KR20170072284A - 유틸리티 그리드에서 규범적 동작 제한을 식별 및 고수하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 자동화된 실험 시스템들에 대한 제한들 및 실험을 위한 허용 가능한 범위들을 확립 및 유지하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 본 발명의 방법들 및 시스템들은 이용 가능한 제어부들을 평가하고, 제어부들의 조합을 나타내는 다차원 공간을 생성하고, 그리고 다차원 공간 내의 어떤 포인트들이 제어된 시스템을 위한 허용 가능한 상태들인지를 결정하기 위해 동작 데이터를 분석한다. 선택적으로, 일부 실시 형태들은 제한들을 조종 또는 변경하기 위한 사용자 인터페이스를 특징으로 한다. 제한된 다차원 공간은, 실험 시도들에서 사용하기 위한 다차원 공간 내의 포인트들의 선택을 통해, 자동화된 실험에서 사용된다.

Description

유틸리티 그리드에서 규범적 동작 제한을 식별 및 고수하기 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR IDENTIFYING AND ADHERING TO NORMATIVE OPERATIONAL CONSTRAINTS IN UTILITY GRIDS}

유틸리티 그리드 관리에 상세한 센서 측정 및 기계 학습(machine learning)을 적용하는 것 및 "스마트 그리드"에 대한 현재의 접근법들은, 학습에 대해 단지 회고적 데이터-마이닝 "빅 데이터" 접근법들만을 사용하고, 다양한 조건들에 대한 그리드 응답들을 조사하기 위한 능동 제어 및 변형을 사용하지 않는다. 능동 제어는, 전체적인 그리드 조건에 대한 액션의 효과 및 특정한 센서 응답에 의해 표시된 그리드의 상태에 대해 더 빠르고, 더 강력한 원인-및-결과의 이해를 제공할 수 있고, 유틸리티 그리드의 관리 및 이들 그리드 상의 잠재적 장애에 대한 응답을 더 잘 할 수 있게 한다.

유틸리티 그리드 동작은, 유틸리티들 및 이들의 운송 및 유통 방법의 물리적 특징들로 인해, 내재적 위험을 포함하며, 이 내재적 위험은 폭발성 천연 가스, 고압수, 또는 전기일 수 있다. 그 재앙적인 위험에 부가하여, 그리드 동작이 매우 복잡할 수 있고, 유틸리티 사용자로의 전달의 품질이 매우 중요하다. 예를 들어, 전력 품질 문제는, 디바이스 수명을 감소시키는 것과 같은 영향을 통해, 연간 1억 달러가 넘는 비용이 든다. 그리드 설계 및 유틸리티 전송은 매우 복잡할 수 있고, 각각 그 파라미터를 위한 동작 조건들 내에 있는 조건들의 조합이 그리드 장애를 유발하거나 전달된 유틸리티 품질에 문제를 야기할 수 있다. 그리드 동작들을 자동화된 제어 스킴에 위탁하기 위해 상세한 제한들이 필요하다.

이 위험은 그리드에 대한 동작 결정들을 제어하는 것 및 그리드 지식을 구축하기 위해 능동적으로 실험하는 것에 잠재적인 기회 비용을 유발한다. 그러나, 그리드 요소들 사이의 조직화의 결여 및 복잡성, 그리고 액션들을 선택하고 구현하는 것에서의 불확실성으로 인해, 그 내부에서 그리드의 능동 제어에 대한 기회 비용이 보통의 그리드 기회들의 비용과 동일하거나 그보다 더 적은 윈도우가 전형적으로 존재하여, 그리드 특징들 및 응답 거동들의 의미있는 실험 및 발견을 허용하면서도, 본질적으로, 그 엔벨로프(envelope)를 현재의 그리드 관리와 비교하여 기회-비용 없게(opportunity-cost-free) 만든다.

유틸리티 그리드는, 그들의 동작들에 수반된 위험의 결과로, 비지니스로서 매우 보수적일 뿐만 아니라 매우 제약적이다. 이들 두 인자들로 인해, 그리드 파라미터들을 조정하는 액션들의 다수의 선택들은 인간 참여자(human in the loop)에 의한 승인을 요구하여, 자동화된 시스템이 그리드를 구동할 수 있는 동작 범위 및 위험 레벨을 관리 및 승인하기 위한 수단 없이는 유틸리티 그리드의 자동 제어 가능성을 제한한다.

허용 가능한 동작 범위 내에서 시스템을 유지하면서도 그리드 조건들 및 처리들에 있어서 자동화된 변형을 가능하게 하는 방법들이 필요하다. 이를 행하기 위한 하나의 방법은, 기계 학습 및/또는 전문 시스템들을 통한 규범적 동작 조건들의 발견, 및 이어서 이들 허용 가능한 동작 상태들을 제한들로서 적용하여, 이들이 구현된 시간들 및 장소들에서의 정상 동작 제한들을 지킬 것으로 예측되는 그리드 상태 변화들, 동작들, 및 처리들만을 허용하는 것이다.

본 발명은 그리드의 허용 가능한 동작 변형들의 엔벨로프에 부합하는 그리드 조건들의 범위를 확립하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 이 범위 내에서 그리드 액션들에 대한 실험 및 최적화된 선택이 위험 또는 기회 비용을 정상 그리드 동작들의 위험 또는 기회 비용 너머로 증가시킴이 없이 수행될 수 있으며, 실시 형태들은, 능동 제어에 관한 정보를 수신하는 단계, 다차원 공간 - 여기서, 각각의 차원은 제어부이고, 이들 차원들 각각은 그 제어부의 상태들을 포함함 - 을 생성하는 단계, 허용 불가능한 제어 상태들 또는 조합들을 포함하는 부분들을 제거하도록 공간을 제한하는 단계, 및 제한된 다차원 공간에 의해 정의된 범위 내에서만 그리드를 능동적으로 제어하는 단계에 의해 행해진다.

도 1은 본 발명의 방법의 흐름도다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시 형태의 그리드 및 그리드의 이용 가능한 제어부들의 도면이다.
도 3은 본 발명의 시스템을 도시하는 체계도이다.
도 4는 본 발명의 시스템 내의 정보 흐름을 도시하는 데이터 흐름도이다.

그리드 조건들 및 응답들을 조사하기 위한 자동화된 제어는, 고객들에 대한 유틸리티 서비스를 방해함이 없이, 그리고 그것이 정상 동작들과 이음매없이 통합될 수 있을 때, 최적으로 추구된다. 조사는 실행 가능한 발견들에 중점을 둘 수 있고, 조사는, 이용 가능한 제어부들을 발견하고, 가능한 제어 상태들에 근거하여 공간을 정의하고, 허용 가능한 동작 조건들에 근거하여 그 공간을 제한하고, 위험 또는 기회 비용을 보통의 그리드 동작들에 내재된 위험 또는 기회 비용 너머로 증가시킴이 없이 보통의 그리드 동작들을 통해 검색될 수 있는 공간을 생성함으로써, 정상 동작들과 통합된다.

도 1은 본 발명의 예시적인 방법 실시 형태의 순서도이다. 단계(100)에서, 제어 정보가 수신되며, 제어 정보는 단계(102)에서 가능한 제어 상태들의 다차원 공간을 구성하기 위한 기반으로서 사용된다. 단계(104)에서, 그리드의 규범적 동작 조건들에 근거하여 잠재적 제어 상태들의 공간이 제한되고, 단계(106)에서, 자동화된 실험 및/또는 동작 제어들이 그 제한된 다차원 공간 내에서 적용된다.

단계(100)에서 제어 정보가 수신된다. 제어 정보는 자동화된 실험 및/또는 최적화 시스템에 포함되는 각각의 제어부의 가능한 상태들을 포함한다. 제어부는, 능동적으로 제어될 수 있는 다수의 잠재적 상태들을 갖는 임의의 특정한 그리드 요소를 포함한다. 전기 그리드를 위한 제어부의 예는, 전력의 라우팅을 지시하는 스위치, 그리드에 가변적인 레벨의 전력을 공급할 수 있는 광전자 인버터, 및/또는 제어 가능한 전력 저장 디바이스를 포함한다. 워터 그리드에 대한 예는, 가변적인 처리율(throughput rate)을 갖는 처리 시설, 배전 선로(distribution line)를 따라 있는 밸브, 및/또는 파이프 접속부 및 분할부에서 흐름을 제어하는 스위치를 포함한다. 가스 분배 네트워크에 대한 예는, 배전 선로를 따라 있는 스위치와 밸브 및/또는 압력 또는 흐름을 제공하는 소스를 포함한다. 개별적인 제어부에 대해, 가능한 제어 상태들은, 예를 들어, 전기 그리드 상의 스위치에서의 스위치 위치들, 또는 워터 또는 가스 그리드 상의 밸브 구멍의 크기일 수 있다. 이 정보는 그리드 오퍼레이터들에 의해 유지되는 그리드 구성요소들의 기존 데이터베이스들, 또는 실제로 자동 제어로 넘겨진 제어들에 의해 수정된, 그리드들의 구성요소 모델들 - 이것들이 이용 가능한 경우 - 로부터 수집될 수 있다. 선택적으로, 그리드 제어부들은, 예를 들어, 모든 이용 가능한 그리드 제어부들을 식별하기 위해 자동화된 실험 및/또는 최적화 시스템과 제어부들 사이의 연결을 사용함으로써, 제어 정보를 제공하도록 인덱싱될 수 있다.

단계(102)에서, 제어 정보는 다차원 공간을 구성하기 위해 사용된다. 이 다차원 공간을 위해, 각각의 제어부는 차원으로서 처리되며, 상기 차원은 그 차원을 따라 가능한 특정 제어 상태들 각각에 대한 포인트들을 갖는다. 이어서, 다차원 공간은, 자동 제어를 위해 이용 가능한 제어들이 주어지면 가능한 제어 상태들의 각각의 가능한 조합을 그 공간 내의 포인트로 나타낸다. 다차원 공간은, 예를 들어, 다차원 공간의 포인트들을 포함하는 매트릭스, 및 선택적으로 각각의 차원을 그것이 나타내는 특정 제어부와 연관시키는 메타데이터로서, 메모리 내에 저장된다.

"온" 및 "오프" 상태만을 갖는 스위치와 같은 불연속적인 제어 상태들이 존재하는 차원들에 대해, 이들 제어 상태들이 많은 경우라 하더라도, 이들 제어 상태들은 유한한 것이므로, 차원은 단순히 모든 제어를 그 차원 내의 개별 포인트들로서 포함할 수 있다. 이론적으로 무한한, 밸브 내의 구멍 너비와 같은 연속적인 제어 상태들에 대해, 이들 제어들은, 예를 들어, 연속적인 제어의 범위들을 다차원 공간 내의 특정 포인트에 할당함으로써, 유한하게 된다. 이 할당은 포인트들을 선택하고 유클리드 공간에서 선택된 포인트들에 대한 근접성을 기반으로 데이터를 비닝(binning)하는 것을 통해 행해질 수 있으며, 각각의 선택된 포인트는 그 제어의 차원을 따른 포인트들에서 캡쳐된 제어 상태들이다. 실험적 시스템에서, 그러한 포인트들의 수는, 그 차원의 연속적인 제어를 따르는 특정한 불연속적인 포인트들 사이에서 예측되는 차(difference)들의 크기 및 시험 기회들의 수의 예측을 사용하여, 실험들의 전력 분석에 근거하여, 그 차원을 따른 시험의 예측된 신호-대-노이즈 비(SNR)가 주어지면 가능한 세분화(granularity)를 근거로 연산될 수 있다.

단계(104)에서 제어 상태들의 다차원 공간은 정상 동작 조건들을 반영하도록 제한된다. 제한들은, 자동화된 제어들이, 제어된 그리드 요소들을 보통의 그리드 동작들 동안 수용 불가능한 상태들(예컨대, 비상 또는 셧다운 상태), 또는 보통의 그리드 동작들 동안 수용 불가능한 다수의 요소들 중의 그리드 제어 상태들의 조합들(예를 들어, 전기 그리드의 부분에서 심각한 저전압 조건에 이르게 하거나, 가스 그리드의 섹션들에서 위험한 초과압(overpressure)을 생성할 제어들의 조합)로 밀어 넣는 것을 막는다. 단일-제어 제한들이 그 제어와 연관된 차원들에 작용하여, 수용 불가능한 제어 상태들을 금지시킨다. 신경 네트워크(neural network), 또는 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 과정(POMDP: Partially Observable Markov Decision Process)과 같은 기계 학습 방법들을 통해 조합적 제한들이 발견될 수 있고, 여기서 신뢰 상태들은, 제한들이 결정되는 데이터에 이들 방법들을 적용함으로써, 제한들을 결정하기 위해 사용되는 데이터 소스들에서 조합적 제한들의 존재를 고려한다.

이들 제한들은 하나 이상의 기법을 통해 유도되고, 이어서 다차원 공간에 적용될 수 있다. 제한들은 이미 존재하거나, 그리드에 의해 데이터베이스 내에 저장되거나, 또는 인간 그리드 오퍼레이터들로부터 입력될 수 있다. 제한들은, 유틸리티 그리드의 보통의 동작 엔벨로프와 일치하는 제어 상태들의 조합들을 나타내는 포인트들만이 자동화된 능동 제어 시스템을 위한 검색 공간 내에 포함됨을 보장 하도록, 시스템에 의한 지식의 실험 및 활용이 그리드를 보통의 조건들에서 벗어나게 하지 않음을 보장하도록, 다차원 공간을 제약한다.

제한들은 과거 동작들의 모델을 생성하기 위해 통계적 분류, 강화 학습, 클러스터 분석, 또는 인공 신경 네트워크와 같은 기계 학습 기법들을 이력 데이터에 적용함으로써, 이력 데이터로부터 유도될 수 있다. 이것은 또한, 제한들이 그리드의 보통의 동작 엔벨로프를, 장애, 누수, 셧다운의 기간들 또는 보통의 동작 엔벨로프로부터 벗어난 다른 기간들 동안의 특이치(oulier) 조건들에 반대되는 것으로서 반영함을 보장하기 위해, "정상" 동작 조건들로서의 고려를 배제하기 위한 특정 기간들의 태깅(tagging)을, 자동적으로 또는 인간의 입력을 통해, 포함할 수 있다. 대안적으로, 이력 데이터를 분석하기 위해 적용된 기계 학습 기법들의 특이치 검출 양상들은, 이들 기간들을 자동적으로 식별하고, 이들 데이터세트들로부터 제한들을 추출해내는 것에 있어서 이들 기간들을 고려하지 않을 수 있다.

제한들은, 예를 들어, 그리드 제어부들의 보통의 동작 엔벨로프를 확립하기 위해 그리드 구성요소 거동 및 상호작용들의 시뮬레이션들을 사용하여, 그리드의 보통의 동작 엔벨로프를 식별하기 위해 구성요소 모델을 사용하는 그리드 거동의 시뮬레이션, 예컨대 몬테 카를로 시뮬레이션을 사용하여, 구성요소 모델들로부터 유도될 수 있다.

제한들은 보통의 동작 엔벨로프의 파라미터들과 관련된 신뢰 상태들의 검색 공간을 감소시키기 위해 동적으로 질문하도록 구성되거나, 인간이 그리드의 보통의 동작 엔벨로프와 일치하는 그리드 조건들로서 수락 또는 거절하게 하는 상황들을 제시하도록 구성된, 전문 시스템들과 같은 다양한 입력 시스템들에 의해 인간 그리드 오퍼레이터들로부터 유발될 수 있다.

이들 방법들은, 서로를 기반으로 하도록 상이한 방법들을 사용하여, 예를 들어, 보통의 동작 엔벨로프에 대한 인간 입력을 수집하기 위해 전문 시스템에 의해 사용되는 초기 신뢰 상태들을 구축하기 위한 이력 데이터-기반 기계 학습 및/또는 모델-기반 시뮬레이션들을 사용하여, 단독으로 또는 서로 함께 사용될 수 있고, 예를 들어, 인간의 검토를 위해 이력 데이터-기반 기계 학습과 모델-기반 시뮬레이션들 사이의 불일치를 표시(flagging)함으로써, 서로의 결론들을 시험 및 검증하기 위해 사용될 수 있다.

제한된 다차원 공간은, 단계(106)에서, 자동화된 능동 그리드 제어 시스템을 위해, 그리드 제어 상태들 및 그리드 목적들에 대한 이들의 영향의 조사 및 활용을 한정하는 데 사용된다. 자동화된 실험 시스템들은, 제한된 다차원 공간을, 그 내부에서 제어부들이 실험적 시도들을 통해 제어부들의 영향을 시험하거나 그리드 목표 - 그리드 목표는 워터 그리드들에서 손실을 최소화하는 것, 가스 그리드들에서 이송, 안전 및 효율을 위해 적절한 범위 내에서 압력을 유지하는 것, 또는 전기 그리드들에서 고객 요구를 만족시키는 한편 수요에 가까이 부합하게 전력 품질 및/또는 재생 가능 자원의 이용을 최대화하는 것과 같은 그리드 성능의 하나 이상의 척도일 수 있음 - 를 최대화하도록 구현하기 위한 그리드 제어 상태들의 조합들을 선택하도록 조종될 수 있는 가능성 공간으로서 사용한다.

선택적으로, 조건들이 다차원 공간에 변화, 예컨대 그리드에 새 구성요소를 추가하는 것, 자동화된 제어의 스코프를 확장하는 것, 또는 그리드 동작들의 관찰 및 보통의 그리드 조건들의 정의로부터 유도된 것들에 부가하여 규제(regulatory) 또는 기타의 사람이 개입하는(human-mediated) 제한들의 입력을 포함하는 입력 또는 발견을 통한 제한들에 대한 변화를 유발할 때, 다차원 공간은 동적으로 업데이트될 수 있다. 새로 추가된 제어부들에 대해, 새 차원들이 생성되고 제한들이 수집된다. 교체된 부분들에 대해, 오래된 차원이 폐기되고 새 차원이 생성되고 제한들이 수집되어, 새 구성요소에 의해 제시된 새 제어 옵션들 및 제한들이 오래된 것들에 대해 반영된다. 새 제한 정보가 추가될 때, 제한들은 다시 연산되어 다차원 공간 내의 현재 차원들 모두에 적용된다.

다차원 공간은 또한 자동화된 실험 및 최적화의 공간적 및 시간적 세분화를 변경하기 위해 주기적으로 업데이트될 수 있다. 세분화를 증가시키기 위해, 본래 특정 제어와 연관된 차원들이, 시간 기간들, 제어되지 않은 그리드 자산들로부터의 그리드 상의 부하, 또는 폭풍과 같은 정의된 외부 조건들과 같은 특정한 외부 조건들 동안의 제어를 나타내는 별개의 차원들로 분할될 것이다. 이들 상황들에서, 조건들의 특정한 세트를 위해 새 차원이 생성되고, 공간 내의 차원들 사이에는 조건적 의존성이 존재하며, 여기서 외부 조건들이 차원들 중 어느 것이 공간 내에 포함되어 조사 및 활용될지를 결정할 것이다. 데이터는, 상이한 조건들 하에서, 차원들이 동일한 제어부와 관련된다 하더라도 각각의 차원에 대해 바람직하게는 별개로 유지된다. 보통의 그리드 제어 차원들과 같이, 차원은 추가되고 제한들의 추가를 겪게 될 수 있으며, 사용자들은 새 차원들의 생성을 승인할 것을 촉구받거나, 또는 새 차원들이 필요하고 제한들을 적용할 것이 요청될 때 경고받을 수 있다. 추가의 차원들은 또한, 구성요소 거동의 인과 지식을 제공할 수 있는 자동화된 능동 제어 시스템의 동작 동안에 발생된 데이터를 포함하는, 그리드 구성요소 거동의 그리드 동작 데이터 또는 모델들에 근거하여 제한될 수 있다. 예를 들어, 제어부가, 다른 그리드 제어 상태들에 관계 없이 그것의 다른 가능한 상태들보다 절대적으로 뛰어난 상태를 가짐, 또는 다수의 제어부들이 함께 트래킹(tracking)하고 동일하게 처리될 수 있음을 발견함에 응답하여, 자동화된 능동 제어 시스템이 관리하는 차원성(dimensionality)을 감소시키기 위해 차원들이 조합 또는 붕괴될 수 있다. 차원들을 조합할지 또는 붕괴시킬지의 결정을 내리기 위해 자동화된 능동 그리드 제어 시스템에 의해 발생된 데이터가 사용될 수 있다. 차원들을 조합하는 것은 두 제어부들 모두를 하나의 차원에 할당하고, 다른 차원을 제거한다. 차원들을 붕괴시키는 것은 제어부를 특정 상태에 할당하거나, 또는 그것을 자동화된 능동 그리드 제어 시스템의 제어부로부터 제거하면서 차원을 제거한다.

제한된 다차원 공간은 유틸리티 그리드의 능동 제어를 위한 검색 및 최적화 공간으로서 사용될 수 있어서, 그리드의 조종이 그리드의 정상 동작 조건들 내에서 유지되는 것을 보장하며, 전력 그리드 요소들의 자동화된 알고리즘 제어 및 그리드 조건들의 실험 및 최적화를 위해 그 제어를 사용할 가능성에 수반되는 기회 비용 및 위험을 제어한다.

도 2는 본 발명의 실시 형태들을 통해 제어될 수 있는 다수의 그리드 제어부들 및 이들 제어부들과 그리드의 위치들, 및 그리드에 영향을 줄 수 있는 이들의 잠재적 능력의 도시적 예이다. 이 예에서, 그리드는 자동화된 실험 및 최적화에 이용가능하게 제작된 4개의 제어부들을 갖는 전기 그리드이고, 이 그리드의 가능한 보통의 동작 상태들이 그 자동화된 시스템을 위한 검색 및 최적화 공간을 정의한다.

이 예에서, 제어부(200)는 전체로서 한 세트의 광전지용 인버터를 그리드에 연결하는 스위치이다. 이 제어부는 두 개의 개별 상태들, 인버터를 그리드에 연결하고 있는 "온" 위치, 및 인버터가 그리드로부터 격리되는 "오프" 위치를 가진다. 따라서, 이 제어부에 근거한 차원은 두 개의 상태들, "온"을 나타내는 하나와 "오프"를 나타내는 다른 하나를 가진다. 자동화된 능동 제어 시스템은, 언제 인버터로부터의 전력을 그리드에 통합시킬지를 선택하기 위해 이 제어부를 사용할 수 있고, 이는 이용 가능한 전력 및 전력 품질에 대한 영향을 가지며, 재생 가능한 자원의 이용과 같은 메트릭(metric)에 문제가 될 수 있다.

제어부(202)는 그리드를 따라 있는 3개의 상이한 노드들 사이에서 전력을 라우팅하는 3-웨이 스위치이고, 이로부터 전력이 그리드의 나머지를 통해 전파된다. 이 제어부는 그것이 전력을 공급하고 있을 수 있는 노드들 각각을 나타내는 3개의 개별 상태들을 가진다. 자동화된 능동 그리드 제어 시스템은 전력 수요에 부응하기 위해, 전력 품질 문제를 관리하기 위해, 그리고 검출된 장애를 갖는 영역으로 송신되는 전력을 최소화하기 위해, 이 제어부를 사용한다.

제어부(204)는, 0 내지 100%로 연속적으로 가변되는 전력 인출이 있는 가변-부하 전력 저장 디바이스이고, 그것이 그리드에 전력을 공급할 때 하나의 출력 레벨을 가진다. 연속적으로 가변하는 전력 인출은, 유클리드 공간 내의 거리에 근거하여 데이터가 비닝되는 포인트들을 선택함으로써 불연속적인 것으로 만들어질 수 있다. 이 예에서, 연속적인 전력 인출은 4개의 불연속적인 포인트들 - 그것의 가능한 전력 인출의 0%, 33%, 67% 및 100% - 을 갖는 것으로서 처리되고, 이 포인트들에 대해, 비닝은, 0 내지 16%가 0% 포인트에 할당되고, 17 내지 50%가 33% 포인트에 할당되고, 51 내지 83%가 66% 포인트에 할당되고, 그리고 84 내지 100%가 100% 포인트에 할당되는 것 일 수 있고, 능동 제어 시스템은 이들 포인트들이 할당되는 때에 이들 범위들을 유지하며, 범위들 및 포인트들의 수는 시간이 흐름에 따라 조정될 수 있다. 이 제어부는 결국 그것의 차원을 따라, 4개의 범위들 및 "전력 공급" 상태를 나타내는 5개의 포인트들을 갖게 된다. 이 제어부는, 재생 가능한 사용을 최대화하고 전력 수요에 부응하기 위해, 자동화된 능동 그리드 제어 시스템에 의해 이용될 수 있으며, 저장 디바이스로부터 제공된 전력 또는 부하에 수반된 전력 품질 문제가 있을 수 있다.

제어부(206)는 갑작스러운 수요 급증을 만나는 것에 대한 운전 예비력(spinning reserve)을 제공하기 위해 그리드의 섹션에 연결된 터빈이고, 이 터빈의 전력 출력은 제어 가능하며, 그 제어는 전 범위에 걸쳐 연속적이다. 제어가 연속적이기 때문에, 그것은 다차원 공간에서 그의 대응하는 차원을 따른 포인트들로서 기능하도록 불연속적인 포인트들로 분할되어야 한다. 제어부(206)를 변화시키기 위해 가능한 샘플 사이즈의 예측들에 근거하여 실험적 시도를 위한 전력 분석이 수행되어, 그 시간 기간 동안 가능한 시도들의 수에 근거하여 주어진 시간 양 내에서 검출될 수 있는 효과의 크기를 결정한다. 이 예에서, 연산된 실험적 유닛들을 매우 길어지게 하는 터빈의 스핀-업/스핀-다운 시간 및 지연 효과(lagging effect)의 가능성으로 인해, 제어(206)를 변화시킬 기회들의 수는 매우 적다. 작은 잠재적 샘플 사이즈는, 효과가, 이들 측정들에 수반된 노이즈 너머로 검출 가능하도록 매우 커야함을 의미한다. 전력 분석으로부터의 신호-대-노이즈 비를 사용하여, 가까운 데이터를 비닝하기 위한 범위를 따른 포인트들의 수가 결정되고, 이 예에서, 단지 큰 효과들만이 검출될 수 있는 경우, 포인트들의 수는 상응하여 작다. 신호-대-노이즈 비가 매우 높고, 큰 예측 샘플 사이즈로 인해 작은 효과들이 검출될 수 있는 다른 경우들에서, 다차원 공간을 사용하는 자동화된 능동 제어 시스템들에, 그 효과들이 보다 양호한 SNR로서 검출될 수 있는 제어들에 대한 더 나은 세분화 및 더욱 세부적인 제어를 제공하기 위해 더 높은 포인트 수가 선택될 수 있다. 이 제어에 대한 열악한 SNR로 인해, 제어부(206)는 그 범위를 따라, 데이터가 비닝될 3개의 포인트들 - 용량의 0, 50% 및 100% - 을 가지고, 이는, 이 예에서, 용량의 0 내지 25%가 차원 내의 0%에 대한 포인트로 비닝될 것이고, 용량의 26 내지 74%가 차원 내의 50%에 대한 포인트로 비닝될 것이고, 75 내지 100%가 차원 내의 100%에 대한 포인트로 비닝될 것임을 의미한다. 제어부(206)는 전력 품질, 수요 만족에 영향을 줄 수 있고, 그리드의 연료 비용 및 재생 가능한 사용의 레벨에 영향을 미칠 수 있고, 그들 파라미터들에 대한 제어의 효과들을 탐구 및 활용하기 위해 사용될 수 있다.

이 예에서, 다차원 공간은, 각각의 제어부 - 제어부(200, 202, 204, 및 206) - 를 위한 차원을 갖는 4-차원이다. 제어부(200)에 대해, 차원은 "온" 및 "오프" 상태에 대한 2개의 포인트들을 포함한다. 제어부(202)에 대해, 차원은 스위치 위치들 각각에 대한 3개의 포인트들을 포함한다. 제어부(204)에 대해, 차원은, 연속적인 범위가 비닝되는 4개의 포인트들에 대한, 그리고 저장 디바이스가 전력을 인출하는 대신 그리드에 전력을 제공하고 있는 상태에 대한, 5개의 포인트들을 포함한다. 제어부(206)에 대해, 차원은 용량 상태들의 0%, 50% 및 100%에 대한 3개의 포인트들을 포함한다. 이는 도 2의 예시적인 다차원 공간이, 제한들의 적용 전에, [오프, 위치 1, 66%, 100%], 또는 [온, 위치 3, 33%, 50%]와 같은 4개의 차원들을 따른 포인트들에 의해 정의된 180개의 포인트들을 포함함을 의미한다.

이어서, 이 예시적인 공간은, 개별적으로 그리고 서로 결합하여 제어들의 규범적 동작 조건들에 근거하여 제한될 수 있다. 개별적 제한의 예는, 이력적 동작 데이터에 적용된 기계 학습을 통해, 제어부(204)가 보통의 그리드 동작들 동안에 그것의 중립 상태인 0% 인출 상태에 결코 있지 않고 항상 전력-인출 또는 전력-공급 상태에 있는 것으로 발견되는 것이며, 그 조건을 반영한 제한은 제어부(204)의 가능한 상태를 나타내는 전체 차원으로부터 0%를 제거함으로써 구현될 수 있다. 조합적 제한의 예로, 제어부(202)의 스위치 및 제어부(204)의 저장 디바이스는 정상 동작 조건들에서, 전력 소스가 그것의 전력 인출의 33%, 67%, 또는 100%에 있을 때, 스위치가 단지 위치 1에 있을 수 있는 것과 같은 상호작용들을 가질 수 있다. 이 조건적 제한은, 제어부(204)에 대응하는 차원 상의 33%, 67% 및 100% 전력-인출 상태를 나타내는 포인트들과 제어부(202)에 대응하는 차원 상의 위치 2 및 위치 3을 나타내는 포인트들의 조합을 포함하는 다차원 공간 내의 개별 포인트들을 제거함으로써 다차원 공간에서 반영된다. 이어서, 제한된 다차원 공간은 내부에 예시적인 전기 그리드 상의 제어부들(200, 202, 204, 및 206)에 영향을 주는 자동화된 능동 그리드 제어 시스템이 있는 공간을 정의하기 위해 사용될 수 있다.

도 3은 시스템으로서의 본 발명의 실시 형태의 도면이다. 메모리는 플래시 메모리, 자기 매체를 이용하는 하드 디스크 드라이브(hard disk drive), 또는 데이터를 저장하고 빈번하게 규칙적으로 액세스될 수 있는 다른 데이터 저장 방법과 같은 알려진 컴퓨터 저장 수단일 수 있다. 프로세서는 소프트웨어 명령을 통해 연산을 하도록 구성될 수 있다. 구성요소들 사이의 연결은 고정 배선이거나, 다중 단계에 대해 공통의 프로세서를 이용하거나, 또는 다양한 802.11 프로토콜, 지그비(ZigBee) 또는 블루투스(Bluetooth) 표준, 이더넷(Ethernet)과 같은 유선 또는 무선 수단, 또는 별도의 센서, 프로세서, 메모리 및 모듈 사이에서 데이터를 전송하는 다른 알려진 수단을 통해 연결된 통신망일 수 있다. 센서, 메모리, 프로세서, 및 모듈은 센서 자체를 비롯한 여러 위치들에 배포되거나 또는 중간 또는 중앙 위치에 함께 배치될 수 있다.

그리드 제어부들(300)은 유틸리티 그리드가 제어될 수 있는 특정 포인트들이다. 전기 그리드 상의 제어부의 예는, 전력의 라우팅을 지시하는 스위치, 그리드에 가변적인 레벨의 전력을 공급할 수 있는 광전자 인버터, 및/또는 제어 가능한 전력 저장 디바이스를 포함한다. 워터 그리드에 대한 예는, 가변적인 처리율을 갖는 처리 시설, 배전 선로를 따라 있는 밸브, 및/또는 파이프 접속부 및 분할부에서 흐름을 제어하는 스위치를 포함한다. 가스 분배 네트워크에 대한 예는, 배전 선로를 따라 있는 스위치와 밸브 및/또는 압력 또는 흐름을 제공하는 소스를 포함한다. 그리드 제어부들은 ("개방" 또는 "폐쇄"로만 설정될 수 있는 스위치 또는 밸브의 위치들과 같은) 불연속적이거나 (가변적인 구멍 사이즈 밸브와 같은) 연속적일 수 있는 상태들을 가진다. 이들 그리드 제어부들은 제어 상태들을 변경할 수 있는 자동화된 능동 제어 시스템과 네트워크된다.

제어 메모리(302)는 그리드 제어부들(300) 의 인덱스 및 이들의 잠재적 상태들을 수신 및 저장하도록 구성된 메모리이다. 인덱스는 제어부들의 리스트 및 그들의 가능한 상태들과 연관된 포인트들, 즉, 불연속적인 제어부들을 위한 개별 포인트들, 또는 연속적인 제어부들의 범위들과 연관된 포인트들을 포함한다.

다차원 공간 메모리(304)는 이용 가능한 그리드 제어부들(300)의 가능한 상태들로부터 연산된 원시(raw) 다차원 공간을 수신 및 저장하도록 구성된 메모리이다. 이것은, 제어 메모리(302) 내에 인덱싱된 각각의 제어부를 그 제어부의 가능한 상태들과 연관된 포인트들을 갖는 차원에 할당하는 공간 정의 프로세서(310)에 의해 연산된다.

보통의 동작 엔벨로프 메모리(306)는 보통의 동작 제한 데이터를 수신 및 저장하도록 구성된 메모리이다. 보통의 동작 제한 데이터는 사용자 입력, 구성요소들의 데이터베이스들, 이력적 동작 데이터, 및/또는 구성요소 거동의 모델들을 포함할 수 있다.

제한된 다차원 공간 메모리(308)는 제한 프로세서(312)에 의해 수정된 것과 같은 메모리(304) 내에 저장된 원시 다차원 공간으로부터 연산된 제한된 다차원 공간을 수신 및 저장하도록 구성된 메모리이다.

공간 정의 프로세서(310)는 제어 메모리(302)로부터 제어 인덱스 정보를 수신하고, 제어 인덱스 정보를 다차원 공간 - 여기서, 제어부들은 그 제어부의 가능한 상태들에 대응하는 포인트들을 차원 내에 갖는, 차원들임 - 으로 조립하도록 구성된 프로세서이다.

제한 프로세서(312)는 메모리(306)로부터 보통의 동작 엔벨로프 데이터를 수신하고 보통의 동작 엔벨로프와 일치하는 제어 상태들 및 조합들을 결정하고, 이어서 다차원 공간 내의 포인트들이 그리드의 보통의 동작 엔벨로프와 일치하는 이용 가능한 그리드 제어부들의 상태들의 조합들에만 대응하도록 원시 다차원 공간을 제한하기 위해 제어 정보를 적용하도록 구성된 프로세서이고, 이 제한된 다차원 공간은 제한된 다차원 공간 메모리(308)에 전송되어 그 안에 저장된다.

자동화된 능동 제어 시스템(314)은 제한된 다차원 공간 메모리(308)로부터 제한된 다차원 공간을 수신하고, 그리드의 보통의 동작 엔벨로프 내에 남아있으면서도 그 내부에서 시스템이 제어부들을 변화시킬 수 있는 공간을 정의하기 위해 그 제한된 다차원 공간을 사용한다. 자동화된 능동 제어 시스템은 그리드 제어부들(300)을 어떤 상태에 두어야 하는지를 결정하고, 이들 제어 상태들을 자동적으로 구현하여, 이들 선택되고 구현된 제어 상태들을 사용하여 그리드 파라미터들을 조정한다. 자동화된 능동 제어 시스템은, 특정 그리드 파라미터들을 더욱 바람직한 상태들로 만들기 위해 선택되고 구현된 제어 상태들을 사용하거나, 실험적 시도들을 수행하거나 조건들 - 이 조건들에서, 전체로서 그리드 제어부들(300)과 그리드의 응답 사이의 링크(link)의 이해를 개선하기 위해, 선택되고 구현된 제어 상태들에 대한 그리드들의 응답이 측정될 수 있음 - 을 생성하기 위해 그리드 제어부들(300)을 변화시키도록 시스템의 능력을 사용할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 형태의 구성요소들 사이의 정보의 교환을 도시하는 데이터 흐름도이다. 본 발명의 실시 형태들에 의해 생성, 사용, 및/또는 전송된 데이터는, 제어 상태들(400), 제한되지 않은 다차원 공간(402), 제한 정보(404), 및 제한된 다차원 공간(406)을 포함한다.

제어 상태 인덱스(400)는 제어 메모리(408)로부터 공간 정의 프로세서(410)에 의해 수신된다. 제한되지 않은 다차원 공간(402)을 연산하기 위해, 제어 상태 인덱스 정보(400)가 공간 정의 프로세서(410)에 의해 사용된다. 인덱스는 예를 들어, 모든 이용 가능한 그리드 제어부들을 식별하기 위해, 제어부들과 자동화된 실험 및/또는 최적화 시스템 사이의 연결을 사용함으로써 생성될 수 있다.

제한되지 않은 다차원 공간(402)은, 각각의 제어부에 대한 차원 - 이 차원을 따라 불연속적 제어들에 대한 가능한 상태들을 나타내는 한정된 수의 포인트들 또는 연속적인 제어들에 대한 제어의 범위들을 나타내는 포인트들이 존재함 - 을 생성함으로써 공간 정의 프로세서(410)에 의해 연산된다. 공간은 제어 상태 인덱스(400)를 기반으로 한다. 제한되지 않은 다차원 공간 정보가 다차원 공간 메모리(412)로 전송되어 그 안에 저장되며, 다차원 공간 메모리(412)는 이어서 그것을 제한 프로세서(414)로 전송하여 제한된 다차원 공간(406)으로 변환되게 할 수 있다.

제한 정보(404)는 그리드의 보통의 동작 엔벨로프 및 그 엔벨로프 내의 제어 상태들을 나타내는 데이터이다. 제한 정보는 기존의 것일 수 있고 그리드 데이터베이스들, 구성요소 모델들, 또는 이력 그리드 동작 데이터로부터 수신되거나, 인간 그리드 오퍼레이터로부터 입력될 수 있다. 제한 정보(404)는 보통의 동작 엔벨로프 메모리(416)에 의해 수신 및 저장되고 제한 프로세서(414)로 공급되며, 제한 프로세서(414)는 제한 정보를 사용하여 제한되지 않은 다차원 공간(402)을 제한된 다차원 공간(406)으로 변환하여, 제한된 다차원 공간(406)이 그리드의 보통의 동작 엔벨로프와 일치하게 한다.

제한된 다차원 공간(406)은 다차원 공간을 그리드의 보통의 동작 엔벨로프로 제약하기 위해 제한들을 유도 및 적용하는 제한 프로세서에 의해 출력된다. 제한된 다차원 공간(406)은 제한되지 않은 다차원 공간(402) 및 제한 정보(404)에 근거하여 제한 프로세서(416)에 의해 생성되고, 제한된 다차원 공간 메모리(418) 내에 저장되고 자동화된 능동 제어 시스템(420)에 출력된다. 자동화된 능동 제어 시스템(420)은 제한된 다차원 공간(406)을 사용하여 시스템의 사용가능한 공간 - 이 공간 내에서 시스템은 제어들에 대한 그리드 응답들을 조사하거나 제어들에 대한 그리드 응답들의 지식을 활용하여 하나 이상의 메트릭에 대한 그리드 성능을 개선하기 위해 그리드 파라미터들을 변경할 수 있음 - 을 정의한다. 능동 제어 시스템(420)은 제한된 다차원 공간(406)의 멤버들로부터, 그리드 제어부들(424)로 배포되는 제어 결정들(422)을 선택하여, 그리드 제어부들이 유틸리티 그리드 상의 다차원 공간(406) 내에서 선택된 제어 상태들을 구현할 수 있게 한다.

Claims (20)

1. 컴퓨터-구현 방법으로서,
   제어 정보를 수신하는 단계;
   프로세서를 사용하여, 제어 정보에 근거하여 가능한 그리드 제어 상태들의 다차원 공간을 생성하는 단계; 및
   정상 동작 조건들 외에 있는 그리드 제어 상태들을 제거함으로써 다차원 공간을 제한하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
2. 제1항에 있어서, 프로세서를 사용하여, 제한된 다차원 공간으로부터 그리드 제어 상태를 선택하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
3. 제2항에 있어서, 선택된 그리드 제어 상태를 구현하기 위해 유틸리티 그리드의 하나 이상의 제어부를 자동적으로 조정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
4. 제3항에 있어서, 하나 이상의 제어부는 부하 탭 전환기(load tap changer)를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
5. 제3항에 있어서, 하나 이상의 제어부는 커패시터 뱅크(capacitor bank)를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
6. 제3항에 있어서, 하나 이상의 제어부는 가스 파이프라인 근처의 굴착에 대한 응답을 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
7. 제1항에 있어서,
   사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 그리드 제어 상태를 제시하는 단계;
   제시된 그리드 제어 상태에 관한 사용자 입력을 수신하는 단계; 및
   사용자 입력에 근거하여, 제시된 그리드 제어 상태를 제한된 다차원 공간에 포함시키거나 그로부터 제거하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
8. 제1항에 있어서, 제어 데이터는 각각의 제어부에 대한 식별자 및 그 제어부의 가능한 상태들을 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
9. 제1항에 있어서, 다차원 공간을 생성하는 단계는, 연속적인 제어들에 대한 값들의 범위들을, 연속적인 제어들에 대응하는 차원 내의 불연속적인 포인트들에 할당하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
10. 제1항에 있어서, 다차원 공간은, 각각의 제어부를 위한 차원 - 그 차원 내에, 그 제어부의 모든 가능한 상태에 대한 포인트를 가짐 - 을 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
11. 제1항에 있어서, 다차원 공간을 제한하는 단계는,
    그리드 동작 데이터를 수신하는 단계;
    그리드 동작 데이터에서 표현된 제어 상태들을 결정하는 단계; 및
    동작 데이터에서 표시되지 않은 제어 상태들을 배제시킴으로써 다차원 공간을 제한하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
12. 제1항에 있어서, 다차원 공간을 제한하는 단계는,
    구성요소 모델에서 그리드 제어 거동을 시뮬레이션하는 단계;
    시뮬레이션에 근거하여 보통의 그리드 동작들과 일치하는 제어 상태들을 결정하는 단계; 및
    보통의 그리드 동작들과 일치하지 않는 것으로 결정된 제어 상태들을 배제시킴으로써 다차원 공간을 제한하는 단계를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.
13. 유틸리티 그리드를 관리하기 위한 시스템으로서,
    제어 정보를 저장하는 제어 메모리;
    제어 정보를 수신하고 제어 정보에 근거하여 다차원 공간을 생성하도록 구성된 공간 정의 프로세서;
    공간 정의 프로세서에 의해 생성된 다차원 공간을 수신 및 저장하도록 구성된 다차원 공간 메모리; 및
    다차원 공간 메모리로부터 다차원 공간을 수신하고 그 다차원 공간을 제한하도록 구성된 제한 프로세서를 포함하는, 시스템.
14. 제13항에 있어서, 제한된 다차원 공간으로부터 그리드 제어 상태들을 선택하도록 구성된 자동화된 능동 제어 시스템을 더 포함하는, 시스템.
15. 제14항에 있어서, 그리드 제어부를 더 포함하는 시스템.
16. 제15항에 있어서, 그리드 제어부는 하나 이상의 부하 탭 전환기를 포함하는, 시스템.
17. 제15항에 있어서, 그리드 제어부는 하나 이상의 커패시터 뱅크를 포함하는, 시스템.
18. 제15항에 있어서, 그리드 제어부는 가스 파이프라인 근처의 굴착에 대한 응답을 포함하는, 시스템.
19. 제13항에 있어서, 그리드 동작 데이터를 저장하도록 구성된 보통의 동작 엔벨로프(envelope) 메모리를 더 포함하는, 시스템.
20. 제13항에 있어서, 그리드 구성요소 모델로부터의 결과들을 저장하도록 구성된 보통의 동작 엔벨로프 메모리를 더 포함하는, 시스템.

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