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신재생에너지 발전기 그룹, 연료 발전기 그룹 및 에너지 저장장치 그룹을 포함하는 독립형 마이크로그리드의 운영 방법으로서,상기 신재생에너지 발전기 그룹이 배치된 지역에서의 제1 주기 동안의 기상정보에 기초하여 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량을 산출하는 단계;상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량에 따라 상기 연료 발전기 그룹의 초기 운영계획을 도출하는 단계;상기 초기 운영계획에 따른 상기 연료 발전기 그룹의 동작 중, 상기 제1 주기보다 더 짧은 제2 주기 동안의 기상정보에 기초하여 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량을 산출하는 단계;상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위 이하 임에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 보류하고, 상기 초기 운영계획으로 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계; 및상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위를 초과함에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 결정하고, 상기 초기 운영계획을 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계를 포함하고,상기 초기 운영계획은, 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량에 따라 도출되고, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 포함하고,상기 수정 운영계획은, 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량에 따라 도출되고, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 포함하며,상기 초기 운영계획을 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계는,상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키는 단계를 포함하고,상기 운전 예비력 비율을 증가시키는 단계는,최저 동작 조건으로 동작하는 연료 발전기의 수를 증가시키는 단계를 포함하며,상기 제1 예측 출력 발전량을 산출하는 단계는,기설정된 시간을 갖는 T개의 타임 스텝으로 구성되는 제1 주기 동안의 이전 기상정보를 이용하여 다음 제1 주기 동안의 기상특성을 예측하도록 미리 훈련된 제1 기상예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 생성하는 단계; 및상기 제1 기상예측 심층신경망 모델을 통한 제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 이용하여 신재생에너지 발전기 그룹의 예측 출력 발전량을 산출하도록 미리 훈련된 제1 발전량 예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제1 주기 동안 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량을 산출하는 단계를 포함하고,상기 제2 예측 출력 발전량을 산출하는 단계는,상기 T개의 타임 스텝 중 일부인 3개의 타임 스텝 동안의 이전 기상정보를 이용하여 다음 1개의 타임 스텝 동안의 기상특성을 예측하도록 미리 훈련된 제2 기상예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 생성하는 단계; 및상기 제2 기상예측 심층신경망 모델을 통한 제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 이용하여 신재생에너지 발전기 그룹의 예측 출력 발전량을 산출하도록 미리 훈련된 제2 발전량 예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제2 주기 동안 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량을 산출하는 단계를 포함하는,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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제 1 항에 있어서,상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계는,상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값을 누적하는 단계; 및누적된 차이값이 미리 정해진 임계치 이상인 경우, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키는 단계를 포함하는,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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제 1 항에 있어서,상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계는,상기 제1 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균과, 상기 제2 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균을 비교하는 단계; 및상기 제2 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균이, 상기 제1 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균보다 일정 비율 이상 큰 경우, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키는 단계를 포함하는,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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제 1 항에 있어서,상기 제1 기상예측 심층신경망 모델은,이전 제1 주기 동안의 특정 기상 변수값을 입력으로 하고, 다음 제1 주기 동안의 특정 기상 변수값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델이고,상기 제1 발전량 예측 심층신경망 모델은,제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 입력으로 하고, 신재생에너지 발전기 그룹의 출력 발전량을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습으로 훈련된 모델인,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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제 5 항에 있어서,상기 제2 기상예측 심층신경망 모델은,T개의 타임 스텝 중 일부인 3개의 타임 스텝 동안의 특정 기상 변수값을 입력으로 하고, 다음 1개의 스텝 동안의 특정 기상 변수값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델이고,상기 제2 발전량 예측 심층신경망 모델은,제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 입력으로 하고, 신재생에너지 발전기 그룹의 출력 발전량을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습으로 훈련된 모델인,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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제 1 항에 있어서,상기 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계 이후에,상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위 이하 임에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 결정하고, 상기 수정 운영계획을 초기 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키는 단계를 더 포함하는,독립형 마이크로그리드 운영 방법
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컴퓨터를 이용하여 제 1 항 내지 제 3 항, 제 5 항, 제 6 항 및 제 8 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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신재생에너지 발전기 그룹, 연료 발전기 그룹 및 에너지 저장장치 그룹을 포함하는 독립형 마이크로그리드 운영 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서와 동작 가능하게 연결되고 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때, 상기 프로세서가 상기 신재생에너지 발전기 그룹이 배치된 지역에서의 제1 주기 동안의 기상정보에 기초하여 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량을 산출하고,상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량에 따라 상기 연료 발전기 그룹의 초기 운영계획을 도출하고,상기 초기 운영계획에 따른 상기 연료 발전기 그룹의 동작 중, 상기 제1 주기보다 더 짧은 제2 주기 동안의 기상정보에 기초하여 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량을 산출하고,상기 연료 발전기 그룹을 동작시킬 시에, 상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위 이하 임에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 보류하고, 상기 초기 운영계획으로 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키고,상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위를 초과함에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 결정하고, 상기 초기 운영계획을 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키도록 야기하는 코드를 포함하고,상기 초기 운영계획은, 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량에 따라 도출되고, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 포함하고,상기 수정 운영계획은, 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량에 따라 도출되고, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 초기 운영계획을 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시킬 시에, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 운전 예비력 비율을 증가시킬 시에, 최저 동작 조건으로 동작하는 연료 발전기의 수를 증가시키도록 야기하는 코드를 저장하며,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 제1 예측 출력 발전량을 산출 시에, 기설정된 시간을 갖는 T개의 타임 스텝으로 구성되는 제1 주기 동안의 이전 기상정보를 이용하여 다음 제1 주기 동안의 기상특성을 예측하도록 미리 훈련된 제1 기상예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 생성하고,상기 제1 기상예측 심층신경망 모델을 통한 제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 이용하여 신재생에너지 발전기 그룹의 예측 출력 발전량을 산출하도록 미리 훈련된 제1 발전량 예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제1 주기 동안 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제1 예측 출력 발전량을 산출하도록 야기하는 코드를 저장하고,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 제2 예측 출력 발전량을 산출 시에, 상기 T개의 타임 스텝 중 기설정된 개수의 타임 스텝 동안의 이전 기상정보를 이용하여 다음 한 개의 타임 스텝 동안의 기상특성을 예측하도록 미리 훈련된 제2 기상예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 생성하고,상기 제2 기상예측 심층신경망 모델을 통한 제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 이용하여 신재생에너지 발전기 그룹의 예측 출력 발전량을 산출하도록 미리 훈련된 제2 발전량 예측 심층신경망 모델을 이용하여 상기 제2 주기 동안 상기 신재생에너지 발전기 그룹의 제2 예측 출력 발전량을 산출하도록 야기하는 코드를 저장하는,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 연료 발전기 그룹을 동작시킬 시에, 상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값을 누적하고,누적된 차이값이 미리 정해진 임계치 이상인 경우, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키도록 야기하는 코드를 저장하는,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 연료 발전기 그룹을 동작시킬 시에, 상기 제1 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균과, 상기 제2 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균을 비교하고,상기 제2 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균이, 상기 제1 예측 출력 발전량에서 발전량의 변화율에 대한 절대값의 평균보다 일정 비율 이상 큰 경우, 상기 신재생에너지 발전기 그룹에 대한 운전 예비력 비율을 증가시키도록 야기하는 코드를 저장하는,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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제 10 항에 있어서,상기 제1 기상예측 심층신경망 모델은,이전 제1 주기 동안의 특정 기상 변수값을 입력으로 하고, 다음 제1 주기 동안의 특정 기상 변수값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델이고,상기 제1 발전량 예측 심층신경망 모델은,제1 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 입력으로 하고, 신재생에너지 발전기 그룹의 출력 발전량을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습으로 훈련된 모델인,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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제 14 항에 있어서,상기 제2 기상예측 심층신경망 모델은,T개의 타임 스텝 중 일부인 3개의 타임 스텝 동안의 특정 기상 변수값을 입력으로 하고, 다음 1개의 스텝 동안의 특정 기상 변수값을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습 방식으로 훈련된 모델이고,상기 제2 발전량 예측 심층신경망 모델은,제2 주기 동안의 기상특성 예측 결과를 입력으로 하고, 신재생에너지 발전기 그룹의 출력 발전량을 레이블로 하는 훈련데이터에 의해 지도학습으로 훈련된 모델인,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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제 10 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금,상기 수정 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시킨 이후에, 상기 제1 예측 출력 발전량 및 상기 제2 예측 출력 발전량의 차이값이 미리 정해진 기준 범위 이하 임에 따라, 상기 연료 발전기 그룹의 운영계획 변경을 결정하고, 상기 수정 운영계획을 초기 운영계획으로 변경하여 상기 연료 발전기 그룹을 동작시키도록 야기하는 코드를 더 저장하는,독립형 마이크로그리드 운영 장치
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