WO2015069056A1 - 전력 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

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WO2015069056A1
WO2015069056A1 PCT/KR2014/010680 KR2014010680W WO2015069056A1 WO 2015069056 A1 WO2015069056 A1 WO 2015069056A1 KR 2014010680 W KR2014010680 W KR 2014010680W WO 2015069056 A1 WO2015069056 A1 WO 2015069056A1
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WO
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power
task
energy
schedule
modeling
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PCT/KR2014/010680
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English (en)
French (fr)
Inventor
홍승호
Original Assignee
한양대학교 에리카산학협력단
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a power management method and system that can manage the power demand of the production process of the industrial equipment by applying a smart grid system to the industrial equipment to minimize the operating cost of the industrial equipment.
  • the smart grid system aims to save power, and generally uses a method of turning on / off a specific device as shown in Korean Patent Laid-Open No. 2012-0097551 for power saving.
  • existing smart grid systems do not provide an appropriate way of distributing energy to efficiently use the supplied energy.
  • the present invention is to provide a power management method and system that can manage the power demand of the production process by applying a smart grid system to the industrial equipment to minimize the operating cost of the industrial equipment.
  • a smart grid system to an industrial facility is provided a method that can manage the power demand of the production process to minimize the operating cost of the industrial facility.
  • the power management method comprises the steps of: calculating available resources based on price data; And modeling a task of a production process in an industrial facility to minimize energy costs by reflecting the calculated available resources.
  • the power management system includes an industrial facility having a production process including at least one task of consuming consumer goods to produce production goods; And an energy management device that calculates power based on price data, and models a task of the production process to minimize energy costs by reflecting the calculated power.
  • the power management method comprises the steps of modeling available resources based on price data; Modeling a schedule task capable of adjusting power demand among tasks which are processing operations performed in a production process in an industrial facility; And managing power demand by selecting an operating point of the modeled schedule task to minimize energy costs by reflecting the modeled available resources.
  • the energy management apparatus comprises a resource modeling unit for modeling available resources based on price data; A task modeling unit modeling a task which is a processing operation performed in a production process in an industrial facility; And a resource management unit for managing power demand by selecting an operating point of the modeled task to minimize energy costs by reflecting the modeled available resources.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing the configuration of a smart grid system of an industrial facility according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart illustrating a method for energy management for industrial equipment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating available resource modeling according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view for explaining the charging and discharging in the energy storage device (ESS) according to an embodiment of the present invention.
  • 5 is a view for explaining the operation point of the schedule task according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of an energy management apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • STN state-task network
  • MILD Mated Integer Linear Programming
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • FIG. 1 schematically illustrates a smart grid system of an industrial installation according to the present invention.
  • the smart grid system of the industrial facility shown in FIG. 1 performs power management corresponding to the power demand for the production process 140 in the industrial facility such as steel, cement, paper production, and the like.
  • the production process 140 may perform a certain task using a feed or an intermediate to produce an intermediate or a final product, and each task may include a plurality of operations.
  • Fig. 1 raw materials or intermediates or intermediates or final products using the same are shown in a circle.
  • the portions 1, 2, 3, and 4 which are dotted circles, are raw materials, and the portions a, b, c, d, and e that are solid circles are intermediate materials.
  • the insets 1, 2, 3 and 4 represent the final product.
  • Tasks are also marked with rectangles to indicate processing operations.
  • Tasks include non-schedulable tasks (NST) and schedulable tasks (ST).
  • NST non-schedulable tasks
  • ST schedulable tasks
  • the portion of the double rectangle represents non-scheduled tasks A, C, E, and F, and the portion of the single rectangle represents schedule tasks B, D, and G.
  • a non-scheduled task is a task that is not scheduled for demand and needs to be satisfied immediately regardless of whether electricity is cheap or expensive
  • a scheduled task is a task capable of adjusting a schedule for demand.
  • non-scheduled tasks include furnace tasks in steel production or assembly tasks in automobile production
  • scheduled tasks include hot / cold water or packaging tasks.
  • the smart grid system of the industrial equipment uses a lot of power in each task of the production process during the time when the unit price is relatively low based on the unit price provided by the utility company 150 and each task during the time when the unit price is relatively high Energy can be managed to consume less power.
  • the unit price may be provided for each time period in which the price for power use is changed from the utility company, or may be provided with price data including the unit price for power use for each time period.
  • Smart grid system can manage the electricity demand (electricity demand) of each task in the production process to minimize the operating cost while satisfying the market demand.
  • the smart grid system of a production facility may include an energy management device 110, an energy storage device 120, and an energy generation device 130.
  • the Energy Management System (EMS) 110 receives and stores price data on a unit price from the utility company 150 and stores a state-task network (STN) for the production process 140 of an industrial facility. : Models each task of the production process 140 to meet market demand in a state of receiving and storing a state-task network, modeling available resources based on price data, and modeling available resources In this way, you can manage the power demand of the production process by selecting the operating point of each task modeled to minimize the cost.
  • STN state-task network
  • the STN is composed of a task node and a state node
  • the task node represents a processing operation
  • the state node refers to raw materials, intermediate materials, and final products.
  • the energy storage system (ESS) 120 is a means for storing resources at a low unit price based on price data, and providing resources to a production process of an industrial facility at a high unit price.
  • EGS 130 Energy Generating System 130 is a means for producing available resources and providing them to the production process of industrial facilities.
  • FIG. 2 is a flow chart illustrating an energy management method for a production process of an industrial facility according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a flow chart illustrating available resource modeling according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a view illustrating a first available resource modeling according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a view illustrating an operation point of a schedule task according to an embodiment of the present invention.
  • the energy management device 110 receives and stores price data on a unit price from the utility company 150, and receives and stores a state-task network (STN) for the production process 140. Shall be.
  • STN state-task network
  • the energy management apparatus 110 models each task of the production process 140 to produce a final product that satisfies the market demand.
  • the energy management device 110 may model each task of the production process 140 based on price data. For example, the energy management device 110 may model each task such that the production process 140 consumes a lot of power when the unit price for the power for each time period provided by the utility company is low. If expensive, each task can be modeled such that production process 140 consumes less power.
  • a task refers to a processing operation performed in the production process 140.
  • Each task of the production process 140 is divided into a scheduled task ST and a non-scheduled task NST.
  • the power demand consumed in the non-scheduled task may be determined a priori at the first start, but then may be predicted with reference to the previous history for each time period.
  • the schedule task supports a plurality of operating points as shown in FIG. 5, and the power demand consumed for each time period is a priori determined.
  • the operation point refers to a detailed processing operation set in consideration of the consumer goods consumed in the task and the production goods output from the task.
  • the production process of an industrial facility includes a plurality of tasks, and the operating point is selected for each schedule task in consideration of market demand and cost.
  • the schedule task may produce consumer goods by processing consumer goods at any operating point.
  • the consumer goods are represented by the input state (State s1) and the produce goods are represented by the output state (State s2).
  • the consumer goods are raw materials or intermediate goods to be produced through the task to make the production goods
  • the production goods are intermediate goods or final goods produced through the task of consuming the consumer goods.
  • the power demand consumed at multiple operating points in the schedule task is different. For this reason, the input state amount (consumption amount) and the output state amount (production amount) consumed at each operation point may respectively differ.
  • the plurality of operating points in the schedule task may produce more production by consuming more consumer goods as the demand for power increases.
  • operating points with lower power demands can consume less consumer goods and produce less production.
  • the energy management device 110 may model the schedule task with reference to the price data and the market demand.
  • the energy management device 110 may be modeled so that an operating point with high power demand is selected and operated when the unit price is low, and may be modeled so that an operating point with low power demand is selected and operated when the unit price is relatively high. Accordingly, the energy management apparatus 100 may reduce the overall energy cost by making the intermediate material having high power consumption in advance when the electric charge is low and using the intermediate material prepared in advance when the electric charge is high.
  • any one of a plurality of operating points supporting the schedule task according to an embodiment of the present invention may be selected.
  • each schedule task selects and operates only one operating point for convenience of understanding and description. Let's assume you can.
  • the present invention is a generalized demand response algorithm that can determine the optimal scheduling of the schedule task (ST) and in-facility Distributed Energy Resource (DER) to minimize the energy cost of industrial equipment Algorithm) is proposed.
  • the demand response algorithm can be made using a mixed integer linear programming (MILP) as shown in FIG.
  • Inputs include day-ahead hourly electricity price, STN of the production process, operation data for each task (supported operating points, consumption and production speeds of related states, power demand at each operating point, etc.), and storage of each state.
  • Information initial storage in each state, lower and upper storage requirements, etc.
  • operation information of the ESS energy storage capacity, maximum charging and discharging speed, charging and discharging efficiency, etc.
  • operating information of the EGS operating range and related costs of electric power production, etc.
  • MILP MILP with an objective function and a set of constraints.
  • the main features of MILP are:
  • the objective function is defined to minimize the energy costs of industrial installations.
  • Linear constraints are specified for process, ESS, EGS and power sales or purchases.
  • Constraints on process modeling include constraints such as operation, material balance, power, and storage.
  • Constraints on the ESS include constraints such as power balance, capacity, charge and discharge.
  • constraints on EGS and power sales / purchases are specified.
  • the output calculates the operating point of the selected ST, the rate of charge / discharge of the ESS, the power production of the EGS, the purchase or sale of electricity, and the total energy cost of the industrial facility at each time interval.
  • Modeling of the schedule task ST of the production process 140 includes constraints on material balance, power balance, storage and operation.
  • Equation 1a The material balance is shown in Equation 1a, where the storage (S s, t ) of each state s at time t is stored at t-1 (S s, t-1 ) and at the time interval (t-1, t) It is equal to the result of subtracting the total amount of state s consumed in the time interval (t-1, t) from the sum of the total amount of state s produced.
  • PA s, i, t-1 and CA s, i, t-1 are the amounts produced and consumed by task i in the time interval (t-1, t).
  • the total power demand E t during the time interval t, t + 1 is equal to the sum of the power demands e i, t of each task, as shown in Equation 1b.
  • the storage (S s, t ) of each state should not be less than the minimum value (LB s ) or more than the maximum value (UB s ).
  • a task ST i which consumes state s1 to produce state s2 and supports M operating points. For each operating point m, the consumptions ca i, m, s1 of the state s1 , the outputs pa i, m, s2 of the state s2 , and the power demand e i, m are known a priori at each time interval. Task i wants to lower the power consumption when the electricity price is high and to increase the power consumption when the electricity price is low.
  • Each operating point of task i is related to the binary variables z i, m, t during the time interval (t, t + 1).
  • ST i operates only at one operating point due to the constraint of Equation 1d.
  • the power demand of the task i during the (t, t + 1) time interval may be derived as in Equation 1 below.
  • n represents an operating point
  • e i m denotes a power demand of each operating point.
  • Equation 2 the amount of consumption consumed by the task i during the (t, t + 1) time interval
  • Equation 3 the amount of produced product produced by the task i
  • the energy management apparatus 110 may determine the amount of consumables and products by referring to the unit price to meet the market demand, model each task of the production process to satisfy the determined amount of consumer goods and the products, and power required by each modeled task. Demand can be derived.
  • the energy management apparatus 110 models the available resources based on the price data.
  • the available resources include resources stored in the energy storage device 120 and resources generated by the energy generation device 130.
  • the resource of the energy storage device will be referred to as a first available resource
  • the resource generated by the energy generating device will be referred to as a second available resource.
  • FIG. 3 A method of modeling available resources will be described in detail with reference to FIG. 3.
  • the method of modeling the first available resource is described as prior art for convenience of understanding and description.
  • the modeling of the first available resource and the second available resource may be performed in parallel, respectively. Of course.
  • the energy management apparatus 110 models the first available resource.
  • the resource is stored in the energy storage device 120 when the unit price is low based on the price data, and the resource stored in the energy storage device 120 is stored when the unit price is high. Model it for production.
  • Modeling of the first available resource that is, energy storage device (ESS) modeling includes energy balance, charge and discharge constraints, and capacity constraints.
  • the amount of the first available resource is equal to the amount of resources S ESS, t-1 stored at the previous time t-1 and the current time interval t-1, It is equal to the amount obtained by subtracting the amount of resources charged by t) multiplied by the charge efficiency ⁇ and subtracting the amount of resources discharged in the current time interval t, t-1 divided by the discharge efficiency ⁇ . If this is expressed as an equation with reference to FIG. 4, Equation 4 is obtained.
  • ⁇ denotes charging efficiency
  • ⁇ denotes discharging efficiency
  • E CESS t-1 denotes the amount of charged resources in (t-1, t) time interval
  • E DESS t-1 represents the amount of resources discharged in the (t-1, t) time interval.
  • the energy storage device 120 does not simultaneously charge (store) and discharge resources during the same period of time, as represented by Equation 4a.
  • Equation 6 The amount of electricity charged and discharged at each time interval (E CESS, t , E DESS, t ) is limited by the maximum charge rate (CH SE ) and the maximum discharge rate (DCH SE ). It can be expressed as Equation 6.
  • z c, t represents the state of charge and CH SE represents the maximum charge rate.
  • z d, t represents a discharge state and DCH SE represents a maximum discharge rate.
  • Equation 6a the amount of energy S ESS, t stored at each time cannot exceed the maximum storage capacity C SE .
  • the energy management device 110 charges resources to the energy storage device when the unit price is low based on the price data, and provides the resources stored in the energy storage device to the production process of the industrial equipment when the unit price is high. Can be modeled At this time, the maximum amount of resources stored in the energy storage device is limited by the storage capacity of the energy storage device. That is, the maximum amount of resources stored in the energy storage device does not exceed the maximum storage capacity of the energy storage device.
  • the energy management device 110 models a second available resource, that is, an energy generation device (EGS).
  • EGS energy generation device
  • the second available resource is a resource produced by the energy generating device 130 and is divided into a non-scheduled production resource and a scheduled production resource.
  • Unscheduled production resources represent resources produced by unscheduled energy generating devices, such as solar, wind, and waste heat power plants.
  • the schedule production resource represents a resource produced by a schedule energy generating device such as diesel generation.
  • Non-scheduled production resources are predicted for each hour, and scheduled production resources can be modeled to reflect price data.
  • the non-scheduled production resource may be estimated at each time with reference to the previous history.
  • the schedule production resource may be modeled in consideration of the cost of producing the schedule production resource compared to the price data.
  • the schedule production resource may be controlled at each time in consideration of the cost required to produce the schedule production resource based on the price data. For example, if price data is very inexpensive, scheduled production resources can be modeled so that they are not produced. On the other hand, if the price data is very expensive, the schedule production resource may be modeled to produce up to the maximum production capacity.
  • the schedule production resource may be modeled to be produced.
  • the schedule production resource may also be modeled in consideration of the first available resource. That is, when price data is expensive, the schedule production resource may be modeled to be produced by the shortage of the first available resource.
  • the second available resource is equal to the sum of the scheduled production resource and the non-scheduled production resource. This is expressed as an equation (7).
  • the production amount of the schedule production resource can be expressed as Equation (8).
  • CR t represents the amount of raw material consumed for the production of periodic production resources within a time interval
  • ⁇ represents the production efficiency
  • the energy management apparatus 110 selects an operating point of each modeled task to minimize costs by reflecting the modeled available resources to manage power demand of the production process of the industrial equipment.
  • Smart grid technology allows consumers not only to buy electricity from a utility company, but also to sell surplus electricity to the utility company when electricity is available.
  • power sales and purchase modeling will be described.
  • the power demand E DM, t of the production process is derived using the power demand of each task, the first available resource and the second available resource. This may be expressed as an equation (9).
  • E t represents the power demand of each task
  • E CESS t represents the first available resource charged
  • E DESS t represents the discharged first available resource
  • E EGS, t represents the second Represents an available resource
  • the energy management device 110 may manage a shortage to be provided through a utility company when the total power demand of the industrial facility is insufficient by only the first available resource and the second available resource.
  • the energy management apparatus 110 may manage the surplus resources to be sold through a utility company when the first available resources and the second available resources are larger than the total power demand of the industrial equipment.
  • B is large and sufficient positive number.
  • Table 1-1 shows the relationship between E p, t , E s, t and E DM, t .
  • Equation 9d is applied between the variables shown in Table 1-1.
  • the energy management apparatus 110 selects the operating point of each modeled task to minimize the cost by reflecting the modeled available resources.
  • the energy management device 110 selects an operating point with high power demand for each modeled task to reflect the modeled available resources so that a lot of resources are consumed. Can manage On the other hand, when the unit price is expensive based on the price data, the energy management device 110 selects an operating point with less power demand for each modeled task reflecting the available modeled resources, so that less resource is consumed. Can manage.
  • the energy management device 110 may manage the power demand of the industrial equipment so that the energy cost according to the operation of the industrial equipment is minimized to reflect the modeled available resources.
  • the energy cost may be derived by subtracting the cost of selling resources from the cost of purchasing resources, and adding the costs according to resource production when the resources are produced.
  • Equation 10 If this is expressed as an equation, it may be expressed as in Equation 10.
  • Is the power purchase cost pp t is the purchase unit price in the time interval (t, t + 1)
  • E p, t is the power purchase amount.
  • Is the power selling cost ps t is the selling unit price in the time interval t, t + 1, and E s, t is the selling amount of electricity.
  • p f is the price of the raw material consumed by the scheduled energy generating device (EGS f).
  • Last The portion represents the start and stop cost of operation of the schedule energy generating device.
  • FIG. 6 is a block diagram schematically illustrating an internal configuration of an energy management apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the energy management apparatus 110 may include an input unit 610, a task modeling unit 615, a resource modeling unit 620, a resource management unit 625, and a memory 630. And a control unit 635.
  • the input unit 610 is a means for receiving various information for power management of an industrial facility.
  • the input unit 610 may include price data including a unit price, state-task network (STN) of the industrial equipment, operation information of the energy storage device (ESS) and the energy generation device (EGS), and each task. You can receive the operation information, various information about each state (state).
  • STN state-task network
  • ESS energy storage device
  • EGS energy generation device
  • the task modeling unit 615 is to model each task of the industrial equipment to meet the market demand by using the STN, each task operation information, the various information about the status of the industrial equipment input through the input unit 610 It is meant for.
  • the task modeling unit 615 performs modeling using a MILP having an objective function and a series of constraints, and thus, an optimal operating point in the schedule task may be selected to minimize energy costs.
  • the task modeling unit 615 may perform modeling so that an intermediate material having high power demand is produced in advance when the electric charge is low, and an optimal operating point in the schedule task is selected so that the intermediate material produced in advance when the electric charge is high is used.
  • the resource modeling unit 620 is a means for modeling available resources based on price data.
  • the resource modeling unit 620 performs modeling on the energy storage device (ESS) and the energy generation device (EGS), and when the power charge is low, the energy is stored in the ESS, and when the power charge is high, the stored energy is used or the EGS is Make it possible to produce energy.
  • ESS energy storage device
  • EGS energy generation device
  • the resource manager 625 is a means for managing the power demand of the industrial equipment by selecting an operating point of each task modeled to minimize the cost by reflecting the modeled available resources.
  • the memory 630 is a means for storing various information necessary for operating the energy management device 110 according to an embodiment of the present invention, various data necessary for managing power demand of an industrial facility, and the like.
  • the controller 635 is an internal component of the energy management apparatus 110 according to an embodiment of the present invention (eg, the input unit 610, the task modeling unit 615, the resource modeling unit 620, and the resource management unit). 625, the memory 630, etc.).
  • FIG. 7 there are four oxygen generating devices (OGS) that produce oxygen from air. Assume that OSG # 1 is a non-scheduled task with a fixed operating point, and the other OSG is a scheduled task with a plurality of operating points (see Table 1).
  • Oxygen demand is 16000 Nm 3 per hour.
  • Oxygen storage range is 2000-18000 Nm 3 .
  • cold water demand varies with the operating state of the OGS.
  • Cold water storage ranges from 150 to 850 m 3 .
  • the maximum storage capacity of the energy storage device is 6000 kWh and the maximum charge / discharge at 1500 kWh at time intervals.
  • the charging and discharging efficiency is assumed to be 90%.
  • Energy-generating devices use electricity to generate electricity (see Table 3).
  • FIG. 9 estimates the amount of power produced by the solar energy generating device at each time interval, and FIG. 10 shows the purchase price and the selling price per hour.
  • Table 4 shows the operating points of OSG # 2, # 3, # 4 and WCS # 1, # 2, # 3 during each time interval.
  • OSG # 3 operating point 8 operates at time interval 0, producing 6000 Nm 3 of oxygen, consuming 70 m 3 of cold water, and requiring 2100 kWh of power (see Table 1).
  • the maximum amount charged or discharged by the energy storage device during each time interval was 1500 kWh (see Table 3).
  • the energy storage device reached a maximum storage capacity of 6000 kWh at time interval 6 and discharged all energy at time interval 16.
  • the total discharge energy was less than the total charge energy because of the energy loss during charging and discharging.
  • Scheduled energy generating devices produced power at time intervals 13 to 17, during which time the electricity was expensive and power demand decreased at peak times.
  • Figure 16 shows the overall power demand of the industrial plant for each time interval.
  • (c) shows the demand in which an energy storage device (ESS) and an energy generation device (EGS) are included.
  • ESS energy storage device
  • EVS energy generation device
  • the power demand was further reduced because the solar energy generating device produced energy at time intervals 6 to 18 and the schedule energy generating device generated energy at time intervals 13 to 17.
  • the power demand is negative in time intervals 14 to 16, which means that industrial equipment can sell surplus power to utility companies.
  • the operating cost of the schedule tasks OGS # 2, # 3, # 4 and WCS # 1, # 2, # 3 can be reduced according to the change in the electric value per hour, and the energy storage device can be reduced. Saving energy when electricity is expensive By storing electricity in advance when electricity is low, energy costs can be reduced, and energy generating devices can save energy costs by producing additional electricity at a lower cost. .
  • Table 5 shows the total energy costs for each case.
  • the total energy cost is $ 10,842 for a fixed price (the average price of a variable price), $ 10,594.6 for an hourly variable price, $ 10,028 for an energy storage device, energy storage and If all energy generation units are included, the energy savings are further reduced to $ 8,695.4.
  • the power distribution method according to an embodiment of the present invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed through various electronic means for processing information can be recorded in the storage medium.
  • the storage medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded in the storage medium may be those specially designed and constructed for the present invention, or may be known and available to those skilled in the software art.
  • Examples of storage media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic-optical media such as floppy disks.
  • hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media and ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also devices that process information electronically using an interpreter, for example, high-level language code that can be executed by a computer.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the power management method according to the present invention can be utilized in the field of smart grid systems, and particularly can be effectively used in the demand side of industrial equipment.

Landscapes

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  • Public Health (AREA)
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  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

전력 관리 방법 및 시스템이 개시된다. 본 발명에 따른 전력 관리 방법은 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 이용 가능 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 산업 설비 내 생산 공정의 태스크를 모델링 하는 단계를 포함하여, 가격 데이터의 변동에 따라 에너지 비용이 최소가 될 수 있도록 에너지 저장 장치의 충전/방전과 에너지 생성 장치의 생산 전력을 제어하고 생산 공정의 스케줄 태스크의 동작 점을 선택한다.

Description

전력 관리 방법 및 시스템
본 발명은 산업 설비에 스마트 그리드 시스템을 적용하여 산업 설비의 운용 비용이 최소가 되도록 산업 설비의 생산 공정의 전력 수요를 관리할 수 있는 전력 관리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근, 스마트 그리드 기술은 많은 국가에서 차세대 핵심 사업으로 선정되고, 활발히 연구되고 있다. 스마트 그리드 시스템은 전력 절감을 목표로 하고 있으며, 전력 절감을 위하여 일반적으로 한국공개특허공보 제2012-0097551호 등에서 보여지는 바와 같이 특정 디바이스를 온/오프(on/off)시키는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 기존 스마트 그리드 시스템은 공급되는 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 에너지를 분배하는 적절한 방식을 제시하지 못하고 있다.
또한, 현재 정전 사고가 자주 발생하고 있는데, 이는 특정 시간대에 다수의 사람들이 에너지를 많이 사용하고 있기 때문이다. 따라서, 이러한 시간대에 사람들의 에너지 사용을 줄일 수 있는 방법이 필요하나, 현재 존재하지 않는다.
본 발명은 산업 설비에 스마트 그리드 시스템을 적용하여 산업 설비의 운용 비용이 최소가 되도록 생산 공정의 전력 수요를 관리할 수 있는 전력 관리 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 산업 설비에 스마트 그리드 시스템을 적용하여 산업 설비의 운용 비용이 최소가 되도록 생산 공정의 전력 수요를 관리할 수 있는 방법이 제공된다.
이를 위해 본 발명에 따른 전력 관리 방법은 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 이용 가능 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 산업 설비 내 생산 공정의 태스크를 모델링 하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 전력 관리 시스템은 소비재를 소비하여 생산재를 생산하는 적어도 하나의 태스크를 포함하는 생산 공정을 가진 산업 설비; 및 가격 데이터에 기초하여 전력을 산출하고, 상기 산출된 전력을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 생산 공정의 태스크를 모델링 하는 에너지 관리 장치를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 전력 관리 방법은 가격 데이터에 기초하여 이용 가능한 자원을 모델링 하는 단계; 산업 설비 내 생산 공정에서 수행되는 처리 동작인 태스크 중 전력 수요 조정이 가능한 스케줄 태스크를 모델링 하는 단계; 및 상기 모델링 된 이용 가능한 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 모델링 된 스케줄 태스크의 동작 점을 선택하여 전력 수요를 관리하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 에너지 관리 장치는 가격 데이터에 기초하여 이용 가능한 자원을 모델링 하는 자원 모델링부; 산업 설비 내 생산 공정에서 수행되는 처리 동작인 태스크를 모델링 하는 태스크 모델링부; 및 상기 모델링 된 이용 가능한 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 모델링 된 태스크의 동작 점을 선택하여 전력 수요를 관리하는 자원 관리부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력 관리 방법 및 시스템을 제공함으로써, 산업 설비에 스마트 그리드 시스템을 적용하여 산업 설비의 운용 비용이 최소가 되도록 생산 공정의 전력 수요를 관리할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 설비의 스마트 그리드 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 설비에 대한 에너지 관리 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이용 가능 자원 모델링을 나타낸 순서도.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장 장치(ESS)에서 충전 및 방전을 설명하기 위해 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스케줄 태스크의 동작 점을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 관리 장치의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록도.
도 7은 본 발명의 전력 관리 방법이 적용된 산소 생산 플랜트의 상태-태스크 네트워크(STN)을 나타낸 도면.
도 8은 MILP(Mixed Integer Linear Programming) 개념을 나타낸 도면.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
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.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 산업 설비의 스마트 그리드 시스템을 개략적으로 도시한 것이다.
도 1에 도시된 산업 설비의 스마트 그리드 시스템은 철강, 시멘트, 종이 생산 등과 같은 산업 설비 내 생산 공정(production process)(140)에 대한 전력 수요에 대응한 전력 관리를 수행한다.
생산 공정(140)은 원자재(feed)나 중간재(intermediate)를 사용하여 일정 태스크(task)를 수행하여 중간재나 최종 상품을 생산할 수 있으며, 각 태스크는 복수의 동작(operation)을 포함할 수 있다.
도 1에서, 원자재나 중간재 또는 이를 이용한 중간재 또는 최종 상품은 원 모양으로 표시되어 있다. 점선의 원으로 되어 있는 부분(1, 2, 3, 4)이 원자재이고, 실선의 원으로 되어 있는 부분(a, b, c, d, e)이 중간재이고, 실선의 원 안에 점선의 원이 들어간 부분(1, 2, 3, 4)이 최종 상품을 의미한다.
또한 태스크는 처리 동작(processing operation)을 나타내는 것으로 사각형으로 표시되어 있다. 태스크는 비 스케줄 태스크(NST: non-schedulable task)와 스케줄 태스크(ST: schedulable task)를 포함한다. 이중 사각형으로 되어 있는 부분이 비 스케줄 태스크(A, C, E, F)를 나타내고, 단일 사각형으로 되어 있는 부분이 스케줄 태스크(B, D, G)를 나타낸다.
비 스케줄 태스크는 수요에 대한 스케줄 조정이 되지 않으며 전기료가 싼지 비싼지에 상관 없이 즉시 수요가 만족되어야 하는 태스크이며, 스케줄 태스크는 수요에 대한 스케줄 조정이 가능한 태스크이다. 예를 들어, 비 스케줄 태스크로는 철강 생산에서 용광로 태스크나 자동차 생산에서 조립 태스크가 있으며, 스케줄 태스크로는 온수/냉수 또는 포장 태스크 등이 있다.
산업 설비의 스마트 그리드 시스템은 유틸리티 회사(150)에서 제공되는 단위 가격에 기초하여 단위 가격이 상대적으로 저렴한 시간대에는 생산 공정의 각 태스크에서 많은 전력을 사용하도록 하고 단위 가격이 상대적으로 비싼 시간대에는 각 태스크에서 적은 전력을 소비하도록 에너지를 관리할 수 있다.
여기서, 단위 가격은 유틸리티 회사로부터 전력 이용을 위한 가격이 변동되는 각 시간 주기마다 제공받을 수도 있으며, 시간 주기 별 전력 이용을 위한 단위 가격을 포함하는 가격 데이터를 제공받을 수도 있다.
이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 본 명세서에서는 전력 이용을 위한 단위 가격이 시간 주기마다 변동되는 것을 가정하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 그리드 시스템은 시장 수요를 만족시키면서도 운영 비용을 최소화할 수 있도록 생산 공정에서 각 태스크의 전력 수요(electricity demand)를 관리할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 생산 설비의 스마트 그리드 시스템은 에너지 관리 장치(110), 에너지 저장 장치(120) 및 에너지 생성 장치(130)을 포함할 수 있다.
에너지 관리 장치(EMS: Energy Management System)(110)는 유틸리티 회사(150)로부터 단위 가격에 대한 가격 데이터를 제공받아 저장하고, 있으며, 산업 설비의 생산 공정(140)에 대한 상태-태스크 네트워크(STN: state-task network)를 제공받아 저장하고 있는 상태에서 마켓 수요를 충족할 수 있도록 생산 공정(140)의 각 태스크를 모델링하고, 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 모델링 한 후 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 비용이 최소가 되도록 모델링 된 각 태스크의 동작 점(operating point)을 선택하여 생산 공정의 전력 수요를 관리할 수 있다.
여기서, STN은 태스크 노드(task node)와 상태 노드(state node)로 구성되며, 태스크 노드는 처리 동작을 나타내고, 상태 노드는 원자재, 중간재 및 최종 상품을 의미한다.
에너지 저장 장치(ESS: Energy Storage System)(120)는 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 낮은 시간에는 자원을 저장하고, 단위 가격이 높은 시간에는 자원을 산업 설비의 생산 공정에 제공하기 위한 수단이다.
에너지 생성 장치(EGS: Energy Generating System)(130)는 이용 가능 자원을 생산하고 이를 산업 설비의 생산 공정으로 제공하기 위한 수단이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 산업 설비의 생산 공정에 대한 에너지 관리 방법을 나타낸 순서도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이용 가능 자원 모델링을 나타낸 순서도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제1 이용 가능 자원 모델링을 설명하기 위해 나타낸 도면이며, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 스케줄 태스크의 동작 점을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
에너지 관리 장치(110)는 유틸리티 회사(150)로부터 단위 가격에 대한 가격 데이터를 제공받아 저장하고, 있으며, 생산 공정(140)에 대한 STN(state-task network)를 제공받아 저장하고 있는 것을 가정하기로 한다.
단계 210에서 에너지 관리 장치(110)는 마켓 수요를 만족하는 최종 상품을 생산할 수 있도록 생산 공정(140)의 각 태스크를 모델링 한다.
보다 상세하게, 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터에 기초하여 생산 공정(140)의 각 태스크를 모델링 할 수 있다. 예를 들어, 에너지 관리 장치(110)는 유틸리티 회사에서 제공되는 시간 주기 별 전력에 대한 단위 가격이 저렴한 경우, 생산 공정(140)이 많은 전력을 소비하도록 각 태스크를 모델링 할 수 있으며, 단위 가격이 비싸면, 생산 공정(140)이 적은 전력을 소비하도록 각 태스크를 모델링 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 태스크는 생산 공정(140)에서 수행되는 처리 동작을 의미한다.
생산 공정(140)의 각 태스크는 스케줄 태스크(ST)와 비 스케줄 태스크(NST)로 구분된다.
비 스케줄 태스크에서 소비되는 전력 수요는 최초 시작 시 선험적으로(a priori) 결정될 수 있으나 이후에는 시간 주기 별로 이전 이력을 참조하여 예측될 수 있다.
스케줄 태스크는 도 5에 도시된 바와 같이 복수의 동작 점(operating point)을 지원하며, 각 동작 점마다 시간 주기 별로 소비되는 전력 수요는 선험적으로 정해져 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 동작점은 태스크에서 소비되는 소비재와 태스크로부터 출력되는 생산재를 고려하여 설정되는 세부 처리 동작을 의미한다. 산업 설비의 생산 공정에는 복수의 태스크가 포함되어 있으며 마켓 수요, 비용 등을 고려하여 각 스케줄 태스크에서 어떠한 동작 점이 가동될 것인지 선택된다.
도 5에 도시된 바와 같이, 스케줄 태스크는 어느 동작 점에서 소비재를 처리하여 생산재를 생산할 수 있다. 소비재는 입력 상태(State s1)로 표시되어 있으며, 생산재는 출력 상태(State s2)로 표시되어 있다. 여기서, 소비재는 태스크를 통해 소비되어 생산재를 만들기 위한 원자재 또는 중간재이며, 생산재는 소비재를 소비하여 태스크를 통해 생산된 중간재 또는 최종 상품이다.
스케줄 태스크 내 복수의 동작 점에서 소비되는 전력 수요는 상이하다. 이로 인해, 각 동작 점에서 소비되는 입력 상태량(소비재량) 및 출력 상태량(생산재량)이 각각 상이할 수 있다.
즉, 스케줄 태스크 내 복수의 동작 점은 전력 수요가 클수록 많은 소비재를 소비하여 많은 생산재를 생산할 수 있다. 반면, 전력 수요가 작은 동작 점은 적은 소비재를 소비하여 적은 생산재를 생산할 수 있다.
이에 따라, 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터 및 마켓 수요를 참조하여 스케줄 태스크를 모델링 할 수 있다.
즉, 에너지 관리 장치(110)는 단위 가격이 낮을 때는 전력 수요가 많은 동작 점이 선택되어 운영되도록 모델링 하고, 단위 가격이 상대적으로 높을 때는 전력 수요가 적은 동작 점이 선택되어 운영되도록 모델링 할 수 있다. 이에 따라 에너지 관리 장치(100)는 전기료가 저렴할 때 전력 소비가 높은 중간재를 미리 만들어 놓고 전기료가 비싸지면 미리 만들어 놓은 중간재를 사용함으로써 전체적인 에너지 비용을 절감할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 스케줄 태스크를 지원하는 복수의 동작 점은 어느 하나만 선택될 수 있다.
물론, 구현 방법에 따라 스케줄 태스크를 지원하는 복수의 동작 점 중 복수개가 선택되어 운영될 수도 있으나, 본 명세서에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 각 스케줄 태스크는 어느 하나의 동작 점만을 선택하여 운영할 수 있는 것을 가정하기로 한다.
이를 위해, 본 발명은 스케줄 태스크(ST) 및 이용 가능 자원(DER: in-facility Distributed Energy Resource)의 최적 스케줄링을 결정하여 산업 설비의 에너지 비용을 최소화할 수 있는 범용 수요 응답 알고리즘(a generalized Demand Response Algorithm)을 제안한다.
수요 응답 알고리즘(DR Algorithm)은 도 8과 같은 MILP(Mixed Integer Linear Programming)를 이용하여 만들 수 있다. 입력은 단위 가격(day-ahead hourly electricity price), 생산 공정의 STN, 각 태스크의 동작 데이터(지원되는 동작 점, 관련 상태의 소비 및 생산 속도, 각 동작 점의 전력 수요 등), 각 상태의 저장 정보(각 상태의 초기 저장량, 하한 및 상한 저장요건 등), ESS의 동작 정보(에너지 저장 용량, 최대 충방전 속도, 충방전 효율 등), EGS의 동작 정보(전력 생산의 동작 범위 및 관련 비용 등)를 포함한다.
모든 입력은 목적 함수(objective function) 및 일련의 제약 조건(constraint)을 가진 MILP를 이용하여 만들어진다. MILP의 주요 특징은 다음과 같다.
(a) 결정 변수(decision variable)는 연속적이거나 불연속적일 수 있다
(b) 목적 함수 및 제약 조건은 선형적이어야 한다
목적 함수는 산업 설비의 에너지 비용을 최소화할 수 있도록 정의된다. 선형적 제약 조건은 프로세스, ESS, EGS 및 전력 판매나 구매에 대하여 특정된다. 프로세스 모델링에 대한 제약 조건은 동작, 재료 균형(material balance), 전력, 저장 등의 제약 조건을 포함한다. ESS에 대한 제약 조건은 전력 균형, 용량, 충방전 등의 제약 조건을 포함한다. 마지막으로 EGS에 대한 제약 조건과 전력 판매/구매에 대한 제약 조건이 있다.
MILP 문제가 풀리면, 그 출력으로 각 시간 간격에서 선택된 ST의 동작 점, ESS의 충방전 속도(rate), EGS의 전력 생산량, 전력 구매나 판매량, 산업 설비에서 사용되는 총 에너지 비용 등이 산출된다.
생산 공정(140)의 스케줄 태스크(ST)에 대한 모델링은 재료 균형, 전력 균형, 저장 및 동작에 대한 제약 조건을 포함한다.
1) 재료 균형
재료 균형은 수학식 1a에 나타낸 바와 같이, 시간 t에서 각 상태 s의 저장(Ss,t)이 t-1에서 저장(Ss,t-1)과 시간 간격 (t-1, t)에서 생산된 상태 s의 총량의 합에서 시간 간격 (t-1, t)에서 소비된 상태 s의 총량을 감산한 결과와 동일하다는 것을 의미한다.
수학식 1a
Figure PCTKR2014010680-appb-I000001
여기서, PAs,i,t-1 및 CAs,i,t-1은 시간 간격 (t-1, t)에서 태스크 i에 의해 생산 및 소비되는 양이다.
2) 전력 균형
시간 간격 (t, t+1) 동안 총 전력 수요량(Et)은 수학식 1b와 같이, 각 태스크의 전력 수요량(ei,t)의 총합과 동일하다.
수학식 1b
Figure PCTKR2014010680-appb-I000002
3) 저장 균형
생산 공정의 신뢰성을 보장하기 위해 수학식 1c과 같이, 각 상태의 저장(Ss,t)은 최저 값 (LBs)이하이거나 최고 값(UBs) 이상이면 안 된다.
수학식 1c
Figure PCTKR2014010680-appb-I000003
4) 동작 제약 조건
도 5를 참조하면, 상태 s1을 소비하여 상태 s2를 생산하고 M개의 동작 점을 지원하는 태스크 STi를 도시하고 있다. 각 동작 점 m에 대하여 시간 간격마다 상태 s1의 소비량 cai,m,s1, 상태 s2의 생산량 pai,m,s2, 전력 수요 ei,m가 선험적으로 알려져 있다. 태스크 i는 전기 값이 비쌀 때 전력 소비를 낮추고 전기 값이 쌀 때 전력 소비를 높이려고 한다.
태스크 i의 각 동작 점은 시간 간격 (t, t+1) 동안 이진 변수 zi,m,t와 관련이 있다. 태스크 i가 시간 간격 (t, t+1) 동안 m 동작 점에서 동작하면 zi,m,t=1이고, 그렇지 않으면 zi,m,t=0이다. 각 시간 간격 동안 STi는 수학식 1d의 제약 조건에 의해 하나의 동작 점에서만 동작한다.
수학식 1d
Figure PCTKR2014010680-appb-I000004
즉, 시간 간격 (t, t+1) 동안 태스크 i에서 하나의 zi,m,t만 1이고 나머지는 모두 0이 된다.
이에 따라, (t, t+1) 시간 간격 동안 태스크 i의 전력 수요는 하기 수학식 1과 같이 도출될 수 있다.
수학식 1
Figure PCTKR2014010680-appb-M000001
여기서, m은 동작 점을 나타내고,
Figure PCTKR2014010680-appb-I000005
는 각 동작 점의 동작 상태를 나타내며, ei,m는 각 동작 점의 전력 수요를 나타낸다.
또한, (t, t+1) 시간 간격 동안 태스크 i에 의해 소비되는 소비재량은 하기 수학식 2와 같이 나타내고, 태스크 i에 의해 생산되는 생산재량은 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 2
Figure PCTKR2014010680-appb-M000002
수학식 3
Figure PCTKR2014010680-appb-M000003
에너지 관리 장치(110)는 마켓 수요를 충족하도록 단위 가격을 참조하여 소비재 및 생산재 양을 결정할 수 있으며, 결정된 소비재 및 생산재 양을 만족하도록 생산 공정의 각 태스크를 모델링하고, 모델링된 각 태스크에서 필요한 전력 수요를 도출할 수 있다.
단계 215에서 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 모델링 한다. 여기서, 이용 가능 자원은 에너지 저장 장치(120)에 저장된 자원과 에너지 생성 장치(130)에 의해 생성된 자원을 포함한다.
이하, 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 에너지 저장 장치의 자원을 제1 이용 가능 자원이라 칭하고, 에너지 생성 장치에 의해 생성된 자원을 제2 이용 가능 자원이라 칭하기로 한다.
도 3을 참조하여 이용 가능 자원을 모델링 하는 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다. 도 3에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 제1 이용 가능 자원을 모델링 하는 방법이 선행되는 것으로 기재되어 있으나, 제1 이용 가능 자원 및 제2 이용 가능 자원의 모델링은 각각 병렬로 수행될 수 있음은 당연하다.
단계 310에서 에너지 관리 장치(110)는 제1 이용 가능 자원을 모델링 한다.
즉, 제1 이용 가능 자원의 모델링에서 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 낮은 시간에는 자원을 에너지 저장 장치(120)에 저장하고, 단위 가격이 높은 시간에는 에너지 저장 장치(120)에 저장한 자원을 생산 공정에 제공하도록 모델링 한다.
제1 이용 가능 자원의 모델링, 즉 에너지 저장 장치(ESS) 모델링은 에너지 균형(energy balance), 충방전 제약 조건, 용량 제약 조건을 포함한다.
1) 에너지 균형 제약 조건
제1 이용 가능 자원의 양, 즉 t시간에 저장된 자원양(SESS,t)은 이전 시간(t-1)에 저장된 자원양(SESS,t-1)과 현재 시간 간격(t-1, t)에서 충전된 자원양에 충전 효율(α)을 곱한 값을 더하고, 현재 시간 간격 (t, t-1)에서 방전된 자원양을 방전 효율(β)로 나눈 값을 차감한 양과 동일하다. 이를 도 4를 참조하여 수식으로 표현하면 수학식 4와 같다.
수학식 4
Figure PCTKR2014010680-appb-M000004
여기서, α는 충전 효율(charging efficiency)을 나타내고, β는 방전 효율(discharging efficiency)을 나타내고, ECESS,t-1는 (t-1, t) 시간 간격에서 충전된 자원양을 나타내며, EDESS,t-1는 (t-1, t) 시간 간격에서 방전된 자원양을 나타낸다.
2) 충전/방전 제약 조건
에너지 저장 장치(120)는 수학식 4a로 표현되는 바와 같이, 동일 시간 주기 동안 자원을 충전(저장)하고 방전하는 것을 동시에 수행하지 않는다.
수학식 4a
Figure PCTKR2014010680-appb-I000006
여기서, zc,t와 zd,t는 이진 변수이다. ESS가 시간 간격 (t, t+1)에서 전기를 충전하면 zc,t=1이고, 그렇지 않으면 zc,t=0이다. 또한 ESS가 시간 간격 (t, t+1)에서 전기를 방전하면 zd,t=1이고, 그렇지 않으면 zd,t=0이다.
각 시간 간격에서 충전 및 방전되는 전기량(ECESS,t, EDESS,t)은 최대 충전율(CHSE)과 최대 방전율(DCHSE)에 의해 제한되며, 이를 각각 수식으로 표현하면 수학식 5 및 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 5
Figure PCTKR2014010680-appb-M000005
여기서, zc,t는 충전 상태를 나타내고, CHSE는 최대 충전율을 나타낸다.
수학식 6
Figure PCTKR2014010680-appb-M000006
여기서, zd,t는 방전 상태를 나타내고, DCHSE는 최대 방전율을 나타낸다.
수학식 5에서 zc,t=0일 때 ECESS,t=0이고, 수학식 6에서 zd,t=0일 때 EDESS,t=0이다.
3) 용량 제한 조건
수학식 6a과 같이, 각 시간에 저장되는 에너지량 SESS,t은 최대 저장 용량 CSE을 초과할 수 없다.
수학식 6a
Figure PCTKR2014010680-appb-I000007
즉, 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 낮은 경우에는 에너지 저장 장치에 자원을 충전하고, 단위 가격이 높은 경우에는 에너지 저장 장치에 저장된 자원을 산업 설비의 생산 공정에 제공되도록 모델링 할 수 있다. 이때, 에너지 저장 장치에 저장되는 최대 자원양은 에너지 저장 장치의 저장 용량에 의해 제한된다. 즉, 에너지 저장 장치에 저장되는 최대 자원양은 에너지 저장 장치의 최대 저장 용량을 초과하여 저장되지 않는다.
단계 320에서 에너지 관리 장치(110)는 제2 이용 가능 자원, 즉 에너지 생성 장치(EGS)을 모델링 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제2 이용 가능 자원은 에너지 생성 장치(130)에 의해 생산된 자원으로, 비 스케줄 생산 자원과 스케줄 생산 자원으로 구분된다.
비 스케줄 생산 자원은 태양열 발전, 풍력, 폐열 전력 발전(waste heat power plants)과 같은 비 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생산된 자원을 나타낸다.
또한, 스케줄 생산 자원은 디젤 발전과 같은 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생산된 자원을 나타낸다.
비 스케줄 생산 자원은 각 시간마다 예측되고, 스케줄 생산 자원은 가격 데이터를 반영하여 모델링 될 수 있다. 이때, 비 스케줄 생산 자원은 이전 이력을 참조하여 각 시간마다 예측될 수 있다.
또한, 스케줄 생산 자원은 가격 데이터 대비 스케줄 생산 자원을 생산하기 위해 소요되는 비용을 고려하여 모델링 될 수 있다.
예를 들어, 스케줄 생산 자원은 가격 데이터에 기초하여 스케줄 생산 자원을 생산하기 위해 소요되는 비용을 고려하여 각 시간마다 제어될 수 있다. 예를 들어, 가격 데이터가 매우 저렴한 경우 스케줄 생산 자원은 생산되지 않도록 모델링 될 수 있다. 반면, 가격 데이터가 매우 비싼 경우, 스케줄 생산 자원은 최대 생산 용량까지 생산되도록 모델링 될 수도 있다.
예를 들어, 유틸리티 회사(150)에서 제공되는 자원의 가격 데이터가 매우 비싸고, 생산 공정의 전력 수요가 많은 경우를 가정해보자. 이때, 스케줄 생산 자원을 생산하기 위해 소요되는 비용이 가격 데이터에 비해 저렴한 경우에는 스케줄 생산 자원이 많이 생산되도록 모델링 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 스케줄 생산 자원은 또한 제1 이용 가능 자원을 고려하여 모델링 될 수 있다. 즉, 가격 데이터가 비싼 경우, 제1 이용 가능 자원의 부족분만큼 스케줄 생산 자원이 생산되도록 모델링 될 수 있다.
상술한 바와 같이, 제2 이용 가능 자원은 스케줄 생산 자원과 비 스케줄 생산 자원을 합산한 양과 동일하다. 이를 수식으로 나타내면 수학식 7과 같다.
수학식 7
Figure PCTKR2014010680-appb-M000007
이와 같은 스케줄 생산 자원은 자원 생산을 위해 원자재 소비가 수반되므로, 스케줄 생산 자원의 생산량은 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 8
Figure PCTKR2014010680-appb-M000008
여기서, CRt은 시간 간격 내에 주기적 생산 자원의 생산을 위해 소비된 원자재의 양을 나타내고, γ은 생산효율을 나타낸다.
단계 220에서 에너지 관리 장치(110)는 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 비용이 최소가 되도록 모델링 된 각 태스크의 동작 점을 선택하여 산업 설비의 생산 공정의 전력 수요를 관리한다.
스마트 그리드 기술에서는 소비자가 전력 회사로부터 전기를 구매할 뿐만 아니라 전기가 남을 경우 전력 회사에 잉여 전기를 팔 수 있다. 이하 전력 판매 및 구매 모델링에 대하여 설명한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 생산 공정의 전력 수요(EDM,t)는 각 태스크의 전력 수요, 제1 이용 가능 자원 및 제2 이용 가능 자원을 이용하여 도출된다. 이를 수식으로 표현하면 수학식 9와 같다.
수학식 9
Figure PCTKR2014010680-appb-M000009
여기서, Et는 각 태스크의 전력 수요를 나타내고, ECESS,t는 충전된 제1 이용 가능 자원을 나타내며, EDESS,t는 방전된 제1 이용 가능 자원을 나타내고, EEGS,t는 제2 이용 가능 자원을 나타낸다.
산업 설비의 전력 수요(EDM,t)가 양수이면 유틸리티 회사로부터 전력을 구매해야 하는 상황이고, 음수이면 유틸리티 회사에 잉여 전력을 판매할 수 있는 상황이다.
에너지 관리 장치(110)는 산업 설비의 전체 전력 수요가 제1 이용 가능 자원 및 제2 이용 가능 자원만으로는 부족한 경우, 부족분을 유틸리티 회사를 통해 제공받을 수 있도록 관리할 수 있다.
또한, 에너지 관리 장치(110)는 산업 설비의 전체 전력 수요에 비하여 제1 이용 가능 자원 및 제2 이용 가능 자원이 많은 경우, 잉여 자원이 유틸리티 회사를 통해 판매되도록 관리할 수 있다.
수학식 9a 내지 수학식 9c에서, 산업 설비가 시간 간격 (t, t+1) 동안 전기를 구매할 때 zp,t=1, 전기를 판매할 때 zs,t=1이다. 여기서, B는 크고 충분한 양수이다.
수학식 9a
Figure PCTKR2014010680-appb-I000008
수학식 9b
Figure PCTKR2014010680-appb-I000009
수학식 9c
Figure PCTKR2014010680-appb-I000010
이용 가능 자원이 모든 공정을 처리하는데 충분하지 않으면, EDM,t은 양수가 되어 수학식 9a는 zp,t=1이 되고, 수학식 9b는 zs,t와 상관 없이 만족되며, 수학식 9c는 zc,t=0이 된다. 이것은 산업 설비가 유틸리티 회사로부터 전기를 구매한다는 것을 나타낸다. 이용 가능 자원이 산업 설비의 전력 수요보다 많으면 EDM,t는 음수가 된다. B는 크고 충분한 양수이므로, 수학식 9a는 zp,t와 상관 없이 만족되고, 수학식 9b는 zs,t=1이며, 수학식 9c는 zp,t=0이다. 이것은 산업 설비가 유틸리티 회사에 전력을 판매한다는 것을 나타낸다.
표 1-1은 Ep,t, Es,t 및 EDM,t 간의 관계를 나타낸 것이다.
표 1-1
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-175
Ep,t와 Es,t는 각각 시간 간격 (t, t+1)에서 전력 구매 및 판매량이다. 두 값이 모두 음수가 아니고 Ep,t=0이면 에너지 구매가 없다는 것이고, Es,t=0이면 에너지 판매가 없다는 것이다. EDM,t가 음수가 아니고 Ep,t=EDM,t, Es,t=0이면 이것은 산업 설비가 유틸리티 회사로부터 전력을 구매한다는 것이다. EDM,t가 음수이고 Ep,t=0, Es,t= -EDM,t이면 이것은 산업 설비가 유틸리티 회사로부터 전력을 판매한다는 것이다.
수학식 9d는 표 1-1에 나온 변수 사이에 적용된다.
수학식 9d
Figure PCTKR2014010680-appb-I000012
상기와 같이 산업 설비 전체의 전력 수요가 도출되면, 에너지 관리 장치(110)는 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 비용이 최소가 되도록 모델링 된 각 태스크의 동작 점을 선택하게 된다.
예를 들어, 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 저렴한 경우, 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 모델링 된 각 태스크에 대해 전력 수요가 많은 동작 점을 선택하여 많은 자원이 소비되도록 관리할 수 있다. 반면, 에너지 관리 장치(110)는 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 비싼 경우, 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 모델링 된 각 태스크에 대해 전력 수요가 적은 동작 점을 선택하여 적은 자원이 소비되도록 전력 수요를 관리할 수 있다.
이와 같이, 에너지 관리 장치(110)는 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 마켓 수요를 충족할 수 있도록 산업 설비 운영에 따른 에너지 비용이 최소가 되도록 산업 설비의 전력 수요를 관리할 수 있다. 여기서, 에너지 비용은 자원 구매 비용에서 자원 판매 비용을 차감하고, 자원을 생산한 경우 자원 생산에 따른 비용을 더하여 도출될 수 있다.
이를 수식으로 나타내면 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 10
Figure PCTKR2014010680-appb-M000010
여기서,
Figure PCTKR2014010680-appb-I000013
는 전력 구매비용을 나타내는 것으로, ppt는 시간 간격(t, t+1)에서의 구매 단위가격이고, Ep,t는 전력 구매량이다.
Figure PCTKR2014010680-appb-I000014
는 전력 판매비용을 나타낸 것으로, pst는 시간 간격(t, t+1)에서의 판매 단위가격이고, Es,t는 전력 판매량이다.
Figure PCTKR2014010680-appb-I000015
는 에너지 생산 비용을 나타내는 것으로, pf는 스케줄 에너지 생성 장치(EGS f)에 의해 소비되는 원자재의 가격이다.
마지막
Figure PCTKR2014010680-appb-I000016
부분은 스케줄 에너지 생성 장치의 동작 개시 및 중단 비용을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 관리 장치의 내부 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 관리 장치(110)는 입력부(610), 태스크 모델링부(615), 자원 모델링부(620), 자원 관리부(625), 메모리(630) 및 제어부(635)를 포함하여 구성된다.
입력부(610)는 산업 설비의 전력 관리를 위한 다양한 정보를 입력 받기 위한 수단이다.
예를 들어, 입력부(610)는 단위 가격을 포함하는 가격 데이터, 산업 설비의 상태-태스트 네트워크(STN), 에너지 저장 장치(ESS) 및 에너지 생성 장치(EGS)의 운영 정보, 각 태스크(task)의 운영 정보, 각 상태(state)에 대한 다양한 정보 등을 입력 받을 수 있다.
태스크 모델링부(615)는 입력부(610)를 통해 입력된 산업 설비에 대한 STN, 각 태스크 운영 정보, 각 상태에 대한 다양한 정보를 이용하여 마켓 수요를 충족할 수 있도록 산업 설비의 각 태스크를 모델링 하기 위한 수단이다.
태스크 모델링부(615)는 목적함수 및 일련의 제약 조건을 가진 MILP를 이용하여 모델링을 수행하며 이를 통해 에너지 비용이 최소가 되도록 스케줄 태스크 내의 최적 동작 점이 선택될 수 있도록 한다.
이에 따라 태스크 모델링부(615)는 전기료가 쌀 때 전력 수요가 높은 중간재가 미리 생산되도록 하고 전기료가 비쌀 때 미리 생산해 놓은 중간재가 사용되도록 스케줄 태스크 내 최적의 동작 점이 선택되도록 모델링을 수행할 수 있다.
자원 모델링부(620)는 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 모델링 하기 위한 수단이다. 자원 모델링부(620)는 에너지 저장 장치(ESS) 및 에너지 생성 장치(EGS)에 대한 모델링을 수행하여, 전력 요금이 저렴한 경우 에너지를 ESS에 저장하고 전력 요금이 비쌀 때 저장된 에너지를 사용하거나 EGS가 에너지를 생산할 수 있도록 한다.
자원 관리부(625)는 모델링 된 이용 가능 자원을 반영하여 비용이 최소가 되도록 모델링 된 각 태스크의 동작 점(operating point)을 선택하여 산업 설비의 전력 수요를 관리하기 위한 수단이다.
메모리(630)는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 장치(110)를 운용하기 위해 필요한 다양한 정보, 산업 설비의 전력 수요를 관리하기 위해 필요한 다양한 데이터 등을 저장하기 위한 수단이다.
제어부(635)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 관리 장치(110)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 입력부(610), 태스크 모델링부(615), 자원 모델링부(620), 자원 관리부(625), 메모리(630) 등)을 제어하기 위한 수단이다.
지금까지 상술한 본 발명에 따른 전력 관리 방법 및 시스템을 산소 생산 플랜트(Oxygen Generation Plants)에 적용한 결과를 설명한다.
도 7은 산소 생산 플랜트의 STN을 나타낸 것이다.
도 7에서, 공기로부터 산소를 생산하는 4개의 산소 생성 장치(OGS)가 있다. OSG #1은 고정 동작 점을 가진 비 스케줄 태스크이고, 나머지 다른 OSG는 복수의 동작 점(표 1 참조)을 가진 스케줄 태스크라고 가정한다.
표 1
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-210
산소 수요는 시간 당 16000Nm3이다. 산소의 저장 범위는 2000~18000 Nm3이다.
추가적으로 OSG에서 필요한 3개의 냉수 장치(WCS)가 있다. 모든 WCS는 3개의 동작 점(표 2 참조)을 가진 스케줄 태스크이다.
표 2
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-216
각 시간 간격 동안 냉수 수요는 OGS의 동작 상태에 따라 변한다. 냉수의 저장 범위는 150~850 m3이다.
에너지 저장 장치의 최대 저장 용량은 6000kWh이고 시간 간격에서 최대 충전/방전은 1500kWh라고 가정한다. 충전 및 방전 효율은 90%로 가정한다. 에너지 생성 장치는 태양광을 이용하여 전기를 생산한다(표 3 참조).
표 3
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-222
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도9는 시간 간격마다 태양 발전 에너지 생성 장치에서 생산되는 전력량을 예측한 것이고, 도10은 시간당 전력 구매가와 판매가를 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
표 4는 각 시간 간격 동안 OSG #2, #3, #4와 WCS #1, #2, #3의 동작 점을 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
표 4
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-T4
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
OSG #3를 보면, 시간 간격 0에서 동작 점 8이 동작하여, 산소 6000Nm3를 생산하고, 냉수학식 70 m3를 소비하며, 전력 2100kWh를 필요로 한다(표 1 참조).
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도11은 각 시간 간격 동안 OSG #2, #3, #4와 WCS #1, #2, #3의 전체 전력 수요를 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
전기 값이 저렴한 시간 간격 3, 4, 6에서 전력 수요가 증가하였다. 이 경우, 산소 및 냉수의 초과 분이 생산되었고, 산소 및 냉수 저장이 증가하였다(도 12 및 도 13 참조).
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
그러나 전기 값이 비싼 시간 간격 14, 15, 16에서는 전력 수요가 감소하였다. 이 시간 간격 동안에는 저장된 산소와 냉수가 소비되었으나, 저장된 산소와 냉수의 양은 저장 범위를 벗어나지 않았다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도 11을 보면, 시간 간격 5에서 전기 값이 싸지만 전력 수요는 증가되지 않았음을 알 수 있다. 이것은 저장된 산소와 냉수의 양이 저장 상한 값에 가까웠고 시간 간격 6의 전기 값이 시간 간격 5의 전기 값보다 낮아서 시간 간격 6으로 전력 수요를 이동시키는 것이 더 저렴하기 때문이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도 14는 시간 간격 동안 에너지 저장 장치의 전력 수요를 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
양수는 충전을 나타내고 음수는 방전을 나타낸다. 에너지 저장 장치는 전기 값이 쌀 때 충전하였고 전기 값이 비쌀 때 방전하였다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
각 시간 간격 동안 에너지 저장 장치에 의해 충전 또는 방전되는 최대량은 1500kWh였다(표 3 참조). 에너지 저장 장치는 시간 간격 6에서 최대 저장 용량 6000kWh에 이르렀고, 시간 간격 16에서 모든 에너지를 방전하였다. 충전 및 방전 동안의 에너지 손실 때문에 전체 방전 에너지는 전체 충전 에너지보다 작았다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도 15는 각 시간 간격 동안 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생산되는 전력을 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
스케줄 에너지 생성 장치는 시간 간격 13 내지 17에서 전력을 생산하였는데, 이 시간 간격에서 전기 값이 비싸졌고 피크 시간에서 전력 수요가 감소하였다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
도 16은 각 시간 간격 동안 산업 설비의 전체 전력 수요를 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
(a)는 전기 값에 따른 수요를 나타내고, (b)는 에너지 저장 장치(ESS)가 포함된 수요를 나타낸다. 시간 간격 1, 2, 3, 4, 6에서 전력 수요가 증가했음을 알 수 있는데, 이것은 에너지 저장 장치가 전기 값이 저렴할 때 에너지를 충전했기 때문이다. 반면 시간 간격 13, 14, 15, 16에서 전력 수요는 감소하였는데, 이것은 에너지 저장 장치가 전기 값이 비쌀 때 에너지를 방전했기 때문이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
(c)는 에너지 저장 장치(ESS) 및 에너지 생성 장치(EGS)가 포함된 수요를 나타낸다. (c)의 경우 전력 수요가 더욱 감소하였는데, 이것은 태양 발전 에너지 생성 장치가 시간 간격 6 내지 18에서 에너지를 생성하였고 스케줄 에너지 생성장치가 시간 간격 13 내지 17에서 에너지를 생성하였기 때문이다. 시간 간격 14 내지 16에서 전력 수요가 음수인데, 이것은 산업 설비가 유틸리티 회사에 잉여 전력을 판매할 수 있다는 것을 의미한다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
이와 같이, 시간당 전기 값의 변동에 따라 스케줄 태스크(OGS #2, #3, #4 및 WCS #1, #2, #3)의 동작 점을 이동하여 에너지 비용을 줄일 수 있고, 에너지 저장 장치는 전기 값이 비쌀 때 저장 전기를 사용하기 위해 전기 값이 쌀 때 전기를 미리 저장해 놓음으로써 에너지 비용을 줄일 수 있으며, 에너지 생성 장치는 더 싼 비용으로 부가적인 전기를 생산함으로써 에너지 비용을 절약할 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
표 5는 각 경우에 따른 총 에너지 비용을 나타낸 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
표 5에 나타난 바와 같이, 총 에너지 비용이 고정 가격(변동 가격의 평균가)의 경우 10,842 달러이며, 시간당 변동 가격으로 적용한 경우 10,594.6 달러, 여기에 에너지 저장 장치가 포함된 경우 10,028 달러, 에너지 저장 장치 및 에너지 생성 장치가 모두 포함된 경우 8,695.4 달러로 에너지 비용이 더욱 절감되었음을 알 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
표 5
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
Figure WO-DOC-T5
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
한편, 본 발명의 실시예에 따른 전력 분배 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
[규칙 제91조에 의한 정정 26.11.2014]　
본 발명에 따른 전력 관리 방법은 스마트 그리드 시스템 분야에서 활용 가능하며 특히 산업 설비의 수요측 부문에서 효과적으로 사용될 수 있다.

Claims (20)

  1. 가격 데이터에 기초하여 이용 가능 자원을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 이용 가능 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 산업 설비 내 생산 공정의 태스크를 모델링 하는 단계를 포함하며,
    상기 태스크는 생산 공정에서 수행되는 처리 동작을 의미하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 태스크는 전력 수요에 대한 조정이 되지 않는 비 스케줄 태스크와 전력 수요에 대한 조정이 가능한 스케줄 태스크를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 스케줄 태스크는 복수의 동작 점을 포함하며,
    상기 동작 점은 상기 스케줄 태스크에서 소비되는 소비재와 상기 스케줄 태스크로부터 출력되는 생산재를 고려하여 설정되는 세부 처리 동작으로 상기 복수의 동작 점에서의 전력 수요가 서로 다른 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 태스크를 모델링 하는 단계는 상기 가격 데이터가 낮으면 상기 스케줄 태스크의 전력 수요가 증가하고 상기 가격 데이터가 높으면 상기 스케줄 태스크의 전력 수요가 감소할 수 있게 상기 스케줄 태스크의 동작 점이 선택되도록 모델링 하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 이용 가능 자원을 산출하는 단계는
    에너지 저장 장치에 충전 또는 방전되는 제1 이용 가능 자원을 산출하는 과정; 및
    에너지 생성 장치에 의해 생산되는 제2 이용 가능 자원을 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 이용 가능 자원을 산출하는 단계는,
    상기 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 저렴하면 상기 에너지 저장 장치에 전기를 저장하고, 단위 가격이 비싸면 상기 에너지 저장 장치에 저장된 전기를 방전하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  7. 제5항에 있어서
    상기 에너지 생성 장치는 전력 생산에 대한 조정이 되지 않는 비 스케줄 에너지 생성 장치와 전력 생산에 대한 조정이 가능한 스케줄 에너지 생성 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 이용 가능 자원을 산출하는 단계는
    상기 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생성되는 전력을 과거 이력에 기초하여 예측하고, 상기 가격 데이터에 기초하여 상기 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생성되는 전력을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 스케줄 에너지 생성 장치에 의해 생성되는 전력은 상기 스케줄 에너지 생성 장치에 의한 전력 생산 비용을 더 고려하여 산출되는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 비용은 상기 이용 가능 자원을 구매한 구매 비용에서 상기 이용 가능한 자원을 판매한 판매 비용을 차감하되,
    상기 이용 가능 자원 중 생산 자원이 포함되면, 자원 생산에 따른 비용을 더하여 도출되는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  11. 제1 항 내지 제10 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 기록매체 제품.
  12. 소비재를 소비하여 생산재를 생산하는 적어도 하나의 태스크를 포함하는 생산 공정을 가진 산업 설비; 및
    가격 데이터에 기초하여 전력을 산출하고, 상기 산출된 전력을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 생산 공정의 태스크를 모델링 하는 에너지 관리 장치를 포함하며,
    상기 태스크는 생산 공정에서 수행되는 처리 동작을 의미하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 태스크는 전력 수요에 대한 조정이 가능한 스케줄 태스크로서, 입력되는 소비재와 출력되는 생산재를 고려하여 설정되고 전력 수요가 서로 다른 복수의 동작 점을 포함하며,
    상기 에너지 관리 장치는 상기 가격 데이터가 낮으면 상기 스케줄 태스크의 전력 수요가 증가하고 상기 가격 데이터가 높으면 상기 스케줄 태스크의 전력 수요가 감소할 수 있게 상기 스케줄 태스크의 동작 점이 선택되도록 모델링 하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    전력을 충전하거나 방전하는 에너지 저장 장치; 및
    전력을 생산하는 에너지 생성 장치를 더 포함하여,
    상기 에너지 저장 장치는 상기 가격 데이터에 기초하여 단위 가격이 저렴하면 전력을 충전하고 단위 가격이 비싸면 저장된 전력을 방전하고,
    상기 에너지 생성 장치는 과거 이력에 의한 예측 및 상기 가격 데이터에 기초하여 생성할 전력을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 에너지 관리 장치는 전력을 구매한 구매 비용에서 상기 에너지 저장 장치에 저장된 전력을 판매한 판매 비용을 차감하고, 전력 중에 상기 에너지 생성 장치에 의해 생산된 전력이 포함되면 전력 생산에 따른 비용을 더하여 에너지 비용을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 시스템.
  16. 가격 데이터에 기초하여 이용 가능한 자원을 모델링 하는 단계;
    산업 설비 내 생산 공정에서 수행되는 처리 동작인 태스크 중 전력 수요 조정이 가능한 스케줄 태스크를 모델링 하는 단계; 및
    상기 모델링 된 이용 가능한 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 모델링 된 스케줄 태스크의 동작 점을 선택하여 전력 수요를 관리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 이용 가능한 자원을 모델링 하는 단계는 에너지 저장 장치를 모델링 하는 것으로 에너지 저장 장치의 모델링은 에너지 균형 제약 조건, 충/방전 제약 조약 및 용량 제약 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 스케줄 태스크를 모델링 하는 단계는 스케줄 태스크의 재료 균형, 전력 균형, 저장 균형 및 동작 제약 조건을 포함하는 MILP(Mixed Integer Linear Programming)를 적용하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 스케줄 태스크를 모델링 하는 단계는 상기 가격 데이터가 낮을 때 전력 수요가 높은 중간재가 미리 생산되도록 하고 상기 가격 데이터가 높을 때 미리 생산해 놓은 중간재가 사용되도록 최적의 동작 점이 선택되도록 하는 것을 특징으로 하는 전력 관리 방법.
  20. 가격 데이터에 기초하여 이용 가능한 자원을 모델링 하는 자원 모델링부;
    산업 설비 내 생산 공정에서 수행되는 처리 동작인 태스크를 모델링 하는 태스크 모델링부; 및
    상기 모델링 된 이용 가능한 자원을 반영하여 에너지 비용이 최소가 되도록 상기 모델링 된 태스크의 동작 점을 선택하여 전력 수요를 관리하는 자원 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 관리 장치.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1031504A (ja) * 1996-07-15 1998-02-03 Oji Paper Co Ltd 最適生産スケジュールの自動作成方法および最適生産スケジュール作成装置
WO2012118067A1 (ja) * 2011-02-28 2012-09-07 横河電機株式会社 エネルギー管理方法およびそのシステム並びにｇｕｉ方法
KR20130034395A (ko) * 2011-09-28 2013-04-05 한국전력공사 피코 그리드의 전력사용 스케줄링 시스템 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1031504A (ja) * 1996-07-15 1998-02-03 Oji Paper Co Ltd 最適生産スケジュールの自動作成方法および最適生産スケジュール作成装置
WO2012118067A1 (ja) * 2011-02-28 2012-09-07 横河電機株式会社 エネルギー管理方法およびそのシステム並びにｇｕｉ方法
KR20130034395A (ko) * 2011-09-28 2013-04-05 한국전력공사 피코 그리드의 전력사용 스케줄링 시스템 및 방법

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