Abstract
This paper presents an innovative load management technique that can effectively lower the summer peak load by adjusting the aircondition loads through smoothe coordinations between utility companies and large customers. An intelligent hierarchical load management system composed of a Central Intelligent Load Management System(CIMS) and multiple Local Intelligent Management Systems(LIMS) is also proposed to implement the reposed technique. Upon receiving a load curtailment request from the utilities, CIMS issues tokens, which can be used by each LIMS as a right to turn on the airconditioner. CIMS creates and maintains a queue for fair allocation of the tokens among the LIMS demanding tokens. By adjusting the number tokens and queue management Policies, desired load factors can be achieved conveniently. The Markov Birth and Death Process and the Balance Equations are employed in estimating various queue performances. The proposed technique is tested using a summer load data of a large apartment complex and proved to be quite effective in load management while minimizing the customer inconveniences.
본 논문은 전력회사와 수용가가 실시간으로 상호 협력하면서 효율적으로 여름철 냉방부하를 관리하여 첨두부하를 저감하기 위한 기법에 대하여 기술한다. 전력회사가 필요 관리량을 수용가 측에 요청하면 부하관리 요청을 받은 수용가, 예를 들면 대규모 아파트 단지의 중앙 지능관리 서버(Central Intelligent Management Server: CIMS)가 자율적인 관리를 통하여 요구받은 관리전력 이내로 부하율을 조정하도록 한다. 부하율을 관리하기 위한 수단으로CIMS는 필요 관리 부하전력에 따라 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 적정 수의 토큰(Token)을 발행하고 각 세대내의 냉방기를 제어할 수 있는 다수의 로컬 지능관리 서버(Local Intelligent Management Server: LIMS)들이 각 집안의 상황에 따라 냉방기를 가동하기 원할 경우에 전체 관리 서버에게 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 토큰을 요청하도록 한다. CIMS는 LIMS들의 토큰 요청을 관리하기 위한 큐(Queue)를 구성하여 관리하고 토큰을 요구한 각 LIMS들은 토큰을 할당받는 대로 자신이 담당하는 세대내의 냉방기를 가동하고 일정조건이 만족되면 자율 또는 타율로 토큰을 반납하여 큐에서 기다리는 다른 LIMS들에게도 토큰이 할당될 수 있도록 한다. 큐 운영 정책에 다양한 냉방기 운용 환경 정보를 반영하고 CIMS와 LIMS간에 원만한 상호 협력을 위하여 지능형 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템으로 구성하고 이들을 계층구조의 네트워크로 연결하였다. 제안하는 기법을 서울의 한 아파트단지의 여름철 전력수요 데이터를 예로 하여 예상되는 대기 시간과 지원 받을 수 있는 전력요금 규모를 산정해 보았으며, 비교적 적은 수용가의 불편으로 큰 부하관리 효과를 얻을 수 있는 것을 알 수 있었다.
