스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
A smart grid is an electric-power grid that employs a new information technology.This technology makes it possible to exchange real-time energy information between suppliers and consumers, finally resulting in high energy efficiency. The energy management system in smart grid provides up to date inf...
A smart grid is an electric-power grid that employs a new information technology.This technology makes it possible to exchange real-time energy information between suppliers and consumers, finally resulting in high energy efficiency. The energy management system in smart grid provides up to date information on electricity consumption as well as dynamic electricity price to consumers of smart grid system. However, the existing energy management systems only focus on pricing system, for example, real-time electricity prices. In this paper, we try to improve the existing energy management system and propose the energy management system that mainly focuses on the efficiency of electricity consumption. In the proposed management system, PMU(Phasor Measurement Units) installed in switchboards gathers electricity data in a real time. We also propose to use data mining method, which is applied to analyzed electricity data for improving energy efficiency. Also, the proposed energy management system is designed to efficiently control the electricity between PMU and management system in case of a shortage of electricity or surplus electricity.
A smart grid is an electric-power grid that employs a new information technology.This technology makes it possible to exchange real-time energy information between suppliers and consumers, finally resulting in high energy efficiency. The energy management system in smart grid provides up to date information on electricity consumption as well as dynamic electricity price to consumers of smart grid system. However, the existing energy management systems only focus on pricing system, for example, real-time electricity prices. In this paper, we try to improve the existing energy management system and propose the energy management system that mainly focuses on the efficiency of electricity consumption. In the proposed management system, PMU(Phasor Measurement Units) installed in switchboards gathers electricity data in a real time. We also propose to use data mining method, which is applied to analyzed electricity data for improving energy efficiency. Also, the proposed energy management system is designed to efficiently control the electricity between PMU and management system in case of a shortage of electricity or surplus electricity.
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문제 정의
본 논문에서는 스마트그리드에서 대단위가 아닌 소규모 단위의 공장에 적용가능한 전력에너지 관리 시스템을 제안하였다. 단지 전력 모니터링을 통해 데이터를 축척하거나 소비전력에 대한 소비금액 과금을 위한 용도가 아닌 전력의 효율적 활용도에 목적을 두고 있다. 실험을 통하여 전력 현황을 위한 모니터링과 전력제어 가능성을 보였고, 데이터마이닝을 통해 전력 관리의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 소규모 공장 단위에 적용 가능한 스마트그리드 기술을 이용한 전력 관리 시스템을 통해, IT 인프라의 중심이라고 할 수 있는 전원 및 설비의 전력 사용량 절감과 에너지 효율 향상을 목적으로 한다. 전력에너지 관리 시스템은 전력 에너지 데이터 수집 및 측정, 성능 분석의 2단계 검증을 통해 시스템의 효율성을 입증한다.
본 논문에서는 스마트그리드에서 대단위가 아닌 소규모 단위의 공장에 적용가능한 전력에너지 관리 시스템을 제안하였다. 단지 전력 모니터링을 통해 데이터를 축척하거나 소비전력에 대한 소비금액 과금을 위한 용도가 아닌 전력의 효율적 활용도에 목적을 두고 있다.
전력 공급자와 전력소비자간 양방향 실시간 전력 사용 정보를 토대로 실시간 요금 및 전력효율 최적화를 위한 방안이다. MDMS는 각 수용가의 에너지 프로파일 기반 수십 데이터의 관리를 위한 시스템이다.
제안 방법
Default Data setting 항목에서 PMU에서 보내는 데이터의 한계치를 최소/최대치로 설정하여 실시간으로 전력의 이상 유ㆍ무를 판단할 수 있다. PMU의 등록과 설정을 통해 Each Data Viewer에서 PMU 개체들의 상태 모니터링이 가능하고 데이터 마이닝을 통해 분석된 데이터의 추이를 그래프를 통해 보여준다.
패턴을 검출을 위해 전력 에너지 데이터에서 일정한 비율로 나타나는 데이터 값으로 구성하여 빈발 항목 집합을 검출 한다. 검출 방법은 첫 번째는 전력 데이터 파일에서 빈발 항목 집합을 검사하는 데이터마이닝의 입력으로 사용될 수 있도록 데이터베이스의 전력 데이터를 전처리 한다. 다음으로 전처리 된 데이터를 ITEM_SET 탐사와 입력 데이터의 SEQUENCE 탐사를 진행하여 최종결과를 Chart로 표현하여 전력 관리의 효율성을 극대화 시킨다.
검출 방법은 첫 번째는 전력 데이터 파일에서 빈발 항목 집합을 검사하는 데이터마이닝의 입력으로 사용될 수 있도록 데이터베이스의 전력 데이터를 전처리 한다. 다음으로 전처리 된 데이터를 ITEM_SET 탐사와 입력 데이터의 SEQUENCE 탐사를 진행하여 최종결과를 Chart로 표현하여 전력 관리의 효율성을 극대화 시킨다.
첫 번째 단계인 전력 에너지 데이터 수집 및 측정은 전력을 사용하는 공장의 전력 에너지 데이터를 수집하고 이를 분석한다. 두 번째 단계인 성능 분석은 시스템이 제공하는 전력 에너지 모니터링 및 그래프를 통하여 사용 전력에 대한 효율적 관리가 가능하도록 설계 및 구현하였다.
전력에너지 관리 시스템은 배전반의 전력차단기에 부착된 PMU를 통해 수집되는 데이터를 분석, 제어하여 효율적인 전력관리를 위한 방법을 제공한다. 또한 시스템은 전력 부족, 과잉문제에 대해 양방향 통신을 통하여 PMU를 직접 제어 하여 전력관리의 효율성과 안전성을 제공한다.
전력에너지 관리 시스템은 PMU 등록 및 셋팅 이후 PMU에서 전송되는 데이터를 PMU 인덱스의 그룹으로 전송받게 된다. 이때 인덱스 그룹에 있는 36가지의 전력데이터 중 시스템에서 설정한 한계값을 벗어나는 경우 관리자가 알 수 있는 오류 메시지와 함께 PMU를 우선 제어하여 전력공급을 중지할 수 있도록 하였다.
전력에너지 관리 시스템은 배전반의 전력차단기에 부착된 PMU를 통해 수집되는 데이터를 분석, 제어하여 효율적인 전력관리를 위한 방법을 제공한다. 또한 시스템은 전력 부족, 과잉문제에 대해 양방향 통신을 통하여 PMU를 직접 제어 하여 전력관리의 효율성과 안전성을 제공한다.
전력에너지 관리 시스템은 전력 에너지 데이터 수집 및 측정, 성능 분석의 2단계 검증을 통해 시스템의 효율성을 입증한다. 첫 번째 단계인 전력 에너지 데이터 수집 및 측정은 전력을 사용하는 공장의 전력 에너지 데이터를 수집하고 이를 분석한다. 두 번째 단계인 성능 분석은 시스템이 제공하는 전력 에너지 모니터링 및 그래프를 통하여 사용 전력에 대한 효율적 관리가 가능하도록 설계 및 구현하였다.
데이터마이닝은 전력 에너지 데이터에서 순회 패턴(Trav ersal pattern)이나 순차 패턴(Sequential pattern)을 파악할 수 있도록 한다. 패턴을 검출을 위해 전력 에너지 데이터에서 일정한 비율로 나타나는 데이터 값으로 구성하여 빈발 항목 집합을 검출 한다. 검출 방법은 첫 번째는 전력 데이터 파일에서 빈발 항목 집합을 검사하는 데이터마이닝의 입력으로 사용될 수 있도록 데이터베이스의 전력 데이터를 전처리 한다.
대상 데이터
전력에너지 관리 시스템 구성을 위해 Intel Core2Duo 2.26GHz, RAM 2G, Windows XP(32bit)와 PMU 4대, 컨버트 1대를 사용하여 실험하였다.
전력에너지 관리 시스템(EMPS)에 수집되는 데이터는 PMU에서 측정된 데이터이다. EMPS에서 모니터링을 위해 각 36개의 데이터에 대한 내용을 확인해야 할 필요성은 있다.
전력에너지 관리 시스템에서 수집하는 전력 데이터는 PMU 당 36가지이다. PMU의 데이터 전송 주기는 평균 30초 정도로 1∼N개의 PMU 인덱스 그룹으로 전송 받는다.
이론/모형
Data 필드는 4 바이트의 크기를 가지며, 2 바이트일 경우, 상위 바이트, 하위 바이트 순서이다. Error Check 필드는 CRC-16알고리즘을 사용하여 통신 중에 발생할 수 있는 전송 오류를 체크한다.
성능/효과
총 300회 1분씩 검출한 결과 중 50회까지의 오류발생 내용이다. EMPS의 전류/전압의 오류검출은 50회까지 모두 검출하였으나 31회에서 PMU 1번에 전류 오류시 PMU 제어에 실패 하였는데 컨버터의 전송이력 리스트 확인결과 EMPS에서 컨버터 까지 제어 신호는 전송이 되었으나 컨버터에서 PMU에 전달시 노이즈로 판단하여 자동 삭제된 것이다.
단지 전력 모니터링을 통해 데이터를 축척하거나 소비전력에 대한 소비금액 과금을 위한 용도가 아닌 전력의 효율적 활용도에 목적을 두고 있다. 실험을 통하여 전력 현황을 위한 모니터링과 전력제어 가능성을 보였고, 데이터마이닝을 통해 전력 관리의 효율성을 입증하였다.
PMU의 인덱스는 1∼4이고, 각 인덱스 그룹에 포함된 항목 중 전압과 전류의 오버플로우와 언더플로우만 추출한 결과이다. 총 300회 1분씩 검출한 결과 중 50회까지의 오류발생 내용이다. EMPS의 전류/전압의 오류검출은 50회까지 모두 검출하였으나 31회에서 PMU 1번에 전류 오류시 PMU 제어에 실패 하였는데 컨버터의 전송이력 리스트 확인결과 EMPS에서 컨버터 까지 제어 신호는 전송이 되었으나 컨버터에서 PMU에 전달시 노이즈로 판단하여 자동 삭제된 것이다.
후속연구
향후 전력에너지 관리 시스템의 현장적용 시 예상되는 문제점과 관리자가 쉽게 사용할 수 있는 사용자 중심의 시스템 구성이 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
광역 모니터링 및 제어기술이란 무엇인가?
광역 모니터링 및 제어기술(Wide-Area Monitoring and Control)은 발전과 송전의 광범위한 영역에서 전력시스템 요소와 성능을 실시간으로 모니터링하고 제어하는 기술이다. 스마트그리드의 발전에서 송전 배전, 소비자까지 전력을 송전하기 위해서 정보통신기술(ICT)융합과 재생에너지 및 분산발전 통합도 함께 이루어져야 한다.
스마트 그리드란 무엇인가?
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다.
양방향 정보통신기술에는 무엇이 있는가?
네트워크 기술로는 파장분할(WDM)기술, SONET/SDH 파이버링크, 패시브옵티컬 네트워크(PON), 기가비트 이더넷(GbE, 10GbE), 전력선통신(PLC) 등의 유선 네트워크기술과 IEEE 802.15 기반의 ZigBee기술, IEEE 802.11기반의 WiFi기술, IEEE 802.16 기반의 와이브로 기술, 3GPP/3GPP2 기반의 CDMA, GPRS, 3G/4G 등의 무선이동통신 기술 등이 사용된다.
Electric Power Research Institute, "Electricity technology readmap:Meeting the critical challenges of the 21st contury summary report poduct no.1010929", 2004.
Garthner, "Top 10 Strategic Technologies for 2009" - http://www.gartner.com, 2008.
H.S. Kim, "Smart Grid home and abroad Technical Report: Intelligence Customer", TTA Journal No.129, Special Theme:Smart Grid, pp.56-60, 2010.6.
C.K. Park and T.S.Y, "Smart Grid Technique and Market Trends", KISTEP, Vol 2011-4, 2011.
Srikant R. and Agrawal R. "Mining Sequential Patterns :Generalizations and Performance Improvements", In Proceedings of the Fifth Int'l Conference on Extending Database Technology(EDBT), Avignon, France, 1996.
Mohammed J. Zaki, et al, "Towards Generic Pattern Mining, International Conference on Formal Concept Analysis (Invited Paper)", 2005.
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