DR, 오토DR 등의 수요관리 장 치를 포함한다. 본 발명에 따른 에너지 관리 시스템은 중앙전력관제시스템 및 전력 관리 기 관에 설치되며 전력 비상 상황 발생시 차단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생시 차단해도 무방한 전원인 강제전원용 차단기를 제어하는 EMS용 릴 레이를 포함하는 스마트 분전반 및 전력 비상 상황 발생시 스마트 분전반의 EMS용 릴레이를 제어하되, 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 데이터 및 전력 예비 율 데이터를 누적 저장하고, 전력 비상 상황 발생시 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하 고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구하는 에너지 관리 장치를 포 함한다.

Description

국가 전력망 수요관리 및 블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법
본 발명은 에너지 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특정 스마트 분전반을 설치한 홈&빌딩&공장 등의 소규모 전력수요관리 및 전력 사용량 데이터 및 전국 전력 예비율 데이터를 기반으로 수용가의 공급 전력을 단계별로 차단하여 전력 수급 상황을 관리하는 국가 전력망 수요관리 및 블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법에 관한 것이다.
최근에는 여름 및 겨울철 냉난방 기기 사용, 전기 자동차 확대 보급에 따라 전력 수요가 급증하고 있다.
또한 한국에너지공단 발표에 따르면 기존 주택의 경우 대기전력은 11%이며, 스마트 홈&빌딩 시장이 급성장하면서 리모컨, 센서등 및 인공지능 기기, IOT 기기 기반의 네트워크 등 스마트 홈 플랫폼 제품들이 보급되어 많은 양의 대기전력을 발 생시키고 있다.
1965년 뉴욕 대정전, 2003년 북미 대전전, 2009년 브라질 대정전, 2011년 우 리나라 지역순환정전 및 일본 후쿠시마 대정전, 2016년 남호주의 대정전, 2017년 대만의 대정전, 2018년 일본 훗카이도 정전, 2019년 베네수엘라, 우루과이, 아르헨 티나 등 최근 2021년 미국 텍사스 및 대만 정전 등 전 세계적으로 급증하고 있다.
이러한 정전사태의 원인을 보면, 송전선 과부하, 발전소 고장, 인적 실수, 태풍 발생에 따른 전력망 인프라 마비, 최근에는 지진과 같은 재난재해 등 여러가 지 원인이 있으나 현재까지 블랙아웃을 방지할 원천기술이 없는 것이 가장 큰 원인 이 되고 있다.
여기서 블랙아웃이란 전기가 부족해 갑자기 모든 전력 시스템이 정지한 상태 또는 그러한 현상을 말한다. 블랙아웃은 대규모 정전사태를 가리키는 것으로, 보통 특정 지역이 모두 정전된 경우를 일컫는다.
우리나라의 경우 2011년 9월 15일 서울 강남과 여의도 일대를 비롯해 경기, 강원 충청 등 제주를 제외한 전국 곳곳이 기습적으로 정전되는 사상 초유의 사태가 발생했다. 이날 오후 3시 10분에 시작된 정전사태는 약 5시간 뒤인 오후 7시 56분 에야 정상화됐으며, 정전 규모는 전국적으로 순간 최대 162만 곳에 달했으며 피해 액은 610억원으로 파악됐다.
이러한 블랙아웃에 따른 피해가 발생하는 것을 방지하기 위해 전력거래소의 중앙전력관제센터에서 예비 전력량을 파악하여 이에 따른 전력수급 상황을 '준비, 관심, 주의, 경계, 심각'의 다섯 단계로 나누고, '심각'의 상황 발생시 한국전력에 지역 순환 정전을 요청하여 전력수급 상황을 관리한다.
지역 순환 정전은 전력 사용량이 많은 지역을 선택해서 강제로 정전을 시킴 으로써 전력 사용량을 줄이는 방식이다. 이때 특정 지역에만 정전에 따른 피해가 발생하는 것을 막기 위해 30분이나 1시간 단위로 정전 지역을 바꿔준다.
이 경우 순환 정전이 실시되는 지역에 위치한 사람들은 정전에 따른 피해를 입게되는 반면 다른 지역에 있는 사람들은 그렇지 않으므로 형평성의 문제가 발생 한다. 또한 예비 전력량이 기 설정된 값 보다 조금만 부족하여도 특정 지역 전체에 정전을 실시하므로 필요량보다 더 많은 수용가의 전력을 차단하여 과도하게 정전을 실시하는 문제도 발생한다.
따라서 본 발명의 목적은 전국의 특정 스마트 분전반을 설치한 홈&빌딩&공장 등의 IOT 통신망을 활용한 소규모 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기 반의 IOT 통신망 활용으로 수용가의 공급 전력을 단계별로 차단하여 전력 수급 상 황을 관리하는 블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템 및 이의 운용 방법을 제공하는 데 있다.
특정 스마트 분전반이란, 상시전원용 차단기와 강제전원용 차단기 군으로 분 리하고 전력 비상 상황 발생시 강제전원을 제어할 수 있는 에너지관리시스템(EMS) 전용 릴레이가 포함된 분전반이며, 이러한 기반으로 국민은 앱과 웹에서 홈&빌딩& 공장 등을 다양한 용도에 따라 강제전원을 원격 제어할 수 있으며, 또한 전력 수요 관리 사업자들은 DR, 국민DR 등 전력수요관리 사업을 영위할 수 있게 되며, 국가는 에너지관리시스템(EMS) 전용 릴레이를 탑재한 스마트 분전반 기반으로 전력 비상 상황 발생시 블랙아웃을 방지할 수 있다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템은 전력거래소 중앙전력관제센터, 한국전 력 및 그 외 필요에 따라 특정 전력 관리 기관에 설치될 수 있으며, 전력 비상 상 황 발생시에도 차단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생시 차단해 도 무방한 전원인 강제전원용 차단기 군을 제어하는 에너지관리시스템(EMS)용 릴레 이가 탑재된 홈&빌딩&공장 등의 스마트 분전반을 포함한다.
전력수요관리 시스템은 전기자동차 보급 확대 및 여름, 겨울철 전력수요 급 증 등이 예상되어 소규모 수요관리가 필요한 경우의 기상과 미세먼지, 전력사용량 데이터 기반의 전력수요관리 시스템으로써, 전력수요관리 사업자와 계약된 공동주 택, 빌딩, 공장 등 수용가의 강제전원 차단기용 EMS용 릴레이를 제어하는 DR, 국민 DR, 오토DR 등의 시스템을 포함한다.
블랙아웃 방지용 에너지 관리 시스템은 전력 비상 상황 발생시 상기 스마트 분전반의 EMS용 릴레이를 제어하되, 호별 및 지역별 각 수용가 의 전력 사용량 데 이터 및 전력 예비율 데이터를 누적 저장하고, 전력 비상 상황 발생시 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순 차적으로 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구하는 에너지 관리 장치를 포함한다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템에 있어서, 상기 에너지 관리 시스템은 상기 스마트 분전반과 제어 및 복구 등 명령을 송수신하는 통신부, 상기 전력 사용 량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 저장하는 저장부, 상기 통신부를 통해 전력 비
상 상황 발생시 상기 스마트 분전반의 상기 EMS용 릴레이를 제어하되, 상기 저장부 에 저장된 전력 사용량 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으 로 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구하는 제어부를 포함 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템에 있어서, 상기 통신부는 IOT 통신망을 통해 상기 스마트 분전반과 데이터 송수신을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템에 있어서, 상기 제어부는 기 설정된 간 격으로 상기 저장부에 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공하여 저장하고, 상기 가공된 데이 터를 전력 예비율과 실시간 비교하여 각 수용가를 종류별로 단계별 제어하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템에 있어서, 상기 제어부는 상기 저장부에 저장된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터에 의해 학습된 인공지능 엔진을 통해 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용 가에 따른 지역별 전력 차단 순위를 예측하고, 예측된 차단 순위 중 하나에 따라 순차적으로 각 수용가에 공급되는 전력을 단계별로 차단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 에너지 관리 시스템에 있어서, 상기 제어부는 각 수용가의 EMS용 릴레이 제어 시에 제어 대상 수용가에 거주하는 주민, 관리인, 소유자가 소 지하고 있는 단말기에 제어 내용에 대한 실시간 문자전송을 수행하고, 방송사에 블 랙아웃 상황 및 제어 내용을 전송하여 자막이 송출되도록 하는 것을 특징으로 한
다.
본 발명에 따른 에너지 관리 방법은 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전 력 예비율 데이터를 누적 저장하는 단계, 전력 비상 상황 발생시 중앙전력관제센터 및 전력 관리 기관에 설치되며 전력 비상 상황 발생시 차단해도 무방한 전원인 강 제전원을 제어하는 EMS용 릴레이를 포함하는 스마트 분전반의 상기 EMS용 릴레이를 제어하되, 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용 가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하는 단계, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS 용 릴레이를 복구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 누적 저장하고, 전력 비상 상황 발생시 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이 터를 기반으로 학습된 인공지능 엔진을 통해 전력 차단 수용가 순위를 결정하고, 단계별로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단함으로써, 재난을 대비하여 소규모 수요관리와 대규모 블랙아웃 방지 등 전력계통 운용의 안전성을 확보할 수 있으며, 전쟁시 전국 등화관제 시스템으로도 활용 가능하며 평상시 국민들은 스마 트 분전반 기반의 전기절약으로 석탄발전소를 폐기할 수 있음으로 이에 따른 미세 먼지. co2 등 온실가스를 크게 감축할 원천기술로서 탄소배출중립을 선도할 수 있 다.
또한, 전력 비상 상황 발생시 강제전원을 차단하게 된 홈&빌딩&공장 등의 수 용가들은 상시전원을 사용할 수 있게 함으로써, 국가 전력 비상 상황에도 필수적인
전원 사용으로 수용가의 피해를 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 구성을 나타낸 블록 도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제어부의 구성을 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 추정모듈을 구체적으로 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심층신경망(DNN)의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 방법의 예시를 나타낸 순서도이다.
하기의 설명에서는 본 발명의 실시예를 이해하는데 필요한 부분만이 설명되 며, 그 이외 부분의 설명은 본 발명의 요지를 흩트리지 않도록 생략될 것이라는 것 을 유의하여야 한다.
이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이 거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 안 되며, 발명자는 그 자신의 발명을
가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람 직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니 므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
본 발명은 전력수급 상황을 관리하는 시스템과 관련한 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 구성을 나타낸 블록 도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 장치의 구성을 나타낸 블록 도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 제어부의 구성을 구체적으로 나타낸 블록 도이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 추정모듈을 구체적으로 나타낸 블록도이 고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 심층신경망(DNN)의 구성을 설명하기 위한 도 면이다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 시스 템(300)은 각 수용가에 구비되는 복수의 스마트 분전반(100) 및 에너지 관리 장 치(200)를 포함한다.
스마트 분전반(100)은 각 수용가에 설치되며 전력 비상 상황 발생시에도 차 단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생시 차단해도 무방한 강제전 원용 차단기를 제어하는 EMS용 릴레이를 포함한다.
즉 스마트 분전반(100)은 전력 공급의 중요도가 상대적으로 높은 부하로의 전력 공급을 개폐하는 상시전원용 차단기와, 전력 공급의 중요도가 상대적으로 낮 은 부하로의 전력 공급을 개폐하는 강제전원용 차단기를 제어하는 EMS용 릴레이를 포함한다.
예를 들어 상시전원용 릴레이는 주택, 빌딩, 공장 등의 전원 중 필수적인 전 원이며, 주택의 경우 비상등, 냉장고, 밥통 등의 전원이 해당될 수 있고, 빌딩의 경우 엘리베이터, 전산서버, 데이터시스템 등의 전원이 해당될 수 있으며, 공장의 경우 엘리베이터, 전산서버, 주요 공정을 가동하기 위한 전원 등으로 이 시스템에 서는 차단할 수 없도록 한 전원이다. 반대로 EMS용 릴레이는 국가 전력 비상시 상 시전원 외 모든 전원을 차단할 수 있는 릴레이다.
이러한 스마트 분전반(100)은 에너지 관리 장치(200)의 제어 하에 EMS용 릴 레이가 차단되거나, 차단된 EMS용 릴레이는 다시 복구될 수 있다.
또한 스마트 분전반(100)의 상시전원용 차단기는 수용가의 필수적인 전원을 연결하고 있어서 절대로 제어할 수 없도록 설계한 것이다.
에너지 관리 장치(200)는 전력 비상 상황 발생시 스마트 분전반(100)의 상기 EMS용 릴레이를 제어하되, 각 수용가 별 전력 사용량 데이터를 누적 저장하고, 전 력 비상 상황 발생시 누적된 전력 사용량 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구할 수 있다.
특히 에너지 관리 장치(200)는 ICABMS(IOT, CLOUD, AI, BIG-DATA, MOBILE, SECURITY)를 활용한 융복합 기술로서 전국 각 수용가별, 지역별 전력 사용량 데이터 및 전력 관제 센터로부터 제공되는 전력 예비율 데이터와 상호 연계하여 수집, 분석, 가공, 저장된 데이터를 기반으로 지역 및 전국 단계별 제어 또는 최악의 경 우, 전국을 동시에 각 수용가의 스마트 분전반(100)을 제어할 수 있다.
이러한 에너지 관리 장치(200)는 통신부(210), 저장부(220) 및 제어부(230) 를 포함할 수 있다.
통신부(210)는 통신망을 통해 정보를 송수신하기 위한 구성으로서, 통신망의 종류에 따라 유선 또는 무선 통신을 수행하기 위한 통신 인터페이스를 구비한다.
전력거래소 또는 한국전력공사 등의 전력 관리 기관에서 집계하는 수용가 전력 사 용량 및 전력 예비율에 대한 정보를 수신하여 제어부(40)로 전달한다. 그리고 통신 부(10)는 제어부(40)의 제어에 따라 수용가의 전력을 차단하기 위한 신호를 전송할 수 있다. 여기서 통신부(210)는 IoT 통신망을 기반으로 각 수용가의 스마트 분전 반(100)에 포함된 EMS용 릴레이를 제어하기 위한 신호를 전송할 수 있다.
저장부(220)는 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 데이터 및 전력 예 비율 데이터를 저장한다. 특히 저장부(220)는 전력을 사용하는 수용가를 성질에 따 라 구분한 종류 정보를 저장하고, 각 수용가의 종류에 포함되도록 구분된 수용가의 전력 사용량 정보를 지속적으로 수집하여 저장한다. 또한 저장부(220)는 전력 관리 기관으로부터 전력 예비율 정보를 수신하여 지속적으로 저장한다. 즉 저장부(220) 는 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 지속적으로 수집, 분석하여 빅 데 이터(Big-data)를 구축할 수 있다. 이때 저장부(220)는 클라우드(Cloud)를 통해 데
이터를 저장할 수 있다.
제어부(230)는 통신부(210)를 통해 스마트 분전반(100)의 상기 EMS용 릴레이 를 제어하되, 저장부(220)에 저장된 각 수용가의 전략 사용량 데이터 및 전력 예비 율 데이터를 기반으로 전력 비상 상황 발생시 EMS용 릴레이를 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 EMS용 릴레이를 복구할 수 있다.
또한 제어부(230)는 기 설정된 간격으로 저장부(220)에 저장된 전력 사용량 데이터를 분석하여 각 수용가의 종류별로 전력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공 하여 저장하고, 가공된 데이터를 전력 예비율과 실시간 비교하여 각 수용가를 종류 별로 단계별 제어한다. 이때 각 수용가의 전력 소비량은 기 저장된 전력 사용량의 평균값이 될 수 있다.
예를 들어 제어부(230)는 주택별 전력사용량 비교 후 사용량이 많은 주택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저장부(220)에 저장할 수 있다. 또한 제어부(230)는 빌 딩별 전력 사용량 이 많은 주택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저장부(220)에 저장할 수 있다. 또한 제어부(230)는 공장별 전력 사용량 이 많은 주택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저장부(220)에 저장할 수 있다.
그리고 제어부(230)는 저장된 각 수용가의 단계별 제어에 따라 기 설정된 전 력 예비율을 만족시키는 여부를 실시간 비교하고, 비교 결과에 따라 각 수용가를 단계별 제어할 수 있다.
또한 제어부(230)는 저장부(220)에 저장된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비 율 데이터에 의해 학습된 인공지능 엔진을 통해 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위를 예측 하고, 예측된 차단 순위 중 하나에 따라 순차적으로 각 수용가에 공급되는 전력을 단계별로 차단할 수 있다.
여기서 제어부(230)는 데이터수집모듈(240), 추정모듈(250) 및 시각화모 듈(260)를 포함한다.
데이터수집모듈(240)은 각 수용가로부터 수집한 전력 사용량 데이터 및 전력 관제 센터로부터 수집한 전력 예비율 데이터를 수집할 수 있다.
추정모듈(250)은 데이터수집모듈(240)에 저장된 자료를 이용하여 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터가 입력되면, 심층신경망(DNN: Deep Neural Network)을 학습(deep learning)시키고, 이와 같이 학습된 심층신경망(DNN) 을 이용하여 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 등을 예측할 수 있다. 한편 하기의 설명 에서는 본 발명이 심층신경망을 학습시키는 것으로 설명하지만, 이에 한정된 것은 아니고 머신 러닝과 관련한 다양한 알고리즘이 적용될 수 있다.
시각화모듈(260)는 추정모듈(250)에 의해 추정된 각 수용가 별 전력 차단 순 위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 등을 표 또는 그래프 등으로 시각화할 수 있다.
다음으로, 전술한 추정모듈(250)에 대해 보다 상세히 설명하도록 한다. 추정모듈(250)는 전처리부(250a), 학습부(250b) 및 데이터추정부(250c)를 포함한다.
전처리부(250a)는 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터 가 입력되면, 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 등을 추정하기 위한 입력 변수로 전처리 하여 학습부(250b) 또는 데이터추정부(250c)에 제공한다.
학습부(250b)는 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터이 용하여 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수 용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 등을 추정하는 심층신경망(DNN)을 학습시킨다.
여기서 심층신경망(DNN)은 다층퍼셉트론(MLP: Multilayer Perceptron)이 될 수 있다. 심층신경망(DNN)은 복수의 계층(IL, HL, OL)을 포함한다. 이러한 복수의 계층은 입력층(IL), 복수의 은닉 계층(HL: HL1 내지 HLk) 및 출력층(OL)을 포함한 다.
또한, 복수의 계층(IL, HL, OL) 각각은 복수의 노드를 포함한다. 예컨대, 도 시된 바와 같이, 입력층(IL)은 m개의 입력노드(i1 ~ im)를 포함하며, 출력층(OL)은 n개의 출력노드(o1~on)를 포함할 수 있다. 또한, 은닉층(HL) 중 제1 은닉계층(HL1) 은 a개의 노드(h11 ~ h1a)를 포함하고, 제2 은닉계층(HL2)은 b개의 노드(h21 ~ h2b)를 포함하고, 제k 은닉계층(HLk)은 l개의 노드(hk1 ~ hkl)를 포함할 수 있다.
복수의 계층의 복수의 노드 각각은 연산을 수행한다. 특히, 서로 다른 계층 의 복수의 노드는 가중치(W: weight)를 가지는 채널(점선으로 표시)로 연결된다. 다른 말로, 어느 하나의 노드의 연산 결과는 가중치가 적용되어 다음 계층 노드의 입력이 된다. 즉, 심층신경망(DNN)의 어느 한 계층의 어느 하나의 노드는 이전 계층의 노드로부터의 입력에 가중치를 적용한 값을 입력받고, 이를 합산하여 활성화 함수를 취하고, 이러한 결과를 다음 계층의 입력으로 전달한다.
이에 따라, 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터가 심층 신경망(DNN)의 입력층(IL)에 입력되면, 심층신경망(DNN)은 입력된 데이터에 대해 복수의 계측(IL, HL, OL)의 가중치가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 등을 나타내는 출력값을 산출한다.
여기서 입력 변수는 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이 터가 될 수 있다.
출력 변수는 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위가 될 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 각 수용가 별 전력 사용량 데이터 및 전력 예비 율 데이터가 심층신경망(DNN)의 입력층(IL)의 복수의 입력노드(i1 ~ im)에 입력되 면, 제1 은닉층(HL1)의 복수의 제1 은닉노드(h11 ~ h1a) 각각은 복수의 입력노 드(i1 ~ im)의 각 공정 분석 결과 값에 가중치가 적용된 값을 입력받고(점선으로 표시), 입력된 값을 모두 합산한 후, 합산된 값에 대해 활성화함수에 따른 연산을 수행하여 복수의 제1 은닉노드값을 산출한다. 이어서, 제2 은닉층(HL2)의 복수의 제2 은닉노드(h21 ~ h2b) 각각은 복수의 제1 은닉노드(h11 ~ h1a)의 복수의 제1 은 닉노드값 각각에 가중치가 적용된 값을 입력받고(점선으로 표시), 입력된 값을 모 두 합산하고, 합산된 값에 대해 활성화함수에 따른 연산을 수행하여 복수의 제2 은
닉노드값을 산출한다. 이와 같은 방식으로, 은닉층(HL) 내에서 이전의 노드값이 가 중치가 적용되어 전달되고, 연산을 통해 현재의 노드값이 산출된다. 이러한 과정을 반복하여, 제k 은닉계층(HLk)의 복수의 제k 은닉노드(hk1 ~ hkl)의 복수의 제k 은 닉노드값을 산출할 수 있다.
복수의 출력노드(o1~on) 각각은 제k 은닉계층(HLk)의 복수의 제k 은닉노 드(hk1 ~ hkl)의 복수(l개)의 제k 은닉노드값에 가중치 w=[w1, w2, 쪋 , wl]가 적 용된 값을 입력받고(점선으로 표시), 입력된 값을 모두 합산한 후, 합산된 값에 대 해 활성화함수에 따른 연산을 수행하여 출력값을 산출한다.
출력층(OL)의 n개의 출력노드(o1~on) 각각은 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위 중 적어도 하나에 대응할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 학습이 완 료된 심층신경망(DNN)은 입력된 데이터에 대해 복수의 계층(IL, HL, OL)의 가중치 가 적용되는 복수의 연산을 수행하여 출력값을 산출한다.
또한 제어부(230)는 각 수용가의 EMS용 릴레이 제어 시에 제어 대상 수용가 에 거주하는 주민, 관리인, 소유자가 소지하고 있는 단말기에 제어 내용에 대한 실 시간 문자전송을 수행하고, 방송사에 제어 내용을 전송하여 자막이 송출되도록 한 다.
이하 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 방법에 대하여 설명하도록 한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 먼저 S10 단계에서 에너지 관리 장치는 각 수용가 별 전력
사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 누적 저장한다. 여기서 에너지 관리 장치 는 전력을 사용하는 수용가를 성질에 따라 구분한 종류 정보를 저장하고, 각 수용 가의 종류에 포함되도록 구분된 수용가의 전력 사용량 정보를 지속적으로 수집하여 저장한다. 또한 에너지 관리 시스템은 전력 관리 기관으로부터 전력 예비율 정보를 수신하여 지속적으로 저장한다. 즉 에너지 관리 장치는 전력 사용량 데이터 및 전 력 예비율 데이터를 지속적으로 수집하여 빅 데이터(Big-data)를 구축할 수 있다. 이때 에너지 관리 장치는 클라우드(Cloud)를 통해 데이터를 저장할 수 있다.
그리고 S20 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 비상 상황 발생시 중앙전력관 제센터 및 전력 관리 기관에 설치되며 전력 비상 상황 발생시에도 차단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생시 차단해도 무방한 전원인 강제전원용 차단기를 포함하는 스마트 분전반의 상기 EMS용 릴레이를 제어하되, 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순 차적으로 차단한다.
여기서 에너지 관리 장치는 기 설정된 간격으로 S10 단계에서 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공하여 저장하고, 가공된 데이터를 전력 예비율과 실시간 비교하여 각 수 용가를 종류별로 단계별 제어한다. 이때 각 수용가의 전력 소비량은 기 저장된 전 력 사용량의 평균값이 될 수 있다.
예를 들어 에너지 관리 장치는 주택별 전력사용량 비교 후 사용량이 많은 주 택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저장할 수 있다. 또한 에너지 관리 장치는 빌딩별전력 사용량 이 많은 주택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저장할 수 있다. 또한 에너 지 관리 장치는 공장별 전력 사용량 이 많은 주택을 20%씩 5단계로 군집화하여 저 장할 수 있다.
그리고 에너지 관치 장치는 저장된 각 수용가의 단계별 제어에 따라 기 설정 된 전력 예비율을 만족시키는 여부를 실시간 비교하고, 비교 결과에 따라 각 수용 가를 단계별 제어할 수 있다.
또한 에너지 관리 장치는 저장된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터 에 의해 학습된 인공지능 엔진을 통해 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위를 예측하고, 예 측된 차단 순위 중 하나에 따라 순차적으로 각 수용가에 공급되는 전력을 단계별로 차단할 수 있다.
이때 에너지 관리 장치는 전력을 차단하기 이전에 각 수용가의 EMS용 릴레이 제어 시에 제어 대상 수용가에 거주하는 주민, 관리인, 소유자가 소지하고 있는 단 말기에 제어 내용에 대한 실시간 문자전송을 수행하고, 방송사에 제어 내용을 전송 하여 자막이 송출되도록 한다.
그리고 S30 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구한다. 이때 에너지 관리 장치는 차단한 역순으로 각각 스마트 분전반 의 EMS용 릴레이를 복구할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 블랙아웃 방지를 위한 전력수급 관리 방법은 다양 한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 방법의 예시를 나타낸 순서도이다.
도 7을 참조하면, S110 단계에서 에너지 관리 장치는 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 및 전력 예비율 데이터를 누적 저장한다.
다음으로 S120 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 예비율(EP)이 9% 이하로 떨어지는 경우, 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별 로 전력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공된 데이터를 통해 1단계 즉, 전략 사용 량이 많은 주택 20%, 빌딩 20%, 공장 20%를 제어한다.
다음으로 S130 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 예비율이 7% 이하로 떨어 지는 경우, 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전 력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공된 데이터를 통해 2단계 즉, 전략 사용량이 많은 주택 40%, 빌딩 40%, 공장 40%를 제어한다.
다음으로 S140 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 예비율이 5% 이하로 떨어 지는 경우, 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전 력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공된 데이터를 통해 3단계 즉, 전략 사용량이 많은 주택 60%, 빌딩 60%, 공장 60%를 제어한다.
다음으로 S150 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 예비율이 3% 이하로 떨어 지는 경우, 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전 력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공된 데이터를 통해 4단계 즉, 전략 사용량이 많은 주택 80%, 빌딩 80%, 공장 80%를 제어한다.
다음으로 S160 단계에서 에너지 관리 장치는 전력 예비율이 1% 이하로 떨어 지는 경우, 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석하여 각 수용가의 종류별로 전 력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공된 데이터를 통해 5단계 즉, 전략 사용량이 많은 주택 100%, 빌딩 100%, 공장 100%를 제어한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 실시예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기 에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 는 자명한 것이다. 또한, 본 명세서와 도면에서 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의 미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
<부호의 설명>
100 : 스마트 분전반 200 : 에너지 관리 장치
210 : 통신부 220 : 저장부
230 : 제어부 240 : 데이터수집모듈
250 : 추정모듈 260 : 시각화모듈
300 : 에너지 관리 시스템

Claims (7)

  1. 전기자동차 보급 확대 및 여름, 겨울철 전력수요 급증 등이 예상되어 소규모 수요관리가 필요한 경우의 기상과 미세먼지, 전력사용량 데이터 기반의 전력수요를 관리하며, 전력수요관리 사업자의 계약된 공동주택, 빌딩, 공장을 포함하는 수용가 의 강제전원용 차단기용 EMS용 릴레이를 제어 및 복구하는 에너지 관리 시스템에 있어서,
    각 수용가에 설치되며 전력 비상 상황 발생시에도 차단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생시 차단해도 무방한 전원인 강제전원용 차단기를 제 어하는 EMS용 릴레이를 포함하는 스마트 분전반; 및
    전력 비상 상황 발생시 상기 스마트 분전반의 상기 EMS용 릴레이를 제어하 되, 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 누 적 저장하고, 전력 비상 상황 발생시 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구하는 에너지 관리 장치;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 관리 시스템은,
    상기 스마트 분전반과 데이터를 송수신하는 통신부;
    상기 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 저장하는 저장부;
    상기 통신부를 통해 전력 비상 상황 발생시 상기 스마트 분전반의 상기 EMS 용 릴레이를 제어하되, 상기 저장부에 저장된 전력 사용량 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하고, 전력 비상 상황 해제시 상기 EMS 용 릴레이를 복구하는 제어부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 통신부는,
    IOT 통신망을 통해 상기 스마트 분전반과 데이터 송수신을 수행하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제어부는,
    기 설정된 간격으로 상기 저장부에 저장된 전력 사용량 데이터를 수집, 분석 하여 각 수용가의 종류별로 전력 소비량이 많은 순으로 단계별 가공하여 저장하고, 상기 가공된 데이터를 전력 예비율과 실시간 비교하여 각 수용가를 종류별로 단계 별 제어하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 저장부에 저장된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터에 의해 학 습된 인공지능 엔진을 통해 각 수용가 별 전력 차단 순위, 각 수용가의 종류별 전 력 차단 순위, 각 수용가에 따른 지역별 전력 차단 순위를 예측하고, 예측된 차단 순위 중 하나에 따라 순차적으로 각 수용가에 공급되는 전력을 단계별로 차단하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    각 수용가의 EMS용 릴레이 제어 시에 제어 대상 수용가에 거주하는 주민, 관 리인, 소유자가 소지하고 있는 단말기에 제어 내용에 대한 실시간 문자전송을 수행 하고, 방송사에 블랙아웃 상황 및 제어 내용을 전송하여 자막이 송출되도록 하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 시스템.
  7. 전기자동차 보급 확대 및 여름, 겨울철 전력수요 급증 등이 예상되어 소규모 수요관리가 필요한 경우의 기상과 미세먼지, 전력사용량 데이터 기반의 전력수요를 관리하며, 전력수요관리 사업자의 계약된 공동주택, 빌딩, 공장을 포함하는 수용가 의 강제전원용 차단기용 EMS용 릴레이를 제어 및 복구하는 에너지 관리 시스템을 이용한 에너지 관리 방법에 있어서, 호별 및 지역별 각 수용가의 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 누적 저장하는 단계;
    전력 비상 상황 발생시 중앙전력관제시스템 및 전력 관리 기관에 설치되며 전력 비상 상황 발생시 차단하지 않는 상시전원용 차단기와, 전력 비상 상황 발생 시 차단해도 무방한 전원인 강제전원용 차단기를 제어하는 EMS용 릴레이를 포함하 는 스마트 분전반의 상기 EMS용 릴레이를 제어하되, 누적된 전력 사용량 데이터 및 전력 예비율 데이터를 기반으로 각 수용가에 공급되는 전력을 순차적으로 차단하는 단계;
    전력 비상 상황 해제시 상기 EMS용 릴레이를 복구하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 방법.
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