KR102668861B1 - 신재생에너지 공급확대를 반영한 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템 - Google Patents

신재생에너지 공급확대를 반영한 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 신재생에너지 공급확대를 반영한 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 본 발명의 계통 순부하의 변동성 산정 방법은, 다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 데이터베이스에 축적하는 단계, 분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계, 및 추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 확률 및 순부하 최대 변동량을 산정하는 단계를 포함한다.

Description

신재생에너지 공급확대를 반영한 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템{System and method for estimating net load fluctuation reflecting renewable energy supply expansion}
본 발명은 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히, 신재생에너지 발전(PV/WD(Photovoltaics/Wind), 태양광/풍력 발전)의 공급 확대/축소에 대해 확률적인 발생빈도를 반영하여 계통 순부하의 변동성을 산정할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 계통 부하의 변동성은 부하자료에 제어 불가능한 신재생 발전(PV/WD(Photovoltaics/Wind), 태양광/풍력 발전)을 차감한 순부하에 대한 시간대별 변화정도를 분석하여 계통전력이나 신재생 발전(PV/WD 발전) 등의 공급대응방안 수립에 활용하게 된다.
도 1은 일반적인 계통 부하의 변동성 산정의 일례를 나타낸다. 도 1과 같이, 일반적인 계통 부하의 변동성 산정 방식에서는, 과거 실적이 유사한 특정년도(aaaa)의 부하패턴 자료로부터 모니터링 대상부하(8760개) 및 해당 특정년도(aaaa)의 PV/WD 발전 자료로부터 모니터링 대상발전(8760개)을 선정하고, 이와 같은 해당 단일년도에 대하여 순부하 산정을 수행하고, 순부하 변동량을 산정하여, 순부하 변동량 분석으로 계통전력이나 신재생 발전(PV/WD 발전) 등의 공급대응방안 수립에 활용하였다.
그러나, 이와 같은 종래의 계통 부하의 변동성 산정 방식은, PV/WD 발전에 부하의 요일에 따른 수요와는 관계없이 전력이 생산되는 것을 고려하지 못하여 이에 따라 미래에 태양광, 풍력이 확대됨에 따라 발생할 수 있는 경우를 제한적으로 분석함으로써 대책수립에 미흡하다는 문제가 있다. 특히, 확률적인 발생빈도를 고려하지 못하여 경제적인 대책수립이 불가능한 문제가 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 신재생에너지 발전(PV/WD 발전)의 공급 확대/축소에 대해 확률적인 발생빈도를 반영하여 계통 순부하의 변동성을 산정하기 위하여, 다수연도의 부하패턴, 신재생발전 패턴을 통합하여 순부하를 산정하며, 부하대비 신재생발전의 일간조합을 통한 순부하산정을 확장하여 분석하는, 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템을 제공하는 데 있다.
먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의일면에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 장치의 계통 순부하의 변동성 산정 방법은, 다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 데이터베이스에 축적하는 단계; 분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계; 및 추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정하는 단계를 포함한다.
상기 계통 순부하의 변동성 산정 방법은, 상기 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 기초로, 해당 부하수준별 순부하 변동량 비율에 대한 지표와 순부하 최대 변동량에 대한 지표 및 해당 신재생발전 보급수준별 순부하 변동량에 대한 지표를 산정하는 단계를 더 포함한다.
상기 계통 순부하의 변동성 산정 방법은, 산정된 상기 순부하 변동량에 따라, 상기 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계로 피드백하여, 상기 순부하 변동량이 임계범위 내에 있는지 여부에 따라, 복수의 다른 년도에서 매칭되는 다른 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 추출하여 상기 순부하 변동량의 분석을 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
상기 전력사용 부하정보에 대하여 상기 참조일자의 -A 일자(예, -3일) 내지 +B 일자(예, +3일)까지의 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 추출하여 조합함으로서 상기 부하 변동량의 분석을 업데이트할 수 있다.
상기 계통 순부하의 변동성 산정 방법은, 변동성 큰 일요일, 공휴일 또는 명절을 포함하는 특별한 날의 특성을 반영하여 분석의 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 신재생발전 이용률은, 태양광 발전 이용률 및 풍력 발전 이용률을 포함한다.
상기 신재생발전 보급량은, 태양광 발전 보급량 및 풍력 발전 보급량을 포함한다.
그리고, 본 발명의 다른 일면에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템은, 다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 축적하는 데이터베이스; 분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 데이터독출부; 및 추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정하는 데이터분석부를 포함한다.
본 발명에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템에 따르면, 다수연도의 부하패턴, 신재생발전 패턴을 통합하여 순부하를 산정하며, 부하대비 신재생발전의 일간조합을 통한 순부하산정을 확장하여 분석함으로써, 신재생에너지 발전(PV/WD 발전)의 공급 확대/축소에 대해 확률적인 발생빈도가 반영된 의미있는 계통 순부하의 변동성을 산정할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 방법 및 시스템에 따르면, 단일 조합의 순부하 산정과 변동성을 계산 기법을 다양한 순부하 생성조합에 확대 적용함으로써 변동성의 확률분포를 확장할 수 있으며, 지금까지의 부하와 PV/WD 발전의 일치성 조합에 의한 실적분석에서 미래의 가능한 조합분석으로 확대하여 좀 더 정확한 확률분석이 가능하다.
그리고, 기존 분석에서는 기상 등 특수한 상황을 상정하여 분석하는 등 데이터 집합의 한계로 해당 상황에 대한 발생확률을 고려할 수 없었으나, 본 발명에서는 분석조합을 확대함으로써 상황 발생에 대한 확률분석이 가능하여 변동성이 발생하는 좀 더 정확한 확률을 반영하여 경제적인 대응방안 수립이 가능하다.
즉, 종래에는 부하패턴과 PV/WD 발전 패턴 년도를 동일하게 하고 단일년도만에 대하여 분석하였지만, 본 발명은 부하의 특성과 신재생의 특성을 활용하여 다양한 조합구성으로 확률적인 변동성을 도출할 수 있는 기법이다. 부하의 특성은 평일, 휴일, 공휴일, 명절 등 요일특성에 따라 다른 패턴을 보이나, 기상에 의존하는 PV/WD 패턴은 요일과 무관하므로, 본 발명은 다양한 년도의 조합을 통하여 통계분석이 가능하도록 하였으며, PV/WD 발전의 일자를 다양하게 조합함으로서 확장성을 넓혀 확률적분석이 가능하게 되었다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은, 본 발명에 대한 실시예를 제공하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 일반적인 계통 부하의 변동성 산정의 일례를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 순부하 산정의 개수 증가에 따른 확률적 분석의 정확도 향상을 설명하기 위하여, 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률의 누적값(누적확률)에 대한 순부하 변동량의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분을 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다. 또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)은, 데이터베이스(110), 데이터독출부(120) 및 데이터분석부(130)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(또는 장치)(100)의 각부 구성 요소들은, 반도체 프로세서와 같은 하드웨어, 응용 프로그램과 같은 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)의 각부 구성 요소들의 기능은 컴퓨터 등 장치로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 판독 가능한 코드로서 구현하는 것이 가능하며, 이와 같은 기록 매체와 컴퓨터 등 장치의 결합으로 기능 수행에 필요한 데이터나 정보를 입력하거나 출력하고 디스플레이하도록 구현할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치, 하드 디스크, 이동형 저장장치 등의 저장 매체를 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크(예, 인터넷, 이동통신 네트워크 등)로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장된 형태가 가능하며 네트워크를 통해 실행될 수도 있다.
데이터베이스(110)에는, 사용자 인터페이스 등을 통하여 입력 가능한, 다수 년도(N개 년도)에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전(PV/WD 발전) 이용률 추이(데이터)가 축적되어 유지되며 소정의 주기로 업데이트되도록 관리될 수 있다(도 3의 S110 참조). 해당 년도의 전력사용 부하정보는 전력을 사용하는 계통 상의 변동되고 있는 부하에 대한 정보로서, 5분, 15분, 1시간,..등 소정의 주기로 기록된 부하값(예, 해당 년도의 부하패턴*최대부하)을 포함한다. 신재생발전 이용률은 태양광 발전(PV) 이용률 및 풍력 발전(WD) 이용률을 포함하며, 전력을 사용하는 계통 상의 변동되고 있는 부하에서 해당 년도의 전체 PV/WD 발전 보급용량에 대비 PV/WD 발전량에 의해 결정되는, 각각의 평균 이용률이 5분, 15분, 1시간,..등 소정의 주기로 기록된 이용률 값을 포함한다. 이와 같은 전력사용 부하정보 및 신재생발전(PV/WD 발전) 이용률에 대한 정보는 누락된 데이터가 있는지 여부나 오류 데이터 등 특이 데이터인지 여부 등이 소정의 주기로, 또는 간헐적으로 미리 테스트되어 신뢰성 있는 검증된 데이터가 되도록 유지 관리될 수 있다.
예를 들어, 사용자 인터페이스 등을 통하여, 분석 대상일에 대한 분석에 대한 실행 명령이 이루어질 수 있다. 이때, 사용자 인터페이스 등을 통하여, 미리 계산되거나 수집된, 분석 대상일의 소정의 시간대별(예, 5분, 15분, 1시간,..등 소정의 주기) 분석대상 부하(또는 부하패턴)(예, 8760개) 및 신재생발전(PV/WD 발전) 보급량, 기상 상황(예, 비, 구름, 맑음, 우박, 소나기, 장마 등)에 대한 정보가 입력될 수 있다(도 3의 S120). 신재생발전(PV/WD 발전) 보급량은, 태양광 발전(PV 발전) 보급량 및 풍력 발전(WD 발전) 보급량을 포함한다.
데이터독출부(120)는 입력된 분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여, 데이터베이스(110)를 참조해, 그와 가장 매칭되는 참조일자의 해당 전력사용 부하정보(도 3의 S130 참조) 추이(데이터) 및 신재생발전 이용률(도 3의 S140 참조) 추이(데이터)를 데이터베이스(110)에서 실시간으로 추출할 수 있다. PV/WD 발전 이용률은 해당년도의 (발전이용량/발전보급량)이다.
데이터분석부(130)는 추출된 전력사용 부하정보(도 3의 S130 참조) 추이(데이터) 및 신재생발전 이용률(도 3의 S140 참조) 추이(데이터)를 기초로, 분석 대상일 당일을 포함한 향후에 대한(도 3의 S150 참조), 해당 시간대별 순부하를 산정하고(도 3의 S160 참조) 순부하 변동량(도 3의 S170 참조)을 분석하여 부하수준(그룹)별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정한다(도 3의 S180 참조). 이와 같이 순부하와 순부하 변동량의 2가지 정보로 이루어진 한쌍의 정보(순부하(t), 순부하변동량(t))를 이용하여 순부하수준(그룹)(예, bb,bbbMW 순부하(t) < bb,bbb+1000MW)에 속하는 순부하에 대하여 순부하변동량을 통계적으로 분석할 수 있다.
해당 시간대별 순부하는 분석 대상일의 소정의 시간대별 (분석대상 부하량 - PV/WD 발전량)으로 계산될 수 있으며, PV/WD 발전 보급량은 PV/WD 발전 이용률(발전이용량/발전보급량)을 기초로 계산될 수 있다. 순부하 변동량은 (순부하(t+1) - 순부하(t))로 계산될 수 있으며, t+1, t는 주기적인 시간대에서 바로 다음 시간과 현재 시간으로서, 앞으로 발생할 다음 시간의 변화량을 대비하는 운영관점에서 이와 같이 산정한다.
순부하의 변동량은 부하수준과 변동량의 정보가 동시에 필요하다. 부하수준이 높으면 가동되는 발전기 대수가 많아서 변동량 대응에 많은 발전기다 담당하므로 용이하다. 그러나 부하수준이 낮으면 가동되는 발전기 대수가 적어서 순부하 변동에 대응할 수 없게 된다. 각각의 순부하 수준(그룹)별(예, 편의상 1,000MW단위로 순부하수준의 그룹을 형성한다.)로 순부하의 변동량을 분류하며, 순부하수준(그룹)별로 분류된 순부하에 대하여 해당 그룹에서의 순부하 변동량의 분포와 최대 변동량, 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률 등을 계산할 수 있다.
이와 같은 부하수준(그룹)별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 기초로, S190 단계에서 데이터분석부(130)는 해당 부하수준(그룹)별 순부하 변동량 비율(전체 변동량에 대한 해당 부하수준에서의 변동량의 비율)에 대한 지표(예, Index1)와 순부하 최대 변동량에 대한 지표(예, Index2) 및 해당 신재생발전 보급수준별 순부하 변동량에 대한 지표(예, Index3) 등을 산정하여 제공할 수 있다. 신재생발전 보급수준도 시간대별로 다르므로 그 보급수준별로 파악하기 위하여 보급수준이 동일 범위에 있는 복수의 보급수준별 그 수준을 갖는 해당 시간대들에 대한 순부하 변동량을 산출하여, 신재생발전 보급수준별 순부하 변동량에 대한 지표(예, Index3)를 제공할 수 있다.
이와 같이 시간대별 순부하를 산정하고(도 3의 S160 참조) 순부하 변동량(도 3의 S170 참조)을 실시간으로 분석하되, 상기 순부하 변동량은 시간에 따라 변동하므로 순부하 변동량이 달라짐에 따른, 위와 같은 상기 순부하 변동량에 대한 분석 정보를 업데이트하기 위하여, S130, S140 단계로 피드백하여, 추이(데이터)를 데이터베이스(110)에서 실시간으로 추출하여 그 이하 S170 단계까지 반복적으로 수행하여, 순부하 변동량을 분석해 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 업데이트한다(도 3의 S180 참조).
S130, S140 단계로 피드백하는 경우, 데이터분석부(130)는, 산정된 순부하 변동량(도 3의 S170 참조)에 따라 상기 순부하 변동량이 임계범위 밖인 경우에, 분석 대상일이 변동성 큰 일요일, 공휴일 또는 명절과 유사한 날이 아니라면, S130, S140 단계에서 매칭되는 다른 년도의 평일인 해당 참조일자의 해당 전력사용 부하정보(도 3의 S130 참조) 추이(데이터) 및 신재생발전 이용률(도 3의 S140 참조) 추이(데이터)를 데이터베이스(110)에서 실시간으로 추출할 수 있다. 또한, 반대로 데이터분석부(130)는, 산정된 순부하 변동량(도 3의 S170 참조)에 따라 상기 순부하 변동량이 임계범위 내인 경우에, 분석 대상일이 변동성 큰 일요일, 공휴일 또는 명절과 유사한 특별한 날이라면, S130, S140 단계에서 매칭되는 다른 년도의 평일 아닌 특별한 날인 해당 참조일자의 해당 전력사용 부하정보(도 3의 S130 참조) 추이(데이터) 및 신재생발전 이용률(도 3의 S140 참조) 추이(데이터)를 데이터베이스(110)에서 실시간으로 추출할 수 있다. 임계범위는 위와 같은 특별한 날이 아닌 평일에서의 평균적인 임의의 순부하 변동량으로 정해질 수 있다.
이때, 데이터분석부(130)는, S150 단계와 같이 이전에 매칭된 상기 참조일자(예, 0일) 이외에도, 해당 전력사용 부하정보에 대하여, 그로부터 -A 일자(예, -3일전) 내지 +B 일자(예, +3일후)까지의 데이터, 즉, 신재생발전 이용률 추이를 데이터베이스(110)에서 더 추출하여, 하기의 [수학식1]과 같이 순부하를 산정해 순부하 변동량의 분석의 업데이트에 이용한다. 여기서, 각 시간대(t)는 1일(day)을 24시간으로 나눈 경우를 나타내었다.
[수학식1]
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t-24×3)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t-24×2)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t-24×1)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t+24×1)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t+24×2)
순부하(t) = 대상부하(t) - PV/WD발전량(t+24×3)
이와 같이 분석 당일 이외에 이에 영향을 미치는, 다수년도에 대한 데이터를이용하되 분석 당일 이외에 -A 일자(예, -3일전) 내지 ~ +B 일자(예, +3일후)까지의 추가 데이터를 분석함으로써, 변동성 큰 일요일, 공휴일 또는 명절과 같은 날의 특성을 반영하여 분석의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다.
도 4는 순부하 산정의 개수 증가에 따른 확률적 분석의 정확도 향상을 설명하기 위하여, 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률의 누적값(누적확률)에 대한 순부하 변동량의 관계를 나타내는 그래프이다. 도 4의 410은 도 1과 같이 단일년도의 부하(패턴)과 PV/WD 이용률을 고려하는 경우의 순부하 변동량의 부정확한 결과를 보여주는 예시이다.
본 발명은 부하수준 그룹별로 통계분석을 하는 경우에 다수년도의 조합을 동시에 분석하여 확률적인 순부하 수준을 산정한다. 특정년도 한해의 부하패턴과 PV/WD이용률을 이용하는 순부하는 위와 같이 각 시간대별(t)로 순부하(t), t=1,2,...8760으로 8760개가 산정될 수 있다.
이때 N개 년도의 자료에 대하여 부하(패턴)과 PV/WD 이용률을 동일 년도로 산정하는 경우에는 8760 × N 개의 순부하가 산정된다(도 4의 420 순부하 변동량 참조). 본 발명에서는 N개 년도의 자료에 대하여 부하(패턴) 년도와 PV/WD이용률 년도를 다르게 조합하여 산정할 수 있으며, 이 경우에는 8760 × N × N 개의 순부하가 산정된다(도 4의 430 순부하 변동량 참조). 본 발명에서는 확장하여 PV/WD의 이용률의 참조일자를 -3일 ~ +3일 까지 변경함으로서 8760 × N × N × 7 개의 순부하 데이터를 확보하여 확률적인 순부하 분석이 가능하도록 하는 것이다(도 4의 440 순부하 변동량 참조). 이렇게 확대된 순부하 산정 8760 × N × N × 7 개에 대하여 각각의 순부하 변동량을 산정함으로서 확률적인 순부하 분석이 가능하다.
아래의 표는 부하(패턴) 10개년도, PV/WD 이용율 패턴 6개년도를 이용하여 순부하 및 순부하 변동량을 산정할 때의 예시이다.
[표]
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)은 도 5와 같은 컴퓨팅 시스템(1000)으로 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다. 프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 계통 순부하의 변동성 산정 시스템(100)은, 다수연도의 부하패턴, 신재생발전 패턴을 통합하여 순부하를 산정하며, 부하대비 신재생발전의 일간조합을 통한 순부하산정을 확장하여 분석함으로써, 신재생에너지 발전(PV/WD 발전)의 공급 확대/축소에 대해 확률적인 발생빈도가 반영된 의미있는 계통 순부하의 변동성을 산정할 수 있다. 또한, 단일 조합의 순부하 산정과 변동성을 계산 기법을 다양한 순부하 생성조합에 확대 적용함으로써 변동성의 확률분포를 확장할 수 있으며, 지금까지의 부하와 PV/WD 발전의 일치성 조합에 의한 실적분석에서 미래의 가능한 조합분석으로 확대하여 좀 더 정확한 확률 분석이 가능하다. 그리고, 기존 분석에서는 기상 등 특수한 상황만을 상정하여 분석하는 등 데이터 집합의 한계로 해당 상황에 대한 발생확률을 고려할 수 없었으나, 본 발명에서는 분석조합을 확대함으로써 상황 발생에 대한 확률분석이 가능하여 변동성이 발생하는 좀 더 정확한 확률을 반영하여 경제적인 대응방안 수립이 가능하게 하였다.
즉, 종래에는 부하패턴과 PV/WD 발전 패턴 년도를 동일하게 하고 단일년도만에 대하여 분석하였지만, 본 발명은 부하의 특성과 신재생의 특성을 활용하여 다양한 조합구성으로 확률적인 변동성을 도출할 수 있는 기법이다. 부하의 특성은 평일, 휴일, 공휴일, 명절 등 요일특성에 따라 다른 패턴을 보이나, 기상에만 의존하는 PV/WD 패턴은 요일과 무관하므로, 본 발명은 다양한 년도의 조합을 통하여 통계분석이 가능하도록 하였으며, PV/WD 발전의 일자를 다양하게 조합함으로서 확장성을 넓혀 확률적 분석이 가능하게 되었다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
데이터베이스(110)
데이터독출부(120)
데이터분석부(130)

Claims (8)

  1. 계통 순부하의 변동성 산정 장치의 계통 순부하의 변동성 산정 방법에 있어서,
    다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 데이터베이스에 축적하는 단계;
    분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계;
    추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정하는 단계; 및
    상기 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 기초로, 해당 부하수준별 순부하 변동량 비율에 대한 지표와 순부하 최대 변동량에 대한 지표 및 해당 신재생발전 보급수준별 순부하 변동량에 대한 지표를 산정하는 단계
    를 포함하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신재생발전 이용률은, 태양광 발전 이용률 및 풍력 발전 이용률을 포함하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  3. 계통 순부하의 변동성 산정 장치의 계통 순부하의 변동성 산정 방법에 있어서,
    다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 데이터베이스에 축적하는 단계;
    분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계;
    추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정하는 단계; 및
    산정된 상기 순부하 변동량에 따라, 상기 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 단계로 피드백하여, 상기 순부하 변동량이 임계범위 내에 있는지 여부에 따라, 복수의 다른 년도에서 매칭되는 다른 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 추출하여 상기 순부하 변동량의 분석을 업데이트하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 전력사용 부하정보에 대하여 상기 참조일자의 -A 일자 내지 +B 일자까지의 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 추출하여 상기 순부하 변동량의 분석을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    변동성 큰 일요일, 공휴일 또는 명절을 포함하는 특별한 날의 특성을 반영하여 분석의 정확도를 향상시키기 위한 것을 특징으로 하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 신재생발전 보급량은, 태양광 발전 보급량 및 풍력 발전 보급량을 포함하는 것을 특징으로 하는 계통 순부하의 변동성 산정 방법.
  8. 다수 년도에 대한 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 축적하는 데이터베이스;
    분석 대상일의 소정의 시간대별 분석대상 부하 및 신재생발전 보급량에 대하여, 해당일의 기상을 반영하여 그와 매칭되는 참조일자의 상기 전력사용 부하정보 및 신재생발전 이용률 추이를 상기 데이터베이스에서 실시간으로 추출하는 데이터독출부; 및
    추출된 상기 추이를 참조하여 당일을 포함한 향후에 대한, 해당 시간대별 순부하를 산정하고 순부하 변동량을 분석하여 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 산정하는 데이터분석부를 포함하고,
    상기 데이터분석부, 상기 부하수준별 순부하 변동량과 순부하 최대 변동량 및 특정 수준 이하의 순부하 변동량이 될 확률을 기초로, 해당 부하수준별 순부하 변동량 비율에 대한 지표와 순부하 최대 변동량에 대한 지표 및 해당 신재생발전 보급수준별 순부하 변동량에 대한 지표를 산정하는 계통 순부하의 변동성 산정 시스템.
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