최근 제7차 전력수급기본계획에서는 과거 재정지원중심의 수요관리에서 ESS, EMS, 네가와트 등 ICT기반 에너지신산업을 활용하여 시장친화적 수요관리시스템으로 전환하여 2029년까지 최대전력을 12%, 전력소비량을 14.3% 감축할 계획을 발표하였다. 이를 통해 예비력이 부족한 수급비상 상황뿐만 아니라, 상시 피크를 억제하여 발전․송배전 설비건설 등 사회적 비용감소를 얻고자 한다.
제2차 에너지기본계획에서는 대규모 송전건설 최소화 정책방향이 가시화되도록 구체적인 분산형 전원 적용기준을 제시하였으며, 분산형 전원 확대계획과 여타 에너지 정책과의 정합성 확보 및 분산형 목표 달성(‘35년 발전량의 15%)을 위한 정책방안을 강구하고 있다. 이에 따라 분산형 전원의 보급 목표를 지속적으로 증가시킬 계획이다.
ESS는 출력안정화 뿐만이 아닌 최대 전력수요의 저감 및 에너지 소비 시간을 이동할 수 있는 기능 등을 갖추고 있어 향후 전력시스템에 다양한 응용분야로 발전해나갈 수 있을 것으로 예상되며, 그 필요성이 더욱 부각되고 있다. ESS를 도입함에 있어서 매체의 기술적인 발전도 중요하지만 이를 도입하고자하는 응용분야에 맞는 ...
최근 제7차 전력수급기본계획에서는 과거 재정지원중심의 수요관리에서 ESS, EMS, 네가와트 등 ICT기반 에너지신산업을 활용하여 시장친화적 수요관리시스템으로 전환하여 2029년까지 최대전력을 12%, 전력소비량을 14.3% 감축할 계획을 발표하였다. 이를 통해 예비력이 부족한 수급비상 상황뿐만 아니라, 상시 피크를 억제하여 발전․송배전 설비건설 등 사회적 비용감소를 얻고자 한다.
제2차 에너지기본계획에서는 대규모 송전건설 최소화 정책방향이 가시화되도록 구체적인 분산형 전원 적용기준을 제시하였으며, 분산형 전원 확대계획과 여타 에너지 정책과의 정합성 확보 및 분산형 목표 달성(‘35년 발전량의 15%)을 위한 정책방안을 강구하고 있다. 이에 따라 분산형 전원의 보급 목표를 지속적으로 증가시킬 계획이다.
ESS는 출력안정화 뿐만이 아닌 최대 전력수요의 저감 및 에너지 소비 시간을 이동할 수 있는 기능 등을 갖추고 있어 향후 전력시스템에 다양한 응용분야로 발전해나갈 수 있을 것으로 예상되며, 그 필요성이 더욱 부각되고 있다. ESS를 도입함에 있어서 매체의 기술적인 발전도 중요하지만 이를 도입하고자하는 응용분야에 맞는 알고리즘을 수립하는 것이 매우 중요하다. 전력계통에서의 일반적인 전력수요패턴의 특징은 낮 시간대에 전력소비가 많으며, 심야시간에 전력소비가 적은 형태를 가진다. 하지만 부하의 종류마다 세세하게 보면 산업용 수용가의 경우에는 제조업 특성상 전력소비가 24시간 내내 변화가 없는 패턴을 가지며, 주택용 수용가는 아침과 밤에 최대소비전력이 나타나는 패턴을 갖는다. 이와 같이 전력소비패턴이 다른 수용가마다 ESS를 도입하기 위해서는 이에 맞는 알고리즘이 필요할 것이다. 하지만 수용가의 전력소비패턴이 일정하지 않다면 과거의 부하데이터를 기반으로 하는 예측 방법이 오히려 경제적인 손실을 야기할 수 있다.
이러한 이유로 본 논문에서는 과거의 부하데이터를 이용하여 전력소비패턴이 얼마나 균일하게 나타나는지를 판단할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 대표적인 방법인 RRMSE는 미국의 PJM에서 부하의 시장 참여를 목적으로 사용하고 있으며, 국내에서는 최근에 전력거래소에서 채택하여 적용하고 있다. 전력소비패턴이 균일하지 않다는 것은 그만큼 예측이 어렵다는 것이기 때문에 이와 같은 방법을 도입하였다.
또한 위에서 산업용과 같이 전력소비패턴이 균일하지 않은 수용가에 ESS를 도입하였을 때 필요한 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 성능 비교는 전기요금을 기반으로 한 경제성 평가를 통하여 타당성을 입증하였다.
최근 제7차 전력수급기본계획에서는 과거 재정지원중심의 수요관리에서 ESS, EMS, 네가와트 등 ICT기반 에너지신산업을 활용하여 시장친화적 수요관리시스템으로 전환하여 2029년까지 최대전력을 12%, 전력소비량을 14.3% 감축할 계획을 발표하였다. 이를 통해 예비력이 부족한 수급비상 상황뿐만 아니라, 상시 피크를 억제하여 발전․송배전 설비건설 등 사회적 비용감소를 얻고자 한다.
제2차 에너지기본계획에서는 대규모 송전건설 최소화 정책방향이 가시화되도록 구체적인 분산형 전원 적용기준을 제시하였으며, 분산형 전원 확대계획과 여타 에너지 정책과의 정합성 확보 및 분산형 목표 달성(‘35년 발전량의 15%)을 위한 정책방안을 강구하고 있다. 이에 따라 분산형 전원의 보급 목표를 지속적으로 증가시킬 계획이다.
ESS는 출력안정화 뿐만이 아닌 최대 전력수요의 저감 및 에너지 소비 시간을 이동할 수 있는 기능 등을 갖추고 있어 향후 전력시스템에 다양한 응용분야로 발전해나갈 수 있을 것으로 예상되며, 그 필요성이 더욱 부각되고 있다. ESS를 도입함에 있어서 매체의 기술적인 발전도 중요하지만 이를 도입하고자하는 응용분야에 맞는 알고리즘을 수립하는 것이 매우 중요하다. 전력계통에서의 일반적인 전력수요패턴의 특징은 낮 시간대에 전력소비가 많으며, 심야시간에 전력소비가 적은 형태를 가진다. 하지만 부하의 종류마다 세세하게 보면 산업용 수용가의 경우에는 제조업 특성상 전력소비가 24시간 내내 변화가 없는 패턴을 가지며, 주택용 수용가는 아침과 밤에 최대소비전력이 나타나는 패턴을 갖는다. 이와 같이 전력소비패턴이 다른 수용가마다 ESS를 도입하기 위해서는 이에 맞는 알고리즘이 필요할 것이다. 하지만 수용가의 전력소비패턴이 일정하지 않다면 과거의 부하데이터를 기반으로 하는 예측 방법이 오히려 경제적인 손실을 야기할 수 있다.
이러한 이유로 본 논문에서는 과거의 부하데이터를 이용하여 전력소비패턴이 얼마나 균일하게 나타나는지를 판단할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 대표적인 방법인 RRMSE는 미국의 PJM에서 부하의 시장 참여를 목적으로 사용하고 있으며, 국내에서는 최근에 전력거래소에서 채택하여 적용하고 있다. 전력소비패턴이 균일하지 않다는 것은 그만큼 예측이 어렵다는 것이기 때문에 이와 같은 방법을 도입하였다.
또한 위에서 산업용과 같이 전력소비패턴이 균일하지 않은 수용가에 ESS를 도입하였을 때 필요한 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 성능 비교는 전기요금을 기반으로 한 경제성 평가를 통하여 타당성을 입증하였다.
Recently, the "7th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" has been released by the South Korean government. The plan suggests reducing 12% of peak demand and 14.3% of electrical energy usage by changing Demand Side Management (DSM) from financial support based system to ICT-based En...
Recently, the "7th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" has been released by the South Korean government. The plan suggests reducing 12% of peak demand and 14.3% of electrical energy usage by changing Demand Side Management (DSM) from financial support based system to ICT-based Energy-related New Industries, such as ESS, EMS and Negawatt by 2029. It will help not only to preserve the emergency cases by losing operating reserves but to reduce construction cost by suppresses the peak loads on time.
In the “2nd Plan for large-scale energy transmission construction”, The specific application criteria on distributed resources is suggested and also the strategy for the expansion of distributed resources, matching with other energy policies and goals (15% of 35 years’ development) is provided. Accordingly, it plans to increase the supply of distributed resources constantly. Constant supply of renewable energy is a factor of instability for supplying output power in the respect of the grid.
The energy storage system has features, such as the ability to move the reduction and energy consumption of time for the maximum power demand, not only stabilizing power output, and it is expected to evolve in a variety of applications of the power plants in the future. Therefore, there is a growing need for the system. As introduced, the technical development of the energy storage medium is important, and it is also important to develop an algorithm for the application to be introduced into them. The power demand pattern on the power system has common features, like a large amount of the power consumption in the daytime, and a small amount of the power consumption late at night. However, when looking at each type of load carefully, the industrial customers have the pattern that has not changed for 24 hours by the nature of manufacturing, On the other hand, residential customers have the pattern of a the maximum power consumption that appears in the morning and at night. In this way, to introduce the energy storage into different customers, the appropriate algorithm is needed. However, if the power consumption of the customers has the irregular pattern, the prediction method based on historical data of the load may cause more economical damage.
For this reason, in this paper, we propose a technique to determine how to appear the uniform power consumption by using the history of the load data pattern. The typical method of RRMSE (Relative Route Mean Square Error) is used for the purpose of the load’s participation in the PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland) market of the United States. It has been recently adopted and applied to in the KPX (Korea Power Exchange). The power consumption pattern is not uniform and the prediction is difficult. Thus, this method is introduced.
In addition, in case of introducing the energy storage device into the power consumption pattern whose customer is not uniform, like the industrial customers, as presented above, the appropriate industrial algorithm is suggested. Comparing the performance of the algorithm has been justified by the economic evaluation based on the electricity bill.
Recently, the "7th Basic Plan for Long-term Electricity Supply and Demand" has been released by the South Korean government. The plan suggests reducing 12% of peak demand and 14.3% of electrical energy usage by changing Demand Side Management (DSM) from financial support based system to ICT-based Energy-related New Industries, such as ESS, EMS and Negawatt by 2029. It will help not only to preserve the emergency cases by losing operating reserves but to reduce construction cost by suppresses the peak loads on time.
In the “2nd Plan for large-scale energy transmission construction”, The specific application criteria on distributed resources is suggested and also the strategy for the expansion of distributed resources, matching with other energy policies and goals (15% of 35 years’ development) is provided. Accordingly, it plans to increase the supply of distributed resources constantly. Constant supply of renewable energy is a factor of instability for supplying output power in the respect of the grid.
The energy storage system has features, such as the ability to move the reduction and energy consumption of time for the maximum power demand, not only stabilizing power output, and it is expected to evolve in a variety of applications of the power plants in the future. Therefore, there is a growing need for the system. As introduced, the technical development of the energy storage medium is important, and it is also important to develop an algorithm for the application to be introduced into them. The power demand pattern on the power system has common features, like a large amount of the power consumption in the daytime, and a small amount of the power consumption late at night. However, when looking at each type of load carefully, the industrial customers have the pattern that has not changed for 24 hours by the nature of manufacturing, On the other hand, residential customers have the pattern of a the maximum power consumption that appears in the morning and at night. In this way, to introduce the energy storage into different customers, the appropriate algorithm is needed. However, if the power consumption of the customers has the irregular pattern, the prediction method based on historical data of the load may cause more economical damage.
For this reason, in this paper, we propose a technique to determine how to appear the uniform power consumption by using the history of the load data pattern. The typical method of RRMSE (Relative Route Mean Square Error) is used for the purpose of the load’s participation in the PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland) market of the United States. It has been recently adopted and applied to in the KPX (Korea Power Exchange). The power consumption pattern is not uniform and the prediction is difficult. Thus, this method is introduced.
In addition, in case of introducing the energy storage device into the power consumption pattern whose customer is not uniform, like the industrial customers, as presented above, the appropriate industrial algorithm is suggested. Comparing the performance of the algorithm has been justified by the economic evaluation based on the electricity bill.
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