최근 몇 년간, 전력 소비의 급격한 증가로 인하여 전력 수급의 불안이 전 세계적으로 발생하였다. 또한 전력 예측의 불확실성 및 전력 발전량이 급격히 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 전력망과 IT 기술을 결합한 스마트 그리드기술은 각광을 받고 있다. 스마트 그리드는 전력 최대 부하율을 낮추며 효율적인 전력 사용을 유도한다. 이를 위하여 스마트 그리드 시스템은 다양한 요금 정책, 수요반응 기술, 스마트 전자 기기들을 활용한다. 특히 전력 사용을 효율적으로 스케줄링 해주는 수요반응 기술은 스마트 그리드의 핵심 기술이다. 본 논문에서는 수요 반응 기술을 위한 그리디 기법을 제안한다. 제안하는 그리디 기법은 전력 요금의 최소화뿐만 아니라, 사용자의 편의성을 고려하며 시스템 정전을 방지하는 것을 목표로 한다.
최근 몇 년간, 전력 소비의 급격한 증가로 인하여 전력 수급의 불안이 전 세계적으로 발생하였다. 또한 전력 예측의 불확실성 및 전력 발전량이 급격히 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 전력망과 IT 기술을 결합한 스마트 그리드기술은 각광을 받고 있다. 스마트 그리드는 전력 최대 부하율을 낮추며 효율적인 전력 사용을 유도한다. 이를 위하여 스마트 그리드 시스템은 다양한 요금 정책, 수요반응 기술, 스마트 전자 기기들을 활용한다. 특히 전력 사용을 효율적으로 스케줄링 해주는 수요반응 기술은 스마트 그리드의 핵심 기술이다. 본 논문에서는 수요 반응 기술을 위한 그리디 기법을 제안한다. 제안하는 그리디 기법은 전력 요금의 최소화뿐만 아니라, 사용자의 편의성을 고려하며 시스템 정전을 방지하는 것을 목표로 한다.
In the last few decades, global electricity consumption has dramatically increased and has become drastically fluctuating and uncertain causing blackout. Due to the unexpected peak electricity demand, we need significant electricity supply. The solutions to these problems are smart grid system which...
In the last few decades, global electricity consumption has dramatically increased and has become drastically fluctuating and uncertain causing blackout. Due to the unexpected peak electricity demand, we need significant electricity supply. The solutions to these problems are smart grid system which is envisioned as future power system. Smart grid system can reduce electricity peak demand and induce effective electricity consumption through various price policies, demand response (DR) control methodologies, and state-of-the-art smart equipments in order to optimize electricity resource usage in an intelligent fashion. Demand response (DR) is one of the key technologies to enable smart grid. In this paper, we propose greedy technique for demand response smart grid system. The proposed scheme focuses on minimizing electricity bills, preventing system blackout and sacrificing user convenience.
In the last few decades, global electricity consumption has dramatically increased and has become drastically fluctuating and uncertain causing blackout. Due to the unexpected peak electricity demand, we need significant electricity supply. The solutions to these problems are smart grid system which is envisioned as future power system. Smart grid system can reduce electricity peak demand and induce effective electricity consumption through various price policies, demand response (DR) control methodologies, and state-of-the-art smart equipments in order to optimize electricity resource usage in an intelligent fashion. Demand response (DR) is one of the key technologies to enable smart grid. In this paper, we propose greedy technique for demand response smart grid system. The proposed scheme focuses on minimizing electricity bills, preventing system blackout and sacrificing user convenience.
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문제 정의
본 장에서는 본 논문에서 제안하는 그리디 방식의 수요반응 기술에 대한 가정 및 수학적 모델링에 대하여 기술한다. 그리디 수요 반응 기법의 목적은 사용자의 전력 요금을 최소화 하며 사용자가 기존에 사용하던 사용패턴과 가장 유사하도록 전력 스케줄링 되는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 우리는 Fig.
[1] 은 대규모 인터넷 데이터 센터 환경에서 확률 최적화 (Stochastic Optimization) 기법을 사용하여 전력 요금을 최소화 하는 기법을 제안하였다 [1]. 기법의 목표는 전자기기들의 전력 소모 구간을 변화시킴으로써 전체 전력 요금을 최소화 하는 것을 목표로 한다 [2]. 논문에서는 2단계 확률 기법 (2 Stage Stochastic)을 사용하는 스케줄링 기법을 제안하였다.
기법의 목표는 전자기기들의 전력 소모 구간을 변화시킴으로써 전체 전력 요금을 최소화 하는 것을 목표로 한다 [2]. 논문에서는 2단계 확률 기법 (2 Stage Stochastic)을 사용하는 스케줄링 기법을 제안하였다. 이 논문에서는 스케줄링 매니저가 각 전자기기들에 대한 요금을 계산 한 후, 이를 바탕으로 전체 시스템의 전력 요금을 예측한다 [1][2].
이때, 전력 요금과 사용자 만족도를 하나의 함수로 합치기 위하여 우리는 Weight Factor α를 사용한다. 또한 전력 요금은 최소화하고 만족도를 최대화해야 하므로, 요금 함수에서 만족도 함수의 차만큼을 최소화 하는 것을 목표로 한다.
수요 반응은 사회적 수용성, 환경성, 경제성, 에너지 안복 측면을 모두 충족시키는 공급 대안으로 제5의 에너지 자원으로 평가 받으며, 현재 미국의 경우 전력 수요 관리 비용이 공급 비용보다 저렴하여 수요관리 자원의 우선 확보 등 공급 발전 자원과 동등하게 대우되고 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 사용자의 편의성을 고려한 그리디한 수요반응 알고리즘을 제안한다.
가설 설정
Fig. 3(a)와 (b) 전자기기처럼 두 개의 전자 기기가 있다고 가정했을 때, 전자 기기 (a)의 경우 (b)보다 시간에 따른 사용 패턴이 명확하다. 즉, (b)의 경우는 상대적으로 고른 시간에 사용이 된다.
본 논문에서 타임슬롯 t시간의 실시간 전력 요금은 Pt라고 가정한다. 이러한 전력 요금은 AMI를 통하여 실시간으로 전력 공급자로부터 수신된다고 가정한다.
본 논문에서는 수요 반응 시스템 내부에 있는 DB가 각 전자기기들의 누적 사용패턴을 가지고 있다고 가정한다. 예를 들어 전자기기 (a)와 (b)가 Fig.
본 논문에서는 전자기기 an이 동작할 때, 하나의 타임슬롯에 소모하는 에너지량은 같다고 가정한다. 따라서 전자기기 an이 동작할 때 소모하는 타임슬롯 당 에너지량이 #, 동작하지 않을 때, 소모하는 에너지량이 #라고 할 경우 타임슬롯 t에서 사용하는 총 에너지량 # 은 다음과 같다.
라고 가정한다. 이러한 전력 요금은 AMI를 통하여 실시간으로 전력 공급자로부터 수신된다고 가정한다. 이러한 가정을 바탕으로 타임 슬롯 t시간에 과금되는 전력 요금은 아래와 같이 계산할 수 있다.
전자기기들의 집합을 A, 각 전자기기들의 순서(n)에 따라 an이라고 가정한다. 이때, 각 전자기기들은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
제안 방법
본 논문에서 제안하는 그리디 알고리즘은 각 전자기기별로 우선 순위를 정하여 높은 우선 순위의 전자기기부터 차례대로 하나씩 전력 스케줄링을 한다. 이를 위하여 본 장에서는 우선 순위 설정 방법 및 전력 스케줄링 방법을 기술한다.
본 논문에서 제안하는 그리디 알고리즘은 앞 절에서 도출한 함수 F(·)을 최소화 하는 구간을 찾아서 맵에 적용 시키는 방식을 사용한다.
따라서 (a)는 선호시간이 더 명확하다고 판단할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 시간에 대한 전자기기의 사용패턴 #의 분포를 가지고 스케줄링 우선 순위를 결정한다. #은 PMF의 형태로 표현이 되므로전 구간의 총 합은 모든 전자기기별로 같다.
DB (Database)는 스케줄링 매니저로부터 각 전자기기들에 대한 사용 패턴을 전달받아서 저장하고 있다. 스케줄링 매니저는 각 AMI로부터 전달받은 전력 요금 제도와 DB로부터 수신한 사용패턴을 바탕으로 실시간 전력 스케줄링을 수행한다. 해당 스케줄링 정보는 Load Controller로 전달되어 각 전자 기기들이 정해진 시간에 동작되도록 한다.
논문에서는 2단계 확률 기법 (2 Stage Stochastic)을 사용하는 스케줄링 기법을 제안하였다. 이 논문에서는 스케줄링 매니저가 각 전자기기들에 대한 요금을 계산 한 후, 이를 바탕으로 전체 시스템의 전력 요금을 예측한다 [1][2]. 논문은 전체 요금 최소화를 목적으로 두었지만 전력 사용이 특정 구간에 몰릴 경우 시스템 정전을 예방하지 못하는 한계점을 가지고 있다.
현재까지의 수요 반응 기술 연구는 전력요금 혹은 최대 피크 최소화만을 위해 노력하거나, 이상적인 환경에서의 사용자 불편도를 고려하는 수준에 미치고 있었다. 이를 위하여 본 논문에서는 사용자의 사용패턴을 바탕으로 전자 기기 스케줄링을 수행하며, 전력 요금 최소화를 만족하고 시스템 정전을 방지하는 그리디 수요 반응 기법을 제안하였다.
6. 제안하는 그리디 수요반응 알고리즘.
현재까지 제안된 논문들은 이상적인 환경을 전제로 하는 한계점을 가지고 있으나, 본 논문에서는 전자기기들의 사용패턴을 저장하고 있는 DB를 가정하고 이를 스케줄링 에 적용하는 실질적인 기법을 제안한다. 또한 전력 요금 최소화에 대한 목적함수와 시스템 정전 방지에 대한 제약 (Constraint)을 가진다.
후속연구
이 논문에서는 스케줄링 매니저가 각 전자기기들에 대한 요금을 계산 한 후, 이를 바탕으로 전체 시스템의 전력 요금을 예측한다 [1][2]. 논문은 전체 요금 최소화를 목적으로 두었지만 전력 사용이 특정 구간에 몰릴 경우 시스템 정전을 예방하지 못하는 한계점을 가지고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수요 관리란?
국내외에서는 기존의 강제 절전 규제 방식에서 스마트 그리드 기술을 활용하여 사용자들의 불편을 최소화 하는 전력 수요 관리를 적극적으로 추진하고 있으며, 이를 통하여 에너지 정책의 패러다임은 공급 중심에서 벗어나 수요관리형으로 전환되는 추세이다. 수요 관리 (DSM: Demand Side Management)는 소비자의 전기사용 패턴을합리적인 방향으로 유도하기 위한 전력회사의 제반활동을 말한다. 수요관리의 하위 개념으로, 시스템 블랙 아웃 (Black-out)을 방지하기 위하여 가격 조정등을 통하여 소비자가 자발적으로 전력 소비 패턴을 변경하도록 하는 활동을 수요 반응 (DR: Demand Response) 이라고 한다.
그리디 수요 반응 기법은 무엇을 목표로 하는가?
본 장에서는 본 논문에서 제안하는 그리디 방식의 수요반응 기술에 대한 가정 및 수학적 모델링에 대하여 기술한다. 그리디 수요 반응 기법의 목적은 사용자의 전력 요금을 최소화 하며 사용자가 기존에 사용하던 사용패턴과 가장 유사하도록 전력 스케줄링 되는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 우리는 Fig.
Min-Max 목적함수를 통하여 피크부하 최소화를 통하여 시스템 정전을 예방하는 기법이 가지는 문제점은?
[3]은 Min-Max 목적함수를 통하여 피크부하 최소화를 통하여 시스템 정전을 예방하는 기법을 제안하였다. 하지만 이 기법은 요금 최소화와 피크 부하 최소화만 고려되어, 스케줄링 된 전자기기들이 엉뚱한 시간에 스케줄링되는 문제점을 가지고 있다. [4]는 전체 요금 최소화와 피크 부하 최소화를 목적함수로 가지고 있는 기법을 제안하였다.
참고문헌 (6)
Z. Chen, L. Wu, and Z. Li, "Electric Demand Response Management for Distributed Large-Scale Internet Data Centers," IEEE Trans. on Smart Grid, vol. 5, no. 2, pp. 651-661, March 2014.
M. Parvania, and M. Fotuhi-Firuzabad, "Demand Response Scheduling by Stochastic SCUC," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 1, no. 1, pp. 89-98, June 2010.
A.-H. Mohsenian-Rad and A. Leon-Garcia, "Optimal Residential Load Control With Price Prediction in Real-Time Electricity Pricing Environments," IEEE Trans. on Smart Grid, vol. 1, no. 2, pp. 120-133, Sept. 2010.
T. Logenthiran, D. Srinivasan, and Tan Zong Shun, "Demand Side Management in Smart Grid Using Heuristic Optimization," EEE Trans. on Smart Grid, vol. 3, no. 3, pp. 1244-1252, Sept. 2012.
K. M. Tsui and S.-C. Chan, "Demand Response Optimization for Smart Home Scheduling Under Real-Time Pricing," IEEE Trans. on Smart Grid, vol. 3, no. 4, pp. 1812-1821, Dec. 2012.
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