초록 ▼

3. 연구결과
A. 캠퍼스 EMS(energy management system) 및 스마트 그리드 통신 인프라 핵심 기술
i. 다지역 태양광 예측 기술
SVM을 이용한 예측기법이 모든 성능 지표에서 우월함을 보여 주었다.
▪ 제안된 기계학습법들을 이용하여 일사량을 예측할 때 일반적인 시계열 분석(MRE: 20% 내외)을 통한 예측기법 보다 월등히 좋은 성능(MRE: 5% 미만)을 보인다
ii. 광역 랜덤 액세스 프로토콜 개발
▪ 많아진 프리앰블로부터 제안된 기술의 충돌확률과 접속 지연시간이 매우 감소

3. 연구결과
A. 캠퍼스 EMS(energy management system) 및 스마트 그리드 통신 인프라 핵심 기술
i. 다지역 태양광 예측 기술
SVM을 이용한 예측기법이 모든 성능 지표에서 우월함을 보여 주었다.
▪ 제안된 기계학습법들을 이용하여 일사량을 예측할 때 일반적인 시계열 분석(MRE: 20% 내외)을 통한 예측기법 보다 월등히 좋은 성능(MRE: 5% 미만)을 보인다
ii. 광역 랜덤 액세스 프로토콜 개발
▪ 많아진 프리앰블로부터 제안된 기술의 충돌확률과 접속 지연시간이 매우 감소한다. (임의접속주기 λ=1/180 일때 제안된 SGRA 기술: 2 %, 기존기술: 38%)
▪ 44,500 사물노드를 2km 셀에서 3% 충돌확률을 갖도록 수용 가능하다. (기존 기술은 4,900노드 만을 수용가능)
B. 캠퍼스 환경에서의 에너지 클라우드 기반 빅 데이터 분석 기법
i. 에너지 클라우드 플랫폼  학회 논문 승인 및 발표 (International conference on ICT Convergence, ICTC).
▪ 빅 데이터 분석을 위해 웹 기반 에너지 클라우드 플랫폼을 처음으로 제안함. 이 논문은 전력 소비량 예측에 사용될 직간접지표를 얻기 위해 거주자를 트래킹하는 컨셉을 제안함. 이는 빅데이터 분석을 위한 웹 기반 에너지 클라우드 플랫폼의 데이터 필터링 컨셉임.
ii. 저널 승인
▪ IEEE Transactions on Industrial Electronics (SCI, IF: 6.5, 곧 열람 가능).
▪ Title: "Distributed Energy Trading in Microgrids: A Game Theoretic Model and Its Equilibrium Analysis"
▪ 주된 Main contribution: 기존 micro-grid에서의 전력 거래 연구와 달리, 이 논문에서는 시스템을 게임이론 측면에서 근사적이지 않은 완벽한 균형점 해를 찾아내었고, 이것이 유일함을 증명함.
▪ 경제적 가치: 이 논문은 기존 연구와 비교하여 모든 마이크로그리드의 payoff를 최대화하는 데 크게 기여할 것임.
C. 패턴 기반 건물 에너지 시스템 모델 기술 개발
i. 건물 에너지 컴포넌트(Product)별 에너지 특성(Attribute) 및 거동(Behavior) 패턴 분석 수행
ii. 건물 내 에너지 순환(생산, 저장, 배분 및 소비) 관련 프로세스(Process) 패턴 분석 수행
iii. 캠퍼스 건물 유형별, 에너지 소비 요소 도출 및 모델링
iv. 에너지 순환 패턴을 고려한 최초의 건물 기반 캠퍼스 에너지 관리 시스템 연구 분야이며 스마트그리드 및 에너지 그리드 시스템의 확산을 고려할 때 그 사회적 영향력과 사업성에 대한 기대가 매우 높음
D. 지능형 수요관리를 위한 집합적 사업자(Aggregator)의 최적 운영모델
i. Optimal operation model of Aggregator
▪ 기존에 사용하던 단기계획법 대비 향상된 성능을 보이는 Scheduling을 Heuristic을 도출하였다. Tightness가 낮은 상황에서는 최대 32%이상 향상된 성능을 관측하였으며, 대부분의 구간에서 기존 방법보다 뛰어난 Heuristic임을 확인하였다. 또, 여유롭지 못한 상황에서도 더 높은 수행 성공률을 보이는 것을 관측하였다.(기존 계획법 > 초록색)
▪ 이를 통해, 예측이 불가한 상황에서 다수의 수요자원을 통해 급전을 수행하는 Aggregator의 신뢰성 DR에서, 비용을 줄이면서 성과를 향상시킬 수 있는 휴리스틱을 제시하였다.
ii. B. Optimal information structure design for maximizing Demand Response of end users
▪ IT impacts on DR-program performance: 설정한 회귀분석모형은 Hausman test, Breusch-Godfrey/Wooldridge test를 통과하였으며, 개별 DR 이벤트의 지속시간, 이벤트 당일의 기온 및 aggregator의 개입 여부가 DR 프로그램의 성과에 영향을 미치는 변수인 것으로 확인된다.
▪ 2015년 이후 국내 DR프로그램의 운영에 있어 aggregator의 개입이 가능해질 예정임을 감안 시, 위의 분석결과는 향후 aggregator의 도입을 통한 DR프로그램의 성과개선을 기대케 한다.

Abstract ▼

3. Research Results
A. Core Technologies in Campus EMS and Smart Grid Communication Infrastructure
i. Multi-Site Solar Power Prediction Technologies
▪ The SVM based prediction scheme shows the best performance over all metrics.
▪ The machine learning based prediction schemes (MRE: less t

3. Research Results
A. Core Technologies in Campus EMS and Smart Grid Communication Infrastructure
i. Multi-Site Solar Power Prediction Technologies
▪ The SVM based prediction scheme shows the best performance over all metrics.
▪ The machine learning based prediction schemes (MRE: less than 5%) outperform the conventional irradiance prediction scheme (MRE: more than 20%).
ii. Wide-Area Random Access Protocols for Future Energy Grid
▪ Due to the increased number of preambles, the collision probability and the average RA delay of the proposed SGRA scheme are significantly decreased.
▪ The proposed SGRA: 2 %, The conventional scheme: 38% with λ=1/180
▪ 44,500 machine nodes can be accommodated in 2 km cell radius with 3% collision probability (c.f. 4,900 machine nodes in the conventional scheme)
B. Big Data Analysis Based on Energy Cloud in Campus Environment
i. Conference Paper Published
▪ Based on our initial study on energy cloud platform, conference paper accepted and presented at the international conference on ICT Convergence (ICTC).
▪ For the first time it provides the detailed explanation of web based energy cloud platform for big data analysis. This paper describes the concept of occupant tracking for obtaining different direct and indirect indicators which are used for forecasting electricity demand. It delivers the concept of rule based data filtering in a web based energy cloud platform for big data analysis. It provides a guideline how we can reduce down big data processing load in the web based energy cloud platform.
ii. Journal paper accepted
▪ IEEE Transactions on Industrial Electronics (SCI, IF: 6.5, will be available soon).
▪ Title: "Distributed Energy Trading in Microgrids: A Game Theoretic Model and Its Equilibrium Analysis"
▪ Main contribution: Unlike the existing research on energy trading in Microgrid, this paper provides a rigorous game-theoretic analysis to obtain the equilibrium solution of the system. This paper shows that proposed approach is guaranteed to have a unique equilibrium solution.
▪ Business value: This solution can contribute a great deal of maximize the payoff for all participating microgrids , compared to the existing approaches.
C. Pattern Based Building Energy System Model
i. A basic pattern based building energy flow model is derived based on attributes and behavior of the building components.
ii. Building energy flow patterns in the campus buildings based on four different categories are investigated.
iii. Fundamental study is performed to investigate campus energy flow patterns with respect to campus building types as well as architectural design, electricity, and equipment plan
D. Optimal operation model of Aggregator for Demand Response
i. Optimal operation model of Aggregator
▪ Developed heuristic mark better performance than conventional scheduling algorithm (Greedy, short-term planning, Green line) in wide condition range. (Max: 32% of cost down)
▪ Suggested heuristic show own strength point than previous greedy algorithm in perspective of cost, endurance and efficiency.
ii. Optimal information structure design for maximizing Demand Response of end users
▪ IT impacts on DR-program performance: The Developed regression model cleared model robustness tests; Hausman test, Breusch-Godfrey/Wooldridge test. As a results, duration of a single DR event, air temperature of a DR event day, and participation of aggregator are proved as factors affecting performance of a DRprogram
▪ Analysis result insists that participation of aggregators in DR market may improve effectiveness of DR-programs in stabilizing electricity peak demand. The result make Korean DR market is expected to show better performance afterward. Since participation of aggregators are expected to be allowed in Korean market from year 2015.

목차 Contents

• EEWS Research 2014 Final Report ... 1
• Summary (English) ... 3
• 국문 요약문 ... 9
• 1. Research Purpose ... 16
• 2. Research Target and Achievement ... 17
• 3. Research Method ... 24
• (1) Core Campus EMS and Communication Infrastructure Technologies ... 24
• (2) Big Data Analysis Based on Energy Cloud in Campus Environment ... 24
• (3) Pattern Based Building Energy System Model ... 29
• (4) Optimal operation model of Aggregator for Demand Response ... 32
• 4. Research Results ... 33
• 4.1. Core Technologies in Smart Grid Campus EMS and Communication Infrastructure ... 33
• 4.2. Big Data Analysis Based on Energy Cloud in Campus Environment ... 41
• 4.3. Pattern Based Building Energy System Model ... 43
• 4.4. Optimal operation model of Aggregator for Demand Response ... 58
• 5. Research Outcomes ... 88
• (1) Publication ... 88
• (2) Conference presentation ... 88
• (3) Patents ... 89
• (4) Creation of New Big Project ... 89
• 6. Reference ... 91
• 끝페이지 ... 92