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경제성 분석 및 에너지 사용량 예측을 적용한 스마트 에너지 운영관리 시스템

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  최근 환경오염 및 고유가 문제를 극복하고자 자원의 효율적, 친환경적인 이용에 초점을 맞춘 그린 IT 기술 개발의 중요성이 대두하고 있다. 현재까지 IT 산업은 장비의 성능 향상에 많이 집중되었기 때문에, 친환경 기술은 현 IT 산업에 충분히 반영되지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 IT 분야의 사용자들은 환경 문제 및 에너지 소비에 대해 좀 더 많은 관심을 가지면서 발전해나가야 하며, 그 중 스마트 그리드(Smart Grid)는 선택이 아닌 필수의 기술로 여겨지고 있다.


  본 연구실은 스마트 그리드의 핵심 기술 중 하나인 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)에 관해 연구를 수행한다. EMS는 건설기술과 ICT 기술, 에너지기술을 융합 활용하여 건물에 대한 각종 정보를 수집하고 데이터를 분석하여 건물에 최적의 환경을 제공하고 에너지를 효율적으로 관리하여 주는 시스템을 말한다. 건물 에너지 최적소비 및 발전을 위한 시간대별, 공간별 에너지 사용량 패턴 분석 및 예측 기술을 연구한다. 건물 에너지 사용패턴은 주거/상업 공간, 세대별/공간별/용도별 구간, 기상/기온 외부환경에 따라 다양하게 존재한다. 


● 에너지 수요 위험성 사전 알림

- 피크 및 헤비 로드 위험 상태를 예측하여 건물 관리자나 사용자에게 알려주는 연구 및 개발이 아직 미흡한 상황이다. 본 연구는 건물의 과거 전력피크 관련 정보(전력 사용량, 온도, 시간 등)를 수집하여 건물의 계약전력에 따라 계약된 피크치 기준에 대해 대비할 수 있도록 한다. 또한, 가정용의 경우, 예측된 피크 단계별 기간에 따라 누진 단계를 대비하기 위한 경보 알림을 개발한다.


● 에너지 운영 전략 수립

- 피크 상황이나 정전 등의 위험이 발생할 경우, 발전기를 이용하여 에너지 요금을 감소할 수 있을 것으로 판단할 수 있다. 이를 위해 기계 학습을 사용하여 HVAC(heating, ventilation, air conditioning; 난방, 통풍, 공기조화) 조정을 통한 Load Shifting이나 ESS(energy storage system; 에너지저장시스템)의 제어 알고리즘 개발 등을 한다. 그리하여 경제성 분석(한전 전력과 발전기 사용 연료)과 이를 기반으로 발전기를 가동하여 통합적인 에너지 요금 감소 방안을 연구한다. 


● 실시간 모니터링 및 시뮬레이션 툴

- 최종적으로 시스템의 모니터링과 제어를 할 수 있는 웹 인터페이스를 개발한다. 먼저, 통합 EMS 시스템이 완전한 에너지 흐름을 제어할 수 없고 상황에 따라 오류를 발생할 수 있으므로 다양한 디버깅과 시범 운용을 하여 시스템의 내적 불안요소를 최소화한다. 웹 인터페이스는 전력 네트워크상의 에너지 사용량, 거래 및 상태 정보를 한눈에 요약할 수 있도록 실제 수요 공급의 흐름과 통계정보, 에너지 절감 효과, 비용 감소 효과 등을 가시적으로 표현하여 통합 EMS 시스템을 개발한다.

 


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                                               그림 1 요일별 전력 사용량 패턴 분석               그림 2 기계학습을 적용한 전력 사용량 예측 


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그림 3 스마트 에너지 운영관리 시스템

 


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