KR102316744B1 - Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network - Google Patents
Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network Download PDFInfo
- Publication number
- KR102316744B1 KR102316744B1 KR1020190135799A KR20190135799A KR102316744B1 KR 102316744 B1 KR102316744 B1 KR 102316744B1 KR 1020190135799 A KR1020190135799 A KR 1020190135799A KR 20190135799 A KR20190135799 A KR 20190135799A KR 102316744 B1 KR102316744 B1 KR 102316744B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- phase
- time
- generation
- voltage
- load
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
본 발명은 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 장치 및 방법을 개시한다. 본 실시예에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치가 제공된다.The present invention discloses an apparatus and method for optimizing a home energy management system (HEMS) in a three-phase unbalanced low voltage distribution network. According to this embodiment, a processor; and a memory coupled to the processor, wherein the memory collects power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network, and is configured to collect power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network, and to optimize the HMES for a total electricity bill during a scheduling period. and household inconvenience cost, the phase at time t Construct an objective function for , and reactive power constraint, three-phase linear voltage constraint, voltage-dependent load model, reactive power, voltage and load of photovoltaic (PV) and energy storage system (ESS) for the objective function Home energy management system optimizing device for storing program instructions executed by the processor to calculate an optimization solution for load reduction and load shifting of home appliances from the collected power consumption data in consideration of at least one of the time tap changers is provided
Description
본 발명은 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for optimizing a home energy management system in a three-phase unbalanced low voltage distribution network.
주거용 가구가 총 전기 소비량의 1/3을 차지함에 따라 홈 에너지 관리 시스템(Home Energy Management System: HEMS)는 효율적으로 경제적인 관리를 에너지 관리를 위한 필수 기술이 되었다. As residential households account for one-third of total electricity consumption, Home Energy Management System (HEMS) has become an essential technology for efficient and economical energy management.
HEMS의 주목표는 스마트 가전 제품(예를 들어, 에어컨 및 세탁기 등)의 최적 에너지 소비를 스케줄링하여 편안함을 보장하면서 전기 비용을 줄이는 것이다. The main goal of HEMS is to reduce electricity costs while ensuring comfort by scheduling optimal energy consumption for smart appliances (eg air conditioners and washing machines, etc.).
최근에는 분산 에너지 자원(Distributed energy resource: DER, 예를 들어, 옥상 태양광 발전(roof solar photovoltaic: PV) 및 에너지 저장 시스템(Energy Storage System: ESS)), 스마트 계량기를 갖춘 고급 계량 인프라 및 수요 관리를 포함하는 스마트 그리드 기술로 인해 소비자는 더 많은 에너지를 절약할 수 있게 되었다. More recently, distributed energy resources (DERs, such as roof solar photovoltaic (PV) and Energy Storage Systems (ESS)), advanced metering infrastructure with smart meters and demand management Smart grid technologies that include
종래의 HEMS의 핵심 기술은 DER의 동작 스케줄링(충전/방전) 외에 스마트 가전 제품의 경제적인 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 수행하기 위해 사용되는 최적화 방안이다. The core technology of the conventional HEMS is an optimization method used for economical load reduction and load shifting of smart home appliances in addition to operation scheduling (charging/discharging) of the DER.
그러나, 종래의 HEMS 최적화 알고리즘은 다음과 같은 한계 때문에 부정확한 문제점이 있다. However, the conventional HEMS optimization algorithm has a problem of inaccuracy due to the following limitations.
첫째, 무효 전력을 고려하지 않고 단지 가전 제품의 유효 전력과 DER의 유효 전력 주입/흡수만을 고려하고, 둘째, 실제와는 다르게 가정이 평형 3상 저전압에 연결된 것으로 가정하며, 마지막으로 가정 내에서의 부하 전압 의존성을 고려하지 않는다. First, it does not consider reactive power and only considers active power of home appliances and active power injection/absorption of DER. Load voltage dependence is not taken into account.
실제로 소비자 부하는 전압에 따라 변화하며 이러한 환경에서 종래의 HEMS 접근법은 개별 소비자에 대한 전압 품질을 무시하고 전압 조절 장치(예를 들어, 부하시 탭 전환기(on-load tap changers, OLTC)와 Volt-VAR 최적화 (VVO)의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. In practice, the consumer load varies with voltage, and in these circumstances the conventional HEMS approach ignores the voltage quality for the individual consumer and uses voltage regulators (e.g., on-load tap changers (OLTC) and Volt- There is a problem in that the effect of VAR optimization (VVO) is not considered.
상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 개별 소비자의 전압 품질을 고려하여 사용자의 편의는 보장하면서도 전기료는 절감할 수 있는 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법 및 장치를 제안하고자 한다. In order to solve the problems of the prior art, the present invention provides a method and apparatus for optimizing a home energy management system in a three-phase unbalanced low voltage distribution network that can reduce electricity costs while ensuring user convenience in consideration of the voltage quality of individual consumers. I would like to suggest
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, a home energy management system (HEMS) optimization device in a three-phase unbalanced low voltage distribution network, the processor; and a memory coupled to the processor, wherein the memory collects power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network, and is configured to collect power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network, and to optimize the HMES for a total electricity bill during a scheduling period. and household inconvenience cost, the phase at time t Construct an objective function for , and reactive power constraint, three-phase linear voltage constraint, voltage-dependent load model, reactive power, voltage and load of photovoltaic (PV) and energy storage system (ESS) for the objective function Home energy management system optimizing device for storing program instructions executed by the processor to calculate an optimization solution for load reduction and load shifting of home appliances from the collected power consumption data in consideration of at least one of the time tap changers .
상기 전압 의존 부하 모델은 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터, 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름 및 선로 임피던스를 이용하여 정의될 수 있다. The voltage dependent load model can be defined using the square vector of the three-phase voltage magnitude of generation u at time t, three-phase effective and reactive line flow and line impedance of line uv at time t.
상기 목적함수는 스케줄링 기간 (T)에 대해 다음과 같이 정의될 수 있다. The objective function may be defined as follows for the scheduling period (T).
[수학식][Equation]
여기서, 는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량, 는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량, 는 위상 에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)임 here, is the purchase price based on TOU from the grid at time t, is the phase at time t net active power consumption of generation u for is the selling price based on TOU as a grid at time t, is the phase at time t net active power consumption for grid supply of generation u for is the phase a penalty parameter for the inconvenience cost of generation u, is the phase at time t is the inconvenience cost of generation u for
시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 선형화된 전압 의존 모델은 다음과 같이 정의될 수 있다. The linearized voltage dependence model for the three-phase active and reactive loads of generation u at time t can be defined as
[수학식][Equation]
[수학식][Equation]
여기서, 는 에 대해, 로 표현되고, 와 는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며, 와 방정식을 만족시키며, 는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터임here, Is About, is expressed as Wow is a set of coefficients representing the percentage of power load to constant impedance, constant current and constant active and reactive power, Wow satisfies the equation, is the square vector of the magnitude of the three-phase voltage of generation u at time t
본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 수행하는 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 홈 에너지 관리 시스템(HEMS) 최적화 방법으로서, 상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하는 단계; 상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하는 단계; 및 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하는 단계를 포함하는 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for optimizing a home energy management system (HEMS) in a three-phase unbalanced low-voltage distribution network performed by a device including a processor and a memory, wherein a plurality of collecting power consumption data from each household; For the HMES optimization, related to the total electricity cost and household inconvenience cost during the scheduling period, the phase at time t constructing an objective function for and at least one of reactive power constraint condition, three-phase linear voltage constraint condition, voltage dependent load model, reactive power of photovoltaic (PV) and energy storage system (ESS), voltage and on-load tap-changer for the objective function. There is provided a home energy management system optimization method including calculating an optimization solution for load reduction and load shifting of home appliances from the collected power consumption data in consideration of the.
본 발명에 따르면, 무효 전력, 전압 의존 모델을 고려하여 HEMS 최적화를 위한 해를 정확히 계산할 수 있다. According to the present invention, a solution for HEMS optimization can be accurately calculated in consideration of a reactive power and voltage-dependent model.
도 1은 LV 배전 피더에서 HEMS를 위한 시스템 모델을 도시한 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 최적화 장치의 구성을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating a system model for HEMS in an LV distribution feeder.
2 is a diagram showing the configuration of an optimization device according to the present embodiment.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
본 발명은 3상 불평형 배전 시스템에서 수행될 수 있는 전압-무효 전력 제약 조건 HEMS 최적화 프레임워크를 제안하며, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화는 소비자의 편안한 수준(comfort level)에서 전기료를 최소화하며, 소비자를 위한 전압 품질을 개선한다. The present invention proposes a voltage-reactive power constraint HEMS optimization framework that can be performed in a three-phase unbalanced power distribution system, and the HEMS optimization according to this embodiment minimizes electricity bills at the comfort level of consumers, to improve the voltage quality for
본 실시예에 따르면, DER의 OLTC 및 스마트 인버터의 동작과 함께 불평형 전압 의존 부하의 유효 및 무효 전력 소비가 에너지 절약과 전압 품질 유지를 위해 스케줄링된다. According to this embodiment, the active and reactive power consumption of the unbalanced voltage dependent load along with the operation of the OLTC and smart inverter of the DER is scheduled to save energy and maintain voltage quality.
본 실시예에서는 제안된 HEMS 최적화 알고리즘을 MILP 모델로 공식화한다. In this embodiment, the proposed HEMS optimization algorithm is formulated as a MILP model.
3상 불평형 유효/무효 전력 흐름, 전압 의존 부하 및 OLTC에 대한 모델이 선형화되고 이러한 선형 방정식이 제안된 MILP HEMS 최적화 문제의 제약 조건으로 통합된다. Models for three-phase unbalanced active/reactive power flow, voltage dependent load and OLTC are linearized and these linear equations are incorporated as constraints of the proposed MILP HEMS optimization problem.
이하에서는 도면을 참조하여, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the HEMS optimization algorithm according to the present embodiment will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 LV 배전 피더에서 HEMS를 위한 시스템 모델을 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating a system model for HEMS in an LV distribution feeder.
도 1은 배전 피더(feeder)를 따라 OLTC를 갖는 MV(Midium-Voltage)/LV(Low-Voltage) 변압기와 여러 스마트 세대를 포함하는 방사형 LV 배전 네트워크를 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating a radial LV distribution network comprising a Medium-Voltage (MV)/Low-Voltage (LV) transformer with OLTC along a distribution feeder and several smart generations.
배전 피더는 일련의 노드() 및 일련의 분기()를 포함하고, 여기서, 이고, 이다. A distribution feeder is a series of nodes ( ) and a series of branches ( ), wherein ego, am.
하나의 노드() 및 각 선로가 한 쌍의 노드()로 구성된다. one node ( ) and each line is a pair of nodes ( ) is composed of
스마트 세대는 각 노드에 연결되며, PV, ESS 및 스마트 가전 제품에 연결되는 것으로 가정한다. The smart generation is connected to each node and is assumed to be connected to PV, ESS and smart home appliances.
동일한 LV 시스템으로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대가 하나의 엔티티를 형성하고, 이를 커뮤니티로 간주한다. A plurality of households receiving power from the same LV system form one entity, which is regarded as a community.
주거 커뮤니티에서, 각 소비자(세대)가 TOU 요금 체계에 따라 그리드와 에너지를 교환할 수 있는 상황을 고려한다. In a residential community, consider the situation in which each consumer (household) can exchange energy with the grid according to the TOU rate system.
배전 시스템 운영자는 커뮤니티의 소비자로부터 전력 소비 데이터를 수집할 수 있다고 가정한다.It is assumed that the distribution system operator can collect power consumption data from consumers in the community.
따라서 수집된 데이터는 커뮤니티 HEMS에 의해 가정의 최적 에너지 소비를 스케줄링 하기 위한 입력 데이터로 사용된다. Therefore, the collected data is used as input data for scheduling the optimal energy consumption of the home by the community HEMS.
본 실시예에서, HEMS 커뮤니티의 주요 기능은 가전 제품의 최적 에너지 소비 및 소비자의 전력 교환을 스케줄링하는 동시에 소비자의 편안한 수준과 전압 품질을 원하는 범위 내에서 유지하도록 하는 것이다. In this embodiment, the main function of the HEMS community is to schedule the optimal energy consumption of home appliances and the consumer's power exchange while maintaining the consumer's comfort level and voltage quality within the desired range.
스마트 가전 제품은 제어할 수 없는 부하 (예 : TV, PC 및 조명)와 제어 가능한 부하 (예를 들어, 에어컨, 세탁기 및 ESS)로 분류된다. Smart appliances are classified into uncontrollable loads (eg TV, PC and lighting) and controllable loads (eg air conditioners, washing machines and ESSs).
HEMS는 제어 가능한 부하만 스케줄링하고 동작시킬 수 있다. HEMS can only schedule and operate controllable loads.
두 부하 모두 유효 전력과 무효 전력을 모두 소비하고 부하의 무효 전력 소비는 실제 전력 소비와 역률로 표현된다. 각 가정의 PV 시스템과 ESS에는 시스템에 유효 전력 주입 또는 무효 전력 주입/흡수를 통해 전압을 조절할 수 있는 개별 스마트 인버터가 있다고 가정한다. 본 LV 시스템에서 전압 조절 장치는 PV 시스템의 OLTC 변압기 및 스마트 인버터 및 각 가정의 ESS이다.Both loads consume both active and reactive power, and the reactive power consumption of the load is expressed as the actual power consumption and the power factor. It is assumed that each home's PV system and ESS have individual smart inverters that can regulate the voltage through either active power injection or reactive power injection/absorption into the system. In this LV system, the voltage regulation device is the OLTC transformer and smart inverter of the PV system and the ESS of each home.
이하에서는 종래의 HEMS 최적화 알고리즘을 우선 설명하고, 본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘을 구체적으로 설명한다. Hereinafter, the conventional HEMS optimization algorithm will be first described, and the HEMS optimization algorithm according to the present embodiment will be described in detail.
공식화에 앞서 변수들은 다음과 같이 정의된다. Prior to formulation, the variables are defined as follows.
: 시간 t에서 세대 u의 순 유효(무효) 전력 소비량 : net active (reactive) power consumption of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u에 의한 그리드로의 순 유효 전력량 : net active power to grid by generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 불편 비용(discomfort cost) : Discomfort cost of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 총 유효(무효) 부하 전력 소비량 : total active (reactive) load power consumption of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 ESS 충전(방전) 전력량 : ESS charging (discharging) wattage of generation u at time t
: 세대 부하 공급을 위한 시간 t에서 세대의 ESS 유효 전력 방전량 : ESS active power discharge amount of household at time t for household load supply
: 그리드 공급을 위한 시간 t에서 가정의 ESS 유효 전력 방전량 : ESS active power discharge amount of the household at time t for grid supply
: 세대 부하 공급을 위한 시간 t에서 세대 u의 PV 유효 전력량 : PV active power amount of household u at time t for household load supply
: 그리드 공급을 위한 시간 t에서 세대 u의 PV 유효 전력량 : PV active wattage of generation u at time t for grid supply
: 시간 t에 선로 uv에서 유효(무효) 전력 흐름 : active (reactive) power flow in line uv at time t
: 시간 t에서 세대 u의 노드 유효(무효) 전력량 : Node active (reactive) power amount of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 제어 가능한 부하의 유효(무효) 전략 소비량 : effective (ineffective) strategy consumption of controllable load of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 내부 온도 : internal temperature of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 전력 거래 상태를 보장하기 위한 이진 변수 : Binary variable to guarantee the power transaction state of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 ESS 충전 및 방전을 만족시키기 위한 이진 변수 : Binary variables for satisfying ESS charging and discharging of generation u at time t
: 시간 t에서 세대 u의 PV 시스템으로부터 주입/흡수되는 무효 전력량 : amount of reactive power injected/absorbed from the PV plant of generation u at time t
: 시간 t 및 세대 u에서 3상에 대한 전압 크기의 제곱 벡터 : square vector of voltage magnitudes for three phases at time t and generation u
: 공칭전압(nominal voltage)에서 시간 t에서 세대 u의 유효(무효) 전력 소비량 : effective (reactive) power consumption of generation u at time t at nominal voltage
: 시간 t에서 각 위상에 대한 OLTC 턴 비율(turn ratios)의 제곱 : the square of the OLTC turn ratios for each phase at time t
: 시간 t에서 위상 의 OLTC의 적절한 턴 비율을 결정하기 위한 이진 변수 : phase at time t Binary variable to determine the proper turn ratio of the OLTC of
: 시간 t에서 그리드로부터(또는 그리드에서) TOU-기반 판매(또는 구입) 가격 : TOU-based sale (or purchase) price from (or on grid) grid at time t
: 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터 : Penalty parameter for the inconvenience cost of generation u
: 시간 t에서 세대 u의 예측된 PV 유효 전력 출력 : predicted PV active power output of generation u at time t
: 세대 u의 ESS 충전(방전) 효율 : ESS charging (discharging) efficiency of generation u
: 세대 u의 최대 ESS 용량 : Maximum ESS capacity of generation u
: 시간 t에서 세대 u의 예측 외부 온도 : predicted external temperature of generation u at time t
: 세대 u의 최소(최대) ESS 충전 상태 : Minimum (maximum) ESS charge state of generation u
: 세대 u의 최소 ESS 충전 유효 전력 : Minimum ESS charging active power of generation u
: 세대 u의 최대 ESS 충전 유효 전력 : Maximum ESS charging active power of generation u
: 세대 u의 최소 ESS 방전 유효 전력 : Minimum ESS discharge active power of generation u
: 세대 u의 최대 ESS 방전 유효 전력 : Maximum ESS discharge active power of generation u
: 세대 u의 최소(최대) 내부 온도 : Minimum (maximum) internal temperature of generation u
: 세대 u의 최소(최대) 제어 가능한 부하 유효 전력 소비량 : Minimum (maximum) controllable load active power consumption of generation u
: 세대의 불편 비용의 최대 이완(relaxation) 변수 : Maximum relaxation variable of household discomfort cost
: 시간 t에서 세대 u의 최소(최대) 제어 불가능한 부하 유효 전력 소비량 : Minimum (maximum) uncontrollable load active power consumption of generation u at time t
: 위상 에서 세대 u의 최소(최대) PV 무효 전력 용량 : Phase Minimum (maximum) PV reactive power capacity of generation u in
: 위상 에서 세대 u의 최소(최대) ESS 무효 전력 용량 : Phase Minimum (maximum) ESS reactive power capacity of generation u in
: 시스템에서 전압 크기의 최소(최대)의 제곱 : the minimum (maximum) square of the voltage magnitude in the system
: 시스템에서 전압 크기 제곱의 공칭값 : the nominal value of the square of the voltage magnitude in the system
스케줄링 기간이 (여기서, 는 스케줄링 지평선의 셋이다)인 각 소비자(또는 세대)에 대해, 일반적인 HEMS 최적화 알고리즘은 다음과 같이 공식화된다. the scheduling period (here, For each consumer (or generation) that is the set of scheduling horizons, the general HEMS optimization algorithm is formulated as
HEMS 최적화 문제에 대한 목적함수 수학식 1은 두 부분으로 구성된다.
첫번째 부분은 스케줄링 기간(T) 동안의 총 전기료를 나타내며, T는 1시간의 스케줄링 해상도로 24시간으로 설정된다. The first part represents the total electricity cost for the scheduling period T, where T is set to 24 hours with a scheduling resolution of 1 hour.
총 전기료는 TOU 기반 구매 가격()에 따른 세대의 순 유효 전력 소비량()과 TOU 기반 판매 가격()에 따른 순 전원 공급량()의 전기 구매 비용과 전기 판매 비용의 차이이다. The total electricity cost is the TOU-based purchase price ( ) net active power consumption of households according to ( ) and the TOU-based selling price ( ) according to the net power supply ( ) is the difference between the cost of purchasing electricity and the cost of selling electricity.
두 번째 부분()은 총 패널티 비용()을 나타내며 이는 소비자의 불편 비용과 관련된다. second part ( ) is the total penalty cost ( ), which is related to the cost of inconvenience to consumers.
여기서 불편함은 소비자가 선호하는 온도와 실내 온도의 차이이다. The inconvenience here is the difference between the temperature preferred by the consumer and the room temperature.
는 HEMS의 최적화 문제의 실행 가능성을 보장하기 위한 이완 변수이다. is a relaxation variable to ensure the feasibility of the optimization problem of HEMS.
는 에 대한 패널티를 나타낸다. Is represents a penalty for
예를 들어, 가 증가함에 따라 는 감소하고, 결과적으로 실내 온도와 소비자 선호 온도의 차이가 최소화되지만 하지만 전기료 절감 정도는 작아진다. E.g, as the increases decreases, and as a result, the difference between the indoor temperature and the consumer's preferred temperature is minimized, but the degree of electricity cost savings is small.
수학식 2는 순 에너지 소비, 예를 들어, 하나의 세대에서 ESS 충전()에 따른 모든 가전 제품()의 총 유효 전력 소비량과 ESS 방전()에 따른 PV로부터의 총 유효 전력 공급량()과의 차이이다.
수학식 3은 소비자의 판매 전력()에 대한 제약이고, ESS의 방전 유효 전력()과 PV 시스템이 주입한 유효 전력()으로 구성된다.
수학식 4에서, 예측된 PV 유효 전력() 생성량은 세대의 전력 소비량()과 그리드로 공급한 전력량()의 합으로 나타난다. In Equation 4, the predicted PV active power ( ) is the generation's power consumption ( ) and the amount of electricity supplied to the grid ( ) as the sum of
수학식 5에서 총 ESS 방전 전력량()은 세대의 전력 소비량()과 그리드에 판매한 전력량()의 합으로 나타난다. In Equation 5, the total ESS discharge power ( ) is the household's power consumption ( ) and the amount of electricity sold to the grid ( ) as the sum of
유효 전력 흐름에 대한 평형 방정식은 수학식 6이며, 여기서 분기 uv()에서 유효 전력 흐름은 소비자 v에서 노드 유효 전력()과 노드 v에서 노드 w로의 유효 전력 흐름의 합과 관련되고, 여기서 w는 노드 v에 연결된 일련의 다운스트림 노드 이다. The equilibrium equation for active power flow is Equation 6, where the branch uv( ) from the active power flow at the consumer v to the node active power ( ) and the sum of the active power flows from node v to node w, where w is the set of downstream nodes connected to node v am.
노드 유효 전력()은 수학식 7과 같이 순 전력 소비량과 그리드로의 순 전력 공급량과의 차이로 표현된다. Node active power ( ) is expressed as the difference between the net power consumption and the net power supply to the grid as shown in Equation 7.
수학식 8은 유효 전력 부하 소비량()이 제어 가능한 부하의 유효 전력 소비량()과 제어 불가능한 노드의 유효 전력 소비량()의 합이라는 점을 나타낸다. Equation 8 is the active power load consumption ( ) is the active power consumption of this controllable load ( ) and the active power consumption of uncontrollable nodes ( ) is the sum of
수학식 9는 현재 시간 t에서의 ESS의 충전 상태가 이전 시간(t-1)의 충전 상태, 배터리 용량(), 충방전 효율(, ) 및 소비자의 충방전 전력량(, )으로 표현된다는 점을 나타낸다. Equation 9 shows that the state of charge of the ESS at the current time t is the state of charge of the previous time (t-1), the battery capacity ( ), charge/discharge efficiency ( , ) and the consumer's charge/discharge power ( , ) is expressed as
수학식 10은 시간 t에서 에어컨의 온도 역학()의 제약이고, 이는 시간 t-1에서의 , 시간 t에서의 예측된 외부 온도(), 에어컨의 전력 소비량() 및 외부 온도 조건에 관한 환경 파라미터()로 표현된다. Equation 10 is the temperature dynamics of the air conditioner at time t ( ), which is at time t-1 , the predicted external temperature at time t ( ), the power consumption of the air conditioner ( ) and environmental parameters regarding external temperature conditions ( ) is expressed as
수학식 11 및 12는 그리드에서 또는 그리드로부터 전력 구매 및 판매가 동시에 일어나지 않는 것을 보장한다.
수학식 13은 ESS에 대한 SOC의 용량 제약을 제공한다. Equation 13 provides the capacity constraint of the SOC for the ESS.
수학식 14와 15는 각각 ESS의 충전 전력() 및 방전 전력()에 관한 제약을 나타내며, 여기서, 는 ESS의 충방전 상태를 결정하는 이진 변수를 나타낸다. Equations 14 and 15 are the charging power of the ESS ( ) and discharge power ( ) represents the constraint, where, represents a binary variable that determines the charge/discharge state of the ESS.
수학식 16은 이완 외부 온도 범위를 나타낸다. 수학식 16에서 이완 변수 는 수학식 17에서 에 의해 제한된다. Equation 16 represents the relaxation external temperature range. Relaxation variable in Equation 16 is in Equation 17 limited by
에어컨의 전력 소비 용량은 수학식 18에 기재된다. The power consumption capacity of the air conditioner is expressed in Equation (18).
위에서 언급 한 기존 HEMS 접근 방식은 실제 분배 시스템 파라미터들, 네트워크 토폴로지 및 i) 선로 임피던스(), ii) 불균형 분배 피더 및 전압 의존 부하 모델, iii) 무효 전력 소비 가전 제품 및 iv) DER 및 OLTC를 통한 전압 조정과 같은 동작 조건을 무시한다. The existing HEMS approach mentioned above depends on the actual distribution system parameters, network topology, and i) line impedance ( ), ii) unbalanced distribution feeders and voltage dependent load models, iii) reactive power consuming appliances, and iv) operating conditions such as voltage regulation via DER and OLTC.
이하에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 HEMS 최적화 방법을 구체적으로 설명한다. Hereinafter, a HEMS optimization method for solving this problem will be described in detail.
본 실시예에 따른 HEMS 최적화 알고리즘은 도 1과 동일한 네트워크 토폴로지를 갖는 3상 불평형 배전 네트워크(위상 )에서 구체화된다. The HEMS optimization algorithm according to this embodiment is a three-phase unbalanced distribution network (phase ) is specified in
본 실시예에 따른 HEMS 알고리즘에서 수학식 8을 제외한 나머지 식은 다음과 같이 표현된다. In the HEMS algorithm according to the present embodiment, the remaining equations except for Equation 8 are expressed as follows.
여기서, 는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량, 는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량, 는 위상 에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)이다. here, is the purchase price based on TOU from the grid at time t, is the phase at time t net active power consumption of generation u for is the selling price based on TOU as a grid at time t, is the phase at time t net active power consumption for grid supply of generation u for is the phase a penalty parameter for the inconvenience cost of generation u, is the phase at time t is the discomfort cost of generation u for .
수학식 20은 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 순 무효 전력 소비량()을 무효 부하 전력 소비량() 및 PV 및 ESS로부터 주입 또는 흡수된 무효 전력(, )의 관점에서 표현한 것이다. Equation 20 is the phase at time t net reactive power consumption of generation u for ( ) to the reactive load power consumption ( ) and reactive power injected or absorbed from PV and ESS ( , ) is expressed in terms of
무효 전력 흐름의 평형 방정식은 수학식 21에 나타나며, 여기서, 분기 uv에서의 무효 전력 흐름()은 소비자의 노드 무효 전력()과 노드 v에서 노드 w로의 무효 전력 흐름의 합으로 표현된다. 여기서, w는 노드 v에 연결된 일련의 다운스트림 에 존재한다. 수학식 22에서 노드 무효 전력()은 순 무효 전력 소비량()와 같다. The equilibrium equation of the reactive power flow is shown in Equation 21, where the reactive power flow at branch uv ( ) is the consumer's node reactive power ( ) and the reactive power flow from node v to node w. where w is the set of downstream connections connected to node v exists in In
수학식 23과 같이, 에어컨의 무효 전력 소비량은 이의 역률() 및 유효 전력()의 관점으로 표현된다. As in Equation 23, the reactive power consumption of the air conditioner is its power factor ( ) and active power ( ) is expressed in terms of
본 실시예에 따르면, 전압, 전류 및 선로 임피던스의 복소수 벡터와 행렬을 , 및 로 표기한다. According to this embodiment, a complex vector and matrix of voltage, current, and line impedance are , and marked with
Kirchhoff의 전압 법칙 와 함께 선형화 방법을 사용하여 세대 u와 v 사이의 전압 관계를 다음과 같이 쓸 수 있다.Kirchhoff's Voltage Law Using the linearization method with , the voltage relationship between generations u and v can be written as
여기서, 는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터이고, 와 는 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름이며, 이다. here, is the square vector of the three-phase voltage magnitude of generation u at time t, Wow is the three-phase valid and reactive line flow of line uv at time t, am.
여기서, 는 요소별 곱셈(elementwise multiplication)이고, 는 다음과 같이 정의된다. here, is elementwise multiplication, is defined as
Kirchhoff의 전압 법칙 및 McCormick Envelopes relaxation technique의 2개의 변수 에 기초하여 본 실시예에 따른 시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 선형화된 전압 의존 모델은 다음과 같이 표현된다. Two variables of Kirchhoff's voltage law and McCormick Envelopes relaxation technique Based on the linearized voltage dependence model for the three-phase active and reactive loads of the generation u at time t according to the present embodiment is expressed as follows.
여기서, 는 에 대해, 로 표현되고, 와 는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며, 와 방정식을 만족시키며, 는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터이다. here, Is About, is expressed as Wow is a set of coefficients representing the percentage of power load to constant impedance, constant current and constant active and reactive power, Wow satisfies the equation, is the square vector of the magnitude of the three-phase voltage of generation u at time t.
아래의 수학식 28 및 29는 공칭 유효 및 무효 부하 전력 소비량의 제한을 나타낸다. Equations 28 and 29 below represent the limits of nominal active and reactive load power consumption.
McCormick Envelopes relaxation에 따르면, 수학식 26 및 27에서 두 변수 벡터 와 는 다음에 의해 경계가 정해진다. According to McCormick Envelopes relaxation, two variable vectors in Equations 26 and 27 Wow is delimited by
시간 t에서 세대 u에 대한 공칭 전압에서의 3 상 유효 및 무효 부하 소비는 제어 가능한 기기의 유효 및 무효 전력 소비량(, )의 관점에서 다음과 같이 표현된다. At time t, the three-phase active and reactive load consumption at nominal voltage for generation u is equal to the active and reactive power consumption of the controllable appliance ( , ) is expressed as follows.
아래의 수학식 36과 37은 PV 시스템과 ESS에 의해 공급되는 무효 전력의 용량 제한을 나타낸다. Equations 36 and 37 below represent capacity limits of reactive power supplied by the PV system and the ESS.
수학식 38은 세대 u의 전압 크기 제곱의 범위의 최소값() 및 최대값()을 나타낸다. Equation 38 is the minimum value of the range of the voltage magnitude squared of generation u ( ) and maximum ( ) is indicated.
수학식 39는 기준 노드 전압 크기의 제곱을 나타내며, 이는 공칭 전압 제곱의 크기 와 OLTC 탭 위치에 의해 결정되는 OLTC 턴 비율의 제곱 의 곱으로 표현된다. Equation 39 represents the square of the magnitude of the reference node voltage, which is the magnitude of the square of the nominal voltage. and the square of the OLTC turn rate determined by the OLTC tap position is expressed as the product of
수학식 39에서, OLTC 턴 비율 의 제곱은 다음과 같이 유도된다. In Equation 39, the OLTC turn ratio The square of is derived as
라 할때, 여기서, 는 OLTC의 턴 비율 셋 의 요소이고, 는 OLTC 턴 비율에 상응하는 탭 위치 셋이고, 는 상기한 셋에서 적절한 턴 비율을 결정하기 위해 사용된다. When saying, here, is the turn ratio of
OLTC는 공칭 전압에서 10% 범위에서 전압이 조절되는 것으로 가정하고, 각 탭 위치는 0.00625 p.u. 턴 비율 사이즈로 변경된다. OLTC assumes that the voltage is regulated over a range of 10% of the nominal voltage, with each tap position 0.00625 p.u. Changed to turn ratio size.
및 이진 변수 라 하면, OLTC 턴 비율의 제곱은 다음과 같이 표현될 수 있다. and binary variables Then, the square of the OLTC turn ratio can be expressed as follows.
본 실시예에 따른 3상 불평형 저전압 배전 네트워크에서 HEMS 최적화는 세대 내 또는 세대를 연결하는 선로 상에 설치되는 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있다. In the three-phase unbalanced low voltage distribution network according to the present embodiment, HEMS optimization may be performed in a computing device installed within a household or on a line connecting the households.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 최적화 장치는 프로세서(200) 및 메모리(202)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 2 , the optimization apparatus according to the present embodiment may include a
프로세서(200)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The
메모리(202)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 컴팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 메모리(202)에는 소정 동작을 위한 프로그램 명령어들이 저장되며, 본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고, HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하고, 상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기 중 적어도 하나를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, program instructions for a predetermined operation are stored in the
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The above-described embodiments of the present invention have been disclosed for the purpose of illustration, and various modifications, changes, and additions will be possible within the spirit and scope of the present invention by those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention, and such modifications, changes and additions should be regarded as belonging to the following claims.
Claims (5)
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하고,
상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하고,
상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하도록,
상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하되,
상기 전압 의존 부하 모델은 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터, 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름 및 선로 임피던스를 이용하여 정의되고,
상기 목적함수는 스케줄링 기간 (T)에 대해 다음과 같이 정의되고,
[수학식]
여기서, 는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량, 는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량, 는 위상 에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)임
시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 다음과 같은 선형화된 전압 의존 모델을 고려한 홈 에너지 관리 시스템 최적화 장치.
[수학식]
[수학식]
여기서, 는 에 대해, 로 표현되고, 와 는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며, 와 방정식을 만족시키며, 는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터임A home energy management system (HEMS) optimizer in a three-phase unbalanced low voltage distribution network, comprising:
processor; and
a memory coupled to the processor;
The memory is
collecting power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network;
For the HMES optimization, related to the total electricity cost and household inconvenience cost during the scheduling period, the phase at time t construct an objective function for
Reactive power constraint, three-phase linear voltage constraint, voltage-dependent load model, reactive power of photovoltaic (PV) and energy storage system (ESS), voltage and on-load tap-changer are taken into account for the objective function. To calculate an optimization solution for load reduction and load shifting of household appliances from the obtained power consumption data,
store program instructions executed by the processor,
The voltage dependent load model is defined using the square vector of the three-phase voltage magnitude of generation u at time t, three-phase effective and reactive line flow and line impedance of line uv at time t,
The objective function is defined as follows for the scheduling period (T),
[Equation]
here, is the purchase price based on TOU from the grid at time t, is the phase at time t net active power consumption of generation u for is the selling price based on TOU as a grid at time t, is the phase at time t net active power consumption for grid supply of generation u for is the phase a penalty parameter for the inconvenience cost of generation u, is the phase at time t is the inconvenience cost of generation u for
Home energy management system optimizer considering the following linearized voltage dependence model for three-phase active and reactive loads of generation u at time t.
[Equation]
[Equation]
here, Is About, is expressed as Wow is a set of coefficients representing the percentage of power load to constant impedance, constant current and constant active and reactive power, Wow satisfies the equation, is the square vector of the magnitude of the three-phase voltage of generation u at time t
상기 3상 불평형 저전압 배전 네트워크로부터 전력을 공급 받는 복수의 세대 각각으로부터 전력 소비 데이터를 수집하는 단계;
상기 HMES 최적화를 위해 스케줄링 기간 동안의 총 전기료 및 세대 불편 비용과 관련되며, 시간 t에서의 위상 에 대한 목적함수를 구성하는 단계; 및
상기 목적함수에 대해 무효 전력 제약 조건, 3상 선형 전압 제약 조건, 전압 의존 부하 모델, 태양광 발전(PV) 및 에너지 저장 시스템(ESS)의 무효 전력, 전압 및 부하 시 탭 절환기를 고려하여 상기 수집된 전력 소비 데이터로부터 가전 제품의 부하 감소 및 부하 쉬프팅을 위한 최적화 해를 계산하는 단계를 포함하되,
상기 전압 의존 부하 모델은 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터, 시간 t에서 선로 uv의 3상 유효 및 무효 선로 흐름 및 선로 임피던스를 이용하여 정의되고,
상기 목적함수는 스케줄링 기간 (T)에 대해 다음과 같이 정의되고,
[수학식]
여기서, 는 시간 t에 그리드로부터 TOU 기반으로 구입하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 순 유효 전력 소비량, 는 시간 t에 그리드로 TOU 기반으로 판매하는 가격, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 그리드 공급을 위한 순 유효 전력 소비량, 는 위상 에서 세대 u의 불편 비용에 대한 패널티 파라미터, 는 시간 t에서 위상 에 대한 세대 u의 불편 비용(discomfort cost)임
시간 t에서 세대 u의 3상 유효 및 무효 부하에 대한 다음과 같은 선형화된 전압 의존 모델을 고려한 홈 에너지 관리 시스템 최적화 방법.
[수학식]
[수학식]
여기서, 는 에 대해, 로 표현되고, 와 는 일정한 임피던스, 일정한 전류 및 일정한 유효 및 무효 전력에 대한 전력 부하의 백분율을 나타내는 계수의 셋이며, 와 방정식을 만족시키며, 는 시간 t에서 세대 u의 3상 전압 크기의 제곱 벡터임A method for optimizing a home energy management system (HEMS) in a three-phase unbalanced low voltage distribution network performed in a device comprising a processor and a memory, the method comprising:
collecting power consumption data from each of a plurality of households receiving power from the three-phase unbalanced low voltage distribution network;
For the HMES optimization, related to the total electricity cost and household inconvenience cost during the scheduling period, the phase at time t constructing an objective function for and
Reactive power constraint, three-phase linear voltage constraint, voltage dependent load model, reactive power of photovoltaic (PV) and energy storage system (ESS), voltage and on-load tap-changer are taken into account for the objective function. calculating an optimization solution for load reduction and load shifting of household appliances from the obtained power consumption data,
The voltage dependent load model is defined using the square vector of the three-phase voltage magnitude of generation u at time t, three-phase effective and reactive line flow and line impedance of line uv at time t,
The objective function is defined as follows for the scheduling period (T),
[Equation]
here, is the purchase price based on TOU from the grid at time t, is the phase at time t net active power consumption of generation u for is the selling price based on TOU as a grid at time t, is the phase at time t net active power consumption for grid supply of generation u for is the phase a penalty parameter for the inconvenience cost of generation u, is the phase at time t is the inconvenience cost of generation u for
Home energy management system optimization method considering the following linearized voltage dependence model for three-phase active and reactive loads of generation u at time t.
[Equation]
[Equation]
here, Is About, is expressed as Wow is a set of coefficients representing the percentage of power load to constant impedance, constant current and constant active and reactive power, Wow satisfies the equation, is the square vector of the magnitude of the three-phase voltage of generation u at time t
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190135799A KR102316744B1 (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190135799A KR102316744B1 (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20210051043A KR20210051043A (en) | 2021-05-10 |
KR102316744B1 true KR102316744B1 (en) | 2021-10-22 |
Family
ID=75918199
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190135799A Active KR102316744B1 (en) | 2019-10-29 | 2019-10-29 | Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102316744B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230105296A (en) | 2022-01-03 | 2023-07-11 | 고려대학교 산학협력단 | Optimization method to compensate unbalanced voltage for control active power and reactive power of inverter-based distributed energy resource in distribution system |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113757784B (en) * | 2021-09-01 | 2022-08-02 | 港华能源投资有限公司 | Dispatching control method of heating system and related device |
CN113849986B (en) * | 2021-09-30 | 2025-07-29 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | Method and device for constructing digital twin data model of low-voltage distribution transformer area |
CN114142494A (en) * | 2021-11-26 | 2022-03-04 | 浙江省长兴电气工程有限公司 | Switching strategy optimization method of three-phase imbalance management device based on linear programming |
CN115036944B (en) * | 2022-06-14 | 2025-05-23 | 天津大学 | A complete characterization method for the three-phase feasible region of the unbalanced power grid system model |
CN115296304B (en) * | 2022-09-30 | 2023-01-06 | 国网山西省电力公司营销服务中心 | Voltage control method at the end of low-voltage line based on distributed photovoltaic power array |
CN115800401A (en) * | 2022-12-08 | 2023-03-14 | 福州大学 | Method for evaluating openable capacity and carrying capacity of distributed photovoltaic access low-voltage power grid in consideration of power quality |
CN115842344B (en) * | 2022-12-21 | 2024-10-29 | 天合光能股份有限公司 | Multi-level home energy management system and energy management method suitable for multi-level home energy management system |
KR20240146224A (en) * | 2023-03-29 | 2024-10-08 | 고려대학교 산학협력단 | Physics-informed reinforcement learning model for compensating unbalanced voltage in the distribution system |
CN116454926B (en) * | 2023-06-13 | 2023-09-01 | 湖南大学 | Multi-type resource cooperative regulation and control method for three-phase unbalanced management of distribution network |
CN117277392B (en) * | 2023-11-22 | 2024-04-09 | 国网山西省电力公司经济技术研究院 | Emergency resource optimal configuration method for elastic lifting of power distribution system |
CN119382203B (en) * | 2024-12-27 | 2025-03-14 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | Photovoltaic access-oriented power distribution network energy storage configuration method, medium and program product |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100743124B1 (en) * | 2005-08-31 | 2007-07-27 | 한국동서발전(주) | Economic Warfare Prediction System and Method Using Power Generation Cost Minimization Technique |
US9513648B2 (en) | 2012-07-31 | 2016-12-06 | Causam Energy, Inc. | System, method, and apparatus for electric power grid and network management of grid elements |
KR101975175B1 (en) * | 2017-10-18 | 2019-05-07 | 한국전력공사 | Appartus for scheduling of power demand-supply operation and method thereof |
KR102033733B1 (en) * | 2018-01-16 | 2019-10-17 | 성균관대학교산학협력단 | Method and apparatus for active voltage regulation of electric power distribution system with distributed generator |
-
2019
- 2019-10-29 KR KR1020190135799A patent/KR102316744B1/en active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20230105296A (en) | 2022-01-03 | 2023-07-11 | 고려대학교 산학협력단 | Optimization method to compensate unbalanced voltage for control active power and reactive power of inverter-based distributed energy resource in distribution system |
KR102690962B1 (en) | 2022-01-03 | 2024-08-05 | 고려대학교 산학협력단 | Optimization method to compensate unbalanced voltage for control active power and reactive power of inverter-based distributed energy resource in distribution system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20210051043A (en) | 2021-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102316744B1 (en) | Method and apparatus for optimizing home energy management system in three-phase unbalanced low-voltage distribution network | |
Hossain et al. | Energy scheduling of community microgrid with battery cost using particle swarm optimisation | |
Bahramara | Robust optimization of the flexibility-constrained energy management problem for a smart home with rooftop photovoltaic and an energy storage | |
Lorenzi et al. | Comparing demand response and battery storage to optimize self-consumption in PV systems | |
Xie et al. | Use of demand response for voltage regulation in power distribution systems with flexible resources | |
Erdinc et al. | Smart household operation considering bi-directional EV and ESS utilization by real-time pricing-based DR | |
Li et al. | Aggregator service for PV and battery energy storage systems of residential building | |
Hejazi et al. | Independent distributed generation planning to profit both utility and DG investors | |
Chen et al. | Optimal allocation and economic analysis of energy storage system in microgrids | |
Mohseni et al. | The application of household appliances' flexibility by set of sequential uninterruptible energy phases model in the day-ahead planning of a residential microgrid | |
Luburić et al. | FACTS devices and energy storage in unit commitment | |
Mak et al. | Smart home energy management in unbalanced active distribution networks considering reactive power dispatch and voltage control | |
Reiman et al. | Power factor correction in feeders with distributed photovoltaics using residential appliances as virtual batteries | |
Salman et al. | Energy management strategy considering battery efficiency for grid-tied microgrids during summer in the kingdom of saudi arabia | |
CN110046780B (en) | Demand response economic dispatch method and system for island microgrid based on time-of-use electricity price | |
Hooshmand et al. | Optimal flexibility coordination for energy procurement in distribution networks | |
Menniti et al. | Demand response program implementation in an energy district of domestic prosumers | |
Juyal et al. | Optimized cost of energy by a home energy management system employing dynamic power import limit strategy: a case study approach | |
Telaretti et al. | A novel operating strategy for customer-side energy storages in presence of dynamic electricity prices | |
Gupta et al. | Optimal provision for enhanced consumer satisfaction and energy savings by an intelligent household energy management system | |
Gržanić et al. | The value of prosumers’ flexibility under different electricity market conditions: case studies of Denmark and Croatia | |
Mohammadi et al. | Demand response participation in renewable energy hubs | |
Sivaranjani et al. | Smart energy optimization using new genetic algorithms in Smart Grids with the integration of renewable energy sources | |
Nazari-Heris et al. | Optimal robust scheduling of renewable energy-based smart homes using information-gap decision theory (IGDT) | |
CN115986812A (en) | Micro-grid economic planning method and device considering energy storage and demand response |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20191029 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20210316 Patent event code: PE09021S01D |
|
PG1501 | Laying open of application | ||
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
PE0601 | Decision on rejection of patent |
Patent event date: 20210901 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PE06012S01D Patent event date: 20210316 Comment text: Notification of reason for refusal Patent event code: PE06011S01I |
|
X091 | Application refused [patent] | ||
AMND | Amendment | ||
PX0901 | Re-examination |
Patent event code: PX09011S01I Patent event date: 20210901 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PX09012R01I Patent event date: 20210517 Comment text: Amendment to Specification, etc. |
|
PX0701 | Decision of registration after re-examination |
Patent event date: 20211018 Comment text: Decision to Grant Registration Patent event code: PX07013S01D Patent event date: 20210930 Comment text: Amendment to Specification, etc. Patent event code: PX07012R01I Patent event date: 20210901 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PX07011S01I Patent event date: 20210517 Comment text: Amendment to Specification, etc. Patent event code: PX07012R01I |
|
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20211019 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20211019 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20241007 Start annual number: 4 End annual number: 4 |