A Study on the Estimation Method of Daily Load Curve for the Optimization Design and Economic Evaluation of Stand-alone Microgrids Based on HOMER Simulation in Off-Grid Limiting the Supply of Electricity

제한급전하는 오프그리드의 독립형 마이크로그리드 최적 설계 및 경제성 평가를 위한 일부하곡선 추정 방안에 관한 연구

Abstract

There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.

그림 1 대상지역 일부하곡선 추정 절차도 Fig. 1 Procedures for estimating daily load curves of the target area

그림 2 일부하곡선 검증 절차도 Fig. 2 Procedures for the verification of daily load curve

그림 3 미래부하 예측 절차 Fig. 3 Process for the future load forecast

그림 4 부하군별 상대계수 Fig. 4 Relative coefficients by load groups

그림 5 인근지역의 정규화 일부하곡선 [15] Fig. 5 Normalized daily load curve in the neighborhood[15]

그림 6 전체 및 부하군별 부하곡선 추정 결과 Fig. 6 Result of estimated daily load curves of total and load groups

그림 7 부하구성비 추정 결과 Fig. 7 Result of estimated load composition rate

그림 8 지역별 조명 상대계수 Fig. 8 Relative coefficients of light load by region

그림 9 지역별 밥솥 상대계수 Fig. 9 Relative coefficients of rice cooker load by region

그림 10 인구를 이용한 선형회귀함수 Fig. 10 Linear regression function using population

그림 11 1인당 GDP를 이용한 선형회귀함수 Fig. 11 Linear regression function using GDP per capita

그림 12 미래부하 예측 결과 Fig. 12 Forecasting results of future load

그림 13 미래 일부하곡선 범위 Fig. 13 Scope of future daily load curve

그림 14 사례 1의 일부하곡선 Fig. 14 The daily load curve of case 1

그림 15 사례 2의 일부하곡선 Fig. 15 The daily load curve of case 2

표 1 부하군별 평균부하 Table 1 Average power of load groups

표 2 상대계수의 기존 값과 추정값 차이의 평균오차 Table 2 Average errors of relative coefficients between the existed and the estimated

표 3 주요 설비 단가 Table 3 Unit price of main facilities

표 4 S 지역 설계 데이터 비교 Table 4 Comparison of local design data