스마트그리드 환경에서의 전력부하 분류

전문가 제언

○ 스마트그리드 기술은 기존 전력망에 ICT 기술을 접목하여 에너지 효율을 최적화하는 기술로, 신뢰성 높은 부하 데이터(load data)가 요구되는데, 부하 데이터 중에는 불량 데이터도 포함되어 있으므로 전력시스템의 가동과 안전에 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 스마트그리드 환경에서 전력생산자와 전력관리자는 불량 데이터를 정확하게 파악하고 적절하게 처리하지 않으면 안 된다.

○ 전력부하 예측은 스마트그리드 환경에서 전력시스템의 수요관리에 중요하므로 다양한 예측법이 제시되고 있는데, 예측의 정확도를 높이기 위해서는 적절한 부하 분류가 필요하다. 현재 부하 분류에는 K-means, FCM(fussy c-means), 위계 군집법(hierarchical clustering methods) 등 전통적인 군집 알고리즘이 많이 사용되고 있지만 문제도 있으므로 보다 효율적이고 최적화된 부하 분류법의 개발이 요구되고 있다.

○ 부하 분류는 전력시스템의 운영과 전력시장의 서비스 공급에서 점점 더 중요성이 강조되고 있지만 스마트그리드 환경에서의 부하 데이터는 그 규모가 크고 동적이며 또 비균질하므로 분류과정에 많은 어려움이 있다. 본고는 부하의 분류과정모델, 부하 분류를 위한 K-means, FCM, 위계 군집법 등과 같은 군집법 그리고 부하 분류의 이용 등에 관해 소개하고 있다.

○ 우리나라는 2030년까지 국가단위의 지능형 전력망 플랫폼을 구성하기 위한 준비 작업의 하나로 제주실증단지에 지능형 전력망 구축사업을 진행 하고 있는데, 이 사업을 위해 ICT/에너지/가전 등 관련기업이 12개의 컨소시엄을 구성하여 한국형 스마트그리드 비즈니스 모델을 개발하고 있으며 영역별 비즈니스 모델을 고려하여 소비자, 전력망, 운송, 신재생에너지, 서비스 등 5개 영역으로 구분하여 추진하고 있다.

저자

Kai-le Zhou, Shan-lin Yang, Chao Shen

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

에너지

연도

2013

권(호)

24

잡지명

Renewable and Sustainable Energy Reviews

과학기술
표준분류

에너지

페이지

103~110

분석자

이*순

분석물

• 스마트그리드 환경에서의 전력부하 분류.pdf [306,538 byte]

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