초록 ▼

Ⅲ. 연구개발의 내용 및 범위
1. Building Management System (BMS): 건물 관리시스템
- 대규모 산업용 건물 및 산업단지에 적용
- 열환기, 에어콘, 전등, 전력, 소방시스템 등의 기계적/전기적 감시 및 제어장치의 센서 네트워크 포함
- 에너지 사용의 손실 감소 효과 (US DOE 보고에 의하면 건물 에너지의 4-20% 손실 발생)
- 지능형 미터 설치와 사용시간요금제(time-of-use (TOU)) 적용시 최대에너지 사용시간대 이동 가능 → 최대부하시 $0.11/kWh, 중간

Ⅲ. 연구개발의 내용 및 범위
1. Building Management System (BMS): 건물 관리시스템
- 대규모 산업용 건물 및 산업단지에 적용
- 열환기, 에어콘, 전등, 전력, 소방시스템 등의 기계적/전기적 감시 및 제어장치의 센서 네트워크 포함
- 에너지 사용의 손실 감소 효과 (US DOE 보고에 의하면 건물 에너지의 4-20% 손실 발생)
- 지능형 미터 설치와 사용시간요금제(time-of-use (TOU)) 적용시 최대에너지 사용시간대 이동 가능 → 최대부하시 $0.11/kWh, 중간부하시 $0.07/kWh, 최저부하시 $0.04/kW 적용
- 주요업체: Siemens, Honeywell, Johnson Controls 등
- 지능형 전력망과 산업용 건물 사이의 시스템 통합을 위하여 표준화된 통신 루트 및 데이터 프로토콜 필요
2. Security & Surveillance: 보안 및 감시
- 엑세스 제어, 폐쇄회로 TV ( closed-circuit television, CCTV), 동작 탐지기
3. Energy Dashboard: 에너지 사용 계기판
- 에너지 제어 및 사용 기능표시
- 잠재적인 문제에 대해서 진단기능도 포함 가능
4. Heating Ventilating and Air Conditioning (HVAC): 공조
- 다양한 실내공간이 존재하고 이들 공간에서 온도 한계치가 서로 다르기 때문에 온도 제어가 까다로움 (설비저장 공간 및 일반 사무실)
5. Thermal Storage: 축열 설비
- 주간시간과 야간시간의 에너지 수요 균형을 맞추기 위해 필요함
6. Lighting Control: 등화 관제 시스템
- 건물 내‧외부의 전등부하 에너지를 관리하기 위해 적용됨
- 실제 전기부하의 20~50%를 차지함
- 컴퓨터, 센서, 제어기 등으로 구성하여 조도를 조정
7. Energy Storage: 에너지 저장
- 전기요금이 싼 저녁시간에 에너지 저장장치 사용
- 참고로 산업용에너지 저장장치에는 양수발전, 압축공기 에너지저장장치 (compressed air energy storage (CAES)), 및 기타 대규모 저장장치 등이 있지만, 상업용 EMS에서는 적용하기 곤란함
8. Power Quality (PQ) Monitoring and Conditioning: 전력품질 감시 및 상태점검 설비
- 자동화 장치 및 민감한 부하의 성능과 수명을 위해 고품질의 전력공급이 필요함
- 과전압, 저전압, 고조파, 이상 고전압 현상 등이 포함
9. Backup Power: 후비 전력설비
- 전력공급 문제 발생시 수초 이내에 동작할 수 있도록 설계되어야 함
- 대부분 디젤 발전기와 천연가스 발전기를 활용함
- UPS 장치도 활용가능 함
10. Vehicle-to-Grid (V2G) Storage: V2G용 저장장치
- 전기차의 충전은 대부분 야간시간대에 이루어지지만 최대부하시점인 주간시간에는 건물로 에너지를 역송전 가능함
- 미래 에너지 저장장치로는 수소연료, 플아이휠 등 새로운 저장장치들이 각광을 받고 있음
11. Distributed Generation
- 지붕 고정식의 태양광 발전 및 풍력발전 적용가능
- Southern California Edison(SCE)사는 2 sqaure miles 규모(250MW 용량)의 태양광 발전 설비 구축을 계획하고 있음

목차 Contents

• 최종보고서 서식 ... 1
• 표지 ... 2
• 제 출 문 ... 3
• 보고서 초록 ... 4
• 요 약 문 ... 5
• SUMMARY ... 9
• CONTENTS ... 9
• 목 차 ... 10
• 제 1장. 분산자원 모델링 ... 12
• 제 1절. 개요 ... 12
• 제 2절. 전기차 배전계통 전압 분포 시뮬레이션 ... 14
• 1. 충전 시스템 모델링 ... 14
• 2. 사례 분석 ... 15
• 제 3절. 결론 ... 17
• 제 2장. 최적급전계획 ... 18
• 제 1절. 프로그램 설계 ... 18
• 1. 개요 ... 18
• 2. 설계방안 ... 18
• 가. 가격수용자 모형 ... 19
• 나. 수요측 공급자원의 특성 반영 ... 19
• 다. MIP 기반 최적 운영계획 알고리즘 ... 20
• 제 2절. 프로그램의 수리 모형 ... 20
• 1. 기호정의 ... 20
• 2. 목적함수 ... 21
• 3. 제약조건 ... 21
• 가. 에너지 수급균형제약 ... 21
• 나. 최대 수요감축량 제약 ... 21
• 다. 최대 수요감축 지속시간 제약 ... 22
• 라. 최소 수요감축 지속시간 제약 ... 22
• 마. 수요감축 종료 후 최소 대기시간 제약 ... 22
• 바. 최대 충전용량 제약 ... 22
• 사. 최대 충전가능량 제약 ... 22
• 아. 최대 방전용량 제약 ... 23
• 자. 최대 방전가능량 제약 ... 23
• 차. 배터리 저장전력량 제약 ... 23
• 카. 배터리 용량 제약 ... 23
• 제 3절. 프로그램의 모의 운영 ... 23
• 1. 모의분석 시나리오 ... 23
• 나. 모의운영 결과 ... 24
• 제 4절. 프로그램 DB 설계 ... 27
• 제 3장. 전력감시 시스템 Test - bed 구성 ... 33
• 제 1절. Test-bed의 구성 ... 33
• 1. 의왕 분원 에너지 사용감시 시스템 구축 ... 33
• 2. 창원 본원 에너지 사용감시 시스템 연계 ... 33
• 가. 창원 본원의 주요 동(건물) 별 전력감시 및 데이터 취득 서버 연계 ... 33
• 나. 의왕 분원에서 원격지 전력감시 및 데이터 취득 ... 33
• 다. 안산 본원 에너지 사용감시 시스템 연계 (향후 계획 예정) ... 33
• 라. 안산 본원의 주요 동(건물) 별 전력감시 및 데이터 취득 서버 연계 사양 확정 ... 33
• 제 4장. 소규모 수요예측 ... 38
• 제 1절. 이전 수요 학습 알고리즘 ... 38
• 제 5장. 해외사례조사 ... 44
• 제 1절. Load profiling ... 44