[논문 리뷰] A Survey of Home Energy Management Systems in Future Smart Grid Communications

Ilyas Khan, Nadeem Javaid외 3명|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 26.

Smart Grid Energy Management참고 문헌 14인용 수 27

한 줄 요약

이 논문은 미래 스마트 그라이드에서 주거 에너지 관리(HEM) 시스템에 대한 종합적인 서베이를 제시하며, 최적화 기반 및 통신 기반 HEM 기법을 동적 요금 모델인 ToU, RTP, CPP와 통합하여 평가한다. 연구 결과, 지능형 로드 스케줄링 및 수요 반응 전략을 통해 HEM 시스템이 피크 부하를 최대 40% 감소시키고 월간 전기 요금을 최대 35% 절감할 수 있음을 입증한다.

ABSTRACT

In this paper we present a systematic review of various home energy management (HEM) schemes. Employment of home energy management programs will make the electricity consumption smarter and more efficient. Advantages of HEM include, increased savings for consumers as well as utilities, reduced peak to average ratio (PAR) and peak demand. Where there are numerous applications of smart grid technologies, home energy management is probably the most important one to be addressed. Utilities across the globe have taken various steps for efficient consumption of electricity. New pricing schemes like, Real Time Pricing (RTP), Time of Use (ToU), Inclining Block Rates (IBR), Critical Peak Pricing (CPP) etc, have been proposed for smart grid. Distributed Energy Resources (DER) (local generation) and/or home appliances coordination along with different tariff schemes lead towards efficient consumption of electricity. This work also discusses a HEM systems general architecture and various challenges in implementation of this architecture in smart grid.

연구 동기 및 목표

• 주거용 스마트 그라이드에서 효율적이고 비용 효율적이며 환경적으로 지속 가능한 전기 소비를 가능하게 하는 주거 에너지 관리(HEM) 시스템의 역할을 분석하기 위해.
• 시간대별 요금(ToU), 실시간 요금(RTP), 비상 피크 요금(CPP)과 같은 다양한 요금 체계가 소비자 전기 요금과 피크 수요 감소에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 스마트 그라이드 환경에서 HEM 시스템 구현을 방해하는 주요 기술적 과제인 상호운용성, 확장성, 보안 및 프라이버시를 특정하고 논의하기 위해.
• 성능, 비용 절감, 피크 부하 완화 측면에서 최적화 기반 및 통신 기반 HEM 기법을 비교하기 위해.

제안 방법

• 데이터 통합 및 의사결정을 위한 중심 제어기로 지능형 전력 관리 플랫폼(IPMR)을 포함한 일반적인 HEM 시스템 아키텍처를 제안한다.
• 다양한 요금 체계 하에서 전기 요금과 피크 대 평균 비율(PAR)을 최소화하기 위해 선형계획법(LP) 및 휴리스틱 최적화 기법을 적용한다.
• 태양광 PV와 같은 분산 에너지 자원(DERs)을 가정용 가전기기와 통합하여 현지 발전 및 여유 전력 수출을 가능하게 한다.
• AMI, ZigBee, Wi-Fi를 통한 양방향 통신을 활용하여 실시간 모니터링, 로드 이동 및 가전기기 원격 제어를 지원한다.
• 복잡한 HEM 환경에서 DER 스케줄링 및 로드 조율을 위해 입자군집최적화(PSO)와 같은 메타휴리스틱 기법을 적용한다.
• 피크 부하 감소, 월간 요금 절감, PAR 최소화와 같은 표준화된 지표를 사용하여 다양한 HEM 기법의 시스템 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 요금 체계(ToU, RTP, CPP)가 HEM 시스템의 소비자 전기 요금 절감 및 피크 수요 감소 효과에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 최적화 기반 HEM 기법이 통신 기반 또는 최적화되지 않은 접근 방식에 비해 피크 부하와 에너지 요금을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 스마트 그라이드에서 HEM 시스템의 대규모 구현을 저해하는 주요 기술적 과제—상호운용성, 확장성, 보안—는 무엇인가?
• RQ4 분산 에너지 자원(DERs)을 HEM 시스템과 통합함으로써 주거 환경에서 비용 절감과 에너지 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 지능형 주거 자동화와 실시간 데이터 처리는 효과적인 수요 반응 및 로드 관리 구현에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• OREM 기법은 ToU 요금과 선형계획법 최적화를 사용하여 통신 인프라 없이도 월간 전기 요금을 35% 절감하였다.
• iHEM 기법은 상호작용형 로드 이동과 통신 기반 제어를 통해 피크 부하 40% 감소 및 요금 30% 절감을 달성하였다.
• RLC 기법은 RTP와 LP 기반 최적화를 사용하여 피크 부하 22% 감소 및 월간 요금 16~25% 절감을 이룩하였으며, 실시간 요금 환경에서의 효과성을 입증하였다.
• OLM 기법은 RTP 하에서 휴리스틱 최적화를 사용하여 요금 8~22% 절감을 달성하였지만 피크 부하 감소는 보고하지 않아 최적화 목표 간의 상충 관계를 시사하였다.
• DsT 기법은 ToU 및 CPP 요금 하에서 PSO를 사용한 DER 스케줄링으로 요금 16~25% 절감을 이룩하여 지능형 DER 조율의 가치를 입증하였다.
• 본 연구는 향후 스마트 그라이드에서 대규모 HEM 구현을 위해 상호운용성, 확장성, 보안 및 프라이버시를 해결해야 할 핵심 과제로 규명하였다.