KR101676926B1

KR101676926B1 - 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101676926B1
Application number: KR1020140194706A
Authority: KR
Inventors: 김광식
Original assignee: 주식회사 포스코아이씨티
Priority date: 2014-12-31
Filing date: 2014-12-31
Publication date: 2016-11-16
Also published as: KR20160081222A

Abstract

에너지 관리 시스템에 탑재되는 예측 알고리즘의 정확도를 검증할 수 있는 본 발명의 일 측면에 따른 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템은, 에너지 관리 시스템(Energy Management System: EMS)에서 이용되는 복수개의 예측 알고리즘 검증을 위한 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 상기 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 장치; 상기 모델링 데이터, 상기 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 상기 타겟 지역에서 상기 타겟 시간 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 상기 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성하는 가상환경 연산장치; 상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성하는 관제장치; 상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과와 실제 데이터를 비교하여 상기 복수개의 예측 알고리즘들 중 최적의 알고리즘을 선정하는 분석장치; 및 상기 가상환경 데이터, 상기 알고리즘 수행결과, 및 상기 알고리즘 별 수행결과와 상기 실제 데이터의 비교결과를 3차원 형상의 그래픽으로 출력하는 3D 뷰어를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법{System and Method for Verifying Prediction Algorithm of Energy Management System Using Virtual Environment}

본 발명은 에너지 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 에너지 관리 시스템에서 이용되는 예측 알고리즘의 검증에 관한 것이다.

계통에서 공급되는 전력에 대한 사용요금은 계절과 시간에 따라 각각 다르게 운용된다. 일 예로, 계통에서 공급되는 전력에 대한 사용요금은 기본요금과 전력량 요금의 합으로 구성되며, 전력량 요금은 전력 사용 시간대와 전력 사용 계절에 따라 탄력적으로 결정된다. 이와 같이, 계절이나 시간에 따라 계통에서 공급되는 전력에 대한 사용요금을 다르게 결정하는 이유는 시간이나 계절 별로 요구되는 수요 전력량이 상이하기 때문이다.

따라서, 계통에서 공급되는 전력을 사용하는 건물 또는 공장 등과 같은 수용가에서는 기본적으로 전력 사용요금이 저렴한 시간대에 집중적으로 전력을 사용하고, 전력 사용요금이 비싼 시간대에는 전력 사용량을 감소시키기를 원하지만, 근로시간이나 작업시간 등과 같은 제한사항들로 인해 이러한 정책을 운용하는 데에는 한계가 있어, 발전비용이 최소가 되도록 하기 위한 발전계획의 수립에 대한 중요성이 증가하고 있다.

이러한 발전계획 수립을 위해 에너지 관리 시스템(Energy Management System: EMS)이 제안된 바 있다.

에너지 관리 시스템은, 전체 전력공급 계통에 대한 상시 정보수집 및 부하주파수 감시를 통하여 계통에 연계된 발전 설비의 운전을 최적으로 제어하며, 전력계통의 효율적인 관리로 경제급전을 수행하는 대규모 전력계통 제어시스템을 의미한다. 에너지 관리 시스템에 관련된 기술은 일본공개공보 제2011-018375호 에 개시되어 있다.

이러한 에너지 관리 시스템은 부하예측, 발전예측, 부하예측과 발전계측에 기초한 발전계획 수립, 및 경제 급전 알고리즘 수행 등의 기능을 수행하는데, 부하예측이나 발전예측을 위해 이용되는 예측 알고리즘의 정확도가 에너지 관리 시스템의 성능을 결정하게 된다.

하지만, 종래의 에너지 관리 시스템의 경우, 에너지 관리 시스템에서 이용되는 예측 알고리즘의 정확도를 실제 검증을 통해 수행하였기 때문에 검증의 시간이 오래 걸리거나, 실제 검증 외에 다른 검증 방법이 없어 예측 알고리즘의 최적화에 시간이 오래 걸리거나 예측 알고리즘의 최적화가 제한된다는 단점이 있다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 에너지 관리 시스템에 탑재되는 예측 알고리즘의 정확도를 검증할 수 있는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 기술적 과제로 한다.

또한, 본 발명은 가상환경 상에서 예측 알고리즘의 정확도를 검증할 수 있는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법을 제공하는 것을 다른 기술적 과제로 한다.

또한, 본 발명은 예측 알고리즘의 정확도에 따라 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행할 수 있는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법을 제공하는 것을 또 다른 기술적 과제로 한다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템은, 에너지 관리 시스템(Energy Management System: EMS)에서 이용되는 복수개의 예측 알고리즘 검증을 위한 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 상기 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 장치; 상기 모델링 데이터, 상기 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 상기 타겟 지역에서 상기 타겟 시간 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 상기 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성하는 가상환경 연산장치; 상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성하는 관제장치; 상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과와 실제 데이터를 비교하여 상기 복수개의 예측 알고리즘들 중 최적의 알고리즘을 선정하는 분석장치; 및 상기 가상환경 데이터, 상기 알고리즘 수행결과, 및 상기 알고리즘 별 수행결과와 상기 실제 데이터의 비교결과를 3차원 형상의 그래픽으로 출력하는 3D 뷰어를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 방법은, 복수개의 예측 알고리즘의 검증을 위한 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 상기 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성하는 단계; 상기 모델링 데이터, 상기 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 및 상기 타겟 시간정보 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 상기 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성하는 단계; 상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성하는 단계; 상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과와 실제 데이터를 비교하여 상기 복수개의 예측 알고리즘들 중 최적의 알고리즘을 선정하는 단계; 및 상기 가상환경 데이터, 상기 알고리즘 수행결과, 및 상기 알고리즘 별 수행결과와 상기 실제 데이터의 비교결과를 3차원 형상의 그래픽으로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 에너지 관리 시스템에서 이용되는 예측 알고리즘의 정확도를 검증할 수 있고, 예측 알고리즘의 정확도에 따라 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행할 수 있어 에너지 제어를 최적화시킬 수 있다는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면 에너지 관리 시스템에서 이용되는 예측 알고리즘의 정확도를 가상 환경 상에서 검증할 수 있기 때문에 예측 알고리즘의 정확도 검증에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있고, 이로 인해 보다 빠른 시간 내에 예측 알고리즘의 최적화를 수행할 수 있다는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 데이터베이스를 기반으로 예측 알고리즘을 검증하기 때문에 항상 동일한 검증을 위한 자료 제공이 가능하여 예측 알고리즘 검증에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면 데이터베이스의 교체를 통해 예측 대상이 되는 지역에 관계없이 예측 알고리즘의 검증이 가능하다는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 관제장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 분석장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 방법을 보여주는 플로우차트이다.

본 명세서에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 정의하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다.

"포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

"적어도 하나"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및 제 3항목 중에서 적어도 하나"의 의미는 제1 항목, 제2 항목 또는 제3 항목 각각 뿐만 아니라 제1 항목, 제2 항목 및 제3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.

이하, 첨부되는 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템(이하, '검증 시스템'이라 함)의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 검증 시스템(100)은 모델링장치(110), 데이터베이스(115), 가상환경 연산장치(120), 관제장치(130), 3D뷰어(140), 분석장치(150), 및 알고리즘 매니저(160)를 포함한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 검증 시스템(100)은 에너지 관리 시스템(Energy Management System: EMS)에서 이용되는 다양한 예측 알고리즘들에 대한 검증을 수행한다.

본 발명에 따른 검증 시스템(100)은 예측 알고리즘의 검증을 위한 가상환경을 구축하고, 구축된 가상 환경 상에서 예측 알고리즘을 수행함으로써 예측 알고리즘의 정확도를 검증하게 된다.

이때, 에너지 관리 시스템에서 사용되는 예측 알고리즘은 부하예측 알고리즘, 장기발전예측 알고리즘, 단기발전예측 알고리즘을 포함하고, 장기발전예측 및 단기발전예측에 이용되는 발전설비는 풍력이나 태양광등과 같은 신재생 에너지원과 디젤발전기를 포함한다.

모델링장치(110)는 예측 알고리즘 검증을 위해 사용자가 선택된 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성한다.

일 실시예에 있어서, 발전설비는 태양광 발전기, 풍력 발전기 등과 같은 신재생 에너지원뿐만 아니라 디젤 발전기도 포함하는 개념이다.

본 발명에 따른 모델링 장치(110)는 타겟지역 내에 설치되어 있는 발전설비에 대해, 데이터베이스(115)로부터 타겟 시간 동안 운영되었던 발전설비의 종류, 발전설비의 개수, 발전설비의 위치, 및 각 발전설비의 성능(예컨대, 발전설비의 정격출력, 최대 발전량, 또는 최소 발전량 등)에 대한 정보를 획득하고, 획득된 발전설비의 종류, 개수, 위치, 및 성능을 함수 형태로 정의함으로써 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성한다.

데이터베이스(115)에는 날씨, 온도, 구름, 풍속, 풍향, 강우, 온도 등과 같은 기상청 데이터, 특정 지역의 각 시간구간 동안 신재생 에너지원에 의해 생산된 발전 데이터(예컨대, 신재생 발전기의 종류, 개수, 및 발전량 등) 및 디젤 발전기에 의한 발전 데이터(예컨대, 디젤 발전기의 개수, 및 발전량 등), 특정 지역의 각 시간 구간 동안의 부하 데이터(전력 소모, 온도, 도시 타입 등), 및 특정 지역에 대한 3D 지형 데이터(예컨대, 해당 지역의 Geometry 정보 및 각 발전설비의 위치 정보 등)가 기록된다.

다음으로, 가상환경 연산장치(120)는 모델링 장치(110)에 의해 생성된 모델링 데이터, 데이터베이스(115)로부터 획득되는 타겟 지역에 대한 3D 지형정보 및 타겟 지역에서 타겟 시간동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용함으로써 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성한다.

일 실시예에 있어서, 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘은 풍력 구현 알고리즘, 구름 구현 알고리즘, 조도 구현 알고리즘, 지형 구현 알고리즘 등을 포함한다.

보다 구체적으로, 가상환경 연산장치(120)는 타겟 지역에 대한 3D 지형정보를 기초로 타겟 지역을 모델링하고, 모델링 장치(110)에 의해 생성된 발전설비에 대한 모델링 데이터를 기초로 해당 지역 상에 가상의 발전설비를 모델링하며, 기상청 데이터를 기초로 해당 지역에 대한 기상 상태(예컨대, 온도, 풍속, 풍향, 구름량, 조도 등)를 모델링함으로써 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성한다.

다음으로, 관제장치(130)는 검증 대상이 되는 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성한다. 이하, 이러한 관제장치(130)의 구성을 도 2를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제장치(130)의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 관제장치(130)는 입력 인터페이스부(210), 알고리즘 호출부(220), 예측 알고리즘 수행부(230), 및 데이터 송수신부(240)를 포함한다.

먼저, 입력 인터페이스부(210)는 사용자로부터 예측 알고리즘 검증을 수행하기 위한 타겟지역, 예측 알고리즘을 검증하기 위한 타겟 시간정보, 및 검증 대상이 되는 예측 알고리즘들에 대한 선택요청을 수신한다.

일 실시예에 있어서, 검증 대상이 되는 예측 알고리즘들은 발전 설비 별로 선택될 수 있다. 이는, 신재생 에너지원 중 태양광 발전기에 의한 발전량 예측을 위한 알고리즘과 풍력 발전기에 의한 발전량 예측을 위한 알고리즘이 서로 상이할 수 있기 때문이다.

알고리즘 호출부(220)는 사용자에 의해 검증 요청된 예측 알고리즘들을 알고리즘 매니저(1600로부터 호출한다.

예측 알고리즘 수행부(230)는 모델링 장치(110)에 의해 생성된 모델링 데이터, 타겟지역에서 타겟 시간 동안의 기상청 데이터, 및 타겟 지역에서 타겟 시간동안의 부하 데이터를 기초로 사용자에 의해 검증이 요청된 각 예측 알고리즘들을 수행함으로써 각 예측 알고리즘에 대한 수행결과를 생성한다.

일 실시예에 있어서, 예측 알고리즘이 부하 예측인 경우 수행결과는 부하 데이터이고, 예측 알고리즘이 장기 또는 단기 발전 예측인 경우 수행결과는 예측된 발전 데이터일 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 알고리즘 수행결과가 발전 데이터인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.

예측 알고리즘 수행부(230)는 예측 알고리즘들을 수행함에 있어서, 선택된 예측 알고리즘이 장기 발전예측인 경우 예측을 위한 타겟 시간(예컨대 타겟일+1일로 설정) 내에서 미리 정해진 시간(Hour) 단위 별로 각 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성한다.

또한, 예측 알고리즘 수행부(230)는 선택된 알고리즘이 단기 발전예측인 경우 예측을 위한 타겟 시간(예컨대 타겟일로 설정) 내에서 미리 정해진 분(Min) 단위 별로 각 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성한다.

데이터 송수신부(240)는 모델링 장치(110)로부터 모델링 데이터를 수신하고, 가상환경 연산장치(120)로부터 가상환경 데이터를 수신하며, 데이터베이스(115)로부터 타겟 지역에서 타겟 시간 동안의 부하 데이터 및 타겟지역에서 타겟 시간 동안의 실제 발전 데이터를 수신한다.

또한, 데이터 송수신부(240)는 예측 알고리즘 수행부(230)에 의해 생성된 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과, 가상환경 연산장치(120)로부터 수신한 가상환경 데이터, 및 데이터베이스(115)로부터 획득한 타겟지역에서 타겟 시간 동안의 실제 발전 데이터를 3D 뷰어(140)로 전달한다.

다시 도 1을 참조하면, 3D 뷰어(140)는 관제장치(130)로부터 전달되는 알고리즘 수행결과, 가상환경 연산장치(120)에 의해 생성된 가상환경 데이터, 및 실제 발전 데이터를 3차원 환경 그래픽으로 출력한다.

즉, 3D 뷰어(140)는 타겟 지역에서 타겟 시간 동안 각 발전설비의 상태(예컨대, 풍력 발전기의 임펠라 회전속도 또는 태양광 발전기의 배치 등)를 3차원 형상의 그래픽으로 출력한다.

일 시시예에 있어서, 3D 뷰어(140)는 3차원 환경 그래픽 상에 후술할 분석장치(150)에 의해 생성된 각 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터의 비교결과 및 각 시간구간 별 최적의 알고리즘을 표시할 수 있다. 이때, 3D 뷰어(140)는 각 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터가 다른 시간 구간이 존재하는 경우 음향, 문자, 또는 영상 등을 통해 사용자에게 이를 통지할 수 있다.

분석장치(150)는 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과들을 타겟 지역에서 타겟 시간 동안의 실제 발전 데이터와 소정 시간 단위로 비교하고, 비교결과에 기초하여 복수개의 예측 알고리즘들 중 각 시간 단위 별로 최적의 알고리즘을 선정한다.

이하, 본 발명에 따른 분석장치(150)의 구성을 도 3을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 분석장치의 구성을 개략적으로 보여주는 블록도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 분석장치(150)는 신뢰구간 설정부(310), 적중값 산출부(320), 적중도 산출부(330), 최적 알고리즘 선정부(340), 및 알고리즘 스케쥴링부(350)를 포함한다.

먼저, 신뢰구간 설정부(310)는 관제장치(130)에 의해 생성된 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과의 적중값을 산출하기 위해 실제 발전 데이터를 기초로 신뢰구간을 설정한다. 이는 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터가 완전히 일치할 수 없기 때문에 알고리즘 수행 결과가 신뢰구간 내에 포함되는 것 만으로 트랜드를 추종한다고 볼 수 있기 때문이다.

일 실시예에 있어서, 신뢰구간 설정부(310)는 실제 발전 데이터를 기초로 복수개의 신뢰구간을 설정하고, 알고리즘 수행결과가 실제 발전 데이터에 더 근접한 신뢰구간에 포함될수록 높은 적중값을 가질 수 있도록 신뢰구간을 설정한다.

예컨대, 신뢰구간 설정부(310)는 실제 발전 데이터의 100%~99% 구간을 제1 신뢰구간으로 설정하고, 실제 발전 데이터의 98%~95% 구간을 제2 신뢰구간으로 설정하며, 실제 발전 데이터의 94%~90%구간을 제3 신뢰구간으로 설정하고, 실제 발전 데이터의 89%에서 80%구간을 제4 신뢰구간으로 설정하며, 실제 발전 데이터의 79%에서 75%구간을 제5 신뢰구간으로 설정하며, 그 이하의 구간을 제6 신뢰구간으로 설정할 수 있다.

또한, 신뢰구간 설정부(310)는 각 신뢰구간 별로 신뢰구간 값을 할당할 수 있다. 이때, 알고리즘 수행결과가 실제 발전 데이터에 더 근접한 신뢰구간일수록 더 높은 신뢰구간 값을 할당할 수 있다. 예컨대, 실제 발전 데이터의 100%~99% 구간인 제1 신뢰구간에 대해서는 신뢰구간 값으로 5를 할당하고, 실제 발전 데이터의 98%~95% 구간인 제2 신뢰구간에 대해서는 신뢰구간 값으로 4를 할당하며, 실제 발전 데이터의 94%~90%구간인 제3 신뢰구간에 대해서는 신뢰구간 값으로 3을 할당하고, 실제 발전 데이터의 89%에서 80%구간인 제4 신뢰구간에 대해서는 신뢰구간 값으로 2를 할당하며, 실제 발전 데이터의 79%에서 75%구간인 제4 신뢰구간에 대해서는 신뢰구간 값으로 1을 할당하며, 그 이하의 구간인 제5 신뢰구간에 대해서는 0을 할당할 수 있다.

적중값 산출부(320)는 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과에 대한 신뢰구간 값에 미리 정해진 가중치를 반영함으로써 소정 시간 구간 별로 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출한다. 일 실시예에 있어서, 가중치는 계절별, 월별, 또는 시간별로 다르게 설정할 수 있고, 3단계(예컨대 높음: 3, 보통: 2, 낮음: 1)로 설정될 수 있다.

이때, 적중값 산출부(320)는 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과에 대한 신뢰구간 값에 미리 정해진 가중치를 승산함으로써 소정 시간 구간 별로 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출한다.

적중도 산출부(330)는 적중값 산출부(320)에 의해 산출된 적중값을 평균하여 소정 시간 구간에 대한 각 알고리즘 수행결과들의 적중도를 산출한다. 이를 수학식으로 표현하면 아래의 수학식 1과 같다.

수학식 1에서 n은 연속하는 시간 구간의 개수를 나타내고, Vi는 i번째 시간 구간의 적중값을 나타낸다.

최적 알고리즘 선정부(340)는 소정 시간 구간 동안 적정도 산출부(330)에 의해 산출된 적중도가 높은 예측 알고리즘을 해당 시간 구간 동안의 최적 알고리즘으로 선정한다.

일 실시예에 있어서, 최적 알고리즘 선정부(340)는 소정 시간 구간 동안 적중도가 동일한 예측 알고리즘이 존재하는 경우, 전체 시간 구간에 대해 산출된 적중도가 높은 알고리즘을 최적의 알고리즘으로 선정할 수 있다.

한편, 예측 알고리즘 검증 시스템은 각 시간 구간 별로 최적의 알고리즘들을 조합함으로써 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행할 수 있다.

알고리즘 스케쥴링부(350)는 각 시간 구간 별로 최적의 알고리즘들을 조합함으로써 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행한다. 즉, 알고리즘 스케쥴링부(350)는 검증 대상이 되는 타겟 기간 동안 각 시간 구간 별로 최적의 알고리즘들을 선정하고, 선정된 각 알고리즘들을 시간 구간 순서대로 배열함으로써 타겟 기간 동안의 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행한다.

이와 같이, 본 발명은 알고리즘 스케쥴링부(350)를 통해 각 시간 구간 별로 정확도가 높은 예측 알고리즘들에 대한 스케쥴을 제공함으로써 에너지 관리 시스템이 해당 스케쥴에 따라 발전량 예측을 수행할 수 있도록 함으로써 최적의 에너지 제어가 가능하도록 한다.

분석장치(150)는 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과들과 실제 발전 데이터와의 비교결과 및 최적의 알고리즘을 3D 뷰어(140)로 제공함으로써 비교결과 및 최적의 알고리즘이 3D 뷰어(140)를 통해 출력될 수 있도록 한다.

다시 도 1을 참조하면, 알고리즘 매니져(160)는 검증 대상이 되는 복수개의 예측 알고리즘들을 등록 및 관리하고, 관제장치(130)로부터 예측 알고리즘이 호출되면 호출된 예측 알고리즘을 관제장치(130)로 전달한다.

일 실시예에 있어서, 알고리즘 매니져(160)는 알고리즘 DLL, 알고리즘 정보, 알고리즘 입력 및 출력정보, 알고리즘의 입력/출력의 매핑정보, 알고리즘 데이터의 전달 방식 정보(예컨대, XML 또는 TXT 등)의 정보를 각 예측 알고리즘과 함께 등록할 수 있다.

이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증방법에 대해 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증방법을 보여주는 플로우차트이다.

도 4에 도시된 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증방법은 도 1에 도시된 예측 알고리즘 검증 시스템에 의해 수행될 수 있다.

먼저, 예측 알고리즘 검증 시스템은 예측 알고리즘 검증을 수행하기 위한 타겟 지역, 타겟 시간정보, 및 검증 대상이 되는 예측 알고리즘들을 선택한다(S400). 예측 알고리즘은 특정 날짜의 부하를 예측하기 위한 부하예측 알고리즘, 단기 발전 예측 알고리즘, 및 장기 발전예측 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 있어서, 검증 대상이 되는 예측 알고리즘은 발전 설비 별로 선택할 수 있다. 이는, 신재생 에너지원 중 태양광 발전기에 의한 발전량 예측을 위한 알고리즘과 풍력 발전기에 의한 발전량 예측을 위한 알고리즘이 서로 상이할 수 있기 때문이다.

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은 선택된 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성한다(S410).

구체적으로, 예측 알고리즘 검증 시스템은 타겟지역 내에 설치되어 있는 발전설비에 대해, 타겟 시간 동안 운영되었던 발전설비의 타입, 발전설비의 개수, 발전설비의 위치, 및 발전설비의 성능(예컨대 정격출력, 최대출력, 또는 최소출력 등)에 대한 정보를 함수 형태로 정의하여 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성할 수 있다.

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은, 모델링 데이터, 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 및 타겟 시간정보 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성한다(S420).

보다 구체적으로, 예측 알고리즘 검증 시스템은 타겟 지역에 대한 3D 지형정보를 기초로 타겟 지역을 모델링하고, 모델링 데이터를 기초로 해당 지역 상에 발전설비를 모델링하며, 기상청 데이터를 기초로 해당 지역에 대한 기상 상태를 모델링함으로써 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성한다.

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은, 3D 뷰어를 통해 타겟지역에서의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 로드하여 발전설비를 3차원 환경의 그래픽으로 출력한다(S430).

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은, 모델링 데이터, 타겟지역에서 타겟 시간 동안의 기상청 데이터, 및 타겟 지역에서 타겟 시간동안의 부하 데이터를 기초로 S400에서 선택된 예측 알고리즘들을 수행함으로써 각 예측 알고리즘에 대한 수행결과를 생성한다(S440). 일 실시예에 있어서, 예측 알고리즘이 부하 예측인 경우 수행결과는 부하 데이터이고, 예측 알고리즘이 장기 또는 단기 발전 예측인 경우 수행결과는 예측된 발전 데이터일 수 있다.

구체적으로, 예측 알고리즘 검증 시스템은, 예측 알고리즘을 수행함에 있어서, 선택된 알고리즘이 장기 발전예측인 경우 예측을 위한 타겟 시간(예컨대 타겟일+1일로 설정) 내에서 미리 정해진 시간 단위 별로 알고리즘을 수행하여 수행결과를 생성하고, 선택된 알고리즘이 단기 발전예측인 경우 예측을 위한 타겟 시간(예컨대 타겟일로 설정) 내에서 미리 정해진 분 단위 별로 알고리즘을 수행하여 수행결과를 생성한다.

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과들을 타겟 지역에서 타겟 시간 동안의 실제 발전 데이터와 소정 시간 단위로 비교하고(S450), 비교결과에 기초하여 각 시간 단위 별로 최적의 알고리즘을 선정한다(S460).

일 실시예에 있어서, 예측 알고리즘 검증 시스템은 최적의 알고리즘을 선정하기 위해, 먼저 실제 발전 데이터를 기초로 신뢰구간 및 각 신뢰구간 별로 신뢰구간 값을 설정한다. 이후, 알고리즘 수행결과가 포함되는 신뢰구간에 매칭되어 있는 신뢰구간 값에 계절 또는 시간대 별로 설정되어 있는 가중치를 반영한 적중값을 평균함으로써 각 알고리즘 수행결과에 대한 적중도를 산출한다. 이때, 예측 알고리즘 검증 시스템은 시간적으로 연속하는 n개의 적중값을 평균하여 적중도를 산출하게 되고, 각 시간 구간 별로 적중도가 가장 높은 예측 알고리즘을 최적 알고리즘을 선정하게 된다. n개의 적중값을 평균한 적중도가 동일한 경우 예측 알고리즘 검증 시스템은 전체 시간 구간에 대해 산출된 적중도가 높은 알고리즘을 최적의 알고리즘으로 선정할 수 있다.

이후, 예측 알고리즘 검증 시스템은 S430에서 생성된 3차원 환경 그래픽 상에 각 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터의 비교결과 및 각 시간구간 별 최적의 알고리즘을 표시한다(S470).

상술한 실시예에 있어서는 가상환경 데이터를 3차원 형식의 그래픽으로 출력한 이후에 각 예측 알고리즘들을 수행하여 알고리즘 수행결과를 생성하는 것으로 기재하였지만, 변형된 실시예에 있어서는 예측 알고리즘을 먼저 수행한 후 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터를 비교하고, 각 알고리즘 수행결과와 실제 발전 데이터의 비교결과를 상기 가상환경 데이터와 함께 3차원 형상의 그래픽으로 출력할 수도 있다.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 상술한 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100: 예측 알고리즘 검증 시스템 110: 모델링 장치
120: 가상환경 연산장치 130: 관제장치
140: 3D 뷰어 150: 분석장치
160: 알고리즘 매니져 210: 입력 인터페이스
220: 알고리즘 호출부 230: 예측 알고리즘 수행부
240: 데이터 송수신부 310: 신뢰구간 설정부
320: 적중값 산출부 330: 적중도 산출부
340: 최적 알고리즘 선정부 350: 알고리즘 스케쥴링부

Claims

에너지 관리 시스템(Energy Management System: EMS)에서 이용되는 복수개의 예측 알고리즘 검증을 위한 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 상기 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성하는 모델링 장치;
상기 모델링 데이터, 상기 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 상기 타겟 지역에서 상기 타겟 시간 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 상기 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성하는 가상환경 연산장치;
상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성하는 관제장치;
상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과와 실제 데이터를 비교하여 상기 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출하고, 상기 산출한 적중값을 기초로 상기 복수개의 예측 알고리즘들 중 최적의 알고리즘을 선정하는 분석장치; 및
상기 가상환경 데이터, 상기 알고리즘 수행결과, 및 상기 알고리즘 별 수행결과와 상기 실제 데이터의 비교결과를 3차원 형상의 그래픽으로 출력하는 3D 뷰어를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제1항에 있어서,
상기 발전설비에 대한 모델링 데이터는 상기 타겟지역 내에서 상기 타겟 시간 동안 운영되었던 발전설비의 종류, 발전설비의 개수, 발전설비의 위치, 및 각 발전설비의 성능을 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제1항에 있어서,
기상청 데이터, 각 지역 별로 신재생 에너지원에 의해 생산된 발전 데이터, 각 지역의 디젤 발전기에 의한 발전 데이터, 각 지역의 부하 데이터, 및 각 지역에 대한 3D 지형 데이터 중 적어도 하나가 기록되는 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제1항에 있어서,
상기 관제장치는,
사용자로부터 상기 복수개의 예측 알고리즘 검증을 수행하기 위한 상기 타겟지역, 상기 타겟 시간정보, 및 상기 복수개의 예측 알고리즘들에 대한 선택요청을 수신하는 입력 인터페이스부; 및
상기 모델링 데이터, 상기 타겟지역에서 상기 타겟 시간 동안의 기상청 데이터, 및 상기 타겟 지역에서 상기 타겟 시간동안의 부하 데이터를 기초로 상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행함으로써 각 예측 알고리즘에 대한 수행결과를 생성하는 예측 알고리즘 수행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제1항에 있어서,
상기 분석장치는,
상기 실제 데이터를 기초로 복수개의 신뢰구간을 설정하고, 상기 각 신뢰구간 별로 신뢰구간 값을 할당하는 신뢰구간 설정부;
상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과가 포함된 신뢰구간의 신뢰구간 값에 미리 정해진 가중치를 반영하여 소정 시간 구간 마다 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출하는 적중값 산출부;
복수개의 시간 구간에 대한 상기 적중값을 평균하여 상기 각 예측 알고리즘의 적중도를 산출하는 적중도 산출부; 및
상기 복수개의 예측 알고리즘 들 중 상기 적중도가 가장 높은 예측 알고리즘을 최적 알고리즘으로 선정하는 최적 알고리즘 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제5항에 있어서,
상기 적중도 산출부는,
서로 연속하는 n개의 시간 구간에 대한 적중값을 평균하여 상기 각 예측 알고리즘의 적중도를 산출하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제5항에 있어서,
상기 분석장치는
각 시간 구간 별로 선정된 최적의 알고리즘을 조합하여 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행하는 알고리즘 스케쥴링부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
제1항에 있어서,
상기 예측 알고리즘은, 부하를 예측하기 위한 부하예측 알고리즘, 단기 발전 예측 알고리즘, 및 장기 발전 예측 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템.
복수개의 예측 알고리즘의 검증을 위한 타겟 지역 및 타겟 시간정보를 기초로 상기 타겟 지역에 설치되어 있는 발전설비에 대한 모델링 데이터를 생성하는 단계;
상기 모델링 데이터, 상기 타겟 지역에 대한 3D 지형정보, 및 상기 타겟 시간정보 동안의 기상청 데이터를 미리 정해진 가상환경 연산 알고리즘에 적용하여 상기 타겟 지역의 발전설비에 대한 가상환경 데이터를 생성하는 단계;
상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행하여 각 예측 알고리즘 별로 알고리즘 수행결과를 생성하는 단계;
상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과와 실제 데이터를 비교하여 상기 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출하고, 상기 산출한 적중값을 기초로 상기 복수개의 예측 알고리즘들 중 최적의 알고리즘을 선정하는 단계; 및
상기 가상환경 데이터, 상기 알고리즘 수행결과, 및 상기 알고리즘 별 수행결과와 상기 실제 데이터의 비교결과를 3차원 형상의 그래픽으로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 방법.
제9항에 있어서,
상기 알고리즘 수행결과를 생성하는 단계는,
상기 모델링 데이터, 상기 타겟지역에서 상기 타겟 시간 동안의 기상청 데이터, 및 상기 타겟 지역에서 상기 타겟 시간동안의 부하 데이터를 기초로 상기 복수개의 예측 알고리즘들을 수행함으로써 상기 각 예측 알고리즘에 대한 수행결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 방법.
제9항에 있어서,
상기 최적의 알고리즘을 선정하는 단계는,
상기 실제 데이터를 기초로 복수개의 신뢰구간을 설정하고, 상기 각 신뢰구간 별로 신뢰구간 값을 할당하는 단계;
상기 각 예측 알고리즘 별 알고리즘 수행결과가 포함된 신뢰구간의 신뢰구간 값에 미리 정해진 가중치를 반영하여 소정 시간 구간 마다 각 예측 알고리즘에 대한 적중값을 산출하는 단계;
서로 연속하는 n개의 시간 구간에 대해 상기 적중값을 평균하여 상기 각 예측 알고리즘의 적중도를 산출하는 단계; 및
상기 복수개의 예측 알고리즘 들 중 상기 적중도가 가장 높은 예측 알고리즘을 상기 최적 알고리즘으로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 방법.
제9항에 있어서,
각 시간 구간 별로 선정된 최적의 알고리즘을 조합하여 예측 알고리즘에 대한 스케쥴링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증방법.