KR101783599B1 - 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템 - Google Patents

패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101783599B1
KR101783599B1 KR1020160069012A KR20160069012A KR101783599B1 KR 101783599 B1 KR101783599 B1 KR 101783599B1 KR 1020160069012 A KR1020160069012 A KR 1020160069012A KR 20160069012 A KR20160069012 A KR 20160069012A KR 101783599 B1 KR101783599 B1 KR 101783599B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
power
smart device
month
demand
power consumption
Prior art date
Application number
KR1020160069012A
Other languages
English (en)
Inventor
최성곤
양현
Original Assignee
충북대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 충북대학교 산학협력단 filed Critical 충북대학교 산학협력단
Priority to KR1020160069012A priority Critical patent/KR101783599B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101783599B1 publication Critical patent/KR101783599B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/08—Payment architectures
    • G06Q20/14—Payment architectures specially adapted for billing systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00—Data switching networks
    • H04L12/66—Arrangements for connecting between networks having differing types of switching systems, e.g. gateways
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/12—Billing, invoicing, buying or selling transactions or other related activities, e.g. cost or usage evaluation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템은, DB 서버로부터 스마트 기기의 지난 전력 소비량 정보를 수신하여 스마트 기기의 전력 소비량을 예측하는 전력 소비량 예측 모듈, 날씨 서버로부터 날씨 정보를 수신하고, 홈 게이트웨이로부터 PV(Photovoltaic) 정보를 수신하여 신재생 에너지 발전량을 예측하는 신재생 에너지 발전량 예측 모듈 및 전력 공급자로부터 전력 가격 정보를 수신하고, 상기 전력 소비량 예측 모듈로부터 전력 소비량 예측 정보를 수신하고, 상기 신재생 에너지 발전량 예측 모듈로부터 신재생 에너지 발전량 예측 정보를 수신하고, 상기 홈 게이트웨이로부터 스마트 기기의 수요 정보를 수신하여, 계통에서의 전력 공급량을 결정하고, 결정된 스케줄링 정보를 상기 홈 게이트웨이로 전송하는 스케줄러를 포함한다. 본 발명에 의하면, 누진세에 의한 한 달 간 전력 사용량이 억제되는 효과가 있다.

Description

패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템 {Supply/Demand Management System based on Power Consumption Control using Pattern Analysis for Load Distribution}
본 발명은 전력 소비량을 예측하여 신재생 에너지 생산량을 예측하고, 수요량에 대응하기 위하여 계통으로부터 전력 공급량을 결정하는 스케줄링 기술에 관한 것이다.
최근 스마트 기기 사용자는 전력 계통으로부터 전력을 공급받기 위하여 누진세 정책을 적용 받고 있다. 누진세 정책은 한 달 간 전력 사용량을 감소시키는 효과를 얻을 수 있지만, 스마트 기기의 일 별 혹은 시간 별 요구량에 따라서 최대 부하(Peak Load)가 발생할 수 있다. 때문에, 누진세를 적용하여 한 달 간 전력 사용량을 억제함과 동시에 일 별 혹은 시간 별 최대 로드를 방지할 수 있는 전력 수요·공급 관리 시스템이 필요하다.
대한민국 등록특허 제10-1473902호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 스마트 기기의 지난 전력 가격 정보, 전력 요구량, 날씨 정보, PV (Photovoltaic) 정보, 기기 전력 수요 정보를 활용하여, 한 달 간 스마트 기기의 전체 전력 요구량을 산출하고, 누진세 정책을 고려하여 한 달 간 전력 사용량을 억제하고, 스마트 기기의 전력 수요량 정보에 따라 발생할 수 있는 최대 부하를 방지할 수 있는 전력 소비량 제어기반 수요·공급 관리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템은, DB 서버로부터 스마트 기기의 지난 전력 소비량 정보를 수신하여 스마트 기기의 전력 소비량을 예측하는 전력 소비량 예측 모듈, 날씨 서버로부터 날씨 정보를 수신하고, 홈 게이트웨이로부터 PV(Photovoltaic) 정보를 수신하여 신재생 에너지 발전량을 예측하는 신재생 에너지 발전량 예측 모듈 및 전력 공급자로부터 전력 가격 정보를 수신하고, 상기 전력 소비량 예측 모듈로부터 전력 소비량 예측 정보를 수신하고, 상기 신재생 에너지 발전량 예측 모듈로부터 신재생 에너지 발전량 예측 정보를 수신하고, 상기 홈 게이트웨이로부터 스마트 기기의 수요 정보를 수신하여, 계통에서의 전력 공급량을 결정하고, 결정된 스케줄링 정보를 상기 홈 게이트웨이로 전송하는 스케줄러를 포함한다.
상기 전력 소비량 예측 모듈은, 상기 DB 서버로부터 지난 스마트기기의 전력 소비량 데이터 수신 기능과, 단위 시간 당 스마트 기기가 소비한 전력 소비량 데이터를 각각 클러스터링 하는 수행 기능과, 각 클러스터 간 월, 일, 및 시간을 기준으로 유사성 있는 클러스터 간 통합 기능을 포함하고,
Figure 112016053538656-pat00001
는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 평균값이고,
Figure 112016053538656-pat00002
는 t시간, n일(day)에 스마트 기기의 수요량이고,
Figure 112016053538656-pat00003
는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 분산값이고,
Figure 112016053538656-pat00004
는 t시간, n일에, 스마트 기기의 전력 수요량일 때, 통합된 클러스터로부터 평균 값(
Figure 112016053538656-pat00005
)을,
Figure 112016053538656-pat00006
(수학식 1)로 나타낼 수 있고, 통합된 클러스터로부터 분산 값(
Figure 112016053538656-pat00007
)을,
Figure 112016053538656-pat00008
(수학식 2)로 나타낼 수 있다.
상기 신재생 에너지 발전량 예측 모듈은,
Figure 112016053538656-pat00009
는 예측된 운량 정보이고,
Figure 112016053538656-pat00010
는 하루 동안 해당 PV의 최대 발전 가능량이고,
Figure 112016053538656-pat00011
는 시간당 태양각이고,
Figure 112016053538656-pat00012
는 공기 밀도라고 할 때, 신재생 에너지 발전량 예측 값을,
Figure 112016053538656-pat00013
(수학식 3)으로 나타낼 수 있다.
상기 PV의 최대 발전 가능량(
Figure 112016053538656-pat00014
)에 있어서,
Figure 112016053538656-pat00015
은 PV 패널의 피크 값이고,
Figure 112016053538656-pat00016
은 PV패널의 크기이고,
Figure 112016053538656-pat00017
는 위도이고,
Figure 112016053538656-pat00018
는 경도라고 할 때, 하루 동안 PV 최대 발전 가능량 예측 값을,
Figure 112016053538656-pat00019
(수학식 4)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러에서,
Figure 112016053538656-pat00020
는 t시간, n일에 계통으로부터의 전력 공급량이고,
Figure 112016053538656-pat00021
는 t시간, n일에 스마트 기기 전력 요구량의 평균 값이고,
Figure 112016053538656-pat00022
는 t시간, n일에 스마트 기기의 전력 요구량의 분산 값이고,
Figure 112016053538656-pat00023
는 t시간, n일에 PV로부터의 전력 공급량이고,
Figure 112016053538656-pat00024
는 한 달 간 스케줄러에 의하여 삭감 결정되는 평균 전력 삭감량이고,
Figure 112016053538656-pat00025
는 한 달 간 전력 사용량에 의하여 삭감이 결정되는 전력 삭감 상태이고,
Figure 112016053538656-pat00026
은 한 달 간 0kW ~ 200kW의 전력 사용으로 인한 최소 전력 삭감 상태이고,
Figure 112016053538656-pat00027
는 한 달 간 스마트 기기의 평균 전력 요구량이라고 할 때, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00028
)가 최소 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00029
: 0kW ~ 200kW)이고, t시간, d일에 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00030
(수학식 5)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러는, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00031
)가 최소 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00032
: 0kW ~ 200kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00033
(수학식 6)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러는,
Figure 112016053538656-pat00034
은 한 달 간 200kW ~ 400kW의 전력 사용으로 인한 중간 전력 삭감 상태라고 할 때, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00035
)가 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00036
: 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00037
(수학식 7)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러에서, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00038
)가 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00039
: 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00040
(수학식 8)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러에서,
Figure 112016053538656-pat00041
은 한 달 간 400kW 이상의 전력 사용으로 인한 최대 전력 삭감 상태라고 할 때, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00042
)가 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00043
: 400kW 이상)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00044
(수학식 9)로 나타낼 수 있다.
상기 스케줄러에서, 한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00045
)가 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00046
: 400kW 이상)이고, 스마트 기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트 기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00047
(수학식 10)으로 나타낼 수 있다.
Figure 112016053538656-pat00048
는 사용자 선호도이고,
Figure 112016053538656-pat00049
는 계통으로부터 공급하고 공급받지 못한 나머지 값이고,
Figure 112016053538656-pat00050
는 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이거나(
Figure 112016053538656-pat00051
), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00052
) 또는 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00053
)이거나, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 날짜(day)의 차이 값이고,
Figure 112016053538656-pat00054
는 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이거나(
Figure 112016053538656-pat00055
), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00056
) 또는 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00057
)이거나, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 시간(time)의 차이 값 이라고 할 때, 한 달 간 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이고, 사용자 선호도(
Figure 112016053538656-pat00058
)보다 t시간, d일에 스마트 기기의 전력 요구량
Figure 112016053538656-pat00059
이 클 경우, 해당 시간의 계통으로부터의 전력 공급량은 사용자 선호도 값과 같으며, 이 때 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00060
(수학식 11)로 나타낼 수 있고, 계통으로부터 공급받지 못한 나머지 값은 한 달 간 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00061
) 또는 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00062
)이고, 한 달 간 스마트 기기의 요구량이 가장 낮은 시간에 공급하는 방법으로서, 계통으로부터 전력 공급량 산출 방법을,
Figure 112016053538656-pat00063
(수학식 12)로 나타낼 수 있다.
본 발명에 의하면, 계통으로부터 공급되는 전력량을 제어하는 수요·공급 관리 시스템의 운영 방법에 따라, 한 달 간 누적된 전력 사용량 및 스마트 기기의 수요량과, 신재생 에너지 발전량의 차이 값과, 스마트 기기의 한 달 평균 수요량 값을 비교하여, 계통으로부터 공급되는 전력량을 제어함으로써, 누진세에 의한 한 달 간 전력 사용량이 억제되는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 사용자 선호도와 스마트 기기의 수요량에 따라서 계통으로부터 공급되는 전력량을 제어함으로써, 최대 부하를 방지하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템의 구성도이다.
도 2는 전력 계통으로부터 전력을 공급 받을 때, 사용한 전력량에 따라서 단위 전력 가격이 변경되는 전력 가격을 예시한 도표이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템의 구성도이다.
도 1은 전력 공급자, DB 서버, 날씨 서버, 및 홈 게이트웨이로부터 가격 정보, 전력 사용량 정보, 날씨 정보, PV(Photovoltaic) 정보 및 전력 사용량 삭감 정보를 송·수신할 수 있는 수요·공급 관리 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명은 일 실시예에 따른 수요·공급 관리 시스템(100)은 전력 공급자(200), DB 서버(210), 날씨 서버(220) 및 홈 게이트웨이(230)로부터 전력 가격 정보, 전력 사용량 정보, 날씨 정보, PV 정보 및 기기 수요 정보를 제공받는다.
본 발명은 일 실시예에 따른 수요·공급 관리 시스템(100)은 전력 소비량 예측 모듈(110), 신재생 에너지 발전량 예측 모듈(120), 스케줄러(130)를 포함한다.
전력 소비량 예측 모듈(110)은 DB 서버(210)으로부터 전력 사용량 정보를 수신하여 스마트 기기의 전력 소비량을 예측한다.
본 발명의 일 실시예에서 전력 소비량 예측 모듈(110)은 DB 서버(210)로부터 지난 스마트 기기의 전력 소비량 데이터 수신 기능과, 단위 시간 당 스마트 기기가 소비한 전력 소비량 데이터를 각각 클러스터링 하는 수행 기능과, 각 클러스터 간 월, 일, 및 시간을 기준으로 유사성 있는 클러스터 간 통합 기능을 포함한다.
신재생 에너지 발전량 예측 모듈(120)은 날씨 서버(220)와 홈 게이트웨이(230)로부터 날씨 정보와 PV(Photovoltaic) 정보를 수신하여 신재생 에너지 발전량을 예측한다.
스케줄러(130)는 전력 소비량 예측 모듈(110), 신재생 에너지 발전량 예측 모듈(120), 전력 공급자(200) 및 홈 게이트웨이(230)로부터 전력 소비량 예측 정보, 신재생 에너지 발전량 예측 정보, 전력 가격 정보 및 기기 수요 정보를 제공받으며,
스마트 기기의 수요에 대응하기 위하여 계통으로부터 한 달 간 공급받을 전력량을 스케줄링(scheduling)한다.
도 2는 전력 계통으로부터 전력을 공급 받을 때, 사용한 전력량에 따라서 단위 전력 가격이 변경되는 전력 가격을 예시한 도표이다.
도 2를 참조하면, 사용자가 한 달 간 전력을 0kW ~ 100kW 만큼 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.05$만큼 과금되고, 전력을 100kW ~ 200kW 만큼 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.11$만큼 과금되고, 전력을 200kW ~ 300kW 만큼 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.16$만큼 과금되고, 전력을 300kW ~ 400kW 만큼 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.24$만큼 과금되고, 전력을 400kW ~ 500kW 만큼 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.35$만큼 과금되고, 전력을 500kW 이상 사용할 때, kW 당 전력 가격이 0.62$만큼 과금되는 누진세 정책의 일 예이다.
이제 본 발명의 수요·공급 관리 시스템(100)에서 전력 소비량 예측 모듈(110), 신재생 에너지 발전량 예측 모듈(120), 스케줄러(130)에서 전력 사용량을 계산하고 수요량을 예측하는 등의 구체적인 산출 방식을, 수식을 참조하여 설명하기로 한다.
Figure 112016053538656-pat00064
Figure 112016053538656-pat00065
는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 평균이다.
Figure 112016053538656-pat00066
는 t시간, n일(day)에 스마트 기기의 수요량이다.
스마트 기기의 한 달 평균 수요량은 DB 서버가 보유하고 있는 지난 스마트 기기의 전력 사용량 정보에 의하여 연산되며, 지난 몇 년 간 스마트 기기의 전력 사용량 값을 통하여 향후 한 달 간 스마트 기기의 전력 사용량을 예측한다.
Figure 112016053538656-pat00067
Figure 112016053538656-pat00068
는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 분산이다.
Figure 112016053538656-pat00069
는 t시간, n일에, 스마트 기기의 전력 수요량이다.
스마트 기기 수요량의 분산 값은 DB 서버가 보유하고 있는 지난 스마트 기기의 전력 사용량 정보에 의하여 연산되며, 지난 몇 년 간 스마트 기기의 전력 사용량 값을 통하여 향후 한 달 간 스마트 기기의 전력 사용량의 오차를 예측한다.
Figure 112016053538656-pat00070
Figure 112016053538656-pat00071
은 t시간에 PV로부터 생산되는 신재생 에너지 생산 예측값이다.
Figure 112016053538656-pat00072
는 예측되는 날씨 정보(운량)이다.
Figure 112016053538656-pat00073
는 해당 PV가 단위 시간 당 최대로 생산할 수 있는 생산량의 최대 값이다.
Figure 112016053538656-pat00074
는 시간 당 태양각으로써 PV가 해당 시간에 생산할 수 있는 신재생 에너지 생산량에 영향을 준다.
Figure 112016053538656-pat00075
는 공기 밀도이다.
PV의 신재생 에너지 발전 예측값은 날씨 서버 및 홈 게이트웨이로부터 날씨 정보 및 PV 정보를 수신받아 연산되며, 향후 한 달 간 신재생 에너지 발전량을 예측한다.
Figure 112016053538656-pat00076
Figure 112016053538656-pat00077
는 단위 시간 당 PV 패널의 최대 발전량이다.
Figure 112016053538656-pat00078
는 시간 당 PV 패널이 생산할 수 있는 생산량의 최댓값이다.
Figure 112016053538656-pat00079
는 PV 패널의 크기이다.
Figure 112016053538656-pat00080
는 PV 패널이 위치하고 있는 지역의 위도이다.
Figure 112016053538656-pat00081
는 PV 패널이 위치하고 있는 지역의 경도이다.
PV 패널의 단위 시간 당 최대 발전량은 PV 날씨 서버 및 홈 게이트웨이로부터 날씨 정보 및 PV 정보를 수신받아 연산되며, PV의 신재생 에너지 발전량 예측을 위하여 활용된다.
Figure 112016053538656-pat00082
Figure 112016053538656-pat00083
는 t시간, n일에 계통으로부터의 전력 공급량이다.
Figure 112016053538656-pat00084
는 t시간, n일에 스마트 기기 전력 요구량의 평균 값이다.
Figure 112016053538656-pat00085
는 t시간, n일에 스마트 기기의 전력 요구량의 분산 값이다.
Figure 112016053538656-pat00086
는 t시간, n일에 PV로부터의 전력 공급량이이다.
Figure 112016053538656-pat00087
는 한 달 간 스케줄러에 의하여 삭감 결정되는 평균 전력 삭감량이다.
Figure 112016053538656-pat00088
는 한 달 간 전력 사용량에 의하여 삭감이 결정되는 전력 삭감 상태이다.
Figure 112016053538656-pat00089
은 한 달 간 0kW ~ 200kW의 전력 사용으로 인한 최소 전력 삭감 상태이다.
Figure 112016053538656-pat00090
는 한 달 간 스마트 기기의 평균 전력 요구량이다.
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00091
)가 최소 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00092
: 0kW ~ 200kW)이고, t시간, d일에 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 때, 수학식 5와 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00093
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00094
)가 최소 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00095
: 0kW ~ 200kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 때, 수학식 6과 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00096
Figure 112016053538656-pat00097
은 한 달 간 200kW ~ 400kW의 전력 사용으로 인한 중간 전력 삭감 상태이다.
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00098
)가 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00099
: 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 때, 수학식 7과 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00100
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00101
)가 중간 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00102
: 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 때, 수학식 8과 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00103
Figure 112016053538656-pat00104
은 한 달 간 400kW 이상의 전력 사용으로 인한 최대 전력 삭감 상태이다.
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00105
)가 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00106
: 400kW 이상)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 때, 수학식 9와 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00107
한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00108
)가 최대 전력 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00109
: 400kW 이상)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 때, 수학식 10과 같이 계통으로부터 전력 공급량이 결정된다.
Figure 112016053538656-pat00110
Figure 112016053538656-pat00111
는 사용자 선호도이다.
한 달 간 전력 사용량이 최소 삭감 상태이고, 사용자 선호도(
Figure 112016053538656-pat00112
)보다 t시간, d일에 스마트 기기의 전력 요구량
Figure 112016053538656-pat00113
이 클 경우, 해당 시간의 계통으로부터의 전력 공급량은 사용자 선호도 값과 같다.
Figure 112016053538656-pat00114
Figure 112016053538656-pat00115
는 전력 사용량이 최소 삭감 상태이고(
Figure 112016053538656-pat00116
), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간(
Figure 112016053538656-pat00117
) 혹은 최대 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00118
)이고, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 날짜(day)의 차이 값이다.
Figure 112016053538656-pat00119
전력 사용량이 최소 삭감 상태이고(
Figure 112016053538656-pat00120
), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간(
Figure 112016053538656-pat00121
) 혹은 최대 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00122
)이고, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 시간(time)의 차이 값이다.
Figure 112016053538656-pat00123
는 계통으로부터 공급하고 공급받지 못한 나머지 값이고,
[수학식 11]에서 계통으로부터 공급받지 못한 나머지 값은 한 달 간 전력 사용량이 중간 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00124
)혹은 최대 삭감 상태(
Figure 112016053538656-pat00125
)이고, 한 달 간 스마트 기기의 요구량이 가장 낮은 시간에 공급한다.
이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다.
200 전력 공급자 210 DB 서버
220 날씨 서버 230 홈 게이트웨이
100 수요·공급 관리 시스템 110 전력 소비량 예측 모듈
120 신재생 에너지 발전량 예측 모듈
130 스케줄러

Claims (11)

  1. DB 서버로부터 스마트 기기의 지난 전력 소비량 정보를 수신하여 스마트 기기의 전력 소비량을 예측하는 전력 소비량 예측 모듈;
    날씨 서버로부터 날씨 정보를 수신하고, 홈 게이트웨이로부터 PV(Photovoltaic) 정보를 수신하여 신재생 에너지 발전량을 예측하는 신재생 에너지 발전량 예측 모듈; 및
    전력 공급자로부터 전력 가격 정보를 수신하고, 상기 전력 소비량 예측 모듈로부터 전력 소비량 예측 정보를 수신하고, 상기 신재생 에너지 발전량 예측 모듈로부터 신재생 에너지 발전량 예측 정보를 수신하고, 상기 홈 게이트웨이로부터 스마트 기기의 수요 정보를 수신하여, 계통에서의 전력 공급량을 결정하고, 결정된 스케줄링 정보를 상기 홈 게이트웨이로 전송하는 스케줄러를 포함하고,
    상기 전력 소비량 예측 모듈은, 상기 DB 서버로부터 지난 스마트기기의 전력 소비량 데이터 수신 기능과, 단위 시간 당 스마트 기기가 소비한 전력 소비량 데이터를 각각 클러스터링 하는 수행 기능과, 각 클러스터 간 월, 일, 및 시간을 기준으로 유사성 있는 클러스터 간 통합 기능을 포함하고,
    Figure 112017020035901-pat00126
    는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 평균값이고,
    Figure 112017020035901-pat00127
    는 t시간, n일(day)에 스마트 기기의 수요량이고,
    Figure 112017020035901-pat00128
    는 스마트 기기의 한 달 간 예측되는 전력 수요량의 분산값이고,
    Figure 112017020035901-pat00129
    는 t시간, n일에, 스마트 기기의 전력 수요량일 때,
    통합된 클러스터로부터 평균 값(
    Figure 112017020035901-pat00130
    )을,
    Figure 112017020035901-pat00131
    (수학식 1)
    로 나타낼 수 있고,
    통합된 클러스터로부터 분산 값(
    Figure 112017020035901-pat00132
    )을,
    Figure 112017020035901-pat00133
    (수학식 2)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 신재생 에너지 발전량 예측 모듈은,
    Figure 112016053538656-pat00134
    는 예측된 운량 정보이고,
    Figure 112016053538656-pat00135
    는 하루 동안 해당 PV의 최대 발전 가능량이고,
    Figure 112016053538656-pat00136
    는 시간당 태양각이고,
    Figure 112016053538656-pat00137
    는 공기 밀도라고 할 때,
    신재생 에너지 발전량 예측 값을,
    Figure 112016053538656-pat00138
    (수학식 3)
    으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 PV의 최대 발전 가능량(
    Figure 112016053538656-pat00139
    )에 있어서,
    Figure 112016053538656-pat00140
    은 PV 패널의 피크 값이고,
    Figure 112016053538656-pat00141
    은 PV패널의 크기이고,
    Figure 112016053538656-pat00142
    는 위도이고,
    Figure 112016053538656-pat00143
    는 경도라고 할 때,
    하루 동안 PV 최대 발전 가능량 예측 값을,
    Figure 112016053538656-pat00144
    (수학식 4)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 스케줄러에서,
    Figure 112016053538656-pat00145
    는 t시간, n일에 계통으로부터의 전력 공급량이고,
    Figure 112016053538656-pat00146
    는 t시간, n일에 스마트 기기 전력 요구량의 평균 값이고,
    Figure 112016053538656-pat00147
    는 t시간, n일에 스마트 기기의 전력 요구량의 분산 값이고,
    Figure 112016053538656-pat00148
    는 t시간, n일에 PV로부터의 전력 공급량이고,
    Figure 112016053538656-pat00149
    는 한 달 간 스케줄러에 의하여 삭감 결정되는 평균 전력 삭감량이고,
    Figure 112016053538656-pat00150
    는 한 달 간 전력 사용량에 의하여 삭감이 결정되는 전력 삭감 상태이고,
    Figure 112016053538656-pat00151
    은 한 달 간 0kW ~ 200kW의 전력 사용으로 인한 최소 전력 삭감 상태이고,
    Figure 112016053538656-pat00152
    는 한 달 간 스마트 기기의 평균 전력 요구량이라고 할 때,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00153
    )가 최소 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00154
    : 0kW ~ 200kW)이고, t시간, d일에 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00155
    (수학식 5)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 스케줄러는,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00156
    )가 최소 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00157
    : 0kW ~ 200kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00158
    (수학식 6)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 스케줄러는,
    Figure 112016053538656-pat00159
    은 한 달 간 200kW ~ 400kW의 전력 사용으로 인한 중간 전력 삭감 상태라고 할 때,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00160
    )가 중간 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00161
    : 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00162
    (수학식 7)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 스케줄러에서,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00163
    )가 중간 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00164
    : 200kW ~ 400kW)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00165
    (수학식 8)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 스케줄러에서,
    Figure 112016053538656-pat00166
    은 한 달 간 400kW 이상의 전력 사용으로 인한 최대 전력 삭감 상태라고 할 때,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00167
    )가 최대 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00168
    : 400kW 이상)이고, 스마트기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트기기의 평균 요구량보다 크거나 같을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00169
    (수학식 9)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 스케줄러에서,
    한 달 간 전력 사용량에 의한 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00170
    )가 최대 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00171
    : 400kW 이상)이고, 스마트 기기의 요구량과 PV의 발전량과의 차이 값이 한 달 간 스마트 기기의 평균 요구량보다 작을 경우, 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00172
    (수학식 10)
    으로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
  11. 청구항 5, 청구항 8, 청구항 10 중 어느 한 청구항에 있어서,
    Figure 112016053538656-pat00173
    는 사용자 선호도이고,
    Figure 112016053538656-pat00174
    는 계통으로부터 공급하고 공급받지 못한 나머지 값이고,
    Figure 112016053538656-pat00175
    는 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이거나(
    Figure 112016053538656-pat00176
    ), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00177
    ) 또는 최대 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00178
    )이거나, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 날짜(day)의 차이 값이고,
    Figure 112016053538656-pat00179
    는 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이거나(
    Figure 112016053538656-pat00180
    ), 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 클 때로부터, 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00181
    ) 또는 최대 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00182
    )이거나, 사용자 선호도보다 스마트 기기의 전력 요구량이 더 작을 때까지의 시간(time)의 차이 값 이라고 할 때,
    한 달 간 전력 사용량이 최소 전력 삭감 상태이고, 사용자 선호도(
    Figure 112016053538656-pat00183
    )보다 t시간, d일에 스마트 기기의 전력 요구량
    Figure 112016053538656-pat00184
    이 클 경우, 해당 시간의 계통으로부터의 전력 공급량은 사용자 선호도 값과 같으며, 이 때 계통으로부터의 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00185
    (수학식 11)
    로 나타낼 수 있고,
    계통으로부터 공급받지 못한 나머지 값은 한 달 간 전력 사용량이 중간 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00186
    ) 또는 최대 전력 삭감 상태(
    Figure 112016053538656-pat00187
    )이고, 한 달 간 스마트 기기의 요구량이 가장 낮은 시간에 공급하는 방법으로서, 계통으로부터 전력 공급량 산출 방법을,
    Figure 112016053538656-pat00188
    (수학식 12)
    로 나타낼 수 있는 것을 특징으로 하는 수요·공급 관리 시스템.
KR1020160069012A 2016-06-02 2016-06-02 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템 KR101783599B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160069012A KR101783599B1 (ko) 2016-06-02 2016-06-02 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160069012A KR101783599B1 (ko) 2016-06-02 2016-06-02 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101783599B1 true KR101783599B1 (ko) 2017-10-10

Family

ID=60190148

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160069012A KR101783599B1 (ko) 2016-06-02 2016-06-02 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101783599B1 (ko)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220050843A (ko) * 2019-10-11 2022-04-25 한국전력정보(주) 클러스터링 기법에 의한 부하 전력 분석 장치 및 부하 전력 분석 방법
CN116633016A (zh) * 2023-05-22 2023-08-22 湖北华中电力科技开发有限责任公司 一种基于高频数据采集技术的电力管理***和方法
CN117235535A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 北京国电通网络技术有限公司 异常供应端断电方法、装置、电子设备和介质
CN117371768A (zh) * 2023-12-08 2024-01-09 国网湖北省电力有限公司 一种城市用电的供电调度方法、***与介质
CN117892982A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 国家电投集团云南国际电力投资有限公司 光储直柔建筑的用电调度方法、装置、设备及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101357394B1 (ko) * 2012-08-31 2014-02-12 에스케이씨앤씨 주식회사 전력 관리 방법 및 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101357394B1 (ko) * 2012-08-31 2014-02-12 에스케이씨앤씨 주식회사 전력 관리 방법 및 시스템

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220050843A (ko) * 2019-10-11 2022-04-25 한국전력정보(주) 클러스터링 기법에 의한 부하 전력 분석 장치 및 부하 전력 분석 방법
KR102612781B1 (ko) * 2019-10-11 2023-12-27 한국전력정보(주) 클러스터링 기법에 의한 부하 전력 분석 장치 및 부하 전력 분석 방법
CN116633016A (zh) * 2023-05-22 2023-08-22 湖北华中电力科技开发有限责任公司 一种基于高频数据采集技术的电力管理***和方法
CN116633016B (zh) * 2023-05-22 2023-12-22 湖北华中电力科技开发有限责任公司 一种基于高频数据采集技术的电力管理***和方法
CN117235535A (zh) * 2023-11-14 2023-12-15 北京国电通网络技术有限公司 异常供应端断电方法、装置、电子设备和介质
CN117235535B (zh) * 2023-11-14 2024-02-20 北京国电通网络技术有限公司 异常供应端断电方法、装置、电子设备和介质
CN117371768A (zh) * 2023-12-08 2024-01-09 国网湖北省电力有限公司 一种城市用电的供电调度方法、***与介质
CN117371768B (zh) * 2023-12-08 2024-05-03 国网湖北省电力有限公司 一种城市用电的供电调度方法、***与介质
CN117892982A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 国家电投集团云南国际电力投资有限公司 光储直柔建筑的用电调度方法、装置、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101783599B1 (ko) 패턴 분석을 활용한 부하 분산을 위한 전력 소비량 제어 기반 수요·공급 관리 시스템
EP3016229B1 (en) Power adjustment device, power adjustment method, power adjustment system, power storage device, server, program
US10565657B2 (en) Methods and apparatuses for risk assessment and insuring intermittent electrical systems
EP3229333A1 (en) Electric power control system, electric power control method, and program
Gu et al. Dynamic pricing for responsive demand to increase distribution network efficiency
WO2010098455A1 (ja) 排出係数算定器および排出係数算定方法
JP5645442B2 (ja) 電力需要管理システムおよび電力需要管理方法
AU2015337130A1 (en) Power grid system and method of consolidating power injection and consumption in a power grid system
US20170099056A1 (en) Demand reduction risk modeling and pricing systems and methods for intermittent energy generators
US10511179B2 (en) Energy storage-aware demand charge minimization
Oh et al. Energy-storage system sizing and operation strategies based on discrete Fourier transform for reliable wind-power generation
US10680455B2 (en) Demand charge minimization in behind-the-meter energy management systems
JP2014517671A (ja) 電力の発電／消費システムの制御ユニット
JP5622924B2 (ja) 電力需要管理システム及び電力需要管理方法
KR20140075614A (ko) 지능형 에너지 소비 지침 생성 방법
US20170098229A1 (en) Methods and apparatuses for peak demand reduction system optimization and valuation
Cui et al. An optimal energy co-scheduling framework for smart buildings
US10931108B2 (en) Scheduling the activities of daily living (ADLs) with minimum power usage cost on smart grid network
KR101744576B1 (ko) 중소형 분산 에너지 저장장치를 활용한 소비 전력 운영 시스템
Wei et al. Scenario-based real-time demand response considering wind power and price uncertainty
Chayarun et al. Determination of optimal battery energy storage system capacity for commercial electricity consumers with photovoltaic systems by integrating battery aging and PV forecast uncertainty
JP7411909B2 (ja) 電力管理システム、電力管理方法、及びプログラム
Song et al. Impacts of flexible demand on the reliability of power systems
JP2018174623A (ja) 電力管理装置、申請発電量算出方法
Nair et al. Demand response algorithm incorporating electricity market prices for residential energy management

Legal Events

Date Code Title Description
GRNT Written decision to grant