최근들어 자동차의 흐름이 점점 바뀌고 있다. 기존의 내연기관을 사용하는 자동차 대신, 온실가스를 발생시키지 않는 친 환경적인 전기차를 주로 활용 하는 것이다. 전기차를 이용 하는데 있어서, 막대한 전력 소모가 예상되는 만큼, 효율적인 전력 관리 및 지능적 전력소비는 꼭 필요하다. 스마트 그리드의 한 부분인 수요반응은 이러한 효율적인 전력 소모의 한 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기차에서의 수요반응 기술응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기 기반의 통신 인프라 구축에 바탕이 되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의실험에 대해 소개한다.
최근들어 자동차의 흐름이 점점 바뀌고 있다. 기존의 내연기관을 사용하는 자동차 대신, 온실가스를 발생시키지 않는 친 환경적인 전기차를 주로 활용 하는 것이다. 전기차를 이용 하는데 있어서, 막대한 전력 소모가 예상되는 만큼, 효율적인 전력 관리 및 지능적 전력소비는 꼭 필요하다. 스마트 그리드의 한 부분인 수요반응은 이러한 효율적인 전력 소모의 한 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기차에서의 수요반응 기술응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기 기반의 통신 인프라 구축에 바탕이 되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의실험에 대해 소개한다.
In recent years, type of the car is changing. Instead of cars that use internal combustion engines, we will use mainly eco-friendly electric vehicles. However, the utilization of electric vehicles brings enormous increase of power consumption. Thus, efficient power management and intelligent power c...
In recent years, type of the car is changing. Instead of cars that use internal combustion engines, we will use mainly eco-friendly electric vehicles. However, the utilization of electric vehicles brings enormous increase of power consumption. Thus, efficient power management and intelligent power consumption is required. Demand response can be effective measures of power consumption. In this paper, we present demand response technology applications, communication method, PLC application and simulation result.
In recent years, type of the car is changing. Instead of cars that use internal combustion engines, we will use mainly eco-friendly electric vehicles. However, the utilization of electric vehicles brings enormous increase of power consumption. Thus, efficient power management and intelligent power consumption is required. Demand response can be effective measures of power consumption. In this paper, we present demand response technology applications, communication method, PLC application and simulation result.
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문제 정의
본 논문에서 실험할 모의실험은 이러한 수요 반응에서의 일반적인 전기차와 미터기간의 통신 외에 전기차 내부 회로에서의 전송 효율에 관련하여 실험을 하였다. 전기차 내부의 충전 회로에서도 PLC가 작동하게 되는데, 내부에서 사용하는 PLC 회로는 기존의 PLC 채널과는 또 다르게, 차량 내부에서 발생하는 잡음이 포함되어 나올 수가 있다.
이러한 문제를 해결하는데 수요반응 기술을 접목시킨 기술이 한 방편이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기차에서의 수요반응기술 응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기 기반의 통신 인프라 구축에 바탕이되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의 실험에 대해 소개한다.
본 논문에서는 전기차의 현재 개발 현황과 시장 현황, 그리고 전기차에 적용 가능한 수요반응 시스템과 이에 따른 통신 시스템, 그리고 그중 PLC 통신 기술의 활용에 대한 이론과 이에 따른 모의 실험을 하였다. 전기차는 기존의 내연 기관 자동차에 비해 개발된 역사도 짧고, 배터리의 성능 향상 및 전기차의 성능 확보 등의 해결해야 할 당면과제들이 산재해 있지만, 기술의 진보와 더불어 해결될 문제이며, 미래의 주요 운송수단이 될 것임이 분명하다.
가설 설정
전기차 내부의 충전 회로에서도 PLC가 작동하게 되는데, 내부에서 사용하는 PLC 회로는 기존의 PLC 채널과는 또 다르게, 차량 내부에서 발생하는 잡음이 포함되어 나올 수가 있다. 여기서 발생하는 잡음을 PLC에서 발생하는 잡음중 하나인 Impulsive Noise로 가정하고 그 잡음을 더하여 실험을 하였다. 또한 PLC 채널 환경에 자동차 내에서 발생하는 복잡한 잡음과 간섭을 줄이고 효율을 높이기 위하여 간섭 완화 기법을 적용하여 모의 실험을 하였다.
제안 방법
또한 저압 수용가에 대한 시범사업은 초기 ZigBee 방식을 사용하여 제주도에 1천 가구 구축하였고, 2005년부터 한국전력에서 고속 전력선 통신을 이용하여 원격검침 시범사업을 시작하여 2009년 약 5만 5천 가구 를 대상으로 원격검침시스템이 구축된 상태이다. 또한 전력선 통신을 기반으로 무선과 연동하여 수도 및 가스 검침을 동시에 수행하는 통합 원격검침 시범사업 추진이며, 장거리 전송망으로는 HFC, CDMA 통신망을 이용하여 구축하였다. 활용하고 있는 고속전력선통신은 1Mbps정도의 유효속도를 보장하여, 멀티미디어이외의 데이터기반 부가서비스가 가능한 상태로 발전하였다.
이 시스템에서 가장 중요한 요소는 소비자와 공급자간의 상호간 통신을 가능하게 하는 것이다. 이렇게 상호간의 통신 인프라를 구축한 후, 전기차를 충전하는 곳에 존재하는 플러그에 스마트 미터기를 위치시켜 자동으로 전력 사용량을 파악한다. 파악된 전력량을 관리센터로 전송하고, 배전소와 발전소도 예비 전력 및 전력 공급 상황을 관리센터로 전송한다.
이렇게 상호간의 통신 인프라를 구축한 후, 전기차를 충전하는 곳에 존재하는 플러그에 스마트 미터기를 위치시켜 자동으로 전력 사용량을 파악한다. 파악된 전력량을 관리센터로 전송하고, 배전소와 발전소도 예비 전력 및 전력 공급 상황을 관리센터로 전송한다. 이렇게 전송된 정보를 바탕으로 관리센터에서 소비자에게 실시간 전기 가격 정보와 예비 전력량 등의 필요한 정보를 전송함으로써, 소비자는 전송된 정보를 바탕으로 자신의 전기 수요를 효율적으로 조절 할 수 있고, 공급자는 이러한 효율에 따라 최대 피크시간에 부하를 절감할 수 있는 것이다.
이론/모형
여기서 발생하는 잡음을 PLC에서 발생하는 잡음중 하나인 Impulsive Noise로 가정하고 그 잡음을 더하여 실험을 하였다. 또한 PLC 채널 환경에 자동차 내에서 발생하는 복잡한 잡음과 간섭을 줄이고 효율을 높이기 위하여 간섭 완화 기법을 적용하여 모의 실험을 하였다.먼저 전기차와 스마트 미터기와의 전송 효율에 쓰이는 파라미터는 다음과 같다.
6~30MHz의 고주파대역을 이용하고 있는 24Mbps 급 광대역 전력선 통신기술이다. 전력선 통신은 DMT(Discrete Multi Tone)방식의 멀티캐리어 변복조 기술을 이용하여 통신하며, 각 서브케리어는 PSK, QPSK, D8-PSK의 변복조 방식을 가져, 각 주파수 별로 최대 3bit의 bit loading이 가능하다. KS-4600-1로 국가표준 및 IEC12139-1 국제 표준으로 정의된 24Mbps급 전력선 통신 기술에서는 2~23MHz의 대역폭에서 각 서브케리어 주파수를 약 98kHz로 나누어져 512개의 FFT sample 및 256개의 서브캐리어로 구성된다.
후속연구
전기차는 기존의 내연 기관 자동차에 비해 개발된 역사도 짧고, 배터리의 성능 향상 및 전기차의 성능 확보 등의 해결해야 할 당면과제들이 산재해 있지만, 기술의 진보와 더불어 해결될 문제이며, 미래의 주요 운송수단이 될 것임이 분명하다. 따라서 수요반응 시스템 및 인프라 확충은 본격적인 전기차 활용 시대에 더 효율적인 에너지 사용을 가능하게 할것으로 예상된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
AMI란?
수요반응을 위한 중요한 요소중 하나는 실시간으로 정보를 주고 받을 수 있는 환경을 조성하는 것과 더불어서 스마트미터기에 기반한 AMI(Advanced Metering Infrastructure)의 구축이 필수적이다. AMI는 실시간 정보 전송 전력서비스 인프라를 뜻한다. AMI는 기존의 전력 사용량을 자동으로 원격검침 및 관리할 수 있는 시스템인 AMR (Automatic Meter Reading)기술과 어찌보면 동일한 개념으로 보일 수 있으나, AMI는 기존의 AMR보다 다양한 기능을 수행할 수 있다.
기존의 AMR과 달리 AMI에서는 어떤 기능을 수행할 수 있는가?
스마트 미터를 중심으로 양방향 통신과 오픈 프로토콜에 기반하여 예비전력 부족 같은 비상 상황 시 관리센터에서 원 또한 선불형 계량의 인프라가 될수 있으며, 실시간 요금제(RTP, Real Time Pricing), 피크 요금제(CPP, Critical Peak Pricing), TOU(Time of Use) 요금제 등 다양한 요금제의 적용도 가능하다.
스마트미터 기반 AMI에서의 스마트미터가 제공하는 것은?
이 시스템은 그림 3과 같이 스마트미터를 중심으로 중계기, 집중기로 구성된 통신 인프라를 통해 전력량 정보가 전력 관리 시스템에 원격으로 전송된다. 스마트미터 기반 AMI에서의 스마트미터는 양방향 정보 제공 기능, 홈 네트워크 연동 기능, 전력 제어 기능 등을 제공하여 전력 공급과 수요를 최적화 할 수 있는 기반을 제공한다. 따라서 AMI는 다양한 전력 생산자 시스템과 소비자 시스템을 유기적으로 연결하기 위 한 필수적인 요소 기술이며 실시간 모니터링, 전력 부하 제어, 에너지 소비 통계 분석, 가격 정보 수신, 시스템 통합 인터페이스 등을 위한 기능을 가지고 있어야 한다.
참고문헌 (5)
S. Kabisch, A. Schmitt, M. Winter, and J. Heuer, "Interconnections and Communications of Electric Vehicles and Smart Grids," 2010 First IEEE International Conference on Smart Grid Communications, pp. 161-166, 2010.
S.S. Raghavan and A. Khaligh, "Impact of plug-in hybrid electric vehicle charging on a distribution network in a Smart Grid environment," 2012 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), pp. 1-7, 2010.
M. Mallette and G. Venkataraman, "The role of plug-in hybrid electric vehicles in demand response and beyond," in Proc. IEEE Transmission and Distribution Conference and Exposition, New Orleans, LA, Apr. 2010.
F. Rahimi and A. Ipakchi, "Demand Response as Market Resource Under the Smart grid Paradigm," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 1, no. 1, pp. 82-88, June 2010.
S. S. Raghavan, O. C. Onar, and A. Khaligh, "Power electronic interfaces for future plug-in transportation systems," IEEE Power Electronics Society Newsletter, vol. 24, no. 3, pp. 23-26, July 2010.
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