안과서 류추하

요약: 재생 가능한 에너지, 특히 태양광 발전 기술의 신속한 발전에 따라 태양광-에너지 저장 일체화 시스템은 에너지의 지속가능한 발전을 실현하는 중요한 경로가 되었다.그러나 시스템의 안정적인 운영과 효율 문제는 그 발전을 제약하는 관건적인 요소이다.사물인터넷 기술의 응용은 태양광-에너지 저장 일체화 시스템에 효과적인 원격 모니터링과 고장 진단 수단을 제공했다.본고는 사물인터넷을 바탕으로 하는 태양광-에너지 저장 일체화 시스템의 원격 모니터링 및 고장 진단 기술을 체계적으로 연구하고 사물인터넷 기술을 통합한 후에 시스템 운행의 장점을 분석하며 효과적인 고장 검측과 진단 절차를 제시했다.실험 검증을 통해 이 시스템이 태양광 발전 효율을 높이고 유지보수 원가를 낮추며 시스템 안정성을 보장하는 방면의 유효성을 증명하였다.

키워드: 사물인터넷;태양광 발전;에너지 저장 시스템;원격 모니터링;문제 해결

0 머리말

태양광-에너지저장일체화시스템은 신형의 재생가능에너지리용방식으로서 록색환경보호, 지속가능성이 강한 등 장점으로 하여 중시를 받고있다.시스템 규모가 끊임없이 확대되고 응용 장면이 증가함에 따라 시스템의 운행 안전, 안정성과 유지 보수 효율은 시급히 해결해야 할 문제가 되었다.사물인터넷 기술의 도입은 원격 모니터링과 고장 진단에 새로운 해결 방안을 제공했다.사물인터넷 기술은 스마트 센서, 통신 기술과 클라우드 컴퓨팅 등 수단을 통해 시스템에 대한 실시간 데이터 수집, 전송과 분석을 실현함으로써 발생할 수 있는 문제를 제때에 발견하고 처리한다.본고는 사물인터넷 기술을 어떻게 태양광-에너지 저장 일체화 시스템에 응용하여 원격 모니터링과 고장 진단 기능의 최적화를 실현하는지를 연구하고자 한다.

1 태양광 - 에너지 저장 시스템의 중요성과 발전 추세

태양광-에너지저장시스템은 신에너지분야의 중요한 구성부분으로서 태양광과 같은 청정하고 재생가능한 에너지를 효과적으로 전기에너지로 전환할수 있으며 에너지저장시설을 통해 태양광발전의 간헐적인 문제를 해결하고 에너지의 리용효률과 시스템의 전력공급신뢰성을 제고하는데 그 중요성이 있다.환경 보호에 대한 의식이 강화되고 전통적인 화석 에너지에 대한 의존도가 감소함에 따라 태양광-에너지 저장 시스템은 에너지 구조 전환에서 점점 더 중요한 역할을 발휘하고 있다.이 시스템은 온실가스 배출을 줄이고 온난화 문제를 완화할 뿐만 아니라 오지와 전력망이 불안정한 지역에 안정적인 전력 공급을 제공해 사회경제의 지속가능한 발전을 촉진할 수 있다.

기술 혁신은 태양광 발전 효율의 향상과 에너지 저장 원가의 절감을 끊임없이 추진한다.예를 들어, 태양광 전지 재료의 연구 개발은 칼슘 티타늄 태양 전지와 같은 새로운 재료의 출현과 같은 더 효율적이고 저렴한 방향으로 발전하고 있습니다.이와 동시에 에너지저장기술도 끊임없이 진보하고있으며 리튬이온전지의 에네르기밀도가 제고되고 원가가 내려가고있으며 기타 류형의 에너지저장기술인 액류전지, 압축공기에너지저장 등도 끊임없이 연구되고 개발되고있다.시스템 통합 및 지능화 수준 향상사물인터넷과 인공지능 기술의 발전에 따라 태양광-에너지 저장 시스템은 점점 더 많은 스마트 모니터링과 관리 기술을 채용하여 시스템 운행의 * 최적화를 실현하고 에너지의 사용 효율과 시스템의 운행 안정성을 향상시켰다.시스템은 날씨 변화, 사용자 수요와 전기 가격 변동 등 요소에 따라 발전과 에너지 저장 전략을 자동으로 조정하여 경제 효익의 * 대화화를 실현할 수 있다.

2 태양광 - 에너지 저장 올인원 시스템 아키텍처

2.1 태양광 발전 시스템 소개

태양광-에너지 저장 일체화 시스템의 핵심 구성 부분은 태양전지판을 이용하여 태양 복사에너지를 직류 전기에너지로 전환하는 태양광 발전 시스템이다.이러한 전환 과정은 태양광이 태양전지판에 비칠 때 광자와 반도체의 전자가 상호작용하여 전류를 발생시키는 반도체 재료의 광전 효과를 통해 이루어진다.태양광 발전 시스템은 일반적으로 태양광 전지판, 지지대, 인버터, 모니터링 설비, 배합된 케이블과 배선함 등의 부품을 포함한다.태양광 전지판은 일반적으로 필요한 전압과 전류를 제공하기 위해 여러 개의 태양광 전지를 직렬 또는 병렬로 구성하는 시스템이다.태양광 전지의 효율과 품질은 전체 시스템의 발전 효율과 안정성을 직접적으로 결정한다.현재 시장에서 흔히 볼 수 있는 태양광 전지는 주로 단결정규소, 다결정규소, 박막 세 가지 유형이 있는데, 각각 그 특징과 적용 환경이 있다.

2.2 에너지 저장 시스템의 역할

태양광 - 에너지 저장 통합 시스템은 태양광 발전과 전력 저장을 통합한 ** 에너지 시스템이다.이 시스템에서 에너지 저장 시스템은 매우 중요한 역할을 한다. 태양 에너지 발전은 날씨 의존성과 주야 주기성을 가지고 있기 때문에 전력 공급이 불안정하다. 이것이 바로 에너지 저장 시스템이 작용하는 곳이다. 에너지 저장 시스템은 일반적으로 리튬 이온 전지나 납산 전지와 같은 배터리 저장 기술을 채택하여 태양광 발전이 과잉 전력을 생산할 때 전기를 저장할 수 있으며, 햇빛이 없거나 수요가 러시아워에 전기를 방출하여 전력 공급과 안정성을 연속적으로 확보할 수 있다.

2.3 올인원 시스템의 장점

태양광-에너지 저장 일체화 시스템의 핵심 장점은 태양열 발전과 에너지 저장을 긴밀히 결합하여 효과적인 전환과 각종 전력 공급 수요에 유연하게 대응할 수 있는 시스템을 형성할 수 있다는 것이다.이런 시스템은 낮에 태양에너지를 전기에너지로 전환할수 있을뿐만아니라 에너지저장설비를 통해 여분의 전기에너지를 저장하여 야간이나 궂은 날씨에 사용할수 있어 전통적인 태양광시스템이 자연조건의 제한을 받아 산생되는 간헐적인 문제를 효과적으로 해결할수 있다.구체적으로 통합 시스템의 태양광 패널이 태양 에너지를 전기 에너지로 변환하는 효율성은 다음과 같습니다.

식에서 Pout은 태양광 패널에서 출력되는 출력이고 Ein은 태양광 패널에 입사되는 태양열 총량이다.

이밖에 일체화시스템은 실제 전기사용수요에 근거하여 동태적으로 전력출력을 조절할수 있는데 이 점은 지능관리시스템을 통해 실현된것으로서 사용자의 전기사용모식을 감시하고 전력수요를 예측할수 있으며 나아가 태양광발전과 에너지저장설비의 작업상태를 최적화할수 있다.예를 들어, 전력 수요가 증가할 것으로 예측되면 시스템은 다가오는 피크 타임을 충족시키기 위해 더 많은 전력을 미리 저장할 수 있습니다.이러한 지능형 튜닝은 다음과 같은 공식으로 요약할 수 있습니다.

Pstored (t + 1) = Pstored (t) + Pcharge (t) - Pdischarge (t)

식에서 Pstored는 현재 저장된 전기 에너지를 나타내고, Pcharge와 Pdischarge는 각각 시간 t에서의 충전과 방전 전력을 나타낸다.

외딴 지역이나 전력망이 불안정한 곳에 대해 태양광-에너지저장일체화시스템은 더욱 리상적인 해결방안이다. 왜냐하면 이는 전통적인 전력망운행과 독립되여 사용자에게 안정적이고 믿음직한 전력공급을 제공할수 있기때문이다.리튬이온전지의 에너지 밀도 향상과 비용 하락과 같은 에너지 저장 기술의 진보에 따라 일체화 시스템의 경제성이 현저하게 향상되었다.에너지 저장 장치의 비용 효율성은 순환 수명과 단위 에너지 비용으로 평가할 수 있습니다.

식에서, Cstorage는 에너지 저장 설비의 총 비용이고, N은 설비의 순환 횟수이며, Ecapacity는 매번 순환할 때마다 제공할 수 있는 전기 에너지이다.

3 원격 모니터링 기술

3.1 센서 기술 및 데이터 수집

원격 모니터링 기술은 태양광-에너지 저장 일체화 시스템에서 매우 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 시스템의 지능화 운영을 가능하게 한다.원격 모니터링 기술은 **의 센서 기술, 데이터 통신 수단, 클라우드 플랫폼의 빅데이터 처리 능력을 통합하여 전체 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있다.이러한 기술의 구현은 태양광 패널, 인버터 및 에너지 저장 장치 등을 포함한 시스템의 각 핵심 노드에서 지속적으로 데이터를 수집하는 일련의 * 밀도 센서에 의존합니다.센서 기술이 제공하는 데이터는 환경 정보와 장치 성능 지표를 포괄하는 다방면이다.예를 들어, 온도 센서는 태양광 패널과 에너지 저장 장치의 온도를 모니터링할 수 있으며, 출력 전압 V와 온도 T 사이의 관계는 다음 공식으로 표시할 수 있습니다.

식중,a，b，c，센서 특성에 따른 계수입니다. T는 온도입니다.전류와 전압 센서는 태양광 시스템의 전기 성능을 모니터링할 수 있으며, 옴의 법칙을 사용하여 회로의 전류 I, 전압 V와 저항 R 사이의 관계 V = IR를 묘사할 수 있으며, 조명 센서는 태양광의 강도를 측정하여 태양광 패널의 발전 잠재력을 평가할 수 있으며, 그 출력 전류 I와 입사 광강도 E 사이의 관계는 I = kE식에서 k는 센서의 응답 계수와 비슷할 수 있다.이러한 센서를 통해 수집된 데이터는 장치의 작동 상태와 환경 조건을 실시간으로 모니터링하여 시스템의 최적화 실행을 위한 의사 결정 지원을 제공합니다.데이터 통신 수단은 이러한 데이터가 실시간으로 클라우드 플랫폼으로 전송되어 처리되고 분석될 수 있도록 보장하는데, 이는 일반적으로 데이터의 암호화 및 복호화 과정과 관련되며, 그 수학 모델은 다음과 같다고 표현할 수 있다.

식에서, (P는 원본 데이터, (C는 암호화된 데이터, (E _ k는 암호화 함수, (D _ k는 복호화 함수, (k는 키)클라우드 플랫폼은 이러한 데이터를 처리하고 기계 학습 알고리즘과 같은 **의 데이터 분석 방법을 활용하여 시스템의 운영 추세와 잠재적인 유지 보수 수요를 예측하는 것을 책임진다.이러한 분석은 회귀 분석, 시간 시퀀스 분석 등과 같은 복잡한 수학 모델과 관련될 수 있으며 간단한 선형 회귀 모델은 다음과 같이 표현 될 수 있습니다.

식에서 y는 응답 변수, x1, x2, xn은 해석 변수, 베타 0, 베타 1, 베타는 모델 매개 변수, ϵ는 오차 항목이다.

3.2 데이터 통신 방식

수집된 데이터는 신뢰할 수 있는 데이터 통신을 통해 모니터링 * 하트나 클라우드 플랫폼으로 전송되어야 합니다.데이터 통신은 이더넷과 같은 유선 네트워크 또는 셀룰러 네트워크, 위성 통신 또는 Wi-Fi와 같은 무선 방식을 통해 수행 될 수 있습니다.일부 외진 곳이나 케이블 연결이 불편한 지역에서는 무선 통신 방식이 편리성과 유연성을 더욱 높여줍니다.사물인터넷 기술의 발전에 따라 LoRa와 NB-IoT와 같은 저전력 광역 네트워크 (LPWAN) 기술도 원격 모니터링에 점점 더 많이 적용되기 시작했다

측정 시스템에서 이러한 기술은 작은 데이터 양의 장면을 전송하는 데 특히 적합하며, 커버리지가 넓고 전력 소비량이 낮은 등의 장점을 가지고 있다.데이터 통신 방식의 구체적인 특징은 표 참조.

표 1 데이터 통신 방식의 특징

3.3 클라우드 플랫폼 및 데이터 처리

데이터가 통신 네트워크를 통해 클라우드 플랫폼으로 성공적으로 전송되면 그 다음은 데이터 처리 단계입니다.클라우드 플랫폼은 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 강력한 데이터 저장과 계산 능력을 갖추고 있다.**의 데이터 처리 알고리즘, 예를 들어 기계 학습과 인공지능 기술을 통해 클라우드 플랫폼은 데이터에 대한 실시간 모니터링을 실현할 수 있을 뿐만 아니라 고장 예측, 성능 분석과 최적화 제안 등 높은 *기능을 실현할 수 있다.또한 사용자는 클라우드 플랫폼에서 제공하는 인터페이스를 통해 언제 어디서나 컴퓨터나 모바일 장치를 통해 시스템 상태를 볼 수 있으며 원격 제어와 관리를 실현하여 시스템의 운영 효율과 스마트 수준을 대폭 향상시켰다.사물인터넷 기술의 태양광 클라우드 플랫폼과 데이터 처리 시스템은 그림1 참조.

그림 1 사물인터넷 기술의 태양광 클라우드 플랫폼과 데이터 처리 시스템

4 문제 해결 방법

4.1 고장 검측 기술

문제 해결 방법은 현대 산업 및 기술 시스템에서 매우 중요한 역할을 하며, 특히 태양광-에너지 저장 통합 시스템과 같이 장기간 안정적으로 작동해야 하는 복잡한 시스템에서 매우 중요합니다.고장 검측 기술은 고장 진단의 출발점으로 설비의 운행 상태와 환경 파라미터를 검측하여 가능한 이상 신호를 포착한다.이러한 신호는 급격한 온도 상승, 전류 전압 변동이 정상 범위를 벗어나는 등 데이터의 갑작스러운 변화로 나타날 수도 있고, 태양광 패널의 발전 효율 저하와 같은 성능 지표의 점진적인 저하로 나타날 수도 있다.센서는 중요한 데이터를 실시간으로 수집하여 분석 시스템에 전송하는 기초적인 역할을 합니다.태양광 고장 검측 기술 시스템은 그림 2 참조.

4.2 최적화 효과 평가 및 분석

주로 정확도, 리콜률, F1 점수, 계산 시간, 오보율 등 매개변수를 평가한다.평가 방법은 최적화된 모델을 실제 운영 데이터에 적용하고 최적화 전후의 모델 성능 지표를 비교하는 것이다.이와 동시에 대량의 실험을 진행하여 최적화방법의 타당성과 유효성을 검증하였다.이어 실험 결과와 분석 데이터를 비교한 결과 최적화된 모델은 정확도, 리콜율, F1 점수 등에서 눈에 띄게 향상됐고 계산 시간과 오보율도 낮아진 것으로 나타났다.이는 최적화 방법이 수력발전소 전기장치 고장 운행 상태 자동 포착 방법의 정확성과 효율을 효과적으로 높일 수 있다는 것을 보여준다.

5 Ancore Acrel-2000MG 마이크로그리드 에너지 관리 시스템

5.1 개요

Acrel-2000MG 에너지 저장 관리 시스템은 앙코르가 전문적으로 상공업 에너지 저장 발전소를 대상으로 연구 제작한 현지화 에너지 관리 시스템으로 에너지 저장 발전소의 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 저장, 데이터 조회 및 분석, 시각화 모니터링, 경보 관리, 통계 보고서, 정책 관리, 역사 곡선 등 기능을 실현할 수 있다.그 중 정책 관리는 계획 곡선, 피크 깎기, 수요 제어, 역류 방지 등을 포함한 다양한 제어 정책 선택을 지원한다.이 시스템은 아래 * 각 에너지 저장 단위의 통일된 모니터링과 관리를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 위 * 스케줄링 시스템 및 클라우드 플랫폼과의 데이터 통신과 인터렉션을 실현할 수 있으며, 위 * 스케줄링 지령을 받을 수 있을 뿐만 아니라 원격 모니터링과 운영을 만족시킬 수 있어 에너지 저장 시스템의 안전, 안정, 신뢰성, 경제 운행을 보장할 수 있다.

5.2 장면 적용

상공업 에너지 저장 발전소, 신에너지 배급 저장 발전소에 적용된다.

5.3 시스템 구조

5.4 시스템 기능

(1) 실시간 규제

마이크로그리드의 운행에 대해 실시간 감독관리를 진행하는데 시전, 태양광, 풍력발전, 에너지저장, 충전기 및 전기사용부하를 포함하며 동시에 수익데이터, 날씨상황, 에너지절약 및 오염물배출감소 등 정보도 포함한다.

(2) 지능형 모니터링

시스템 환경, 태양광 부품, 태양광 인버터, 풍력발전 제어 인버터 일체형, 에너지 저장 배터리, 에너지 저장 변류기, 전기 사용 설비 등을 실시간으로 모니터링하여 마이크로그리드 시스템의 운행 상황을 파악한다.

(3) 전력 예측

분산 발전 시스템에 대해 단기, 초단기 발전 전력 예측을 하고 합격률 및 오차 분석을 보여준다.

(4) 전기에너지 품질

전체 마이크로그리드 시스템 범위 내의 전력 품질과 전력 신뢰성 상황을 지속적으로 모니터링한다.예를 들어 전압 고조파, 전압 플래시, 전압 불균형 등 안정적 데이터와 전압 일시적 상승/일시적 강하, 전압 중단 일시적 데이터에 대해 모니터링 분석 및 녹화 전시를 진행하고 전압, 전류 순간적 변화에 대해 모니터링을 진행한다.

(5) 시각적 실행

마이크로그리드의 무인 경비를 실현하고 디지털화, 지능화, 편리화 관리를 실현한다;중요한 부하와 설비를 끊임없이 감시하다.

(6) 최적화 제어

역사적 전력 사용 데이터, 날씨 조건을 분석하여 부하에 대한 전력 예측을 진행하고 분산식 전원 출력과 에너지 저장 상태를 결합하여 경제 최적화 스케줄링을 실현하여 피크 또는 피크 시간의 전력 사용량을 낮추고 기업의 종합 전력 사용 원가를 낮춘다.

(7) 이익 분석

사용자는 태양광, 에너지저장, 충전기 등 3개 부분의 매일 전력량과 수익수치를 볼수 있으며 동시에 년보를 전환하여 매달 전력량과 수익을 볼수 있다.

(8) 에너지 분석

태양광, 풍력, 에너지 저장 설비의 발전 효율, 전환 효율을 분석하여 설비의 성능과 상태를 평가하는 데 사용한다.

(9) 정책 구성

마이크로그리드 배치는 주로 마이크로그리드 시스템 구성, 기초 파라미터, 운행 전략 및 통계 값을 설정한다.그 중 전략에는 계획 곡선, 피크 깎기, 수요 제어, 신에너지 수납, 역출력 제어 등이 포함된다.

6 하드웨어 및 관련 제품

7 끝말

요약하자면, 본고에서 연구한 수력발전소 전기장치 고장 운행 상태 자동 포착 방법은 전기장치의 운행 상태를 실시간으로 모니터링하고, 권적신경망(CNN) 모형을 이용하여 수집한 데이터를 학습하고 예측함으로써 고장에 대한 조기 발견과 정확한 위치를 실현했다.그러나 이 방법은 여전히 일부 한계가 있다. 예를 들어 일부 복잡한 고장 유형에 대한 식별 정밀도는 아직 향상되어야 한다.앞으로 더 * * 한 딥 러닝 모델을 도입해야 하는데, 예를 들면 변분 자체 인코더 (VAE) 나 대항 네트워크 (GAN) 를 생성하는 등 장애 유형의 식별 정밀도와 일반화 능력을 향상시켜야 한다.설비 상태 모니터링 데이터, 운행 로그 등 다원적 정보와 결합하여 전기 장치의 운행 상태를 더욱 잘 평가한다;이 방법을 다른 유형의 에너지 설비 또는 공업 설비에 응용하여 그 응용 범위를 넓히는 것을 고려한다;대용량, 고차원 데이터의 처리 방법을 깊이 연구하여 모델의 훈련 효율과 일반화 능력을 한층 더 높인다.

딥러닝 기술의 발전에 따라 앞으로 다양한 모태의 모니터링 데이터를 융합하여 고장 검측의 정확성과 호성을 보장할 것이다.인터넷과 사물인터넷 기술의 종합적인 응용하에 수력발전소 전기장치의 원격 모니터링과 진단을 효과적으로 실현하고 고장 응답 속도와 수리 효율을 강화할 수 있다.이 방법의 보급과 응용 전망이 넓어 수력발전소의 안전성, 신뢰성과 운행 효율을 높이는 데 중요한 의의가 있으며 수력발전소의 지능화 발전에 더욱 강력한 지원을 제공한다.

참고문헌

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[3] 신청송.사물인터넷 기술 기반 태양광 - 에너지 저장 일체화 시스템 원격 모니터링 및 고장 진단 연구

[4] 앙코르 기업 마이크로그리드 설계 및 응용 매뉴얼.2022년 05판