[보고서]EEWS 스마트 그리드 기획과제

EEWS 스마트 그리드 기획과제
EEWS Smart Grid Planning Project 원문보기

보고서 정보
주관연구기관	한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology
보고서유형	최종보고서
발행국가	대한민국
언어	한국어
발행년월	2013-12
과제시작연도	2013
주관부처	미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning
등록번호	TRKO201500001641
과제고유번호	1711005609
사업명	한국과학기술원연구운영비지원(0.5)
DB 구축일자	2015-05-16
키워드	스마트그리드.마이크로그리드.지능형검침인프라.클라우드기반에너지관리시스템.스마트그리드보안.에너지자립형빌딩.수요반응.전기차충방전인프라.Smart grid.Microgrid.Advanced metering infrastructure (AMI).Cloud based energy management system.Smart grid cyber security.Virtual self-powered building model.Demand response.Electric vehicle charging/discharging infrastructure.
DOI	https://doi.org/10.23000/TRKO201500001641

초록 ▼

전력망과 정보통신기술(ICT)의 결합으로 지능형 전력망을 구현하는 스마트 그리드는 전력기술의 고도화와 더불어 정보통신기술과의 융합을 통해 구현이 가능하다. 하지만 현재 스마트그리드에 필수적인정보통신분야와의 융합기술은 더욱 활발한 연구가 요구되는 상황이다. 본 과제에서는 거대한 규모와 많은 수의 다양한 구성 요소들 및 구성요소간의 복잡한 연계구조 때문에 시스템들의 시스템이라 불리는 스마트그리드에 대해 총 9개의 연구팀이 각 요소에 대한 세계적 수준파악 및 핵심기술을 제안하는 기획연구를 진행하였다. 본 기획연구의 제안기술분야는 마이크로그리드 최적디자인 및 운영기술, 클라우드기반 마이크로그리드에너지관리 프레임워크, 빌딩에너지관리 시스템구현을 위한 가상자가발전 빌딩모델, 지능형검침인프라통신기술, 기차충방전알고리즘 및 충방전인프라기술, 에너지관리시스템 기반 전력망 운영에 대한 논리적 모델디자인, 다수의 신재생에너지 수용을 위한 실시간 가격기반수요반응기술, 스마트그리드보안기술, 포스트양자암호기술 등 총 9 개분야이다. 본 보고서에서는 기획연구의 결과물로서 각 분야에 대한 세계적 연구현황 분석하고 기술선도를 위한 연구이슈를 제안하였으며, 각 연구이슈에 대한 연구방안 및 향후연구방향에 대한 연구로드맵을 작성하였다.

Abstract ▼

Smart grid is a future intelligent power grid which will be realized by integrating power grid technologies and information & communication technologies (ICT). In this project, 9 research teams surveyed the worldwide research results and research trend, and proposed fundamental technical issues to further investigate for achieving the future smart grid, which is called a system of systems because of its huge scale, a large number of diverse elements, and complex interactions among the elements. The proposed future research issues in this project include optimal microgrid design and operation, cloud based energy management framework, virtual self-powered building model for realizing BEMS and highly energy-sensitive buildings, communication technology for AMI, charging/discharging algorithms and charging infrastructure of electric vehicles, logical model design of energy management system enabling electrical grid operation, demand response management technique for multi-renewable energy sources based on realtime price, security on smart grid, and post quantum cryptography technology. For each technical issue, we also discuss the future research framework and road map.

표/그림 (85)

표 Fig.1. Timing Classification of Control Functions for Microgrid EMS [1]
표 Fig. 2. Microgrid EMS Function and Operation [3]
표 Fig. 3. Categorization of Microgrid EMS Research Topics
표 Fig. 4. Concept of Microgrid Centralized EMS (CEMS) [19]
표 Concept of Microgrid Distributed EMS (DEMS) [20]
표 Fig. 6. DOD-ACC cycle life model and Wear Cost Function [29]
표 Fig. 7. Simulation Environment for the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’
표 Fig. 8. The Hybrid Renewable Energy Source system for the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’
표 Fig. 9. Sample hourly simulation results for the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’: (a) Grid Connected Mode (b) Island Mode
표 Fig. 10. Overall Optimization Results for the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’: (a) Grid Connected Mode (b) Island Mode
표 Fig. 11. Result of Net Present Cost in the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’: (a) Grid Connected Mode (b) Island Mode
표 Fig. 12. Result of Average Electric Production in the ‘KAIST ICC Campus Microgrid Testbed’: (a) Grid Connected Mode (b) Island Mode
표 Fig. 13. Power-sharing for Multiple Microgrids with Energy Storage
표 Fig. 14. Scenario-based Big Data Analysis for Optimal Dispatch in Microgrid
표 Fig.15. Impact of DR on Price
표 Fig. 16. Optimal ESS Sizing.
표 Fig. 17. Smart Power Outlets Available in Markets Currently.
표 Fig. 18. Big Picture: Frame Work of Proposed Cloud Based microgrid.
표 Fig.19. Proposed Demand Forecast Approach Block Diagram.
표 Fig.20. MAD calculation.
표 Fig.21. Reliability vs.Cost.
표 Fig. 22. Framework for Cloud Based Intelligent Remote Appliance Control.
표 Fig. 23. Framework for Cloud Based Microgrid Management.
표 Fig.24. Passive Design Components for Design Process
표 Fig.25. Example of Passive Design Components
표 Fig.26. Technical
표 Fig.27. Technical components related to green roof system with high performance insulation
표 Fig.28.Heating Energy Consumption of Each Case
표 Fig.29. Cooling Energy Consumption of Each Case
표 Fig. 30. The chart compares the life cycle capital costs for different types of energy storage methods. Initial capital costs, lifetime of storage device and the cycle efficiency are used to determine the rating
표 Fig. 31. Pumped Hydro vs Building Energy Storage System
표 Fig. 32. Building Energy Management Systems (BEMS) [75]
표 Fig. 33. The Net ZEB balance concept: balance of weighted energy import respectively energy demand (x-axis) and energy export (feed-in credits) respectively (on-site) generation (y-axis)
표 Fig.34.Building Stock Total Utility Cost with and without Storage [75]
표 Fig. 35. Scheduling for PV & Wind Turbine, Korea
표 Fig. 36. Source: Residential Energy Consumption Survey 2009.
표 Fig. 37. Source: Commercial Building Energy Consumption Survey 2007.
표 Fig.38. Example of Pattern Language for Economic Conservation
표 Fig. 39. OpenSG - Meter Read Use Case
표 Fig. 40. OpenSG - PHEV Use Case
표 Fig. 41. OpenSG - SG Network Requirement Database
표 Fig. 42. Use Cases for Smart Grid Foothold Area
표 Fig. 43. KSGI’s Information Interface for AMI Use Case
표 Fig. 44. Smart Utility Network (SUN)
표 Fig. 45. IEEE 802.11ah Use Case 1a: Smart Grid
표 Fig. 46. Typical Communication Scenarios: (1) substation control, (2) power line monitoring, (3) automatic meter reading, (4) demand response decisioning, (5) energy usage scheduling
표 Fig. 47. A Traditional AMI Communication Architecture in Smart Grid
표 Fig. 48. A Fully Distributed Communication Architecture in Smart Grid
표 Fig. 49. AMI Headend to DAP Link
표 Fig. 50. Metering Network Topology
표 Fig. 51. Smart Meter Performance vs. Offered Load for a WLAN Deployment
표 Fig. 52. Smart Meter Capacity vs. Cell Radius for a Wide-Area Cellular Network Urban Deployment
표 Fig. 53. Example Upstream Daily Data Profile
표 Fig. 54. Coverage simulation results. Top: The terrain profile of the simulation; middle: delay and coverage observations from the LTE network setup; bottom: delay and number of hops metric from the RF-esh setup
표 Fig. 55. The Probability of Change in Different Hours
표 Fig. 56. Average Delays for Different Multiple Access Scheme
표 Fig. 57. Block Diagram of Smart Power Grid Composed of a Traditional Power Source, Customers with Smart Meter and Renewable Power Source, Wireless Communication Network, and Power Grid
표 Fig. 58. Time Slot Organization for Power Price and Power Supply Information Transmissions
표 Fig. 59. The Configuration of AMI
표 Fig. 60. Backhaul Linear Chain Architecture Considered for AMI
표 Fig. 61 Impact of Interfering Flows on End to End Chain Throughput
표 Fig. 62. Topologies Modeled for the AMI System
표 Fig. 63 Delay and Throughput in the WLAN Network (left) and ZigBee Network (right)
표 Fig. 64. MIZBAN Design for HTAMI
표 Fig. 65. ZigBee Mesh Floor Network
표 Fig. 66. The GTS (b,r)-based Performance Model
표 Fig. 67. Maximum delay and guaranteed Kbps per client as a function of number of assigned GTS per client and probability of clear channel assessment by the client
표 Fig.68. Concept of Demand Response [115]
표 Fig.69. Electric System Planning and Scheduling: Timescales and Decision Mechanisms
표 Fig. 70. Consumer-Premise Energy Management Systems [119]
표 Fig. 71. Active EMS based DR Program Area
표 Consumption by End Use for Different Building Types in US. [117]
표 Fig. 73. DR Program Percentage of Each DR Type
표 Fig. 74. An Example of Permanent Load Shifting by Storing Off Peak Period Load Saving
표 Fig. 75. OpenADR Community Progression
표 Fig. 76. OpenADR Adoption Status of World
표 Fig. 77. Demand Reduction Quantity by Applying OpenADR in California Power Companies
표 Fig. 78. Basic Concept of OpenADR Architecture
표 Fig. 79. OpenADR adopted participating load pilot system architecture of this research
표 Participating Load Pilot Events and Duration of Participation for Each Facility
표 Fig. 80. Contra Costa County Hourly Load Forecasts and Actual Load Data on September 21, 2009
표 Fig. 81. Concept of an Intelligent Demand Management Platform
표 Fig. 82. Example of an Attack Tree [125]
표 Fig. 83. Example of an
표 Fig. 84.Steps for Analyzing the

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