1. 서 론
전통적으로 지리정보시스템(geometrical information system, GIS)은 기상, 토목 및 수문 해석 등의 분야에서 주로 사용되어 왔으나 최근에는 ICT, GPS, 빅데이터 및 사물인터넷(IoT) 등의 활성화에 힘입어 정보통신 및 전력분야를 포함한 다양한 분야에 응용되고 있다. 특히 전력분야에서는 송, 변전 및 배전망의 구축이나 유지보수에 주로 활용되고 있으며, 전력망의 효율적인 구축과 관리를 위해서는 송전, 변전 및 배전 단계별 전력망 구성도가 반드시 필요하다. 이에 따라 각 단계별 시설물 및 전력전송장치의 위치에 기반을 둔 GIS(T-GIS, Web GIS)가 운영되고 있다. 현재 한국전력공사에서 운영 중인 송, 변전 및 배전 GIS는 관리자가 수작업으로 시스템 정보를 데이터베이스(Database, DB)에 입력하고 GIS는 이 입력 정보를 DB 서버로부터 가져와 표시해주는 방식으로 서비스 되고 있다. 이는 현재의 전력공급 방식이 공급자에서 수용가로의 일방적인 단방향 송, 변전 및 배전 방식이기 때문이다. 그러나 전력시장의 패러다임이 변화되면서 공급자 중심의 단방향 송, 변전 및 배전 방식에서 수요자가 적극적으로 전력 시장에 참여하는 양방향 스마트그리드(Smart Grid, SG) 및 저압원격검침(Automatic Meter Reading, AMR) 서비스가 활성화되고 있다. 양방향 스마트그리드 및 AMR 서비스의 단말 장치인 저압원격검침 전력선통신(Power Line Communication, PLC) 모뎀의 보급이 확대됨에 따라 이를 이용한 지능형 배전 시스템 구성이 가능하게 되었다. AMR의 활성화에 따라 수용가에 구축되어 있는 배전망을 GIS 맵(map)과 온라인으로 연동함으로써 직관적, 가시적으로 전력망 구성 상태를 실시간으로 확인하고 전력망의 설계, 유지보수 및 다양한 스마트그리드 서비스에 이용할 수 있도록 지능형 배전망 구축 GIS인 지능형계량인프라용 GIS 시스템(AmiGIS)을 새롭게 제안, 구축하였다. AMR 및 GIS에 대한 구성, 새롭게 제안한 AmiGIS의 동작 시나리오에 대해서 개략적으로 기술하였고 구현 방법과 실험 결과 위주로 본론에서 상세하게 기술하였다. 또한 향후 시스템을 이용한 활성화 방안 및 기대효과에 대하여 결론에 기술하였다.
2. 본 론
2.1 기존 알고리즘
기존 PLC AMR 시스템은 센터장비인 AMR 혹은 FEP(Front End Processor) 서버, headend 장비인 데이터집중장치(Data Concentration Unit, DCU), Repeater용 PLC 모뎀, 수용가 단말인 PLC 모뎀과 계기로 구성되어 있다. 계기에서 수집된 전력검침 데이터는 PLC 모뎀과 DCU를 거쳐 FEP 서버로 전송되며[1] 각 단계별로 장비간의 데이터 전송에 필요한 표준 규약이 제정되어 있다.[2,3,4] FEP과 DCU에는 FEP 프로토콜[4], DCU와 PLC 모뎀에는 KSX4600-1/ ISO12139-1[3] 및 한전일반구매규격(저압원격검침용 데이터 집중장치)[4], 그리고 PLC 모뎀과 계기에는 DLMS 프로토콜[2]이 각각 적용되어 데이터 전송을 수행한다. 상기 기술한 PLC AMR의 개략적인 구성에 대하여 그림 1에 나타내었다.
그림 1PLC AMR 시스템 구성도 Fig. 1 PLC AMR system configuration
2.2 AmiGIS 제안
제안 시스템에 대한 이해를 돕기 위해 현재 운영되고 있는 WebGIS의 배전망 구성도를 그림 2에 나타내었으며, 개인 정보 보호 차원에서 지역 명칭 등을 제외하고 배전망 구성만을 표시하였다. 그림에서처럼 전력망의 신설 시 배전망 구성정보 표시를 위하여 관리자가 전력망 정보를 DB서버에 수작업으로 입력하고 GIS는 이 정보를 사용하여 배전망 구축정보를 맵에 표시하는 방식으로 운영되고 있다. 이러한 수작업 방식은 관리자에 의한 입력 오류를 발생시킬 수 있을 뿐만 아니라 관리 측면에서도 상당히 비효율적이다. 이러한 수작업 방식은 관리자에 의한 입력 오류를 발생시킴으로써 현장 작업자가 전력망을 효율적으로 유지 보수하는데 장애를 가중 시키고 있다. 배전망은 전국망으로써 전체가 복잡하게 구성되어 있고 배전자동화시스템, DCU, PLC 모뎀 그리고 계량기 등의 전력 장비가 다수 설치되어 있으며 전력선 통신을 이용한 디지털 검침, 수요반응, 전기차충전소 등을 위한 스마트그리드 서비스 인프라로써 활용될 예정이다. 이에 따라 배전망은 기존의 단방향 전력공급이라는 역할에서 벗어나 양방향 전력 및 통신 서비스를 위한 역할을 수행해야 하기 때문에 안정적인 전력공급 및 통신을 위한 배전망과 계통 장치에 대한 효율적인 관리가 필수적이다. 그러나 현재의 배전망은 대부분 노후화된 설비가 많아 통신을 위한 인프라로써는 다른 통신망 - HFC, 전화선, 광망 등 - 에 비하여 절대적으로 열악한 환경이다. 이러한 단점은 노후화된 전력선과 계통장치에 대한 신속한 유지보수나 교체 등을 통해 극복 가능 하지만 복잡하게 얽혀 있는 배전망이나 계통 장치에 대한 데이터가 정확하지 않기 때문에 배전망의 신속한 장애 복구나 계통 장치들에 대한 관리가 효율적으로 진행되지 못하고 있다. 따라서 다수의 관리 인원이 배치되어 배전망 관리 업무를 수행하고 있는 실정이다.
그림 2WebGIS 배전망 구성도 Fig. 2 WebGIS distribution network configuration
그런데 전력산업의 패러다임 변화에 따라 지금까지의 전력 GIS에서는 사용되지 않던 수요자 중심의 양방향 SG 서비스가 본격적으로 시행되고 있으며, 양방향 SG 서비스의 핵심인 AMI는 2013년부터 본격적으로 구축되기 시작하여 제주 실증단지, SG 확산사업 및 PLC를 이용한 원격저압검침 등을 통해 2020년까지 전국망으로 구축될 예정이다. 기존 방식의 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 향후 전국적으로 구축될 AMI를 적극 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 새로운 AmiGIS는 수용가에 PLC 모뎀을 신규 설치하는 과정에서 PLC 모뎀으로부터 DCU로 위치정보가 자동으로 전송되고 이 정보가 DB서버에 자동으로 저장되는 방식을 사용한다. 그리고 모뎀의 위치정보는 DCU와 모뎀의 주기적인 통신에 의해 갱신될 수 있으므로 AmiGIS는 이 위치정보를 이용하여 배전망의 구축상태를 실시간으로 AmiGIS 맵에 표시할 수 있게 된다.
제안된 방식에서는 PLC 모뎀이 수용가에 최초 설치될 때 전력검침을 위한 원격 통신을 위해 DCU와 등록 절차를 수행하는 과정에서 PLC 모뎀의 위치 정보가 FEP 서버로 자동 전송되도록 한다. 모뎀은 연결된 모든 전력선(배전망)을 통해 등록요청 신호를 DCU로 전송하며 전력선을 통해 전송되는 신호의 세기에 따라 하나의 최적 전력선 경로를 통해 DCU에 등록된다.[4,5] 이때 전력선 노이즈 등의 영향으로 신호가 좋지 않을 경우 인접한 다른 모뎀을 repeater로 하여 DCU에 연결될 수도 있다. 기존 방식에서는 저압원격검침 PLC 모뎀은 DCU와의 통신을 위해 모뎀에서 DCU로 전송되는 신호 경로 중에서 신호가 가장 좋은 최적의 경로만을 선택하여 통신을 수행한다. 그러나 본 연구에서 제안한 시스템은 최적 경로뿐만 아니라 모뎀에서 DCU로 전송되는 모든 경로에 대한 정보를 모두 이용하는 특징을 갖고 있다. 제안된 AmiGIS는 모뎀과 DCU 간 모든 통신 경로 및 DCU 정보를 DB에 저장한다. DCU에 모뎀의 등록절차가 완료된 후 모뎀과 DCU는 주기적으로(기본 900초) 모뎀 및 통신 상태에 대한 정보를 송수신하며 DCU는 이 정보를 DB에 업데이트한다. AmiGIS는 DB에 저장되어 있는 모뎀의 위치 정보를 참조하여 맵의 지정된 위치에 모뎀 및 전력선 연결 상태를 표시하고, 신호세기 등의 상태정보를 참조하여 상세한 배전망 상태를 표시하게 된다.
표 1에는 본 목적을 위해 등록 절차 전송 데이터에 위치 정보 부분을 추가한 것을 나타내었다. 추가된 정보는 POX_X와 POS_Y로서 각각 8 bits의 정보량을 갖도록 하였다. 그리고 그림 3은 등록 절차를 완료한 이후 PLC 모뎀과 DCU의 연결 상태를 보여 주고 있다. 그림은 DCU와 연결된 하위 모뎀들의 연결 경로를 나타내고 있는데 DCU와 직접 연결된 모뎀 및 인접한 모뎀을 repeater로 하여 DCU에 연결된 모뎀들을 한눈에 볼 수 있도록 왼쪽에 나타내고 있다. 각각의 모뎀을 선택하면 상세한 모뎀 정보를 그림과 같이 우측에 나타내며 이 정보에는 모뎀 상태정보, 모뎀 설정정보, 상위 모뎀과의 링크정보 및 통신 채널특성 등이 포함되어 있다.
표 1등록 절차 전송 데이터 Table 1 Fault simulation results
그림 3PLC 모뎀 Topology Fig. 3 PLC Modems To[ology
2.3 AmiGIS 구현
AmiGIS 구현을 위해 먼저 업무분석을 통해 데이터 모델링을 수행하고 그 결과를 바탕으로 DB를 설계한 후 AmiGIS 응용 프로그램을 개발하였으며, 응용프로그램의 메뉴, 부가기능, 연산 및 UI(User Interface) 구현을 위해 VS2013 C#을 사용하였다. AmiGIS 응용 프로그램은 공간정보의 취득, 위도와 경도를 이용한 좌표변환, QGIS(Quantum GIS) 로컬 DB에 데이터 저장 등의 역할을 수행한다. 이때 시스템 구현에 적용한 DB 설계 모델은 그림 4와 같으며, 오픈소스 SQL 엔진인 SqLite SpatiaLite DBMS을 사용하여 공간 정보의 읽기, 쓰기 및 저장 등의 기능을 수행하였다. 그리고 DB에 저장되어 있는 공간데이터 정보를 기반으로 배전망 구축 상태를 주기적으로 맵에 표시하기 위해 공간데이터의 조회, 편집, 분석 기능들을 제공하는 대표적인 오픈소스 데스크탑 지리정보시스템 소프트웨어인 QGIS를 이용하였다.[6]
그림 4Schematic data flow diagram for AmiGIS Fig. 4 Schematic data flow diagram for AmiGIS
그림 4에 제시된 DB 설계 모델에서처럼 시스템 구현을 위해 공간 정보 저장을 위한 AmiGIS Spatial DB, 주기적으로 취득되는 시계열 정보 저장을 위한 AmisGIS TimeSeries DB, 그리고 주기적으로 변하지 않는 비공간 정보 저장을 위한 AmiGIS Non-Spatial DB를 추가하였다.[1] AmiGIS Spatial DB는 전력구조물, 변전소 위치 및 모뎀 설치 위치 등과 같은 전력 지형지물과 관련된 정보를 처리하기 위하여, AmisGIS Non-Spatial DB는 위치정보가 아닌 DCU 및 모뎀의 장치 명칭, ID, 감시하고자하는 변압기 용량, 제조연번, 생산일자 및 제조사 등의 고정적인 정보를 처리하기 위한 DB이다. 그리고 AmisGIS TimeSeries DB는 시계열 데이터로써 DCU 및 모뎀의 신호 세기, 경로 정보, 등록 상태, DCU 시간 및 검침을 위해 모뎀에 연결된 계기정보 등 DCU가 주기적으로 값을 취득하여 갱신하는 정보를 처리하기 위한 DB이다.
2.4 실험 결과
AmiGIS의 실험적인 검증을 위하여 표 1에 제시된 것처럼 DCU 및 PLC 모뎀의 위치데이터(위도, 경도)를 기존의 모뎀정보 프로토콜 프레임에 추가하였다. DCU와 PLC 모뎀이 전력선통신으로 상호 연결되면 모뎀은 통신을 위한 등록과정을 수행하게 되고 등록이 완료되면 PLC 모뎀은 DCU와 통신이 가능한 상태가 된다. 이후 DCU는 모뎀 및 통신 상태정보를 주기적으로 수집하여 DB에 저장한다. AmiGIS는 수집된 모뎀의 공간정보 데이터를 사용하여 시스템의 위치를 GIS 맵에 표시하고, PLC 모뎀간의 네트워크 링크 정보를 사용하여 시스템(DCU, 모뎀)간의 전력망 연결 상태를 나타낸다. 또한 맵 상의 특정 시스템을 선택함으로써 시스템 상태정보나 전력량 등의 시계열 데이터 표시가 가능하도록 구현하였다.
실험 결과를 얻기 위해 그림 5와 같은 AmiGIS 테스트 베드를 구축하였으며, 구축된 테스트 베드는 한 개의 DCU와 E-type 모뎀 3개, 표준 모뎀 8개로 구성하였다. 여기서 E-type 모뎀은 최대 32개의 전력검침계량기를 RS485로 연결하여 검침을 수행할 수 있는 외장형 모뎀이고, 표준형 모뎀은 전력검침계량기에 장착하여 하나의 계량기에 대한 검침을 수행할 수 있는 모뎀이다. 실제 배전망 구축과정에서는 DCU나 모뎀을 설치하면서 부가적인 GPS 장치를 이용하여 해당 DCU 및 모뎀의 위치 정보를 입력하게 되지만, 테스트 베드 구축 과정에서는 DCU와 모뎀의 위치 정보를 인위적으로 입력해 주었다. 표 2와 같이 DCU 및 모뎀에 임의의 위치 데이터를 입력하고 모뎀 등록 과정을 수행하였다. AmiGIS는 DCU로부터 공간정보 데이터를 전송받아 좌표변환한 후 DB에 저장하고, QGIS는 DB에 저장된 공간정보 데이터를 가져와 맵에 배전망의 구축 상태를 정확히 표시하는지 검증하였다.
그림 5AmiGIS 테스트 베드 Fig. 5 AmiGIS Test bed
표 2테스트 모뎀 종류 및 공간 정보 데이터 Table 2 Fault simulation results
AmiGIS를 이용하여 구현된 배전망을 그림 6에 나타내었다. 그림의 맵에 표시되어 있는 라벨 Dxxx는 DCU, Exxx는 E-type 모뎀, Sxxx는 표준형 모뎀을 구분 표현한 것이며, AMI관리자로 하여금 시스템의 설치 및 동작 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 하였다. 이러한 과정을 통해 구현된 AmiGIS가 DCU 및 PLC 모뎀의 공간정보 데이터를 기반으로 GIS 맵 상에 모뎀과 DCU의 위치 및 전력망 구축 상태를 정확하게 표현함을 확인할 수 있었다.
그림 6AmiGIS 배전망 Fig. 6 AmiGIS distribution network
3. 결 론
본고에서는 PLC AMR 시스템의 공간정보를 활용한 지능형 배전망 GIS(AmiGIS) 구축에 대한 연구를 수행하였다. 현재 운영중인 GIS는 전력의 공급자중심 단방향전송이라는 전력의 구조적인 한계 때문에 전력통신의 광범위한 이용 및 활성화에 많은 제약을 내포하고 있다. 그러나 향후 AMI 및 SG의 활성화에 의한 수용자중심의 양방향 전력 서비스 활성화에 따라 전력분야의 GIS 활용 서비스도 획기적으로 확대될 것으로 기대된다. 본고에서는 이와 같은 기술적 추세에 따라 AMR 시스템의 공간정보(위, 경도)를 활용한 AmiGIS의 구축에 대한 연구를 수행하였으며 실험실 수준의 테스트 베드를 구축하여 실험 결과를 도출하였다. AmiGIS의 실험적인 결과를 통해 새로운 개념의 GIS 적용에 대한 기술적인 타당성을 검증하였으며 AMR 서비스의 활성화에 따라 전국적인 전력선통신 인프라가 구축되는 시점에 전국망 형태의 배전 GIS 구축에 확대 적용하여 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 실험실 연구결과를 바탕으로 현장 실증을 통한 검증과 현장 적용을 위한 규격 변경 작업을 진행할 예정이다. 이를 통해 전력망 설계, 노후전력선 교체, 수요 반응 및 예측 등의 분야에 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
References
-
Chung-Ki Seo, Gil-Yong Choi, Seung-Gol Lee. “A study on the integration of GIS and augmented reality for effective smart grid services(Examples of PLC-based AMR apply)”, KIEE Summer Conference, 2014.(
http://www.kiee.or.kr). -
Ministry of Trade, Industry and Energy (Korean Agency for Technology and Standards), “KSX4600-1.” Korea Industrial Standard, 2007.(
http://www.kats.go.kr). -
ISO & IEC."ISO/IEC12139-1." First Edition, 2009. (
http://www.iso.org). -
General Technical Specifications of KEPCO, “Data Concentration Unit for Low Voltage AMI system”, GS-5895-0026, pp. 23-25, 101-102, Feb. 2013. (
http://www.kepco.co.kr). - Chung-Ki Seo, Gil-Yong Choi. “Smartgrid distribute network system”, KEPCO KDN, Patent. 10-2014-0112533, 2014.
- National Environmental Workforce Development. “Environmental space information literacy course”, pp. 28, 2013.