WO2024096239A1 - 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2024096239A1
WO2024096239A1 PCT/KR2023/009143 KR2023009143W WO2024096239A1 WO 2024096239 A1 WO2024096239 A1 WO 2024096239A1 KR 2023009143 W KR2023009143 W KR 2023009143W WO 2024096239 A1 WO2024096239 A1 WO 2024096239A1
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demand response
demand
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조경희
조형철
김종율
변길성
손완빈
이예림
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한국전기연구원
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    • 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

Definitions

  • These embodiments relate to an apparatus and method for constructing a demand response resource portfolio.
  • a device and method for constructing a demand response resource portfolio that can maximize profits when bidding on demand response resources is needed by optimizing the composition of the portfolio for participation in DR on a trading day using the information of the demand resource trading market and the characteristics of demand response resources. do.
  • the present embodiments use information from the demand resource trading market and the characteristics of demand response resources to optimize the composition of the portfolio for participation in demand response on the trading day, thereby maximizing profits when bidding on demand response resources.
  • the purpose is to provide a device and method for configuring a resource portfolio.
  • the present embodiments include a demand response resource portfolio construction device, an information collection unit that collects demand response resource transaction information including market information on the demand resource transaction market and characteristic information on the demand response resource, and market information. and an information prediction unit that predicts the market's reduction plan amount information and the expected response amount information of resources based on the transaction date based on the characteristic information, and configures a resource combination for demand response resource trading based on the reduction plan amount information and the expected response amount information.
  • a demand response resource portfolio composition device including a portfolio decision unit that generates a plurality of portfolios and determines the optimal portfolio consisting of a resource combination that maximizes the profit according to the demand response (DR) bid on the trading day among the plurality of portfolios. can be provided.
  • the present embodiments in the method of constructing a demand response resource portfolio, include an information collection step of collecting demand response resource transaction information including market information on the demand resource trading market and characteristic information on the demand response resource, market information and information that predicts the market's reduction plan amount information and the expected response amount information of resources based on the transaction date based on the characteristic information, and configures a resource combination for demand response resource trading based on the prediction stage, reduction plan amount information, and expected response amount information.
  • Demand response resource portfolio composition which includes a portfolio decision step of creating multiple portfolios and determining the optimal portfolio consisting of a combination of resources that maximizes profits according to demand response (DR) bidding on the trading day among the multiple portfolios.
  • DR demand response
  • demand response resources can maximize profits when bidding on demand response resources by optimizing the composition of the portfolio for participation in demand response on the trading day using information on the demand resource trading market and characteristics of demand response resources.
  • a portfolio construction device and method can be provided.
  • Figure 1 is a diagram illustrating a system to which a demand response resource portfolio configuration device according to an embodiment of the present disclosure can be applied.
  • Figure 2 is a diagram illustrating the configuration of a demand response resource portfolio configuration device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a procedure for determining an optimal portfolio by a demand response resource portfolio construction device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an operation of a demand response resource portfolio construction device to predict reduction plan information according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an operation of a demand response resource portfolio construction device to predict expected response amount information of a resource according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which a demand response resource portfolio construction device creates a portfolio according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for configuring a demand response resource portfolio according to an embodiment of the present disclosure.
  • This disclosure relates to an apparatus and method for constructing a demand response resource portfolio.
  • first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, sequence, order, or number of the components are not limited by the term.
  • temporal precedence relationships such as “after”, “after”, “after”, “before”, etc.
  • temporal precedence relationships such as “after”, “after”, “after”, “before”, etc.
  • non-continuous cases may be included unless “immediately” or “directly” is used.
  • the demand resource trading market refers to an electricity market in which a demand management business generates profits by recruiting electricity consumers willing to voluntarily reduce short-term power load in accordance with incentives and forming demand response resources to participate in the electricity market. can do.
  • Figure 1 is a diagram illustrating a system to which a demand response resource portfolio configuration device according to an embodiment of the present disclosure can be applied.
  • a system to which the demand response resource portfolio configuration device 100 according to an embodiment of the present disclosure can be applied may be implemented including a server 110 and a network 120.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 is a device capable of performing the demand response resource portfolio configuration method according to an embodiment of the present disclosure, including hardware such as an electronic device capable of executing a program, software executed by a processor, or the like. It can be implemented as a combination of.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 when the demand response resource portfolio configuration device 100 is implemented as hardware, it includes general PCs such as general desktops and laptops, smart phones, tablet PCs, PDAs (Personal Digital Assistants), mobile communication terminals, etc. It may include mobile terminals, etc.
  • general PCs such as general desktops and laptops, smart phones, tablet PCs, PDAs (Personal Digital Assistants), mobile communication terminals, etc. It may include mobile terminals, etc.
  • any electronic device that can communicate with the server 110 is not limited to its name or type and can be interpreted broadly.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 may receive market information on the demand resource trading market (hereinafter referred to as market information) and characteristic information on demand response resources (hereinafter referred to as characteristic information) from the server 110. there is.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 can receive business information (hereinafter referred to as business information) about the demand management business operator from the server 110, and the demand response resource portfolio construction method according to the embodiment of the present disclosure. It can be implemented as an executable application.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 is connected to the server 110 installed in an electric power system operating organization (ISO) such as Korea Electric Power Corporation (KEPCO) and Korea Power Exchange (KPX) to provide real-time capacity information of customer objects. You can receive power amount information and load shedding/input performance information.
  • ISO electric power system operating organization
  • KPX Korea Power Exchange
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 can also receive metering information according to usage by time period collected by the server 110.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 is connected to the server 110 that operates the demand response resource, and can control the reception of OpenADR-based demand response resource events and control bidding participation.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 can predict the market reduction plan amount information and the expected resource response amount information using the market information, characteristic information, and business information received from the server 110.
  • the demand response resource portfolio construction device 100 may transmit the optimal portfolio determined among the plurality of portfolios generated based on the prediction result to the server 110 and control bidding participation based on this.
  • the server 110 may be connected to the demand response resource portfolio configuration device 100 through the network 120.
  • the server 110 may be a billing data server of a power system operating agency or a server of a demand management service provider that operates demand response resources. Additionally, according to one example, the server 110 may collect, store, and manage demand response resource transaction information including market information about the demand resource transaction market and characteristic information about the demand response resource. In addition, the server 110 may transmit the corresponding information according to a request from the demand response resource portfolio configuration device 100. For example, the server 110 may provide market information, characteristic information, and business information to the demand response resource portfolio configuration device 100 through an application. Accordingly, the server 110 refers to a computer system that receives work performance requests from clients or other servers and derives and provides work results, or refers to computer software (server program) installed for such a computer system. You can.
  • the server 110 is understood as a broad concept that includes, in addition to the server program described above, a series of application programs operating on the server 110 and, in some cases, various databases built internally or externally. It should be.
  • the server 110 may refer to a collection of data in which data such as information or materials are structured and managed for the purpose of being used by a server or other device, and may also refer to a storage medium that stores the collection of such data. there is.
  • this server 110 may include a plurality of databases classified according to data structuring method, management method, type, etc.
  • the server 110 may include a database management system (DBMS), which is software that allows adding, modifying, or deleting information or data.
  • DBMS database management system
  • the network 120 is a network that connects the demand response resource portfolio configuration device 100 and the server 110, and may be a closed network such as a LAN (Local Area Network) or WAN (Wide Area Network). However, it may be an open network such as the Internet.
  • the Internet refers to the TCP/IP protocol and several services existing at its upper layer, such as HTTP (Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP (File Transfer Protocol), DNS (Domain Name System), and SMTP (Simple Mail Transfer Protocol).
  • HTTP Hyper Text Transfer Protocol
  • Telnet Telnet
  • FTP File Transfer Protocol
  • DNS Domain Name System
  • SMTP Simple Mail Transfer Protocol
  • SNMP Simple Network Management Protocol
  • NFS Network File Service
  • NIS Network Information Service
  • Figure 2 is a diagram illustrating the configuration of a demand response resource portfolio configuration device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the demand response resource portfolio construction device 100 collects demand response resource transaction information including market information on the demand resource trading market and characteristic information on the demand response resource.
  • An information collection unit 210 that predicts the market's reduction plan amount information and the expected response amount information of resources based on the transaction date based on market information and characteristic information, and an information prediction unit 220 that predicts the reduction plan amount information and expected response amount information.
  • multiple portfolios are created by configuring resource combinations for demand response resource trading, and among the multiple portfolios, an optimal portfolio consisting of a resource combination that maximizes profits according to demand response (DR) bidding on the trading day is selected.
  • DR demand response
  • It may include a portfolio decision unit 230 that makes decisions.
  • the information collection unit 210 may collect demand response resource transaction information including market information on the demand resource trading market and characteristic information on the demand response resource.
  • the information collection unit 210 collects market information including basic unit price information, system marginal price (SMP) information, monthly net benefit test price (NBTP) information, winning bid rate information, and fee unit price information. can be collected.
  • the information collection unit 210 may collect characteristic information including demand resource type information, resource capacity information, and response rate information.
  • demand response resources include an electric vehicle charging system (EV) capable of charging and discharging, an energy storage system (ESS), an air conditioning system (HVAC) capable of generating negawatt power by reducing basic power usage, and a demand response load resource (DRL). may include.
  • EV electric vehicle charging system
  • ESS energy storage system
  • HVAC air conditioning system
  • DRL demand response load resource
  • the information collection unit 210 may further collect business information including portfolio number information and capacity upper/lower limit information of a demand response aggregator (DRA) for portfolio creation.
  • DRA demand response aggregator
  • the information collection unit 210 may further collect business information including portfolio number information and capacity upper/lower limit information of a demand response aggregator (DRA) for portfolio creation.
  • DRA demand response aggregator
  • it may include portfolio number information and capacity upper/lower limit information set by the demand management service provider for portfolio creation.
  • the information prediction unit 220 may predict market reduction plan amount information and resource expected response amount information based on the transaction date based on market information and characteristic information. As an example, the information prediction unit 220 may calculate system limit price prediction information for the transaction date based on past system limit price information for the demand resource trading market. Additionally, the information prediction unit 220 can predict reduction plan information by comparing the system limit price prediction information and the monthly net benefit price information. For example, the information prediction unit 220 may predict the reduction plan amount information for the transaction day at 10 o'clock the day before the transaction date. Specifically, the information prediction unit 220 may predict the reduction plan information for the transaction day as 0 if the system limit price prediction information for the transaction day predicted one day before the transaction date is less than the monthly net benefit price information.
  • the information prediction unit 220 can predict the reduction plan information for the transaction day using the capacity information and successful bid rate information.
  • successful bid rate information may mean expected successful bid rate information.
  • the information prediction unit 220 may calculate response rate prediction information for the transaction date based on past response rate information for demand response resources. Additionally, the information prediction unit 220 can predict expected response volume information using response rate prediction information and resource capacity information. For example, the information prediction unit 220 may predict the expected response volume information for the transaction day at 10 o'clock the day before the transaction date. Specifically, the information prediction unit 220 may calculate response rate prediction information for the transaction date using response rate information for the past 30 days based on the transaction date. Additionally, the information prediction unit 220 can predict the expected response amount information for the transaction day using the calculated response rate prediction information and resource capacity information.
  • the portfolio decision unit 230 may create a plurality of portfolios by configuring resource combinations for demand response resource trading based on reduction plan amount information and expected response amount information.
  • the portfolio decision unit 230 may determine the optimal portfolio that maximizes the profit according to the demand response bidding on the trading day among the plurality of portfolios.
  • the portfolio decision unit 230 may calculate the expected profit according to the composition of the portfolio based on market information of the trading day, characteristic information, predicted reduction plan information, and expected response volume information.
  • the portfolio decision unit 230 selects at least one of a demand response (DR) resource, an energy storage system (ESS), an air conditioning system, and an electric vehicle charging system based on resource capacity information and success rate information.
  • DR demand response
  • ESS energy storage system
  • the expected profit may include at least one of base money and performance money.
  • the successful bid rate information may mean expected successful bid rate information.
  • the portfolio decision unit 230 may determine an optimal portfolio with an optimized combination of resources to maximize demand response profits among the plurality of portfolios created.
  • the portfolio determination unit 230 may determine the optimal portfolio based on a preset optimization function.
  • the optimization function is an objective function that maximizes the profit of the demand management business operator.
  • the parameters set include the registration capacity information of the demand management business operator, output information by resource, and portfolio composition information, and the constraints set for the demand management business operator and demand response resources. You can have Details about the portfolio decision unit 230 will be described later with reference to FIG. 6.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 has the effect of increasing accuracy when calculating demand response profits by reflecting market information on the demand resource trading market, characteristic information on demand response resources, and business information. can be provided.
  • the demand response resource portfolio configuration device 100 according to an embodiment provides an optimal portfolio composed of a plurality of resource combinations, thereby maximizing profits from demand response bidding, activating the demand response business and providing flexible resources in the system. It can provide a securing effect.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an operation of determining an optimal portfolio by a demand response resource portfolio construction device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the information collection unit 210 of the demand response resource portfolio construction device 100 includes business information 310 for portfolio creation, characteristic information 320 for demand response resources, and market information for the demand resource trading market ( 330) and fee information 340 can be collected.
  • the characteristic information 320 for demand response resources may be past information based on the transaction date input to predict expected response volume information. That is, the characteristic information 320 for demand response resources may include demand resource type information, resource capacity information, and response rate information for each individual resource.
  • the characteristic information 320 about demand response resources may include information about demand response load resources.
  • the market information 330 and rate information 340 for the demand resource trading market may be past information based on the transaction date input to predict reduction plan information.
  • the market information 330 may include basic unit price information, system limit price information, monthly net benefit price information, successful bid rate information, and fee unit price information.
  • the rate information 340 may be information about a unit price that is differentiated by time zone into peak load time, heavy load time, and light load time as Time-of-Use Pricing (TOU).
  • TOU Time-of-Use Pricing
  • the business operator information 310 for portfolio creation may include portfolio number information and capacity upper/lower limit information set by the demand management business operator for portfolio creation.
  • the business information 310 may be information used to create a portfolio along with expected response rate information and reduction plan information for the predicted trading day.
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio construction device 100 can predict the market reduction plan amount information 350 and the expected resource response amount information 360 based on the transaction date.
  • the planned reduction amount information 350 is information about the planned reduction amount in the market for the trading day (24 hours) at 10 o'clock the day before the trading day, and can be predicted based on the market information 330 and rate information 340. there is.
  • the information prediction unit 220 can predict the reduction plan amount information 350 of the transaction day using the grid limit price prediction information of the transaction day and the monthly net benefit price information calculated from past grid limit price information.
  • the expected response amount information 360 is information about the expected response amount of resources for the trading day (24 hours) at 10 o'clock the day before the trading day, and may be predicted based on the characteristic information 320. Specifically, the information prediction unit 220 may predict the expected response amount information 360 for the transaction day using the response rate prediction information and resource capacity information for the transaction day calculated from response rate information for the past 30 days.
  • the portfolio determination unit 230 of the demand response resource portfolio construction device 100 may generate the portfolio 370 and determine the optimal portfolio 380 that maximizes profit by optimizing the combination of resources.
  • the portfolio decision unit 230 may generate a portfolio 370 according to a combination of resources based on the business operator information 310, reduction plan information 350, and expected response amount information 360 and calculate the expected profit. there is.
  • the portfolio decision unit 230 may optimize the resource combination of the portfolio 370 based on the optimization function. Accordingly, the portfolio decision unit 230 can determine the optimal portfolio 380 composed of an optimized resource combination.
  • the determined optimal portfolio 380 can be provided to a demand management service provider with multiple demand response resources and used to maximize profits from demand response bidding.
  • the information described with reference to FIG. 3 can be applied to each demand response resource such as demand response load (DRL), ESS, HVAC, and EV.
  • characteristic information includes information about demand response load resources, and expected response volume information is calculated using this.
  • HVAC a procedure for converting to a virtual battery may be added.
  • CBL and efficiency can be calculated using the past operation data of the relevant HVAC, and charging and discharging capacity and efficiency can be calculated based on this.
  • a virtual battery model that can be operated like an ESS can be calculated. The model may be preset.
  • expected location information may be added as a factor.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an operation of a demand response resource portfolio construction device to predict reduction plan information according to an embodiment of the present disclosure.
  • the demand response resource portfolio construction device 100 can predict reduction plan information based on the transaction date based on market information and characteristic information.
  • the information collection unit 210 of the demand response resource portfolio construction device 100 may collect market information about the demand resource trading market (S410).
  • the information collection unit 210 collects market information including past System Marginal Price (SMP) information, monthly Net Benefit Test Price (NBTP) information, and success rate information for demand response. It can be collected.
  • SMP System Marginal Price
  • NBTP Net Benefit Test Price
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio construction device 100 may calculate system limit price prediction information for the target trading day (S420).
  • the information prediction unit 220 may calculate the system limit price prediction information on the transaction day to be the same as the system limit price information on the day before the transaction date.
  • grid limit price information one day before the trading date can be used as grid limit price prediction information for the trading day.
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio configuration device 100 may compare system limit price prediction information and monthly net benefit price information (S430). For example, the information prediction unit 220 may compare the calculated system limit price prediction information of the transaction date with the collected monthly net benefit price information.
  • the monthly net benefit price information may be information about the minimum price (won/kWh) at which a demand management business operator with demand response resources can bid in the electricity market.
  • the monthly net benefit price information may be information about the threshold price at which the net benefit is '0' or more even if the demand resource is compensated with the system limit price information.
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio configuration device 100 can predict reduction plan information (S440).
  • the information prediction unit 220 may predict reduction plan information for the transaction day according to the comparison result. Specifically, the information prediction unit 220 may predict the reduction plan amount information for the transaction day as 0 if the calculated grid limit price prediction information for the transaction day is less than the collected monthly net benefit price information. On the other hand, if the calculated system limit price prediction information for the transaction day is more than the collected monthly net benefit price information, the information prediction unit 220 multiplies the demand resource capacity information (MWh) and the successful bid rate information (%) to obtain the reduction plan information for the transaction day. It is predictable.
  • the successful bid rate information may mean expected successful bid rate information.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an operation of predicting expected response volume information by a demand response resource portfolio configuration device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the demand response resource portfolio construction device 100 can predict expected response volume information based on the transaction date based on market information and characteristic information.
  • the information collection unit 210 of the demand response resource portfolio configuration device 100 may collect characteristic information about demand response resources (S510).
  • the information collection unit 210 may collect characteristic information including resource capacity information and past response rate information.
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio construction device 100 may calculate response rate prediction information for the target trading day (S520). For example, the information prediction unit 220 may calculate response rate prediction information for a transaction date using response rate information for the past 30 days based on the transaction date. Specifically, the information prediction unit 220 may use the average value of response rate information over the past 30 days as response rate prediction information for the transaction day.
  • the response rate information may be information about the probability of reducing demand resources in response to the demand of the system operator.
  • the information prediction unit 220 of the demand response resource portfolio configuration device 100 may predict expected response amount information (S530). For example, the information prediction unit 220 may predict expected response volume information (%) for a transaction day by multiplying the collected resource capacity information with the calculated response rate prediction information for the transaction day.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which a demand response resource portfolio construction device creates a portfolio according to an embodiment of the present disclosure.
  • the demand response resource portfolio construction device 100 can create an optimal portfolio by configuring a resource combination for demand response resource trading.
  • the portfolio determination unit 230 of the demand response resource portfolio configuration device 100 may create the portfolio 270 by configuring a combination of at least one resource among demand response load resources and an energy storage system. Additionally, the portfolio determination unit 230 may calculate an expected settlement amount including base payment and performance payment for each created portfolio 270 . For example, if the portfolio decision unit 230 sets the capacity information of the business portfolio group to 3 500 MW and the success rate information to 80%, the portfolio decision unit 230 can create the portfolio 270 by configuring a resource combination appropriate for the information.
  • the portfolio decision unit 230 may determine the optimal portfolio by optimizing the portfolio 270 with an optimization function preset.
  • the aforementioned HVAC system and EV system can be additionally included in the portfolio.
  • systems that can charge and discharge power such as HVAC systems and EV systems as well as ESS, can be added to the portfolio.
  • the optimization function may be set to an objective function, decision variable, parameters, and constraints so that the demand management business operator can determine an economical and efficient optimal portfolio.
  • the objective function can be set to maximize the sum of profits for each group of demand management operators.
  • the objective function can be expressed as Equation 1.
  • the capacity (kW) of the gth demand management business operator is the output amount (kWh) of the gth demand management business operator at time t
  • the planned reduction amount of the gth demand management business operator at time t Surplus reduction amount (kWh) that deviates from the above
  • the planned reduction amount of the gth demand management business operator at time t Insufficient reduction amount (kWh) that deviates below, is the sum of the total charging amount of ESS, HVAC, EV, etc.
  • KRW/kW basic unit price
  • SMP(t) may be the SMP unit price at time t (KRW/kwh)
  • TOU(t) may be the power rate unit price at time t (KRW/kwh).
  • fuel conversion performance coefficient is the overperformance penalty coefficient
  • non-performance penalty coefficient may be a coefficient related to charging cost.
  • constraints may be set for the demand management operator and the demand response resource.
  • constraints on the demand management business operator may be set so that the registered capacity of the demand management business operator is equal to the sum of the registered capacities of the demand response resources. This can be expressed as Equation 2.
  • DRL i-th individual demand response load
  • ESS g-th demand response operator
  • DRA gth demand management operator
  • HVAC gth DRA or group
  • PCS capacity of the ith individual ESS is the PCS capacity of the ith individual HVAC VB
  • PCS capacity of the ith individual EV represents the PCS capacity of the ith individual EV.
  • constraints on demand management operators can be set to limit the range of registration capacity for each group.
  • individual demand response resources can be set to belong or not belong to one demand management business operator (or group).
  • Each constraint can be expressed as Equation 3 and Equation 4.
  • constraints on the demand management business operator can be set to estimate the economically feasible DR winning bid amount of the demand management business operator (or group). And, constraints can be set to estimate the actual output of the gth demand management business operator at time t. Each constraint can be expressed as Equation 5 and Equation 6.
  • SMP system marginal price
  • NBTP monthly net benefit price
  • the reduction amount of the ith individual demand response load (DRL) resource belonging to the gth demand management business operator (or group) at time t is the charging and discharging amount of the ith individual ESS belonging to the gth demand management business operator (or group) at time t
  • the charging and discharging amount of the ith individual EV belonging to the gth demand management business operator (or group) at time t may be the fulfillment rate of the ith demand response load resource at time t.
  • constraints on demand response resources may be set to limit the capacity of demand response load (DRL) resources. This can be expressed as Equation 7 and Equation 8.
  • constraints on demand response resources can be set to limit the charge/discharge output of the energy storage system and the SOC of the battery.
  • Each constraint condition can be expressed as Equation 9 to Equation 13.
  • here, may be the discharge amount of the ith individual ESS belonging to the gth demand management business operator (or group) at time t.
  • the SOC of the ith individual ESS at time t may be the ESS efficiency.
  • constraints on demand response resources can be set to limit the charging and discharging output of the virtual battery of the air conditioning system and the SOC of the virtual battery.
  • Each constraint can be expressed as Equation 14 to Equation 18.
  • HVAC VB Virtual Battery
  • g-th demand management business operator or group
  • HVAC VB Virtual Battery
  • constraints on demand response resources can be set to limit the charge/discharge output of the electric vehicle charging system and the SOC of the EV battery.
  • Each constraint can be expressed as Equation 19 to Equation 23.
  • here represents the charging amount of the ith individual EV belonging to the gth demand management business operator (or group) at time t, indicates whether the ith EV resource can be operated at time t.
  • the SOC of the ith individual EV at time t may be the EV efficiency.
  • the portfolio determination unit 230 may set the input and output configuration of the optimization function and determine the optimal portfolio based on a preset optimization function.
  • the input and output configuration of the optimization function can be expressed as Table 1.
  • Table 1 describes an example of the input/output configuration and is not limited thereto.
  • Figure 7 is a flowchart of a method for configuring a demand response resource portfolio according to an embodiment of the present disclosure.
  • the method of constructing a demand response resource portfolio involves collecting information on demand response resource transaction information including market information on the demand resource trading market and characteristic information on demand response resources.
  • Unit 210 an information prediction unit 220, which predicts the market reduction plan amount information and the expected response amount information of resources based on the transaction date based on market information and characteristic information, based on the reduction plan amount information and the expected response amount information
  • a portfolio that creates multiple portfolios by composing resource combinations for demand response resource trading, and determines the optimal portfolio composed of resource combinations that maximize profits according to demand response (DR) bidding on the trading day among the multiple portfolios.
  • This may be a method of controlling the operation of the demand response resource portfolio configuration device 100 including the decision unit 230.
  • the method of constructing a demand response resource portfolio may include an information collection step (S710).
  • the demand response resource portfolio configuration device may collect demand response resource transaction information including market information about the demand resource trading market and characteristic information about the demand response resource.
  • the demand response resource portfolio composition device is a market that includes basic unit price information, System Marginal Price (SMP) information, Monthly Net Benefit Test Price (NBTP) information, winning rate information, and fee unit price information. Information can be collected.
  • SMP System Marginal Price
  • NBTP Monthly Net Benefit Test Price
  • the demand response resource portfolio configuration device can collect characteristic information including demand resource type information, resource capacity information, and response rate information.
  • demand response resources include an electric vehicle charging system (EV) capable of charging and discharging, an energy storage system (ESS), an air conditioning system (HVAC) capable of generating negawatts by reducing basic power usage, and demand response load (DRL) resources.
  • EV electric vehicle charging system
  • ESS energy storage system
  • HVAC air conditioning system
  • DRL demand response load
  • the demand response resource portfolio configuration device may further collect operator information including portfolio information of a demand response aggregator (DRA) for portfolio creation.
  • Business information is demand response resource transaction information collected in addition to market information and characteristic information, and may include information on the number of groups and upper and lower capacity limit information set by the demand management business operator to create a portfolio.
  • the method of constructing a demand response resource portfolio may include an information prediction step (S720).
  • the demand response resource portfolio construction device can predict the market's reduction plan amount information and the expected resource response amount information based on the transaction date based on market information and characteristic information.
  • the demand response resource portfolio construction device can calculate system limit price prediction information for the trading day based on past system limit price information for the demand resource trading market.
  • the demand response resource portfolio configuration device can predict reduction plan information by comparing grid limit price prediction information and monthly net benefit price information.
  • the demand response resource portfolio construction device can predict the reduction plan information for the trading day as 0 if the grid limit price prediction information for the trading day predicted the day before the trading day is less than the monthly net benefit price information.
  • the demand response resource portfolio construction device can predict the reduction plan information for the transaction day using capacity information and success rate information if the system limit price prediction information is more than the monthly net benefit price information.
  • the demand response resource portfolio construction device may calculate response rate prediction information for a trading day based on past response rate information for demand response resources. Additionally, the demand response resource portfolio configuration device can predict expected response volume information using response rate prediction information and resource capacity information. Specifically, the demand response resource portfolio construction device can predict the expected response volume information for the transaction day using the response rate prediction information and resource capacity information for the transaction day calculated using response rate information for the past 30 days.
  • the method of constructing a demand response resource portfolio may include a portfolio decision step (S730).
  • the demand response resource portfolio configuration device may create a plurality of portfolios by configuring resource combinations for demand response resource trading based on reduction plan amount information and expected response amount information.
  • the demand response resource portfolio configuration device can determine the optimal portfolio that maximizes the profit according to the demand response bid on the trading day among the plurality of portfolios.
  • the demand response resource portfolio construction device may calculate the expected profit according to the composition of the portfolio based on the market information of the trading day, characteristic information, predicted reduction plan information, and expected response volume information.
  • the demand response resource portfolio configuration device can create a plurality of portfolios by composing a demand response resource combination based on resource capacity information and success rate information and calculate expected profits for each portfolio.
  • the demand response resource portfolio configuration device may determine the optimal portfolio with an optimized combination of resources to maximize demand response profits among the plurality of portfolios created.
  • the demand response resource portfolio construction device may calculate expected profits based on a preset optimization function.
  • the optimization function is an objective function that maximizes the profit of the demand management business operator.
  • the parameters set include the registered capacity information of the demand management business operator, output information by resource, and portfolio composition information, and the constraints set for the demand management business operator and demand response resources. You can have
  • it relates to a device and method for constructing a demand response resource portfolio.
  • By optimizing it is possible to provide a device and method for constructing a demand response resource portfolio that can maximize profits when bidding on demand response resources.
  • by predicting and using the market reduction plan information and the expected resource response information it is possible to provide a demand response resource portfolio construction device and method that can further optimize the portfolio composition.

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Abstract

본 개시는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히, 수요자원거래시장의 정보와 수요반응자원의 특성을 이용하여 거래일의 수요반응 참여를 위한 포트폴리오의 구성을 최적화함으로써, 수요반응자원 입찰 시 수익을 최대화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 또한, 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하여 이용함으로써, 포트폴리오의 구성을 보다 최적화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

Description

수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법
본 실시예들은 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법에 관한 것이다.
화석연료의 급격한 가격변동으로 인해 전 세계적인 에너지 절감 노력과 함께 국가적 차원의 전력이용 개선이 요구되고 있으며, 최근 원자력발전의 안정성에 대한 사회적 불신, 초고압 송전선의 인체 유해성 논란 등으로 인해 새로운 발전설비나 송전설비를 설치하는 것에 큰 어려움을 겪고 있다. 또한, 지구온난화에 대한 대처 방안으로서 탄소배출규제, 신재생에너지의 의무 할당제 등 환경오염 최소화 정책의 일환으로 태양광발전, 풍력발전, 바이오 에너지와 같은 신재생에너지원의 개발 및 적용이 불가피하나 현재로서는 이와 같은 발전원이 그리드 패리티에 도달하기까지 다소 시간이 소요될 것으로 판단된다. 이에 따라 불안정한 전력수요와 공급의 균형을 맞추기 위해 에너지절약의 중요성이 증대되고 있고, 이 중 전력부하관리가 그 효과적인 대처방안으로 대두되고 있다. 따라서 최근 안정적인 전력수급에 기여하기 위해 다양한 전력부하관리 프로그램들이 보완 또는 개발되어 적용되고 있다.
특히, 국내에서는 중앙집중형 발전원에서 분산형 발전원으로 변화함에 따라 전력계통의 불확실성이 증가하면서 최대부하를 삭감하거나 예비력을 확보하기 위한 수요자원거래시장이 점차 확대되고 있다. 그리고, 기존에 발전원을 중심으로 한 전력수급 방식에서 벗어나 수용가의 네가와트(Negawatt) 전력을 활용하는 에너지관리 정책의 중요성이 높아짐에 따라 수요반응자원에 대한 관심도 증가하고 있다. 이에, 다수, 다종의 수요반응자원 고객들을 등록하고 수요반응(이하 DR)입찰 참여를 대행하는 수요관리사업자(이하 사업자)도 계속해서 증가하게 될 것으로 예상된다.
따라서, 수요반응 입찰용량 제한에 따라 포트폴리오를 나누어 구성하고 전체 수익을 최대화할 수 있도록 사업자의 포트폴리오 구성을 최적화하는 기술을 필요로 하고 있다. 즉, 수요자원거래시장의 정보와 수요반응자원의 특성을 이용하여 거래일 DR 참여를 위한 포트폴리오의 구성을 최적화함으로써, 수요반응자원 입찰 시 수익을 최대화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법이 필요하다.
이러한 배경에서, 본 실시예들은 수요자원거래시장의 정보와 수요반응자원의 특성을 이용하여 거래일의 수요반응 참여를 위한 포트폴리오의 구성을 최적화함으로써, 수요반응자원 입찰 시 수익을 최대화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
일 측면에서, 본 실시예들은 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치에 있어서, 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집부, 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측부 및 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정부를 포함하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치를 제공할 수 있다.
다른 측면에서, 본 실시예들은 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법에 있어서, 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집 단계, 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측 단계 및 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정 단계를 포함하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법을 제공할 수 있다.
본 실시예들에 의하면, 수요자원거래시장의 정보와 수요반응자원의 특성을 이용하여 거래일의 수요반응 참여를 위한 포트폴리오의 구성을 최적화함으로써, 수요반응자원 입찰 시 수익을 최대화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 적용될 수 있는 시스템을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 최적의 포트폴리오를 결정하는 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 감축 계획량 정보를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 포트폴리오를 생성하는 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법에 대한 흐름도이다.
본 개시는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.
구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속" 될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속" 되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.
구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
본 개시에서의 수요자원거래시장은 수요관리사업자가 인센티브에 따라 자발적으로 단기적 전력부하 감축을 시행하고자 하는 전기소비자를 모집하고 수요반응자원을 구성하여 전력시장에 참여함으로써 수익을 창출하는 전력시장을 의미할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 적용될 수 있는 시스템을 예시적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)가 적용될 수 있는 시스템은 서버(110), 네트워크(120)를 포함하여 구현될 수 있다. 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 본 개시의 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법을 수행할 수 있는 장치로서, 프로그램을 실행할 수 있는 전자 기기와 같은 하드웨어, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
일 예에 따라, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)가 하드웨어로 구현되는 경우, 일반적인 데스크탑이나 노트북 등의 일반 PC를 포함하고, 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants) 및 이동통신 단말기 등의 모바일 단말기 등을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예로서, 서버(110)와 통신할 수 있는 전자 기기라면 그 명칭이나 종류에 한정되지 않고, 폭넓게 해석될 수 있다. 또한, 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 서버(110)로부터 수요자원거래시장에 대한 시장 정보(이하 시장 정보)와 수요반응자원에 대한 특성 정보(이하 특성 정보)를 수신할 수 있다. 또한, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 서버(110)로부터 수요관리사업자에 대한 사업자 정보(이하 사업자 정보) 등을 수신할 수 있으며, 본 개시의 실시 예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법을 수행할 수 있는 애플리케이션으로 구현될 수 있다.
예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 한국 전력(KEPCO)과 전력거래소(KPX)와 같은 전력 계통 운영 기관(ISO)에 설치된 서버(110)와 연결되어 수용가 객체의 용량 정보, 실시간 전력량 정보 및 부하차단/투입 실적 정보 등을 수신할 수 있다. 또한, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 서버(110)에서 취합된 시간대별 사용량에 따른 계량 정보도 수신할 수 있다. 또한, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 수요반응자원을 운영하는 서버(110)와 연결되어 오픈에이디알(OpenADR) 기반 수요반응자원 이벤트 수신을 제어하고, 입찰 참여를 제어할 수 있다. 또한, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 서버(110)로부터 수신된 시장 정보, 특성 정보 및 사업자 정보를 이용하여 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 그리고, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 예측 결과에 기초하여 생성된 복수의 포트폴리오 중 결정된 최적의 포트폴리오를 서버(110)로 전송하여 이를 기반으로 입찰 참여를 제어할 수 있다.
일 예에 따라, 서버(110)는 네트워크(120)를 통하여 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)와 연결될 수 있다. 서버(110)는 전력 계통 운영 기관의 과금 데이터 서버일 수도 있고, 수요반응자원을 운영하는 수요관리사업자의 서버일 수 있다. 또한, 일 예에 따라, 서버(110)는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하여 저장시키고 관리할 수 있다. 그리고, 서버(110)는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 요청에 따라 해당 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 서버(110)는 애플리케이션을 통해 시장 정보, 특성 정보, 사업자 정보를 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)에 제공할 수 있다. 이에 따라, 서버(110)는 클라이언트 또는 다른 서버의 작업수행 요청을 접수하고 그에 대한 작업 결과를 도출하여 제공하는 컴퓨터 시스템을 의미하거나 이러한 컴퓨터 시스템을 위하여 설치되어 있는 컴퓨터 소프트웨어(서버 프로그램)를 의미할 수 있다.
또한, 서버(110)는 전술한 서버 프로그램 이외에도, 서버(110) 상에서 동작하는 일련의 응용 프로그램(Application Program)과, 경우에 따라서는 내부 또는 외부에 구축되어 있는 각종 데이터베이스를 포함하는 넓은 개념으로 이해되어야 할 것이다. 여기서, 서버(110)는, 서버 또는 다른 장치 등에 의해 사용될 목적으로 정보나 자료 등의 데이터가 구조화되어 관리되는 데이터의 집합체를 의미할 수 있으며, 이러한 데이터의 집합체를 저장하는 저장매체를 의미할 수도 있다.
또한, 이러한 서버(110)는 데이터의 구조화 방식, 관리 방식, 종류 등에 따라 분류된 복수의 데이터베이스를 포함하는 것일 수도 있다. 경우에 따라서, 서버(110)는 정보나 자료 등을 추가, 수정, 삭제 등을 할 수 있도록 해주는 소프트웨어인 데이터베이스 관리시스템(Database Management System, DBMS)을 포함할 수도 있다.
한편, 네트워크(120)는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)와 서버(110)를 연결해주는 망(Network)으로서, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network)등의 폐쇄형 네트워크일 수도 있으나, 인터넷(Internet)과 같은 개방형 네트워크일 수도 있다. 여기서, 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service)를 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미한다.
간략하게 전술한 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법에 대하여, 이하에서 더욱 상세하게 설명한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집부(210), 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측부(220) 및 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정부(230)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 정보 수집부(210)는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집할 수 있다. 일 예로, 정보 수집부(210)는 기본금 단가 정보, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 정보, 월별순편익가격(Net Benefit Test Price, NBTP) 정보, 낙찰률 정보 및 요금단가 정보를 포함하는 시장 정보를 수집할 수 있다. 그리고, 정보 수집부(210)는 수요자원 종류 정보, 자원 용량 정보 및 응답률 정보를 포함하는 특성 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 수요반응자원은 충방전이 가능한 전기차 충전 시스템(EV), 에너지 저장 시스템(ESS)과 기본 전력사용량을 줄여서 네가와트(Negawatt) 발전이 가능한 공조시스템(HVAC), 수요반응 부하자원(DRL)을 포함할 수 있다.
또한, 일 예로, 정보 수집부(210)는 포트폴리오 생성을 위한 수요관리사업자(Demand response aggregator, DRA)의 포트폴리오 개수 정보 및 용량 상/하한 정보를 포함하는 사업자 정보를 더 수집할 수 있다. 예를 들어, 수요관리사업자가 포트폴리오 생성을 위해 설정한 포트폴리오 개수 정보 및 용량 상/하한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 정보 예측부(220)는 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 일 예로, 정보 예측부(220)는 수요자원거래시장에 대한 과거의 계통한계가격 정보에 기초하여 거래일의 계통한계가격 예측 정보를 산출할 수 있다. 그리고, 정보 예측부(220)는 계통한계가격 예측 정보와 월별순편익가격 정보를 비교하여 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 정보 예측부(220)는 거래일을 기준으로 하루 전 10시에 거래일의 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 거래일 하루 전 예측된 거래일의 계통한계가격 예측 정보가 월별순편익가격 정보 미만이면 거래일의 감축 계획량 정보를 0으로 예측할 수 있다. 반면에, 정보 예측부(220)는 계통한계가격 예측 정보가 월별순편익가격 정보 이상이면 용량 정보와 낙찰률 정보를 이용하여 거래일의 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 낙찰률 정보는 예상 낙찰률 정보를 의미할 수 있다.
또한, 일 예로, 정보 예측부(220)는 수요반응자원에 대한 과거의 응답률 정보에 기초하여 거래일의 응답률 예측 정보를 산출할 수 있다. 그리고, 정보 예측부(220)는 응답률 예측 정보와 자원 용량 정보를 이용하여 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 정보 예측부(220)는 거래일을 기준으로 하루 전 10시에 거래일의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 거래일 기준으로 과거 30일 동안의 응답률 정보를 이용하여 거래일의 응답률 예측 정보를 산출할 수 있다. 그리고, 정보 예측부(220)는 산출된 응답률 예측 정보와 자원 용량 정보를 이용하여 거래일의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다.
일 실시예에 따른 포트폴리오 결정부(230)는 감축 계획량 정보 및 예상 응답량 정보를 기초로 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성할 수 있다. 그리고, 포트폴리오 결정부(230)는 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응 입찰에 따른 수익을 최대화하는 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 일 예로, 포트폴리오 결정부(230)는 거래일의 시장 정보, 특성 정보와 예측된 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 포트폴리오의 구성에 따른 예상 수익을 계산할 수 있다. 예를 들어, 포트폴리오 결정부(230)는 자원 용량 정보와 낙찰률 정보에 기초하여 수요반응(Demand response, DR) 자원, 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS), 공조시스템 및 전기차 충전 시스템 중 적어도 하나 이상으로 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고 포트폴리오 별로 예상 수익을 계산할 수 있다. 여기서, 예상 수익은 기본금, 실적금 중 적어도 하나 이상을 포함하는 의미일 수 있다. 여기서, 낙찰률 정보는 예상 낙찰률 정보를 의미할 수 있다.
또한, 일 예로, 포트폴리오 결정부(230)는 생성된 복수의 포트폴리오 중에서 수요반응 수익을 최대화 할 수 있도록 자원 조합이 최적화된 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 예를 들어, 포트폴리오 결정부(230)는 미리 설정된 최적화 함수에 기초하여 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 여기서, 최적화 함수는 수요관리사업자의 수익을 최대화하는 목적 함수로 수요관리사업자의 등록 용량 정보, 자원별 출력량 정보 및 포트폴리오 구성 정보를 포함하여 설정된 파라미터와 수요관리사업자 및 수요반응자원에 대해 설정된 제약조건을 가질 수 있다. 포트폴리오 결정부(230)에 관한 자세한 내용은 도 6을 참조하여 후술한다.
따라서, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보, 사업자 정보를 반영함으로써, 수요반응 수익 계산시 정확도를 높이는 효과를 제공할 수 있다. 또한, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)는 다수의 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오를 제공함으로써, 수요반응 입찰에 따른 수익을 최대화하여 수요반응 사업을 활성화하고 계통의 유연성 자원을 확보하는 효과를 제공할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 최적의 포트폴리오를 결정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 최적의 포트폴리오를 결정하는 절차를 설명할 수 있다. 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 수집부(210)는 포트폴리오 생성을 위한 사업자 정보(310), 수요반응자원에 대한 특성 정보(320) 및 수요자원거래시장에 대한 시장 정보(330)와 요금 정보(340)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 수요반응자원에 대한 특성 정보(320)는 예상 응답량 정보를 예측하기 위해 입력되는 거래일 기준으로 과거의 정보일 수 있다. 즉, 수요반응자원에 대한 특성 정보(320)는 개별 자원별로 수요자원 종류 정보, 자원 용량 정보 및 응답률 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 수요반응자원에 대한 특성 정보(320)는 수요반응부하자원에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다른 예를 들어, 수요자원거래시장에 대한 시장 정보(330)와 요금 정보(340)는 감축 계획량 정보를 예측하기 위해 입력되는 거래일 기준으로 과거의 정보일 수 있다. 또한, 시장 정보(330)는 기본금 단가 정보, 계통한계가격 정보, 월별순편익가격 정보, 낙찰률 정보 및 요금단가 정보가 포함될 수 있다. 그리고, 요금 정보(340)는 계시별차등요금(Time-of-Use Pricing, TOU)으로 시간대 별로 최대부하시간대, 중부하시간대, 경부하시간대로 차등을 주는 요금 단가에 관한 정보일 수 있다.
또 다른 예를 들어, 포트폴리오 생성을 위한 사업자 정보(310)는 수요관리사업자가 포트폴리오 생성을 위해 설정한 포트폴리오 개수 정보 및 용량 상/하한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 사업자 정보(310)는 예측된 거래일의 예상 응답률 정보 및 감축 계획량 정보와 함께 포트폴리오를 생성하는데 이용되는 정보일 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보(350)와 자원의 예상 응답량 정보(360)를 예측할 수 있다. 예를 들어, 감축 계획량 정보(350)는 거래일 하루 전 10시에 거래 일(24시간)에 대한 시장의 감축 계획량에 관한 정보로 시장 정보(330)와 요금 정보(340)에 기초하여 예측될 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 과거의 계통한계가격 정보로부터 산출한 거래일의 계통한계가격 예측 정보와 월별순편익가격 정보를 이용하여 거래일의 감축 계획량 정보(350)를 예측할 수 있다.
다른 예를 들어, 예상 응답량 정보(360)는 거래일 하루 전 10시에 거래 일(24시간)에 대한 자원의 예상 응답량에 관한 정보로 특성 정보(320)에 기초하여 예측될 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 과거 30일 동안의 응답률 정보로부터 산출한 거래일의 응답률 예측 정보와 자원 용량 정보를 이용하여 거래일의 예상 응답량 정보(360)를 예측할 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 포트폴리오 결정부(230)는 포트폴리오(370)를 생성하고, 자원 조합을 최적화하여 수익을 최대화하는 최적의 포트폴리오(380)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 포트폴리오 결정부(230)는 사업자 정보(310), 감축 계획량 정보(350) 및 예상 응답량 정보(360)에 기초하여 자원 조합에 따른 포트폴리오(370)를 생성하고 예상 수익을 계산할 수 있다. 그리고, 포트폴리오 결정부(230)는 최적화 함수에 기초하여 포트폴리오(370)의 자원 조합을 최적화할 수 있다. 이에 따라, 포트폴리오 결정부(230)는 최적화된 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오(380)를 결정할 수 있다. 결정된 최적의 포트폴리오(380)는 다수의 수요반응자원들을 보유한 수요관리사업자에게 제공되어 수요반응 입찰에 따른 수익을 최대화하는데 활용될 수 있다.
도 3을 참조하여 설명한 내용은 수요반응부하(DRL), ESS, HVAC, EV 등의 각 수요반응자원에 대해서 적용될 수 있다. 예를 들어, 특성 정보는 수요반응부하자원에 대한 정보를 포함하며, 이를 이용하여 예상 응답량 정보가 산출된다. HVAC의 경우에 가상배터리로 변환하는 절차가 추가될 수 있다. 예를 들어, 해당 HVAC의 과거 운영데이터를 이용하여 CBL 및 효율을 계산하고 이를 기준으로 충방전 가능량과 효율을 산정할 수 있다. 또한 쾌적도를 만족하는 온도범위를 SOC로 가정하고 ESS처럼 운영할 수 있는 가상배터리 모델을 산정할 수 있다. 해당 모델은 미리 설정될 수 있다.
또한, EV 정보의 경우에 예상 위치 정보가 인자로 추가될 수 있다.
구체적인 산출은 아래에서 수학식을 참조하여 설명한다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 감축 계획량 정보를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)가 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 감축 계획량정보를 예측할 수 있다. 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 수집부(210)는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보를 수집할 수 있다(S410). 예를 들어, 정보 수집부(210)는 과거의 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 정보, 월별순편익가격(Net Benefit Test Price, NBTP) 정보 및 수요반응에 대한 낙찰률 정보를 포함하는 시장 정보를 수집할 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 대상 거래일의 계통한계가격 예측 정보 산출할 수 있다(S420). 예를 들어, 정보 예측부(220)는 거래일 하루 전의 계통한계가격 정보와 동일하게 거래일의 계통한계가격 예측 정보를 산출할 수 있다. 즉, 거래일 하루 전의 계통한계가격 정보는 거래일의 계통한계가격 예측 정보로 이용될 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 계통한계가격 예측 정보 및 월별순편익가격 정보를 비교할 수 있다(S430). 예를 들어, 정보 예측부(220)는 산출된 거래일의 계통한계가격 예측 정보와 수집된 월별순편익가격 정보를 비교할 수 있다. 여기서, 월별순편익가격 정보는 수요반응자원을 보유한 수요관리사업자가 전력시장에 입찰할 수 있는 최소가격(원/kWh)에 대한 정보일 수 있다. 즉, 월별순편익가격 정보는 수요자원에게 계통한계가격 정보로 보상해도 순편익이 '0'이상이 발생되는 임계 가격에 대한 정보일 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 감축 계획량정보를 예측할 수 있다(S440). 예를 들어, 정보 예측부(220)는 비교 결과에 따라 거래일의 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 산출된 거래일의 계통한계가격 예측 정보가 수집된 월별순편익가격 정보 미만이면 거래일의 감축 계획량 정보를 0으로 예측할 수 있다. 반면에, 정보 예측부(220)는 산출된 거래일의 계통한계가격 예측 정보가 수집된 월별순편익가격 정보 이상이면 수요자원의 용량 정보(MWh)와 낙찰률 정보(%)를 곱하여 거래일의 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 여기서, 낙찰률 정보는 예상 낙찰률 정보를 의미할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 예상 응답량 정보를 예측하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)가 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 수집부(210)는 수요반응자원에 대한 특성 정보를 수집할 수 있다(S510). 예를 들어, 정보 수집부(210)는 자원 용량 정보와 과거의 응답률 정보를 포함하는 특성 정보를 수집할 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 대상 거래일의 응답률 예측 정보를 산출할 수 있다(S520). 예를 들어, 정보 예측부(220)는 거래일 기준으로 과거 30일 동안의 응답률 정보를 이용하여 거래일의 응답률 예측 정보를 산출할 수 있다. 구체적으로, 정보 예측부(220)는 과거 30일 동안의 응답률 정보의 평균값을 거래일의 응답률 예측 정보로 이용될 수 있다. 여기서, 응답률 정보는 수요자원을 계통운영자의 요구에 응답하여 감축하는 확률에 대한 정보일 수 있다.
일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 정보 예측부(220)는 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다(S530). 예를 들어, 정보 예측부(220)는 수집된 자원 용량 정보와 산출된 거래일의 응답률 예측 정보를 곱하여 거래일의 예상 응답량 정보(%)를 예측할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치가 포트폴리오를 생성한 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)가 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 최적의 포트폴리오를 생성할 수 있다. 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 포트폴리오 결정부(230)는 수요반응부하자원 및 에너지저장시스템 중 적어도 하나 이상의 자원 조합을 구성하여 포트폴리오(270)를 생성할 수 있다. 그리고, 포트폴리오 결정부(230)는 생성된 포트폴리오(270) 별로 기본금, 실적금을 포함하는 예상 정산금을 계산할 수 있다. 예를 들어, 포트폴리오 결정부(230)는 사업자 포트폴리오 그룹의 용량 정보를 500MW 3개, 낙찰률 정보를 80%로 설정하면, 이에 맞는 자원 조합을 구성하여 포트폴리오(270)를 생성할 수 있다. 또한, 포트폴리오 결정부(230)는 포트폴리오(270)에 미리 설정된 최적화 함수로 최적화하여 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 이 외에도 전술한 HVAC 시스템과 EV 시스템이 추가적으로 포트폴리오에 포함되어 구성될 수 있다. 즉, ESS 뿐만 아니라 HVAC 시스템, EV 시스템과 같이 전력을 충방전할 수 있는 시스템이 포트폴리오에 추가될 수 있다.
일 예로, 최적화 함수는 수요관리사업자가 경제적이고 효율적인 최적의 포트폴리오를 결정하기 위해 목적함수, 결정변수, 파라미터, 제약조건이 설정될 수 있다. 예를 들어, 목적함수는 수요관리사업자의 그룹 별 수익의 합을 최대화하도록 설정될 수 있다. 목적함수는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000001
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000002
는 g번째 수요관리사업자의 용량(kW),
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000003
는 시간 t에서 g번째 수요관리사업자의 출력량(kWh),
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000004
는 시간 t에서 g번째 수요관리사업자의 감축 계획량
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000005
이상으로 벗어난 잉여 감축량(kWh),
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000006
는 시간 t에서 g번째 수요관리사업자의 감축 계획량
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000007
이하로 벗어난 부족한 감축량(kWh),
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000008
는 시간 t에서 g번째 수요관리사업자 내 총 ESS, HVAC, EV 등의 충전량의 합(kWh),
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000009
는 신뢰성 DR 참여에 따른 기본금 단가(원/kW), SMP(t)는 시간 t의 SMP 단가(원/kwh), TOU(t)는 시간 t의 전력량 요금 단가(원/kwh)일 수 있다. 또한,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000010
는 연료전환 성과계수,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000011
는 초과이행 위약금 계수,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000012
은 미이행 위약금 계수,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000013
는 충전비용 관련 계수일 수 있다.
또한, 예를 들어, 제약조건은 수요관리사업자 및 상기 수요반응자원에 대해 설정될 수 있다. 구체적인 예를 들면, 수요관리사업자에 대한 제약조건은 수요관리사업자의 등록 용량이 수요반응자원의 등록 용량의 합과 동일하도록 설정될 수 있다. 이는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000014
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000015
는 i 번째 개별 수요반응부하(DRL) 자원이 g 번째 수요관리사업자(DRA) 또는 그룹에 속할지 여부에 관한 것이고,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000016
는 i번째 개별 ESS 자원이 g번째 수요관리사업자(DRA) 또는 그룹에 속할지 여부에 관한 것이고,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000017
는 i번째 개별 HVAC 자원이 g번째 DRA 또는 그룹에 속할지 여부에 관한 것이고,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000018
는 i번째 개별 EV 자원이 g번째 DRA 또는 그룹에 속할지 여부에 대한 것이다. 또한,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000019
는 i번째 개별 DRL자원의 용량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000020
는 i번째 개별 ESS의 PCS 용량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000021
는 i번째 개별 HVAC VB의 PCS 용량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000022
는 i번째 개별 EV의 PCS 용량을 나타낸다.
또한, 수요관리사업자에 대한 제약조건은 그룹별 등록 용량의 범위를 제한하도록 설정될 수 있다. 그리고 개별 수요반응자원은 하나의 수요관리사업자(또는 그룹)에 속하거나 속하지 않도록 설정될 수 있다. 각각의 제약조건은 수학식 3 및 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000023
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000024
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000025
은 수요관리사업자(또는 그룹)의 최소 용량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000026
는 수요관리사업자(또는 그룹)의 최대 용량일 수 있다.
또한, 수요관리사업자에 대한 제약조건은 수요관리사업자(또는 그룹)의 경제성 DR 낙찰량을 추정하도록 설정될 수 있다. 그리고, 제약조건은 t시간 g번째 수요관리사업자의 실제 출력을 추정하도록 설정될 수 있다. 각각의 제약조건은 수학식 5 및 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000027
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000028
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 할당된 감축 계획량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000029
는 t시간 경제성 DR의 낙찰률,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000030
는 t시간 월별순편익가격(NBTP)보다 계통한계가격(SMP)이 높아지는지 여부일 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000031
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000032
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 수요반응부하(DRL) 자원의 감축량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000033
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 ESS의 충방전량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000034
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 HVAC의 충방전량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000035
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 EV의 충방전량,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000036
는 t시간 i번째 수요반응 부하자원의 이행률일 수 있다.
구체적인 예를 들면, 수요반응자원에 대한 제약조건은 수요반응부하(Demand Response Load, DRL) 자원의 용량을 제한하도록 설정될 수 있다. 이는 수학식 7 및 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000037
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000038
또한, 수요반응자원에 대한 제약조건은 에너지저장시스템의 충방전 출력과 전지의 SOC를 제한하도록 설정될 수 있다. 각각의 제약조건은 수학식 9 내지 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000039
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000040
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 ESS의 충전량일 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000041
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000042
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 ESS의 방전량일 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000043
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000044
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000045
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000046
는 t시간 i번째 개별 ESS의 SOC,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000047
은 ESS 효율일 수 있다.
또한, 수요반응자원에 대한 제약조건은 공조시스템의 가상배터리 충방전 출력과 가상배터리의 SOC를 제한하도록 설정될 수 있다. 각각의 제약조건은 수학식 14 내지 수학식 18과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000048
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000049
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 HVAC VB(Virtual Battery, 가상배터리)의 충전량을 나타내고,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000050
는 t시간 i번째 HVAC자원의 운전가능여부를 나타낸다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000051
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000052
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 HVAC VB(Virtual Battery, 가상배터리)의 방전량을 나타낸다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000053
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000054
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000055
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000056
는 t시간 i번째 개별 HVAC VB의 SOC,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000057
은 HVAC VB 효율일 수 있다.
또한, 수요반응자원에 대한 제약조건은 전기차 충전 시스템의 충방전 출력과 EV 전지의 SOC를 제한하도록 설정될 수 있다. 각각의 제약조건은 수학식 19 내지 수학식 23과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000058
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000059
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 EV의 충전량을 나타내고,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000060
는 t시간 i번째 EV자원의 운전가능여부를 나타낸다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000061
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000062
는 t시간 g번째 수요관리사업자(또는 그룹)에 속한 i번째 개별 EV의 방전량을 나타낸다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000063
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000064
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000065
여기서,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000066
는 t시간 i번째 개별 EV의 SOC,
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000067
는 EV 효율일 수 있다.
또한, 일 예로, 포트폴리오 결정부(230)는 최적화 함수의 입출력 구성을 설정하고, 미리 설정된 최적화 함수에 기초하여 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 예를 들어, 최적화 함수의 입출력 구성은 표 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2023009143-appb-img-000068
다만, 표 1은 입출력 구성의 일 예를 설명한 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.
이하에서는 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치의 포트폴리오 구성 방법에 대해서 설명한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법에 대한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법은 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집부(210), 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측부(220), 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 자원 조합으로 구성된 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정부(230)를 포함하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치(100)의 동작을 제어하는 방법일 수 있다.
일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법은 정보 수집 단계를 포함할 수 있다(S710). 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 기본금 단가 정보, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 정보, 월별순편익가격(Net Benefit Test Price, NBTP) 정보, 낙찰률 정보 및 요금단가 정보를 포함하는 시장 정보를 수집할 수 있다. 그리고, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 수요자원 종류 정보, 자원 용량 정보 및 응답률 정보를 포함하는 특성 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 수요반응자원은 충방전이 가능한 전기차 충전 시스템(EV), 에너지 저장 시스템(ESS)과 기본 전력사용량을 줄여서 네가와트(Negawatt) 발전이 가능한 공조시스템(HVAC), 수요반응부하(DRL) 자원을 포함할 수 있다.
또한, 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 포트폴리오 생성을 위한 수요관리사업자(Demand response aggregator, DRA)의 포트폴리오 정보를 포함하는 사업자 정보를 더 수집할 수 있다. 사업자 정보는 시장 정보 및 특성 정보 이외에 수집되는 수요반응자원 거래 정보로, 수요관리사업자가 포트폴리오 생성을 위해 설정한 그룹 개수 정보 및 용량 상하한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법은 정보 예측 단계를 포함할 수 있다(S720). 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 시장 정보 및 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 수요자원거래시장에 대한 과거의 계통한계가격 정보에 기초하여 거래일의 계통한계가격 예측 정보를 산출할 수 있다. 그리고, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 계통한계가격 예측 정보와 월별순편익가격 정보를 비교하여 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 거래일 하루 전 예측된 거래일의 계통한계가격 예측 정보가 월별순편익가격 정보 미만이면 거래일의 감축 계획량 정보를 0으로 예측할 수 있다. 반면에, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 계통한계가격 예측 정보가 월별순편익가격 정보 이상이면 용량 정보와 낙찰률 정보를 이용하여 거래일의 감축 계획량 정보를 예측할 수 있다.
또한, 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 수요반응자원에 대한 과거의 응답률 정보에 기초하여 거래일의 응답률 예측 정보를 산출할 수 있다. 그리고, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 응답률 예측 정보와 자원 용량 정보를 이용하여 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다. 구체적으로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 과거 30일 동안의 응답률 정보를 이용하여 산출된 거래일의 응답률 예측 정보와 자원 용량 정보를 이용하여 거래일의 예상 응답량 정보를 예측할 수 있다.
일 실시예에 따른 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법은 포트폴리오 결정 단계를 포함할 수 있다(S730). 일 예로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 감축 계획량 정보 및 예상 응답량 정보를 기초로 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성할 수 있다. 그리고, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 복수의 포트폴리오 중에서 거래일의 수요반응 입찰에 따른 수익을 최대화하는 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 거래일의 시장 정보, 특성 정보와 예측된 감축 계획량 정보, 예상 응답량 정보에 기초하여 포트폴리오의 구성에 따른 예상 수익을 계산할 수 있다. 구체적으로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 자원 용량 정보와 낙찰률 정보에 기초하여 수요반응자원 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고 포트폴리오 별로 예상 수익을 계산할 수 있다.
또한, 예를 들어, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 생성된 복수의 포트폴리오 중에서 수요반응 수익을 최대화 할 수 있도록 자원 조합이 최적화된 최적의 포트폴리오를 결정할 수 있다. 구체적으로, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치는 미리 설정된 최적화 함수에 기초하여 예상 수익을 계산할 수 있다. 여기서, 최적화 함수는 수요관리사업자의 수익을 최대화하는 목적함수로 수요관리사업자의 등록 용량 정보, 자원 별 출력량 정보 및 포트폴리오 구성 정보를 포함하여 설정된 파라미터와 수요관리사업자 및 수요반응자원에 대해 설정된 제약조건을 가질 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 개시에 의하면, 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히, 수요자원거래시장의 정보와 수요반응자원의 특성을 이용하여 거래일의 수요반응 참여를 위한 포트폴리오의 구성을 최적화함으로써, 수요반응자원 입찰 시 수익을 최대화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 또한, 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하여 이용함으로써, 포트폴리오의 구성을 보다 최적화할 수 있는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
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Claims (18)

  1. 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 시장 정보 및 상기 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측부; 및
    상기 감축 계획량 정보 및 상기 예상 응답량 정보를 기초로 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 상기 복수의 포트폴리오 중에서 상기 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 시장 정보는,
    기본금 단가 정보, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 정보, 월별순편익가격(Net Benefit Test Price, NBTP) 정보, 낙찰률 정보 및 요금단가 정보를 포함하고,
    상기 특성 정보는, 수요반응자원 종류 정보, 자원 용량 정보 및 응답률 정보를 포함하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 정보 수집부는,
    포트폴리오 생성을 위한 수요관리사업자(Demand response aggregator, DRA)의 그룹 개수 정보 및 용량 상한 또는 하한 정보를 포함하는 사업자 정보를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 정보 예측부는,
    상기 수요자원거래시장에 대한 과거의 계통한계가격 정보에 기초하여 상기 거래일의 계통한계가격 예측 정보를 산출하고, 상기 계통한계가격 예측 정보와 상기 월별순편익가격 정보를 비교하여 상기 감축 계획량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 정보 예측부는,
    상기 계통한계가격 예측 정보가 상기 월별순편익가격 정보 이상이면 상기 자원 용량 정보 및 상기 낙찰률 정보를 이용하여 상기 감축계획량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 정보 예측부는,
    상기 수요반응자원에 대한 과거의 응답률 정보에 기초하여 상기 거래일의 응답률 예측 정보를 산출하고, 상기 응답률 예측 정보와 상기 자원 용량 정보를 이용하여 상기 예상 응답량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 포트폴리오 결정부는,
    자원 용량 정보와 낙찰률 정보에 기초하여 수요반응부하자원, 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS), 공조시스템((Heating, Ventilation and Air Conditioning, HVAC) 및 전기차 충전시스템(EV) 중 적어도 하나 이상으로 상기 자원 조합을 구성하여 상기 복수의 포트폴리오를 생성하고 포트폴리오 별로 예상 수익을 계산하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 포트폴리오 결정부는,
    미리 설정된 최적화 함수에 기초하여 상기 최적의 포트폴리오를 결정하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 최적화 함수는,
    수요관리사업자의 수익을 최대화하는 목적함수로 수요관리사업자의 등록 용량 정보, 자원 별 출력량 정보 및 포트폴리오 구성 정보를 포함하여 설정된 파라미터와 상기 수요관리사업자 및 상기 수요반응자원에 대해 설정된 제약조건을 갖는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 장치.
  10. 수요자원거래시장에 대한 시장 정보와 수요반응자원에 대한 특성 정보를 포함하는 수요반응자원 거래 정보를 수집하는 정보 수집 단계;
    상기 시장 정보 및 상기 특성 정보에 기초하여 거래일을 기준으로 시장의 감축 계획량 정보와 자원의 예상 응답량 정보를 예측하는 정보 예측 단계; 및
    상기 감축 계획량 정보 및 상기 예상 응답량 정보를 기초로 수요반응자원 거래를 위한 자원 조합을 구성하여 복수의 포트폴리오를 생성하고, 상기 복수의 포트폴리오 중에서 상기 거래일의 수요반응(Demand response, DR) 입찰에 따른 수익을 최대화하는 최적의 포트폴리오를 결정하는 포트폴리오 결정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 시장 정보는,
    기본금 단가 정보, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP) 정보, 월별순편익가격(Net Benefit Test Price, NBTP) 정보, 낙찰률 정보 및 요금단가 정보를 포함하고,
    상기 특성 정보는 상기 시장 정보와 수요반응자원 종류 정보, 자원 용량 정보 및 응답률 정보를 포함하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 정보 수집 단계는,
    포트폴리오 생성을 위한 수요관리사업자(Demand response aggregator, DRA)의 포트폴리오 개수 정보 및 용량 상한 정보를 포함하는 사업자 정보를 더 수집하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 정보 예측 단계는,
    상기 수요자원거래시장에 대한 과거의 계통한계가격 정보에 기초하여 상기 거래일의 계통한계가격 예측 정보를 산출하고, 상기 계통한계가격 예측 정보와 상기 월별순편익가격 정보를 비교하여 상기 감축 계획량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 정보 예측 단계는,
    상기 계통한계가격 예측 정보가 상기 월별순편익가격 정보 이상이면 상기 자원 용량 정보 및 상기 낙찰률 정보를 이용하여 상기 감축계획량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 정보 예측 단계는,
    상기 수요반응자원에 대한 과거의 응답률 정보에 기초하여 상기 거래일의 응답률 예측 정보를 산출하고, 상기 응답률 예측 정보와 상기 자원 용량 정보를 이용하여 상기 예상 응답량 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 포트폴리오 결정 단계는,
    자원 용량 정보와 낙찰률 정보에 기초하여 수요반응부하(Demand Response Load, DRL)자원, 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS), 공조시스템((Heating, Ventilation and Air Conditioning, HVAC) 및 전기차충전시스템(EV) 중 적어도 하나 이상으로 상기 자원 조합을 구성하여 상기 복수의 포트폴리오를 생성하고 포트폴리오 별로 예상 수익을 계산하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 포트폴리오 결정 단계는,
    미리 설정된 최적화 함수에 기초하여 상기 최적의 포트폴리오를 결정하는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 최적화 함수는,
    수요관리사업자의 수익을 최대화하는 목적 함수로 수요관리사업자의 등록 용량 정보, 자원 별 출력량 정보 및 포트폴리오 구성 정보를 포함하여 설정된 파라미터와 상기 수요관리사업자 및 상기 수요반응자원에 대해 설정된 제약조건을 갖는 것을 특징으로 하는 수요반응자원 포트폴리오 구성 방법.
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