KR20200144726A - 신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법 및 이를 위한 장치 - Google Patents

신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법 및 이를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법과 이를 위한 장치에 관한 것으로, 구체적으로는 신재생 에너지의 불안전한 출력을 보완하기 위해 사용되는 에너지 저장 시스템을 설계하거나 또는 운용하고자 할 때에 당해 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하기 위한 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.

Description

신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법 및 이를 위한 장치{Method for estimating the capacity of an energy storage system associated with renewable energy and apparatus therefor}
본 발명은 신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법과 이를 위한 장치에 관한 것으로, 구체적으로는 신재생 에너지의 불안전한 출력을 보완하기 위해 사용되는 에너지 저장 시스템을 설계하거나 또는 운용하고자 할 때에 당해 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하기 위한 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
신재생 에너지란, 기존의 화석 연료를 재활용하거나 재생 가능한 에너지를 변환시켜 이용하는 에너지를 일컫는 것으로, 인구의 증가, 산업의 발달에 따라 화석 연료에 대한 수요가 증가하고 있는 것에 대응하여 대안으로 제시되고 있는 것이다. 이러한 신재생 에너지의 종류에는 풍력 에너지, 태양광 에너지, 바이오 에너지, 조류 에너지, 지열 에너지 등이 존재하며, 이러한 신재생 에너지는 화석 연료와 달리 재생이 가능하기 때문에 고갈의 염려가 없다는 점, 오염 물질이나 이산화탄소 배출이 적어 친환경적이라는 점 등에서 장점이 있는 반면, 신재생 에너지를 생산하기 위한 구조물들(발전소)을 설치할 시 자연환경의 영향을 많이 받는다는 점, 개발 초기에 투자 비용이 많이 들고 경제성이 낮다는 점 등에서 단점이 존재하기도 한다.
한편, 에너지원으로서의 신재생 에너지 생산과 관련된 기술에 대한 관심과 더불어, 생성된 전력을 제공하는 시설물들에 대하여도 기술적 관심이 지속적으로 높아지고 있는데, 특히 산업의 발달과 함께 전력 수요는 지속적으로 증가하고 있는 반면 전력을 생산해 내기 위한 자원들은 점차 한계에 이르고 있는 현실에서, 최근 전력의 수급을 효율적으로 관리하기 위한 시스템들이 다각적으로 연구되고 있다. 에너지 저장 시스템(Energy Storage System)은 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 노력의 일환에서 제안된 것으로, 특히 계통 내에서 전력의 공급과 수요가 불균형을 이룸에 따른 에너지 낭비와 소비자 불편을 해소하기 위해 에너지를 계획적으로 생산 및 소비할 수 있는 환경을 제공하고자 최근에는 에너지 저장 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
에너지 저장 시스템이란, 기본적으로 에너지원으로부터 생산된 전력을 저장한 후 필요한 시점에 이를 활용하게 하는 시스템을 이르는 것으로, 특히 최근 신재생 에너지로의 에너지원 전환이 불가피한 시점에서 공급의 변동성, 불안정성, 불균형성 특징을 가지는 신재생 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 에너지 저장 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다.
특히, 신재생 에너지원이 가지는 단점 중 출력의 불안정성은 계통에 큰 데미지를 입힐 수도 있는 것으로, 이러한 출력의 불안정성을 완화하기 위한 에너지 저장 시스템은 필수적이라 할 것이다. 한편, 임의의 신재생 에너지원이 존재할 때에 이에 맞는 에너지 저장 시스템을 설계하기 위해서는 어느 정도의 용량까지를 커버할 수 있는 에너지 저장 시스템을 설계하여야 할지 먼저 결정하는 것이 매우 중요하다 할 것이며, 나아가 과연 설계될 에너지 저장 시스템은 어느 정도의 신뢰성을 가지고 작동을 할 수 있는지에 대해 확인을 시켜주는 것이 중요하다 할 것이다.
본 발명은 이와 같은 점에 착안하여 제안된 것으로, 신재생 에너지원과 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하고 나아가 이의 신뢰성을 수치적으로 제공할 수 있도록 한 방법 및 장치에 관한 것이다.
등록특허 제10-1834061호 (2018.03.02. 공고)
본 발명은 신재생 에너지원과 연계된 에너지 저장 시스템을 설계하거나 운용하고자 할 때에 위 에너지 저장 시스템의 용량을 산정할 수 있는 방법 및 장치를 제공하고자 하는 것을 목적으로 한다.
특히, 본 발명은 위 신재생 에너지원의 발전량(또는 출력)에 대해 과거에 예측되었었던 예측정보, 그리고 해당 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보, 나아가 위 정보들로부터 얻을 수 있는 오차율을 이용하여 현재 시점에서 예측된 신재생 에너지원의 발전량에 대해 신뢰성을 더한 발전량 예측범위를 제공하고자 하는 것을 목적으로 하며, 위 발전량 예측범위에 따라 당해 에너지 저장 시스템의 용량을 산정할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 이를 통하여 신재생 에너지원에 연계된 에너지 저장 시스템을 설계할 때에 신뢰성 높은 용량 산정 결과를 바탕으로 해당 신재생 에너지원에 적합한 에너지 저장 시스템이 구비될 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따르면 임의의 신재생 에너지원에 대해 신뢰성 높은 발전량 예측범위를 알 수 있게 되므로, 이를 기준으로 부하단에 출력하고자 하는 레퍼런스를 결정할 수 있게 되며, 이 레퍼런스를 기준으로 당해 에너지 저장 시스템의 충방전을 제어하도록 운용이 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 에너지 저장 시스템을 충방전을 제어할 때에 장주기 배터리 및 단주기 배터리를 모두 활용함으로써 에너지 저장 시스템의 운용상 안정성을 더 높이는 것을 목적으로 한다.
위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법은, (a) 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보와 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득하는 단계; (b) 복수의 미래 시점들에 대하여 상기 신재생 에너지원의 발전량을 예측한 발전량 예측정보를 획득하는 단계; 및 (c) 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용시켜 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성하는 단계;를 포함한다.
또한 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법에 있어서, 상기 (a)단계에서의 상기 발전량 예측정보는, 상기 과거 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값의 집합인 것을 특징으로 하고, 상기 (a)단계에서의 상기 실제 발전량 정보는, 상기 과거 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량값의 집합인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 이 때, 상기 (c)단계는, 상기 미래 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법에 있어서, 상기 (c)단계에서의 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위는, 상기 미래 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값 및 오차범위의 집합인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 이 때, 상기 (c)단계는, 상기 과거 시점들에 대해 획득된 복수의 오차율로부터 오차율의 평균을 연산하는 단계; 상기 오차율의 평균 및 상기 복수의 오차율로부터 표준편차를 연산하는 단계; 기 정해진 신뢰도에 따른 오차율의 범위를 연산하는 단계;를 포함할 수 있다.
나아가 상기 (c)단계는, 상기 오차율의 범위를 연산하는 단계 이후, 상기 연산된 오차율의 범위 중 상한값을 상기 미래 시점들에서의 발전량 예측값에 적용시킴으로써 각 미래 시점들에서의 발전량 예측값 및 오차범위를 획득하는 것을 특징으로 할 수도 있다.
또한, 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법은 상기 (c)단계 이후, 상기 제2기간에 대한 발전량 예측범위를 기초로 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 결정하는 (d)단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법은 상기 (c)단계 이후, 상기 발전량 예측범위에 기반하여 상기 에너지 저장 시스템의 충방전 운용을 위한 레퍼런스를 단위 시간 별로 정의하는 (e)단계;를 더 포함할 수 있다.
이 때, 상기 (e)단계 이후, 상기 레퍼런스에 따라 상기 에너지 저장 시스템 내 구비된 단주기 배터리 및 장주기 배터리를 충전 또는 방전시키는 단계;를 더 포함할 수도 있다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 장치는, 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보, 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보, 및 복수의 미래 시점들에 대하여 상기 신재생 에너지원의 발전량을 예측한 발전량 예측정보를 수집하는 정보수집부; 상기 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보와 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득하고, 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용시켜 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성하는 연산부; 및 상기 정보수집부에 의해 수집된 정보들, 및 상기 연산부에 의해 생성된 발전량 예측범위를 저장하는 저장부;를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면 에너지 저장 시스템의 용량을 신뢰성 높게 산정할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명에 따르면 에너지 저장 시스템의 용량을 비교적 신뢰성 높게 결정할 수 있게 되므로, 비용면에서, 그리고 효율성면에서 상기 신재생 에너지원에 가장 적합한 에너지 저장 시스템을 설계할 수 있게 되는 효과가 있다.
또한 본 발명에 따르면 신뢰성 높은 발전량 예측범위를 알 수 있게 되고 이를 기준으로 부하단으로의 출력 레퍼런스를 결정할 수 있게 되며, 상기 출력 레퍼런스를 기준으로 충방전 제어가 가능하게 되어 에너지 저장 시스템의 운용 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면 충방전 주기를 달리하는 둘 이상의 배터리를 혼용하므로 에너지 저장 시스템의 안정성을 더 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 용량 산정의 대상인 에너지 저장 시스템의 개략적인 구성을 도시한 것이다.
도 2는 본 발명이 제안하고자 하는 용량 산정 방법을 수행할 수 있는 장치를 간략히 도시한 것이며, 도 3은 용량 산정 방법을 순서에 따라 도시한 것이다.
도 4는 신재생 에너지원의 발전량이 예측된 모습을 도시한 것이다.
도 5는 도 4의 발전량 예측정보에 오차범위가 적용됨으로써 얻을 수 있는 발전량 예측범위의 모습을 도시한 것이다.
도 6은 발전량 예측범위를 기초로 신재생 에너지원의 출력 레퍼런스가 결정된 모습을 도시한 것이다.
도 7 및 도 8은 출력 레퍼런스가 정해졌을 때, 해당 출력 레퍼런스에 따라 에너지 저장 시스템의 충방전이 이루어지는 모습을 도시한 것이다.
본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하의 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 개시되는 실시예들은 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 해석되거나 이용되지 않아야 할 것이다. 이 분야의 통상의 기술자에게 본 명세서의 실시예를 포함한 설명은 다양한 응용을 갖는다는 것이 당연하다. 따라서, 본 발명의 상세한 설명에 기재된 임의의 실시예들은 본 발명을 보다 잘 설명하기 위한 예시적인 것이며 본 발명의 범위가 실시예들로 한정되는 것을 의도하지 않는다.
도면에 표시되고 아래에 설명되는 기능 블록들은 가능한 구현의 예들일 뿐이다. 다른 구현들에서는 상세한 설명의 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다른 기능 블록들이 사용될 수 있다. 또한, 본 발명의 하나 이상의 기능 블록이 개별 블록들로 표시되지만, 본 발명의 기능 블록들 중 하나 이상은 동일 기능을 실행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들의 조합일 수 있다.
또한, 어떤 구성요소들을 포함한다는 표현은 “개방형”의 표현으로서 해당 구성요소들이 존재하는 것을 단순히 지칭할 뿐이며, 추가적인 구성요소들을 배제하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
나아가 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급될 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 한다.
본 발명에 대한 본격적인 설명을 하기에 앞서, 먼저 도 1을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야의 기본 구성에 대해 살펴보기로 한다. 도 1은 본 발명이 속한 기술분야를 이해하기 위한 것으로, 본 발명에서 용량 산정의 대상이 되는 에너지 저장 시스템, 그리고 에너지 저장 시스템 주변의 구성들에 대한 개략적인 설명을 하기 위한 도면이다.
도 1을 참조할 때, 에너지 저장 시스템(10)은 신재생 에너지원(30)과 그리드(20)에 동시에 연결되는 것으로, 기본적으로 에너지 저장 시스템은 신재생 에너지원으로부터 생산된 전력을 공급받아 저장을 하거나 또는 이를 그리드 측에 다시 공급하는 역할을 한다.
본 상세한 설명에서 언급되는 신재생 에너지원이라는 용어는, 더 구체적으로는 신재생 에너지를 이용하여 에너지, 즉 전력을 생산할 수 있는 설비들을 의미하는 것으로 이해될 수 있으며, 여기에는 풍력 발전소, 지열 발전소, 태양광 발전소, 바이오에너지 발전소, 조력 발전소 등이 포함될 수 있다. 참고로, 본 상세한 설명에서는 발명의 이해를 돕기 위해 풍력 발전소를 신재생 에너지원의 대표적인 예로 삼아 설명하기로 한다.
한편, 그리드(20)는 발전소에서 생산된 전기를 소비자에게 전달하는 전력망을 의미하는 것으로, 여기에는 송전선, 변전소 등 전력을 개별 부하단에 공급하는 데에 필요한 구성요소들이 포함될 수 있다.
에너지 저장 시스템(10)은 도 1에 도시되어 있는 것과 같이 에너지 관리부(11), 배터리부(13), 전력 변환부(12)를 기본 구성으로 포함할 수 있으며, 여기에 추가적으로 배터리 관리부(14)가 더 포함될 수 있다.
먼저 에너지 관리부(11, Energy Management System)는 계통 내에서의 에너지 사용 패턴을 분석하고 분석된 사용 패턴을 기초로 에너지의 공급을 조절할 수 있게 한 것으로, 전체 전력공급 계통에 대한 상시 정보 수집 및 부하 주파수 감시를 통하여 계통에 연계된 발전 설비의 운전을 최적으로 제어하며, 전력계통의 효율적인 관리로 경제급전을 수행하는 구성을 의미한다. 에너지 관리부는 계통 내 사용자들의 소비전력 수요, 현재 전력 상황 등의 정보를 수집하고, 과거로부터 최근까지의 소비 전력 패턴을 분석하는 것을 하나의 주된 기능으로 하며, 또한 분석된 소비 전력 패턴을 기초로 향후 전력 소비량 예측하고, 이에 따라 에너지 저장 시스템에서의 충/방전 스케줄을 조정하는 것을 또 다른 기능으로 한다. 또한, 에너지 관리부는 신재생 에너지원으로부터 생산되는 전력량을 상시 모니터링 할 수 있으며, 그에 따라 배터리부 및 전력 변환부를 제어함으로써 배터리들의 충방전을 제어할 수도 있다.
다음으로 전력 변환부(12, Power Conditioning System)는, 기본적으로는 에너지원으로부터 생산된 전력을 전력 계통과 연계시키는 중간 단계의 시스템으로, 교류와 직류 간의 변환, 전압/전류/주파수 변환 등을 수행한다. 예를 들어 신재생 에너지원으로부터 공급되는 에너지는 전력 변환 시스템을 통해 배터리부에 충전될 수 있으며, 또는 배터리부로부터 방전된 에너지는 전력 변환부를 통해 계통으로 공급될 수 있다. 또한 전력 변환부는 상기 에너지 관리부의 제어에 따라 구동될 수 있으며, 특히 상기 에너지 관리부로부터 수신한 데이터를 참조하여 배터리부 내 구비된 배터리들의 충방전을 제어할 수 있다. 이 때, 전력 변환부가 참조할 수 있는 데이터에는 상기 신재생 에너지원으로부터 공급되는 전력의 실시간 전력량, 공급되는 전력 주파수의 실시간 변동 값 등이 포함될 수 있다.
다음으로 배터리부(13)는, 기본적으로 앞서 언급한 신재생 에너지원으로부터 공급되는 불안정한 전력의 완화를 위한 충전 또는 방전이 가능한 배터리들을 포함하는 것으로, 이 때 당해 배터리부 내에 구비되는 배터리들은 상이한 충방전 주기를 가지는 둘 이상의 배터리들일 수 있다. 바람직하게는, 상기 둘 이상의 배터리는 단주기 배터리(13a) 및 장주기 배터리(13b), 즉 충방전의 주기가 서로 상이한 것으로서 어느 하나는 상대적으로 짧은, 그리고 다른 하나는 상대적으로 긴 것들을 포함할 수 있다. 또한, 본 상세한 설명에서 언급되는 배터리는 플로우 배터리, 이차전지와 같은 다양한 것들 것 포함할 수 있으며, 예를 들어 플라이휠, NAS, 전고체전지 등의 종류가 포함될 수 있다. 참고로, 본 상세한 설명에서는 단주기 배터리의 대표 예시로 리튬이온배터리를, 그리고 장주기 배터리의 대표 예시로 바나듐 산화환원 흐름 축전지(Vanadium Redox Flow Battery)를 언급할 것이나, 단주기 배터리 및 장주기 배터리는 이러한 실시예에 한정되지 않으며 충방전 주기의 상대적인 차이에 의해 정의될 수 있는 한 그 종류에는 제한이 없다 할 것이다.
마지막으로, 에너지 저장 시스템은 배터리 관리부(14, Battery Management System)를 더 포함할 수 있다. 배터리 관리부는 배터리의 전압, 전류, 온도 등을 감지하고 배터리의 충방전량을 적정한 수준으로 제어하는 구성으로, 배터리의 셀 밸런싱을 수행함과 동시에 배터리의 잔여 용량을 모니터링하는 역할도 수행한다. 또한, 배터리관리부는 위험상황이 발생하는 경우 비상 동작을 함으로써 배터리를 보호하기도 한다. 본 배터리관리부는 앞서 설명한 전력 변환부와는 별개의 기능을 수행하지만 각각 배터리에 대한 제어권을 가지고 있다는 점에서는 공통점이 있으며, 설계에 따라 상기 전력 변환부 및 본 배터리 관리부는 하나의 서버로도 구현될 수 있다.
이상 본 발명에서 용량 산정의 대상이 되는 에너지 저장 시스템의 기본 구성에 대해 살펴보았다.
도 2는 본 발명에 따른 방법, 즉 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법을 실행하는 장치를 간략히 도시한 것이며, 도 3은 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법을 순서에 따라 나열한 것이다.
참고로, 본 상세한 설명에서는 용량 산정을 위한 장치를 별개의 독립된 장치인 것처럼 도시 및 설명하게 될 것이나, 본 발명에 따른 용량 산정 방법을 수행할 수 있는 장치로서 중앙처리유닛(CPU) 및 메모리를 갖춘 모든 형태의 장치들은 본 발명이 청구하고자 하는 '에너지 저장 시스템의 용량을 산정하기 위한 장치(이하 용량 산정을 위한 장치로 칭함)'에 포함되는 것으로 이해될 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 용량 산정을 위한 장치는 상기 도 1에서 설명한 에너지 저장 시스템을 구성하는 일부, 예를 들어 에너지 관리부(EMS)나 전력 관리부(PCS)와 동일한 것으로도 이해될 수 있음을 이해한다.
이하에서는 도 2와 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 용량 산정을 위한 장치와 그 방법에 대해 구체적으로 살펴본다.
도 2에 따를 때 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하기 위한 장치(100)는 크게 정보수집부(101), 연산부(103), 그리고 저장부(105)를 포함할 수 있다.
가장 먼저 정보수집부(101)는 과거에 신재생 에너지원의 발전량을 예측하였던 정보들, 즉 신재생 에너지원의 발전량 예측정보를 수집하고, 나아가 과거에 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보도 수집하는 구성을 일컫는다. 정보수집부가 수집하는 발전량 예측정보, 실제 발전량 정보 등은 외부에 존재하는 별개의 서버로부터 수신한 것일 수 있다. 또한, 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측정보는 그 예측방법(날씨정보에 기반한 예측방법, 인공지능에 의한 예측방법 등)에는 제한이 없다 할 것이다. 상기 정보수집부가 수집하는 정보에는, 예를 들어, 풍력 발전소가 존재한다고 가정할 때 과거의 기 설정된 시점들 또는 기간(2018년 4월 25일 13시00분 - 13시30분)동안 상기 풍력 발전소가 얼마만큼의 발전량(출력)을 낼 것인지에 대한 '발전량 예측정보'가 포함될 수 있으며, 또한 위와 동일한 시점들 또는 기간동안 상기 풍력 발전소가 실제 생산해 낸 발전량(출력)인 '실제 발전량 정보'가 포함될 수 있다. 한편, 이는 하나의 실시예에 불과한 것으로, 상기 정보수집부는 과거 시점들 또는 기간에서 신재생 에너지원에 대하여 예측되었던 발전량 예측정보, 그리고 동일한 시점들 또는 기간 중 해당 신재생 에너지원이 실제 출력해 낸 전력량인 실제 발전량 정보를 수집할 수 있다.
또 다른 한편, 상기 정보수집부가 수집할 수 있는 발전량 예측정보에는 비단 과거의 것뿐만 아니라 현재 시점을 기준으로 미래 시점들에 대한 것도 포함될 수 있다. 즉, 위 정보수집부는 과거 또는 미래의 시점을 따지지 않고 해당 신재생 에너지원의 발전량 예측정보를 수집할 수 있으며, 해당 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보는 과거의 것들에 대해 수집이 가능하다.
다음으로 연산부(103)는 본 발명에 따른 용량 산정을 위한 장치에 있어서 가장 중심이 되는 구성으로, 앞서 정보수집부에 의해 수집된 정보들을 기반으로 일련의 연산을 수행한 뒤 최종적으로는 당해 신재생 에너지원에 대하여 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성하는 구성으로 이해될 수 있다. 본 발명의 가장 중요한 목적 중 하나는 신재생 에너지원의 발전량을 '범위'로 제공하는 것인데, 종래 신재생 에너지원들에 대해서 예측되었던 발전량 예측정보가 각 시점에서의 한 값으로만 이루어진 예측정보였다면, 본 발명에서는 예측된 한 값을 기준으로 상기 신재생 에너지원의 출력값의 예상되는 범위를 더 제공함으로써 에너지 저장 시스템을 설계시 신뢰성 높은 데이터를 기반으로 용량 산정이 가능하도록 한 것을 하나의 중요한 목적으로 한 것이다.
연산부(103)가 용량 산정을 위해 수행하게 되는 단계들 중에는, 과거의 임의 기간(시점들) 예측되었던 발전량 예측정보와 동일 기간(시점들)에서의 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 연산하여 획득하는 단계가 포함될 수 있고, 또한 위 오차율로부터 연산되는 오차범위를 미래 기간(시점들)에 대한 발전량 예측정보에 적용시켜 발전량 예측범위를 생성하는 단계가 포함될 수 있다. 연산부가 용량 산정을 위해 수행하는 각 단계들에 대해서는 뒤의 도면들을 참조한 상세한 설명에 자세히 살펴보기로 한다.
마지막으로 용량 산정을 위한 장치 내에는 저장부(105)가 포함된다. 저장부(105)는 앞서 정보수집부(101)에서 수집한 정보들, 그리고 연산부(103)에 의해 산출된 결과물인 발전량 예측범위 등의 정보들이 저장될 수 있는 구성이다. 위 저장부는 ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플래쉬(flash) 메모리, SRAM(Static RAM), HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등으로 구현될 수 있다.
도 3은 용량 산정을 위한 장치가 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법을 순서에 따라 나열한 것이다.
이를 참조할 때, 본 방법은 용량 산정을 위한 장치의 구성들 중 정보수집부가 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보를 수집하는 단계(S101), 그리고 위 과거 시점들과 동일한 시점들에 해당 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보를 수집하는 단계(S102)로부터 시작될 수 있다. 신재생 에너지원은 특성상 출력이 불안정하기 때문에 예상되는 발전량, 즉 출력량을 과거의 데이터들에 기초하여 산출하는데, 이렇게 예측된 발전량은 향후 에너지 저장 시스템(ESS)의 충방전 스케줄을 결정하는 데에 참고자료로 활용된다. 예를 들어, 풍력 발전소의 경우 날씨에 따라 출력량의 변동이 심한데 이러한 풍력 발전소의 발전량 예측정보는 외부로부터 획득할 수 있는 날씨정보, 그리고 동일한 시간대의 과거 발전량 정보 등을 참조하여 생성된 것일 수 있다.
한편, S101단계 및 S102단계 이후, 용량 산정을 위한 장치의 구성들 중 연산부는 앞서 수집된 발전량 예측정보와 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득(S103)할 수 있다. 이 때 오차율이란, 예측된 발전량과 실제 발전량 간의 차이가 얼마나 나는지에 대한 지표를 나타내는 것으로, 예를 들어 오차율은 아래와 같은 식에 의해 연산될 수 있다.
Figure pat00001
이 때 발전량 예측값은 발전량 예측정보 중 과거 임의의 시점에서의 예측된 발전량값을 의미하는 것이며, 실제 발전량값은 해당 시점에서 실제로 발전된 전력량값을 의미한다. 즉, 오차율은 이 용어의 의미로부터도 미루어 짐작할 수 있듯 예측된 값과 실제 값이 얼마나 차이가 나는지에 대한 연산값을 의미한다.
한편, 오차율을 연산 및 획득한 후, 본 발명에 따른 용량 산정을 위한 장치의 구성 중 정보수집부는 미래의 시점(들)에 대해 상기 신재생 에너지원의 발전량을 예측한 발전량 예측정보를 획득한다. (S104) 본 단계에서 획득되는 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보 역시 앞서 과거 시점들에 대한 발전량 예측정보와 마찬가지로 다양한 방법론(날씨정보 기반, 인공지능 기반)들에 의해 산출된 결과물일 수 있다.
참고로 도 4는 S104단계에서 획득되는 발전량 예측정보의 일 예를 도시한 것으로, 도 4에 도시된 그래프는 미래의 임의 기간에 대한 발전량 예측정보를 도시한 것이나, 과거 임의 기간에 대한 발전량 예측정보 역시 그래프의 모양만 다를 뿐 이와 같은 방식으로 도시될 수 있는 것임을 이해한다. 도 4를 더 구체적으로 살펴볼 때, 해당 그래프는 풍력 발전소에 대한 발전량 예측정보를 도시한 것으로 그래프의 가로축은 시간을, 세로축은 발전량을 나타낸다. 상기 시간축에서의 단위 시간은 사용자의 의도에 따라 임의로 설정될 수 있는 것이며, 예를 들어 단위 시간은 1분, 10분, 1시간, 1일 등 다양하게 설정될 수 있다. 또한, 위 발전량 예측정보는 거시적으로는 하나의 연결된 그래프 선으로 도시되어 있으나, 해당 발전량 예측정보는 실제로는 복수개의 과거 시점들에서의 발전량 예측값(PGEN)들의 집합으로 이루어진 것임을 확대도면을 통해 알 수 있다. 즉, 도 4의 점선 사각형은 해당 영역을 확대하여 도시한 것인데, 확대된 영역에는 복수개의 시점들에 대응되는 발전량값들이 존재하고, 이들 발전량값들을 연결한 것이 곧 발전량 예측정보가 됨을 확인할 수 있다. 가령, 확대된 영역 내에서 찍혀있는 각 점들은 10분 간격으로 예측된 풍력 발전소의 발전량 예측값들일 수 있다.
한편, S104단계에서 미래 임의 시점들에 대한 발전량 예측정보를 획득한 이후, 용량 산정을 위한 장치의 구성 중 연산부는 앞서 획득한 발전량 예측정보(미래)에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용시켜 발전량 예측범위를 생성(S105). 즉, S105단계는 이미 미래의 임의 시점들에 대하여 발전량 예측정보가 획득되었음에도 불구하고 여기에 과거 데이터들로부터 연산된 오차범위를 위 발전량 예측정보에 덧씌움으로써 미래의 각 시점들에서 발전량이 어느 값을 가질 것인지를 신뢰성 높게 알릴 수 있는 범위를 제공하는 단계로 이해될 수 있다.
도 5는 연산부에 의해 생성된 산출물인 발전량 예측범위의 일 예를 도시한 것이다. 이를 살펴보면, 발전량 예측범위는 앞서 도 4에서 보았던 발전량 예측정보의 그래프 위아래로 임의의 그레이 영역이 덧씌워져 있는 것임을 알 수 있다. 발전량 예측정보가 복수개의 시점들에 대하여 예측된 값들의 집합인 점을 상기해 볼 때, 발전량 예측범위는 복수개의 시점들에 대하여 오차율로부터 연산된 복수개의 오차범위들의 집합으로 이해될 수 있다. 도 5의 확대된 영역을 살펴볼 때, 임의의 일 시점에는 예측된 발전량값이 존재하고, 이 발전량값의 위 아래로 오차율 Da, Db만큼의 오차범위가 적용되어 하나의 선분을 이루고 있음을 확인할 수 있다. 도 5에서의 발전량 예측범위란, 바로 이러한 각 시점들에서의 발전량 예측값 및 오차범위들이 복수 개 모여 이루는 정보, 시각적으로는 각 시점들과 대응되는 복수의 선분들의 집합으로 형성되는 영역으로 이해될 수 있다.
한편, 도 5의 발전량 예측범위의 의미에 대해 부연하면, 임의의 미래 시점에서 풍력 발전소가 생산해 낼 수 있는 전력량, 즉 발전량의 예측값이 상기 오차범위 내에서 존재할 수 있는 것을 의미하는 것으로, 예를 들어 2019년 6월 10일 13시00분에서의 발전량 예측값이 5kW일 때, 그리고 과거 데이터들로부터 연산된 오차율이 ±5%라 할 때에, 해당 시점에서의 풍력 발전소 발전량값은 5kW를 기준으로 ±5%의 오차범위 내에 존재할 것이라고 해석될 수 있다.
한편, 상기 S105단계에서 연산부가 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보에 오차범위를 적용시키는 방식에는 다양한 방식들이 존재할 수 있다.
예를 들어, 연산부는 지난 1주일 동안의 13시00분에 대하여 예측된 발전량값과 실제 발전량값을 기초로 복수개의 오차율들을 연산해 낼 수 있으며, 다음날의 13시00분에 대응되는 발전량 예측값을 기준으로 상기 오차율들의 평균값에 따른 상한값, 하한값을 연산한 뒤 위 상한값 및 하한값을 하나의 오차범위로 생성해 낼 수 있다. 또한, 연산부는 이 과정을 또 다른 시점들에 대하여도 반복함으로써 복수개의 오차범위들로 이루어진 하나의 발전량 예측범위를 생성해 낼 수 있다.
또 다른 예로, 연산부는 오차범위의 신뢰성을 더욱 높이기 위해 과거 데이터들로부터 획득한 오차율값들을 통계적으로 활용할 수도 있다. 예를 들어, n일 동안의 동일 시간대에 대한 오차율을 연산한 결과 오차율의 평균이 DM이고 표준편차가 σ1이라 할 때, n번의 관측에 따른 신뢰도 95% 구간에서 오차율 값(Dm)의 범위는 아래 식과 같이 산출될 수 있다.
Figure pat00002
즉, 오차율 값(Dm)은
Figure pat00003
에 대응되는 A값과
Figure pat00004
에 대응되는 B값의 사이에 존재할 수 있으며, 위 식으로부터는 오차율이 매우 높은 확률로 A값과 B값 사이에 존재할 것임을 의미함을 알 수 있으므로, 연산부로서는 더 큰 값인 B를 발전량 예측값에 적용시킴으로써 해당 시점에서의 오차범위를 연산할 수 있다.
이처럼 연산부는 정보수집부에 의해 획득된 발전량 예측정보 및 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득하고, 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 '미래'의 시점들에 대한 발전량 예측정보에 적용시킴으로써 최종적으로 발전량 예측범위를 생성할 수 있다.
한편, 위의 실시예와는 달리, 본 발명에서의 연산부는 오차율에 대한 연산 없이 과거 복수의 시점들에 대한 실제 발전량값들만을 이용하여서도 통계학적으로 발전량 예측범위를 산??해 낼 수 있다. 이 경우 정보수집부는 과거의 시점들에 대한 발전량 예측정보는 수집할 필요가 없다 할 것이며, 오직 실제 발전량 정보만을 수집하여야 할 것이다.
예를 들어, n일 동안 동일 시간대에 대해 실제 발전량값들을 분석한 결과 실제 발전량값의 평균이 GM이고 표준편차가 σ2라 할 때, n번의 관측에 따른 신뢰도 95% 구간에서 예측되는 발전량 값(Gm)의 범위는 아래 식과 같이 산출될 수 있다.
Figure pat00005
즉, 미래의 시점에서 예측되는 발전량값(Gm)은
Figure pat00006
과
Figure pat00007
사이에 존재할 수 있으며, 연산부는 위 범위를 곧 오차범위로 삼아 최종적으로 발전량 예측범위를 산출할 수도 있다. 이처럼 본 발명에서의 연산부는 오차율이 아닌 실제 발전량 정보만을 가지고도 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성할 수도 있다.
한편, S105단계에 의해 발전량 예측범위가 생성된 이후, 이를 기준으로 에너지 저장 시스템의 용량을 결정(S106)할 수 있다. 이 때 에너지 저장 시스템의 용량은 앞서 생성된 발전량 예측범위에서 확인할 수 있는 발전량 예측값의 오차범위 내에서의 최대값이 기준이 될 수 있다.
지금까지 도 2 내지 도 5를 참조하여 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하기 위한 장치 및 그 방법에 대해 살펴보았다.
이하에서는 도 6 내지 도 8을 참조하여, 앞서 생성한 발전량 예측범위를 기초로 에너지 저장 시스템을 운용하는 방법에 대해 살펴보기로 한다. 참고로, 도 6 내지 도 8은 앞서 설명한 용량 산정을 위한 장치가 에너지 저장 시스템 내에 구비되어 있는 상태를 전제로 하는 것으로, 이미 앞선 설명에서 언급한 바와 같이 용량 산정을 위한 장치가 에너지 관리부(Energy Management System) 또는 전력 변환부(Power Conditioning System)와 동일하거나 적어도 용량 산정을 위한 장치가 에너지 관리부 또는 전력 변환부가 수행하는 기능을 모두 수행할 수 있음을 전제로 한다.
도 6은 발전량 예측범위가 연산부에 의해 생성되었을 때 임의의 구간 별로 레퍼런스(가로선)가 정의된 모습을 도시한 것이다. 위 레퍼런스는 신재생 에너지원(풍력 발전소)이 미래의 시점들에서 생산하게 될 발전량을 기초로 정의되는 것으로, 예를 들어 상기 레퍼런스는 각 구간에 대해 예측된 발전량 예측범위의 평균값으로 정의될 수 있다. 한편, 정의된 레퍼런스는 후술하게 될 바와 같이 에너지 저장 시스템의 운용, 더 정확하게는 배터리부의 운용을 하는 데 있어 기준이 될 수 있다.
도 7의 그래프는 레퍼런스가 정의된 상태에서 풍력 발전소의 실제 발전량에 따라 배터리부의 충전 또는 방전이 이루어지는 모습을 이해하기 쉽게 도시한 것이다. 도 7의 점선 사각형은 레퍼런스(K)가 이미 발전량 예측범위에 기초하여 정의된 상태의 구간을 나타내는 것이며, 해당 사각형 내 높낮이를 달리하는 그래프는 풍력 발전소에서 실제 출력되는 발전량을 나타내는 것이다. 이에 따를 때에 에너지 저장 시스템 내 배터리부의 운용은 상기 레퍼런스에 비해 풍력 발전소의 발전량이 더 높은 값을 가질 때에 충전이 이루어지도록, 그리고 레퍼런스에 비해 발전량이 더 적을 때에는 방전이 이루어지도록 함으로써 그리드 측으로 제공되는 전력량의 평활화(smoothing)가 가능하도록 수행되고 있음을 알 수 있다.
한편, 도 8은 에너지 저장 시스템 내 배터리부가 두 개의 상이한 종류의 배터리, 즉 단주기 배터리 및 장주기 배터리를 모두 이용하여 운용을 하는 실시예를 도시한 것으로, 예를 들어 풍력 발전소에서의 발전량이 급등하여 임의의 기준선(점선)을 넘는 구간에 대해서는 단주기 배터리가 충전되도록, 기준선(점선)을 넘지 않는 구간에 대해서는 장주기 배터리가 충전되도록 구현할 수 있으며, 반대로 방전 구간에 있어서도 기준선을 넘는 구간에 대해서는 단주기 배터리가 방전되도록, 그리고 기준선을 넘지 않는 구간에 대해서는 장주기 배터리가 방전되도록 구현할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 의하면 레퍼런스(K)를 기준으로 배터리부의 충방전을 실행시키되, 발전량의 수준에 따라 단주기 배터리 및 장주기 배터리를 충방전 시킬 수 있게 되어 각 배터리들의 수명을 연장시킬 수 있는 기술적 효과가 있으며, 나아가 전체 에너지 저장 시스템의 유지비용절감 및 안전성 제고의 효과를 꾀할 수 있다.
이상 신재생 에너지와 연계된 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법 및 이를 위한 장치에 대해 살펴보았다. 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 구별되어 이해되어서는 안 될 것이다.
10 에너지 저장 시스템
11 에너지 관리부 12 전력 변환부 13 배터리부 14 배터리 관리부
13a 단주기 배터리 13b 장주기 배터리
20 그리드
30 신재생 에너지원
100 용량 산정을 위한 장치
101 정보수집부
103 연산부
105 저장부

Claims (10)

  1. 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법에 있어서,
    (a) 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보와 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득하는 단계;
    (b) 복수의 미래 시점들에 대하여 상기 신재생 에너지원의 발전량을 예측한 발전량 예측정보를 획득하는 단계; 및
    (c) 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용시켜 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성하는 단계;
    를 포함하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계에서의 상기 발전량 예측정보는, 상기 과거 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값의 집합인 것을 특징으로 하고,
    상기 (a)단계에서의 상기 실제 발전량 정보는, 상기 과거 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량값의 집합인 것을 특징으로 하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (c)단계는, 상기 미래 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (c)단계에서의 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위는,
    상기 미래 시점들에서의 상기 신재생 에너지원의 발전량 예측값 및 오차범위의 집합인 것을 특징으로 하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 (c)단계는,
    상기 과거 시점들에 대해 획득된 복수의 오차율로부터 오차율의 평균을 연산하는 단계;
    상기 오차율의 평균 및 상기 복수의 오차율로부터 표준편차를 연산하는 단계;
    기 정해진 신뢰도에 따른 오차율의 범위를 연산하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 (c)단계는,
    상기 오차율의 범위를 연산하는 단계 이후,
    상기 연산된 오차율의 범위 중 상한값을 상기 미래 시점들에서의 발전량 예측값에 적용시킴으로써 각 미래 시점들에서의 발전량 예측값 및 오차범위를 획득하는 것을 특징으로 하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (c)단계 이후,
    상기 제2기간에 대한 발전량 예측범위를 기초로 상기 에너지 저장 시스템의 용량을 결정하는 (d)단계;
    를 더 포함하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 (c)단계 이후,
    상기 발전량 예측범위에 기반하여 상기 에너지 저장 시스템의 충방전 운용을 위한 레퍼런스를 단위 시간 별로 정의하는 (e)단계;
    를 더 포함하는,
    에너지 저장 시스템을 제어하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (e)단계 이후,
    상기 레퍼런스에 따라 상기 에너지 저장 시스템 내 구비된 단주기 배터리 및 장주기 배터리를 충전 또는 방전시키는 단계;
    를 더 포함하는,
    에너지 저장 시스템을 제어하는 방법.
  10. 에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 장치에 있어서,
    복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보, 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보, 및 복수의 미래 시점들에 대하여 상기 신재생 에너지원의 발전량을 예측한 발전량 예측정보를 수집하는 정보수집부;
    상기 복수의 과거 시점들에 대하여 예측되었던 신재생 에너지원의 발전량 예측정보와 상기 과거 시점들에 생산되었던 상기 신재생 에너지원의 실제 발전량 정보를 비교하여 오차율을 획득하고, 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측정보에 상기 오차율로부터 연산되는 오차범위를 적용시켜 상기 미래 시점들에 대한 발전량 예측범위를 생성하는 연산부; 및
    상기 정보수집부에 의해 수집된 정보들, 및 상기 연산부에 의해 생성된 발전량 예측범위를 저장하는 저장부;
    를 포함하는,
    에너지 저장 시스템의 용량을 산정하는 장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230016446A (ko) * 2021-07-26 2023-02-02 고려대학교 산학협력단 에너지 저장 장치가 마련된 변전 시스템, 에너지 저장 장치 용량 산정 방법 및 이를 위한 제어 장치
KR20230029025A (ko) * 2021-08-23 2023-03-03 현대엔지니어링 주식회사 출력 균일화를 위한 재생 에너지 시스템의 설비 용량 산정 방법
KR102537638B1 (ko) * 2022-11-18 2023-05-31 주식회사 크로커스 실계측된 설비 부하 전압에 기초한 전압 제어 장치

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130089782A (ko) * 2011-12-30 2013-08-13 주식회사 포스코아이씨티 에너지 발전량 예측 시스템 및 방법
KR20180005590A (ko) * 2016-07-06 2018-01-16 주식회사 케이티 지역적으로 분산되어 있는 분산 발전기 및 에너지 저장 장치와 연동하여 전력 중개 거래를 수행하는 시스템 및 방법
KR101834061B1 (ko) 2016-02-15 2018-03-02 두산중공업 주식회사 신재생 에너지 연계형 ess의 전력 관리 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130089782A (ko) * 2011-12-30 2013-08-13 주식회사 포스코아이씨티 에너지 발전량 예측 시스템 및 방법
KR101834061B1 (ko) 2016-02-15 2018-03-02 두산중공업 주식회사 신재생 에너지 연계형 ess의 전력 관리 방법
KR20180005590A (ko) * 2016-07-06 2018-01-16 주식회사 케이티 지역적으로 분산되어 있는 분산 발전기 및 에너지 저장 장치와 연동하여 전력 중개 거래를 수행하는 시스템 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230016446A (ko) * 2021-07-26 2023-02-02 고려대학교 산학협력단 에너지 저장 장치가 마련된 변전 시스템, 에너지 저장 장치 용량 산정 방법 및 이를 위한 제어 장치
KR20230029025A (ko) * 2021-08-23 2023-03-03 현대엔지니어링 주식회사 출력 균일화를 위한 재생 에너지 시스템의 설비 용량 산정 방법
KR102537638B1 (ko) * 2022-11-18 2023-05-31 주식회사 크로커스 실계측된 설비 부하 전압에 기초한 전압 제어 장치

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