에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.
최근 에너지와 자원 절약 사업의 일원으로 차세대 전력 관리 시스템인 스마트 그리드에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 그리드는 전력 공급자와 소비자 사이에 통신망을 기반으로 한 양방향 전력 공급 방식을 말한다. 스마트 그리드를 통하여 전력 공급자는 소비자의 전력 사용량에 따른 탄력적인 전력 생산 및 공급이 가능하고, 소비자는 자신의 소비 패턴을 통한 효율적 전력 소비를 할 수 있다. 하지만 사이버 공격에 대한 위협이 높아지면서 공용망을 기반으로 운용되는 스마트 그리드 운용 정보에 대한 보안요구사항이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자 전력 사용량, 전력 사용 패턴 등의 정보가 송수신되는 지능형검침인프라의 보안 위협을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다.
멀티 레벨 인버터는 높은 출력 전압을 갖으며, 낮은 THD(Total harmonic distortion)를 요구하는 시스템에 적합하다. 그 중 cascaded H-brige 멀티레벨 인버터는 H-bridge 셀별 관리가 쉽고, 레벨 수를 증가시키기 쉽다는 장점 때문에 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 cascaded H-bridge 인버터의 기존 PI (proportional integral) 제어 기반 PWM (pulse width modulation)기법의 스위칭 패턴과 모델 예측 제어의 스위칭 패턴을 비교하고 모델예측 제어 시 셀 별 스위칭 패턴 균형을 위한 방법을 제안한다.
Multi-level Dual Active Bridge (ML-DAB) 컨버터는 높은 스위칭 패턴 자유도를 가져 인덕터 전류의 첨두치와 RMS를 효과적으로 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 3-레벨 NPC DAB 컨버터의 동작원리를 분석하고, 비대칭적인 스위칭 패턴을 적용시켜 인덕터 전류의 첨두치를 수학적으로 분석하여 컨버터의 전력변환 효율을 높일 수 있는 동작점 설계 방법을 제안한다. 여러 동작점에 따른 전류 RMS 값을 비교하여 제안하는 동작점 설계 방법의 타당성을 검증하고자한다.
최근 경세성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 에너지 수요는 매년 증가하고 있으며 그 중에서 하나인 전력수요도 역시 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 이와 더불어 투자자원 및 입지확보의 어려움, 환경제약의 문제로 전력 공급의 어려움은 날로 증가되고 있다. 따라서 수요증가를 전력공급 능력의 증진뿐만 아니라 수요관리 측면에서도 필요성이 대두되고 있다. 전력선 통신은 전력선을 매체로 하기 때문에 신규선로의 포설 없이 가전기기 및 정보화 서비스 모뎀들의 네트워크화에 용이할 뿐만 아니라 커버리지 확장에도 뛰어나서 디지털 가전, 원격검침, 전력설비 감시제어, 국가 재난 감시 시스템 등의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전을 포함한 유비쿼터스 전기설비 네트워크 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크, 전력IT 부가서비스, 설비감시 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크며, 디지털 가전의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크다. 본 연구에서는 전력선통신모뎀을 이용하여 가전기기의 전력 소비를 감지할 수 있는 센서를 내장한 전력선 통신기반의 전력 감시 모듈을 개발하여 실시간 원격 모니터링을 통해 소비전력 패턴을 작성한다. 그리고 전력감시 모듈에 연결된 가전기기의 소비전력 패턴 분석을 통해 전력소비 이상 유무를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발, 탑재하여 이상유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력선통신을 이용하여 전력소비감시 및 이상전력차단에 관한 연구에 관한 것이다.
분산전원의 양적,질적 성장이 가속화되고 전력계통과의 활발한 연계가 예상되는 시기에 기존계통과는 달리 수용가에 전력품질측면으로 미치는 영향에 대한 심층적인 분석과 대안책을 마련하지 않는다면 수용가의 전기안전을 장담할 수 없게 되었다. 따라서 이에 본 논문은 분산전원중에서 풍력발전단지가 전력계통에 연계시 수용가에 미치는 영향을 실측 데이터를 이용해서 전력품질 영향을 분석하였으며, 풍력발전단지가 충분히 발전을 할 때, 인근 수용가의 고조파 패턴은 주로 영향을 받는다는 사실을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 전력계통에서의 전력수요예측을 하기 위한 네가지중 하나의 방법으로 특수일에 적용기법인 수요예측 담당자의 Know-How를 기반으로 예측하는 전문가법에 대하여 과거 15년간의 수요실적과 기상실적을 근거로 년중 모든 특수일에 대해서 수요패턴 분석을 실시하고 패턴의 변화되는 과정을 살펴보았다. 과거 전력수요 실적의 근거로 산출된 시간대별 상대계수의 수요패턴을 가지고 모의 운영한 결과 설 연휴 수요예측 오차율은 과거 5일간(2002, 2003년도)의 평균값 $3.23{[\%]}$에서 2005년도 설 연휴 실적대비 $1.78{[\%]}$로 상당한 개선효과가 있었다. 본 논문의 내용을 바탕으로 전력수요 예측 편람을 작성하는 것도 입문교재로서 수요예측 전문가 양성에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁 도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 이와 같은 수요자 정보의 분석은 여러분야가 있지만 그 중에서도 수요특성을 파악하는 것이 가장 기본이 된다. 수요 특성은 원격검침시스템에서 수집되는 load profile 데이터로써 표현된다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 명가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 검토하였다. 이와 같은 부하분석의 정보는 가격설계, 수요 핀 에너지 예측, 송전 및 배전 계획, 에너지 효율 향상 및 부하관리의 필수 자료가 된다. 또한 향후에 개발될 전력 부가서비스의 주요 기반이 될 것으로 예상된다.
국내 한국진력에서 관리 운영하고 있는 전자식 전력량계는 약 55만 여대이며, 이중 약 15만 여대가 고안용 전자식 전력량계로 2000년대 초반부터 원격검침을 통해 전력사용량을 측정하고 고객 측에 대해서는 역률과 누적전력량 등의 기타 부가서비스를 제공하고 있다. 전력량계와 원격통신을 이용한 전력부가서비스는 전력회사의 입장에서는 고객의 부하사용에 대한 다양한 정보를 효율적으로 수집하여 피크부하 제어 등의 수요관리를 효과적으로 시행할 수 있고 고객의 입장에서는 과거는 물론 미래의 사용량을 예측하고 기타 전력사용패턴 등을 관찰함으로서 고객의 능동적인 참여로 전력사용량을 절약하는 효과를 가져 올 수 있다. 현 시점에서의 국내 전력부가서비스의 활용수준은 초기단계로 매우 기본적인 정보에 한해서 활용이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 국내외 관련 연구사례와 적용사례, 그리고 시행현황의 조사 분석을 통해 향후의 국내 전력부가서비스 적용전망과 발전방향을 모색해 보고자 한다.
배터리를 이용하는 모바일 장비에서 전력 소비를 줄이기 위한 많은 연구들이 있다. 그 중에 동적 전력 관리(Dynamic Power Management)는 시스템의 각 컴포넌트의 상태를 쉽게 관찰할 수 있다는 측면에서 운영체제에서 접근하기 적합한 전력 관리 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 모바일 장비인 노트북에서 하드 디스크의 전력소비를 줄이기 위하여 기계 학습 기반의 동적 전력 관리 방법을 제안한다. 하드 디스크 접근 패턴을 분석하여 Artificial Neural Network(ANN) 기법으로 모형을 만들고 이 모형을 바탕으로 하드 디스크의 다음 유휴기간을 예측하였다. 예측된 유휴기간 동안 하드 디스크로의 공급 전력을 감소시키지 않았을 경우에 소비하는 비용이 전력을 줄였다 다시 늘이는 비용보다 크다면 하드 디스크로 공급되는 전력을 줄임으로써 유휴기간 동안 낭비되는 배터리 전력을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 생성된 모형을 하드 디스크 디바이스 드라이버에 적용하면 기존의 시간 경계 값을 이용한 방법에 비해 약 23.05W의 전력 소비 감소를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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