KR102524158B1

KR102524158B1 - 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102524158B1
Application number: KR1020220123148A
Authority: KR
Inventors: 김은서; 김서진
Original assignee: 주식회사 커널로그
Priority date: 2022-09-28
Filing date: 2022-09-28
Publication date: 2023-04-24

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르는, 서버에 의해 수행되는, 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법은, a) 기 수집한 발전소 데이터에 기초하여 복수의 태양광 패널을 포함하는 발전소의 실제 데이터를 구축하고 저장하는 단계; b) 기 설정된 주기마다, 각 패널에 부착된 센싱모듈로부터 각 패널의 상태 데이터를 수집하는 단계; c) 상기 발전소 데이터 및 상기 각 패널의 상태 데이터에 기초하여 기 설정된 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계; 및 d) 상기 발전량 손실분에 대한 복수의 손실 요인 및 상기 복수의 손실 요인에 대한 기여도를 분석하고, 분석 결과를 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함하되, 상기 주기는 상기 단위시간 당 센싱모듈이 패널의 상태 데이터를 측정하는 횟수이다.

Description

디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR PROVIDING SOLUTIONS FOR MANAGING SOLAR POWER PLANTS BASED ON DIGITAL TWIN}

본 발명은 디지털 트윈(digital twin) 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법 및 장치에 관한 것이다.

전세계적으로 환경 문제가 대두되면서, 주위에서 발생하는 자연 에너지를 수집하고 이들을 전기에너지로 전환시키는 신재생 에너지 사업이 각광을 받고 있다.

이 중, 태양광 발전은 에너지 공급의 향시성이 보장되며 태양전지 모듈의 가격 경쟁력 확보로 인해 보급이 확대되는 추세이다.

이러한 태양광 발전 시스템은 야외에 설치되므로 기후나 환경적인 요소에 상시 노출되어 있어, 태양 빛에 의한 열화, 주위 환경에 따른 음영, 오염 등으로 전력 생산의 변동이 야기된다.

따라서, 태양광 발전을 대세적인 에너지 기술로 확보하기 위해서는 지속적인 관리가 필요하며, 이와 관련하여 최근에는 태양광 발전소를 모니터링 하는 기술이 개발되고 있다.

그러나, 실제로는 태양광 패널 별로, 배치된 상태나 주위의 지형지물이 상이하여 조도 및 음영이 달라지게 됨에도 불구하고, 대부분의 모니터링 시스템은 발전소 전체나 어레이 단위로 관리하는 데에만 국한되어 있다.

또한, 종래의 모니터링 시스템은 패널에 영향을 미치는 환경적인 요소를 전혀 반영하지 않고, 단순히 태양광 패널의 측정값을 보여주는 기능만 제공하는 데 그치고 있다.

즉, 발전소의 전반적인 운용에만 집중하였을 뿐, 효율의 저하를 가져오는 요인을 세부적으로 분석하는 기술은 도입되고 있지 않은 상황이다. 따라서, 전력 생산의 손실을 개선하기 위해서는 발전소의 전반적인 설계 변경이 불가피하여 운용자의 입장에서 부담이 상당한 실정이다.

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 실시간으로 수집하는 패널 별 상태 데이터 및 발전소의 데이터에 기초하여 발전량의 손실 요인 및 그 기여도의 분석 결과를 도출하고, 이를 반영하여 실제 발전소를 패널 단위의 디지털 모델로 구현한 태양광 발전소 관리 솔루션을 제공하는 데 그 목적이 있다.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법은, 상기 a)단계 전에, 발전소의 위치 데이터, 주변 지형지물 데이터, 패널 배치상태 데이터, 패널과 인버터의 모델명 및 상기 모델명에 따른 특성 데이터, 각 패널의 식별 데이터 및 상기 각 패널에 부착된 센싱모듈 별 식별 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하여 상기 발전소 데이터로 설정하는 단계;를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 b)단계는, 각 센싱모듈로부터, 임의의 측정 시각과 상기 측정 시각에서 측정된 패널의 입출력 전류 및 전압, 상기 각 센싱모듈의 온도 및 입력 전압 대비 출력 전압의 제어값인 듀티(duty)를 획득하고 상기 각 패널의 상태 데이터로 설정하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 c)단계는, c-1) 상기 주기마다, 상기 발전소의 위치에 대응하는 날씨 데이터를 수집하고 상기 발전소 데이터 및 상기 날씨 데이터에 기초하여 태양의 위치에 따른 각 패널의 일조량 및 음영의 정도를 산출하는 단계; c-2) 상기 주기마다, 상기 각 패널의 일조량 및 음영의 정도와 상기 각 패널의 상태 데이터에 따라 결정된 상기 각 패널의 표면 온도에 기초하여 상기 각 패널의 I-V곡선(I-V curve)을 복원하는 단계; 및 c-3) 상기 각 패널 별로 복원된 I-V곡선을 취합하여 상기 각 패널 별 단위시간 동안 출력 전력의 평균값을 산출하고, 동일한 인버터(inverter)에 연결된 패널들의 단위시간 동안 출력 전력의 평균값을 수집함으로써, 인버터 단위의 단위시간 당 발전량을 산출하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 c-2)단계는, 상기 각 패널의 상태 데이터에 포함된 각 센싱모듈의 내부의 온도를 상기 날씨 데이터를 통해 보정하여 상기 각 패널의 표면 온도를 결정하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 c-2)단계는, 상기 각 패널의 상태 데이터에 포함된 각 센싱모듈의 측정 전류 및 전압에 기초하여, 복원된 각 패널의 I-V곡선을 보정하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 c-3)단계는, 특정 측정 시각에 대하여 동일한 인버터에 연결된 일부 패널의 상태 데이터가 수집되지 않은 경우, 상기 일부 패널과 직렬 연결된 다른 패널의 일조량 및 음영의 정도와 표면 온도에 기초하여 상기 일부 패널의 I-V곡선을 복원하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 c-3)단계는, 최적의 패널 조건 하에서, 동일한 인버터(inverter)에 연결된 패널들의 최대 전력에 따른 단위시간 당 최적의 발전량을 산출하고, 상기 인버터 단위의 단위시간 당 발전량을 상기 최적의 발전량과 비교함으로써, 인버터 단위의 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계;를 포함하되, 상기 최적의 패널 조건은, 상기 발전소 데이터에 포함된 각 패널 별 I-V곡선 파라미터에 대한 초기 설정값을 의미하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 d)단계는, 일, 주, 월 및 년 기간 중 적어도 하나의 기간 동안에 복원된 패널 별 I-V곡선을 수집하는 단계; 및 수집된 I-V곡선에 대해 회귀 분석을 수행하여 각 패널 별 I-V곡선 파라미터의 값을 결정하고 결정된 I-V곡선 파라미터의 값에 기초하여 미래의 기 설정된 기간에 대한 발전량을 예측하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 d)단계는, 상기 각 패널의 상태 데이터를 패널 별로 구분하여 상기 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 d)단계는, 패널, 센싱모듈, 패널이 직렬 연결된 스트링(string), 인버터, 발전소 및 발전소에 포함된 주변기기 중 적어도 하나를 기준으로 하는 손실 요인을 파악하고 파악된 손실 요인에 대한 대응방안 데이터를 생성하여 상기 관리자 단말로 추천하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 d)단계는, 상기 센싱모듈은 연결된 패널의 변전 효율을 최적화하기 위한 기 설정된 기능을 포함하며, 상기 기능에 따른 각 패널 별 발전량 상승분을 산출하여 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 서버는, 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 프로그램을 수행하기 위한 프로세서;를 포함하며, 상기 방법은, a) 기 수집한 발전소 데이터에 기초하여 복수의 태양광 패널을 포함하는 발전소의 실제 데이터를 구축하고 저장하는 단계; b) 기 설정된 주기마다, 각 패널에 부착된 센싱모듈로부터 각 패널의 상태 데이터를 수집하는 단계; c) 상기 발전소 데이터 및 상기 각 패널의 상태 데이터에 기초하여 기 설정된 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계; 및 d) 상기 발전량 손실분에 대한 복수의 손실 요인 및 상기 복수의 손실 요인에 대한 기여도를 분석하고, 분석 결과를 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함하되, 상기 주기는, 상기 단위시간 당 센싱모듈이 패널의 상태 데이터를 측정하는 횟수이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 태양광 발전소에 포함된 태양광 패널 각각의 상태가 실시간으로 측정되어 수집된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 패널의 상태와 발전소의 데이터에 기반하여 태양광 패널 각각에 대한 성능 파악이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 임의의 시점에서의 발전량 손실분을 예측할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 패널 단위부터 발전소 단위까지의 발전량 손실분을 파악할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 발전량 손실분에 대한 원인이 태양광 발전소에 포함된 구성요소 별로 다각적으로 분석된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 발전량 손실 원인에 대한 대응방안이 제공되어, 관리 효율을 증대시킨다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 패널 단위의 상태 분석에 따른 자유로운 패널 배치로, 보다 실제 같은 발전소의 디지털 모델을 구현할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 패널 단위로 구분되는 디지털 모델 및 성능 분석 결과가 포함된 태양광 발전소 관리 솔루션이 제공된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 태양광 발전소의 생산량이 증대되며 예지보전이 용이하다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소의 구성 요소를 설명하기 위한 구조도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 시스템의 구조도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따르는 서버의 구조를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에 활용되는 데이터를 설명하기 위한 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따르는 발전량 손실분을 파악하는 방법의 흐름도이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 관리자 단말의 화면에 표시되는 태양광 발전소 관리 솔루션의 예시도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), VR HMD(예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR 등)등을 포함할 수 있다. 여기서, VR HMD 는 PC용 (예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon 등)과 모바일용(예를 들어, GearVR, DayDream, 폭풍마경, 구글 카드보드 등) 그리고 콘솔용(PSVR)과 독립적으로 구현되는 Stand Alone 모델(예를 들어, Deepon, PICO 등) 등을 모두 포함한다. 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

이하, 첨부된 도면을 활용하여, 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소의 구성 요소를 설명하기 위한 구조도이다.

태양광 발전소(1)는 발전 사업을 실시 중이거나 실시 준비 중인 상태로 현장에 실제적으로 구현되었거나 구현될 예정인 플랜트일 수 있다. 태양광 발전소(1)는 광기전력효과에 따라 태양에너지를 전기에너지로 변환하여 부하에 적합한 전력을 공급하기 위해 구성된 장치 및 이에 부속하는 장치의 총체인 태양광 발전 시스템으로 지칭될 수 있다. 태양광 발전소(1)는 산업용으로 국한되지 않으며, 그 종류 또한 독립형과 계통 연계형 시스템을 모두 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에서, 태양광 발전소(1)는 데이터 분석 및 제공 범위 중 하나로 설정될 수 있으며, 태양광 발전소(1)를 구성하는 가장 큰 단위이다.

태양광 발전소(1)는, 복수의 태양광 패널(200)을 포함할 수 있다. 태양광 패널(200)은, 복수의 태양전지(photovoltaic cell)가 종과 횡으로 연결된 상태이며, 이들을 외부 환경으로부터 보호할 수 있도록 내환경성을 가진 구조로 봉입하여 판 형태로 제작된 태양광 모듈이다. 태양전지는 태양광으로부터 얻은 빛에너지를 전기에너지로 변환하는 반도체 장치이며, 이들이 모인 태양광 패널(200)은 규정된 출력을 가진 최소단위의 발전 단위로 설계될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에서, 태양광 패널(200)은 데이터 분석 및 제공 범위 중 하나로 설정될 수 있으며, 태양광 발전소(1)를 구성하는 기본 단위를 이룰 수 있다.

태양광 발전소(1)는, 여러 개의 태양광 패널(200)이 구성된 적어도 하나 이상의 태양광 어레이(A)를 포함할 수 있다. 태양광 어레이(A)는 필요한 전력을 얻기 위한 최상의 조건(방위각, 경사각 등)이 고려되어 설계될 수 있다. 태양광 어레이(A)는 필요한 전력을 얻기 위하여 전압, 전류의 특성에 맞게 기 설정된 개수의 태양광 패널(200)이 직, 병렬로 연결될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에서, 태양광 어레이(A)는 데이터 분석 및 제공 범위 중 하나로 설정될 수 있으며, 태양광 발전소(1)를 구성하는 하나의 단위를 이룰 수 있다.

태양광 어레이(A)는 적어도 하나 이상의 태양광 스트링(S)을 포함할 수 있다. 태양광 스트링(S)은 태양광 어레이(A) 내 직렬로 연결된 태양광 패널(200)들의 집합이다. 복수의 태양광 스트링(S)은 병렬로 연결되어 하나의 태양광 어레이(A)를 구성할 수 있다. 태양광 스트링(S)은 출력 손실을 최소화하는 방향으로 설계될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에서, 태양광 스트링(S)은 데이터 분석 및 제공 범위 중 하나로 설정될 수 있으며, 태양광 발전소(1)를 구성하는 하나의 단위를 이룰 수 있다.

태양광 발전소(1)는 적어도 하나 이상의 인버터(500)를 포함할 수 있다. 하나의 인버터(500)는 적어도 하나 이상의 태양광 패널(200)과 연결되어, 연결된 각각의 태양광 패널(200)에서 출력되는 직류 에너지를 교류 에너지로 변환하여 계통으로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 각 태양광 패널(200)에 연결되는 센싱모듈은 MLPE(Module Level Power Electronics)의 역할을 수행하는데, 이에 따라 기존의 센트럴 인버터나 스트링 인버터의 연결 방식에 구애 받지 않고, 인버터(500)는 하나 이상의 태양광 패널(200)에 대응하여 설치될 수 있다. 물론, 이러한 사정이 기존의 인버터 연결 방식을 배제하는 것은 아니다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에서, 인버터(500)는 데이터 분석 및 제공 범위 중 하나로 설정될 수 있으며, 단일 또는 복수의 태양광 패널(200)에 대응하는 태양광 발전소(1)의 구성 단위를 이룰 수 있다.

태양광 발전소(1)는 적어도 하나 이상의 엣지 서버(100)를 포함할 수 있다. 엣지 서버(100)는 적어도 하나 이상의 태양광 패널(200)과 연결되어, 연결된 각각의 태양광 패널(200)에 대한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 엣지 서버(100)가 복수인 경우, 데이터 송수신의 안정성을 확보하기 위해 각 태양광 패널(200)의 물리적인 거리를 기준으로 각각의 엣지 서버(100)를 분배하여 배치하는 것이 바람직하다. 즉, 스트링이나 인버터 등의 회로적인 연결에 구애 받지 않고, 하나의 엣지 서버(100)는 물리적으로 기 설정된 범위에 포함되는 근접한 태양광 패널(200)들과 연결되도록 설치될 수 있다. 물론, 하나의 엣지 서버(100)는 설계에 따라 스트링이나 인버터 단위로 연결될 수도 있으며, 위와 같은 사정이 본 발명을 제한하는 것은 아니다. 따라서, 엣지 서버(100)는 연결된 각각의 태양광 패널(200) 마다 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있으며, 동일한 태양광 스트링(S)이나 어레이(A), 인버터(500) 단위로 연결된 패널(200)들의 데이터를 취합할 수도 있다. 한편 후술하겠지만, 태양광 패널(200) 별로 센싱모듈이 부착될 수 있는데, 이 경우 엣지 서버(100)는 적어도 하나 이상의 센싱모듈과 연결되며, 각 센싱모듈로부터 태양광 패널(200)에 대한 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있다.

태양광 발전소(1)는 메인 서버(1000)를 포함할 수 있다. 메인 서버(1000)는 각 엣지 서버(100)와 연결되어, 각 엣지 서버(100)가 수집하고 분석한 데이터를 종합할 수 있다. 따라서, 메인 서버(1000)는 태양광 발전소(1)에 포함된 태양광 패널(200) 별로 상태를 실시간으로 파악하고 성능을 진단할 수 있다. 또한, 메인 서버(1000)는 동일한 태양광 스트링(S) 또는 어레이(A)에 속하는 태양광 패널(200)들의 데이터를 종합하여 스트링(S) 단위 또는 어레이(A) 단위의 상태를 실시간으로 파악하고 성능을 진단할 수도 있다. 또한, 메인 서버(1000)는 동일한 인버터(500)에 연결된 태양광 패널(200)들의 데이터를 종합하여 인버터(500) 단위의 상태를 실시간으로 파악하고 성능을 진단할 수도 있다. 또한, 메인 서버(1000)는 모든 태양광 패널(200)의 데이터를 종합하여 태양광 발전소(1)의 상태를 실시간으로 파악하고 성능을 진단할 수도 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소(1)는, 다음과 같은 구조로 설계될 수 있다. 복수의 태양광 패널(200)이 직렬로 연결되어 하나의 태양광 스트링(S)을 구성한다. 복수의 태양광 스트링(S)이 병렬로 연결되어 하나의 태양광 어레이(A)를 구성한다. 적어도 하나 이상의 태양광 패널(200)과 하나의 인버터(500)가 연결된다. 복수의 태양광 어레이(A) 및 인버터(500)가 모여 태양광 발전소(1)를 구성한다. 적어도 하나 이상의 태양광 패널(200)에 대응하여 하나의 엣지 서버(100)가 배치된다. 복수의 엣지 서버(100)는 하나의 메인 서버(1000)와 연결된다.

한편, 엣지 서버(100)와 센싱모듈의 연결 방식이나 서버의 형태가 본 발명을 제한하는 것은 아니나, 엣지 서버(100)는 센싱모듈과 무선 통신을 수행하며, 메인 서버(1000)의 경우 클라우드 형태로 설계되는 것인 바람직하다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 실제 태양광 발전소(1)는 디지털 트윈(twin) 기술 기반 디지털 모델로 구축될 수 있다. 여기서, 디지털 모델은 태양광 발전소(1) 전체나 인버터(500) 단위가 아니라, 태양광 발전소(1)에 포함되는 하나하나의 태양광 패널(200)로 구분된 상태로 구축될 수 있다. 또한, 전술한대로 태양광 패널(200) 별로 상태 분석이 수행될 수 있다. 이에 따라, 태양광 패널(200)을 기본 단위로 하는 디지털 모델 및 실시간 분석 결과가 포함된 태양광 발전소 관리 솔루션이 발전소(1)의 관리자나 운용자에게 제공될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 시스템의 구조도이다.

본 발명의 일 실시예에 따르는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 시스템은, 복수의 패널(200), 복수의 센싱모듈(300), 관리자 단말(400) 및 서버(100)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르는 패널(200)은 태양광 패널로서, 각각의 패널(200)은 태양광 발전소(1) 내 기 지정된 위치에 설치된다. 각각의 패널(200)은 설치되는 위치에 기초하여 고유의 식별데이터가 부여될 수 있다. 여기서 고유의 식별데이터는 예를 들어, 태양광 발전소(1)의 위치에 기초하여 설정되는 좌표값일 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 각각의 패널(200)은 태양으로부터 수집되는 빛에너지를 전기에너지로 변환하여 출력한다. 각각의 패널(200)은 태양으로부터의 일조량, 주변이나 날씨에 의해 가려지는 음영 및 그에 따른 패널의 온도에 기초하여, 입출력 전류, 전압 및 전력이 결정될 수 있다. 각각의 패널(200)은 태양의 위치, 날씨 등에 따라 전달되는 태양광의 일조량 및 주위로부터 가려지는 음영의 정도가 매 순간 달라질 수 있다. 또한, 패널(200)들이 동일한 모델의 제품으로 설계되더라도 발전소(1) 내 배치되는 위치, 자세, 각도, 주변 지형지물 등에 따라 각 패널(200)이 같은 시간에 생산하는 발전량은 다를 수 있다.

일 실시예에 따르는 센싱모듈(300)은, 하나의 패널(200)에 부착될 수 있다. 센싱모듈(300)은 부착되는 패널(200) 에 기초하여 고유의 식별데이터가 부여될 수 있다. 여기서 고유의 식별데이터는 예를 들어, 서버(100)에 미리 설정된 기기ID일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 센싱모듈(300)의 식별데이터는 부착된 패널(200)의 식별데이터와 매칭되어 서버(100)에 저장될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센싱모듈(300)은 부착된 패널(200)의 상태 데이터를 실시간으로 측정할 수 있다. 예를 들어, 센싱모듈(300)은 패널(200)의 입출력 전류 및 전압을 기 설정된 주기마다 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 센싱모듈(300)은 기기의 온도 및 회로의 듀티(duty)를 기 설정된 주기마다 측정하는 센서를 포함할 수 있다. 여기서 듀티는, 패널(200)의 변전 효율을 최적화하기 위한 센싱모듈(300)의 입력 전압 대비 출력 전압을 제어하는 값을 의미한다. 물론, 센싱모듈의 센서 및 측정 데이터의 종류가 예시에 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 기 설정된 주기는 단위시간 당 센싱모듈(300)이 패널(200)의 상태 데이터를 측정하는 횟수일 수 있다. 예를 들어, 분당 10회의 측정 주기가 센싱모듈(300)에 설정될 수 있다. 이와 같이, 센싱모듈(300)은 매우 짧은 측정 주기를 가지게 되므로 패널(200)의 성능이 실시간으로 수집될 수 있다.

한편, 공정 과정이나 설치 과정에서 발생할 수 있는 변수들, 갑자기 그림자가 지거나 먼지가 쌓이는 등, 실제로 각 패널(200)은 최대 출력을 낼 수 있는 지점에서 작동하지 않아 전력 손실이 일어나는 현상이 야기될 수 있다.

이와 관련하여, 일 실시예에 따르는 센싱모듈(300)은, 상태 데이터를 측정하고 송수신하는 기능에 더하여 MLPE(Module Level Power Electronics)의 역할을 수행하여 패널(200)이 최대 성능을 낼 수 있도록 한다. 예를 들어, 센싱모듈(300)은 센서 이외에 패널(200)의 변전 효율을 최적화하는 전력변환회로를 더 포함할 수 있다. 센싱모듈(300)은 전력변환회로에 기 설계된 알고리즘으로 듀티를 조정하여 자체적으로 패널(200)의 최대전력지점(mpp)을 지속적으로 추종한다. 이에 따라 패널(200) 단위의 최대전력 출력이 유지될 수 있어 전력 손실이 일어나는 현상을 방지할 수 있으며, 각 패널(200) 간 효율의 편차가 보정될 수 있다. 또한, 이러한 센싱모듈(300)의 특징으로, 기존의 센트럴 또는 스트링 인버터의 연결 방식을 고수할 필요가 없어, 태양광 발전소(1) 및 디지털 모델을 유연하게 디자인할 수 있다. 즉, 종래에 비해 태양광 발전소(1) 내 설치되는 패널(200)의 길이, 종류, 장소, 각도 등의 제한이 완화되며, 패널(200)의 자유로운 배치가 가능하게 된다.

일 실시예에 따르면, 센싱모듈(300)은 통신모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신모듈은 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE) 기반의 모델일 수 있다. 센싱모듈(300)은 통신모듈을 통해 실시간으로 측정되는 패널(200)의 상태 데이터를 서버(100)로 전송할 수 있다. 또한, 통신모듈은 기 설정된 분산형 네트워크를 수행할 수 있으며, 이를 통해 다른 패널(200)들의 상태 데이터가 서버(100)로 전송되는 과정에 기여할 수 있다.

일 실시예에 따르는 관리자 단말(400)은, 태양광 발전소(1)의 관리자나 운용자가 사용 주체인 단말을 의미한다. 관리자 단말(400)은, 메모리, 프로세서 및 통신모듈을 포함하며, 통신모듈은 프로세서의 제어에 따라, 서버(100)와 데이터 통신을 수행한다.

일 실시예에 따르면, 메모리에는 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 서비스의 프로그램(또는 애플리케이션)이 저장되어 있다.

프로세서는, 메모리에 저장되어 있는 프로그램을 실행하여 태양광 발전소 관리 서비스를 관리자에게 제공하기 위한 일련의 동작들을 수행한다.

관리자는 관리자 단말(400)을 통해 태양광 발전소 관리 서비스를 소비할 수 있다. 예를 들어, 관리자는 발전소 데이터를 입력할 수 있으며 관리자 단말(400)은 이를 서버(100)로 전송할 수 있다. 관리자는 디지털 모델에 맵핑되는 각 패널(200)의 위치를 지정할 수 있으며 관리자 단말(400)은 이를 서버(100)로 전송할 수 있다. 관리자는 패널 단위로 구분된 발전소(1)의 디지털 모델을 확인하고 이를 통해 발전소(1)의 모니터링 및 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 관리자는 패널(200) 단위부터 발전소(1) 단위까지의 상태를 조회할 수 있다. 관리자는 패널(200) 단위부터 발전소(1) 단위까지의 발전량 손실분에 대한 분석 결과를 조회할 수 있다. 관리자는 발전량 손실분에 대한 대응방안을 조회할 수 있다. 관리자 단말(400)은 미래의 발전량에 대한 예측 정보를 조회할 수 있다. 관리자 단말(400)은 발전소(1)의 발전량 및 수익을 조회하고 발전소(1) 운용의 재무 관리를 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르는 서버(100)는, 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션을 제공하는 장치이다. 따라서, 서버(100)는 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 서버로 그 용어를 정의할 수 있다.

한편, 서버(100)는 패널(200) 단위부터 발전소(1) 단위까지의 데이터를 수집하고 분석을 수행하는 것으로서, 전술한 엣지 서버와 메인 서버를 포함하는 용어로 통칭하도록 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따르는 서버의 구조를 설명하기 위한 블록도이다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는, 통신모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130) 및 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다.

통신모듈(110)은, 발전소(1) 내 센싱모듈(300) 및 관리자 단말(400)과 각각 데이터 통신을 처리한다.

메모리(120)에는, 디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램(또는 애플리케이션)이 저장되어 있다. 예를 들어, 프로그램은 서버(100)가 관리자 단말(400)로 제공하는 태양광 발전소 관리 서비스에 대한 웹사이트, 플랫폼, 애플리케이션 등의 사용자 인터페이스와 연동될 수 있다.

프로세서(130)는, 메모리(120)에 저장된 프로그램을 실행하여 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램 내 각 종 프로세스를 처리한다.

프로세스에 대한 간략한 예로, 프로세서(130)는 발전소 데이터를 수집하고 이에 기초하여 발전소(1)의 실제 데이터(예로, 발전소의 디지털 모델)를 구축한다. 프로세서(13)는 발전소(1)에 포함된 각각의 태양광 패널(200)의 상태 데이터를 수집하고 발전량 손실분 및 그 손실 요인을 분석한다. 프로세서(130)는 직렬로 연결된 태양광 패널(200)의 분석 결과를 종합하여 태양광 스트링(S) 단위의 분석을 수행한다. 프로세서(130)는 태양광 패널(200)의 분석 결과를 종합하여 태양광 어레이(A) 또는 인버터(500) 단위의 분석을 수행한다. 프로세서(130)는 인버터(500)의 분석 결과를 종합하여 태양광 발전소(1) 단위의 분석을 수행한다. 프로세서(130)는 관리자 단말(400)의 요청에 따라 분석 결과를 관리자 단말(400)로 제공한다.

데이터베이스(140)에는, 태양광 발전소 관리 솔루션 구축 및 제공 과정에서 수집되는 각 종 데이터가 저장된다. 이에 대한 일 실시예를 도 4를 활용하여 설명하도록 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션에 활용되는 데이터를 설명하기 위한 개념도이다.

데이터베이스(140)에는 발전소(1)의 식별 데이터가 미리 수집되어 저장될 수 있다. 식별 데이터는 위도, 경도, 고도를 포함하는 발전소의 위치 데이터 및 주변 지형지물 데이터를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는 발전소(1)의 위치에 따른 태양 데이터가 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 태양 데이터는 방위각 및 고도를 포함하는 태양의 위치 데이터와 그에 따른 복사 조도 데이터 및 태양의 위치에 따라 주변 지형지물이 발전소(1)를 가리는 위치, 형상, 면적에 대한 데이터를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는 발전소(1)의 위치에 따른 날씨 데이터가 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 날씨 데이터는 기온, 운량, 습도 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는, 발전소(1)에 포함되는 각 인버터(500)에 대한 설정 데이터가 미리 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 설정 데이터는 인버터(500)의 모델명과 그에 따른 특성 데이터(예로, 변전 효율) 및 각 인버터(500)의 식별 데이터를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는, 각 인버터(500)의 상태 데이터가 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 상태 데이터는 각 인버터(500)의 mppt정확도, I-V곡선, 입출력 전류, 전압 및 그에 따른 발전량을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 태양광 스트링(S)의 상태 데이터 또한 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 상태 데이터는 각 스트링(S)의 I-V곡선, 입출력 전류, 전압 및 그에 따른 발전량을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터베이스(140)에는, 발전소(1)에 포함되는 각 패널(200)에 대한 설정 데이터가 미리 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 설정 데이터는 패널(200)의 모델명과 그에 따른 특성 데이터를 포함할 수 있다. 특성 데이터는 패널(200)의 모양, 형상, 크기를 포함할 수 있다. 또한, 특성 데이터는 패널(200)의 I-V곡선 파라미터에 대한 초기 설정값을 포함할 수 있다. 여기서, 파라미터의 초기 설정값은, 표준시험조건(STC)에서의, 개방전압, 단락전류, mpp전압, mpp전류, 전류 및 전압에 대한 온도계수를 포함할 수 있다. 또한, 설정 데이터는 각 패널(200)의 자세, 각도, 연결상태 등의 배치상태 데이터와 식별 데이터를 포함할 수 있다. 물론, 패널의 식별 데이터가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 데이터베이스(140)에는, 패널(200)에 속한 각각의 셀에 대한 I-V곡선의 데이터가 수집될 수 있다.

데이터베이스(140)에는, 패널(200) 별 상태 데이터가 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 또한, 각 패널(200)에 대한 일조량, 음영의 정도 및 표면온도가 실시간으로 산출되어 저장될 수 있으며, 그에 따른 I-V곡선과 발전량이 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다.

데이터베이스(140)에는, 각 센싱모듈(300)에 대한 데이터가 수집되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 센싱모듈(300) 별 식별데이터가 매칭된 패널(200)데이터와 함께 저장될 수 있다. 또한, 센싱모듈(300) 별 변전 효율, 듀티, mppt정확도, 전력변환회로에 따라 최적화된 I-V곡선 및 입출력 전류, 전압에 대한 데이터가 실시간으로 수집되어 저장될 수 있다. 물론, 센싱모듈(300)에 대한 데이터가 이에 한정되는 것은 아니다.

도 4를 활용하여, 태양광 발전소 관리 솔루션 구축 및 제공 과정에서 활용되는 데이터들을 소개하였으나, 데이터베이스(140)에 저장되는 데이터들이 이들에 국한되는 것은 아니다. 예를 들어, 인버터(500) 별 발전량이 종합된 발전소(1)의 총 발전량과, 각 단위 별 발전량 손실분 및 그에 대한 분석 데이터가 데이터베이스(140)에 저장될 수 있다. 또한, 예측 발전량, 손실 요인에 대한 대응방안 데이터 등 프로세서(130)에 의해 처리된 각 종 데이터들이 저장되며, 프로세서(130)는 관리자 단말(140)의 요청에 응답하여 해당 요청에 대응하는 데이터를 추출하고 관리자 단말(140)로 제공할 수 있다.

이하, 도 5를 활용하여 본 발명의 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법의 일 실시예를 설명하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따르는 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법의 흐름도이다.

단계 S510에서, 서버(100)는 발전소 데이터를 수집한다. 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 입력된 발전소 데이터를 수신하고 데이터베이스(140)에 저장할 수 있다.

이후, 서버(100)는 수집한 발전소 데이터에 기초하여 복수의 태양광 패널(200)을 포함하는 발전소(1)의 실제 데이터를 구축하고 데이터베이스(140)에 저장한다. 일 실시예에 따르면, 발전소(1)의 실제 데이터는 패널 별로 구분되어 표시되는 실제 발전소(1)의 디지털 모델일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 발전소(1)의 위치 데이터(예로, 위도, 경도, 고도)를 수집하여 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 발전소(1)의 위치 데이터를 기반으로 발전소(1)의 좌표값을 파악할 수 있다. 좌표값은 GPS기반일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 서버(100)는 발전소(1)의 위치 데이터를 기반으로 발전소(1)의 면적 및 전체적인 형상을 파악할 수 있으며, 이를 토대로 발전소(1)의 디지털 모델의 기반이 되는 프레임을 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 주변 지형지물 데이터를 수집하여 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 주변 지형지물 데이터를 기반으로 발전소(1)에 포함되거나 그 주위에 존재하는 각 지형지물의 좌표값을 파악할 수 있다. 또한, 서버(100)는 주변 지형지물 데이터를 기반으로 각 지형지물의 종류, 크기, 모양, 형상을 파악할 수 있다. 또한, 서버(100)는 발전소(1)의 디지털 모델에 각각의 지형지물을 반영할 수 있으며, 관리자 단말(400)의 지정에 따라 서버(100)는 지형지물을 추가, 삭제하거나 기존 지형지물의 데이터를 변경할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 발전소(1)에 포함되는 각 패널(200)의 식별 데이터 수집하고 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 식별 데이터를 기반으로 발전소(1)의 디지털 모델에 배치될 각 패널(200)의 위치(좌표값)를 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 각 패널(200)의 모델명 및 그에 따른 특성 데이터를 수집하고 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 특성 데이터에 포함된 패널(200)의 크기, 모양, 형상 데이터에 기초하여 각 패널(200)을 모델링할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 각 패널(200)의 배치상태 데이터를 수집하고 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 배치상태 데이터에 포함된 패널(200)의 자세, 각도 데이터를 반영하여 각 패널(200)의 모델을 각 패널(200)에 설정된 위치에 배치할 수 있다. 또한, 서버(100)는 배치상태 데이터에 포함된 연결상태 데이터에 기초하여 케이블 등의 주변장치를 배치시킬 수 있으며, 그에 따라 각 패널(200)의 모델을 스트링(S) 및 어레이(A) 단위로 그룹핑하고 데이터베이스(140)에 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 각 패널(200)에 부착된 센싱모듈(300)의 식별 데이터를 수집하고 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 서버(100)는 각 센싱모듈(300)의 식별 데이터를 각 센싱모듈(300)이 부착된 각 패널(200)의 식별 데이터와 매칭하여 저장하며, 이를 통해 각 센싱모듈(300)을 발전소(1)의 디지털 모델에 반영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 관리자 단말(400)로부터 인버터(500)의 모델명 및 그에 따른 특성 데이터를 수집하고 발전소 데이터로 설정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 인버터(500)의 식별 데이터인 위치(좌표값)와 연결상태 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 인버터(500)를 모델링한 후 발전소(1)의 디지털 모델에 투영할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관리자 단말(400)의 지정에 따라 서버(100)는 패널(200) 및 인버터(500)를 추가하거나 삭제할 수 있으며, 위치 및 연결상태를 변경할 수 있다. 즉, 실제 발전소(1)의 설계 변경이 이루어지더라도, 이를 즉각적으로 디지털 모델에 반영할 수 있으며, 특히 디지털 모델은 패널 단위로 구분되므로, 관리자는 자유롭게 패널(200)을 추가, 변경, 삭제할 수 있다.

단계 S520에서, 서버(100)는 기 설정된 주기마다 각 패널(200)에 부착된 센싱모듈(300)로부터 각 패널(200)의 상태 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 실제 발전소(1)에서 센싱모듈(300)은 분당 최소 10회로 패널(200)의 상태 데이터를 측정할 수 있으며, 센싱모듈(300)은 측정과 동시에 서버(100)로 전송한다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 센싱모듈(300)로부터 측정 시각을 수신할 수 있다. 또한, 서버(100)는 센싱모듈(300)로부터 해당 시각에서 측정된 패널(200)의 상태 데이터를 획득하여 실시간으로 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 각 패널(200)의 모델 주변에 해당 패널(200)의 상태 데이터를 표시하거나, 관리자 단말(400)에 의해 특정 패널(200)이 선택된 경우, 해당 패널(200)의 상태 데이터를 디지털 모델의 일 영역에 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 패널(200)의 상태 데이터는, 측정 시각에서의 패널(200)(또는 센싱모듈)의 입출력 전류 및 전압을 포함할 수 있다. 또한, 측정 시각에서의 센싱모듈(300)의 온도 및 듀티를 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다.

단계 S530에서, 서버(100)는 발전소 데이터 및 각 패널(200)의 상태 데이터에 기초하여 기 설정된 단위시간 당 발전량 손실분을 파악할 수 있다. 예를 들어, 발전량 손실분은 각 패널(200) 별 분당 발전량 손실분, 각 스트링(S) 별 분당 발전량 손실분, 각 인버터(500) 별 분당 발전량 손실분 및 발전소(1)의 분당 총 발전량 손실분을 포함할 수 있다. 물론, 분당 발전량 손실분을 취합하여 시간, 일, 주, 월, 년 단위의 발전량 손실분도 파악할 수 있다.

이하, 도 6을 참조하여, 본 발명의 발전량 손실분을 파악하는 방법에 대한 일 실시예를 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따르는 발전량 손실분을 파악하는 방법의 흐름도이다.

단계 S531에서, 서버(100)는 임의의 시각에서 센싱모듈(300)로부터 패널(200)의 상태 데이터를 수신하고, 센싱모듈(300)의 식별 데이터에 기초하여 수신한 상태 데이터가 어떤 패널(200)에 대한 것인지 특정한다.

단계 S532에서, 서버(100)는 발전소(1)의 위치에 기초하여 패널(200)의 상태 데이터가 수집된 시각의 날씨 데이터를 수집한다. 예를 들어, 서버(100)는 기 설정된 날씨 제공 서버로 발전소(1)의 좌표값을 전송하고 날씨 제공 서버로부터 해당 좌표값에 대한 기온, 습도, 운량 데이터를 수신할 수 있다.

단계 S533에서, 서버(100)는 발전소 데이터 및 날씨 데이터에 기초하여 해당 시각에서의 패널(200)의 위치 대비 태양의 위치를 파악한다. 서버(100)는 태양의 위치, 날씨, 패널(200)의 배치상태 및 주변 지형지물 데이터에 기초하여 패널(200)의 일조량 및 음영의 정도를 산출한다.

단계 S534에서, 서버(100)는 패널(200)의 상태 데이터에 포함된 온도 데이터를 날씨 데이터를 이용하여 보정한다. 센싱모듈(300)이 측정하여 전송한 온도는 센싱모듈(300) 자체의 내부 온도일 수 있다. 따라서, 서버(100)는 센싱모듈(300)과 패널(200) 표면 간의 거리 및 날씨 데이터에 기초하여 실제 패널(200)의 표면 온도를 산출할 수 있다.

단계 S535에서, 서버(100)는 산출된 패널(200)의 일조량 및 음영의 정도와 패널(200)의 표면 온도에 기초하여 해당 시각에서 패널(200)이 가지는 I-V곡선을 복원한다. 전술한 바와 같이, 패널(200)은 실제로 외부에 설치되므로 환경에 의해 많은 영향을 받는다. 따라서, 단순히 패널(200)의 상태 데이터만으로 패널(200)의 성능을 파악하는 것은 부정확하다. 본 발명의 일 실시예는 디지털 트윈 기반으로 실제 패널(200)에 가해지는 일조량, 음영 및 온도를 고려하여 패널(200)의 전기적인 특성을 파악하기 때문에, 임의의 시각에서 패널(200)이 어떤 상태인지, 성능이 어느 정도 저하되었는지를 정확하게 판단할 수 있다.

단계 S536에서, 서버(100)는 패널(200)의 상태 데이터에 포함된 센싱모듈(300)의 측정 전류 및 전압에 기초하여, 복원된 I-V곡선을 보정한다. 예를 들어, 서버(100)는 측정 시각에서의 전류값과 전압값을 나타내는 지점을 I-V그래프 상에 표시하고, 복원된 I-V곡선이 해당 지점을 포함하도록, I-V곡선을 수평 또는 수직 이동 시킬 수 있다.

단계 S537에서, 서버(100)는 단계 S531 내지 S536을 통해 주기마다 복원된 I-V곡선을 취합한다. 서버(100)는 취합한 I-V곡선에 기초하여 주기 별 패널(200)의 출력 전력을 합산하고 이들의 평균값을 산출하여, 패널(200)의 단위시간 당 출력 전력으로 설정한다. 예를 들어, 측정 주기가 분당 10회인 경우, 서버(100)는 각 측정 시각에서 복원된 10개의 I-V곡선을 이용하여 10개의 출력 전력을 파악한 후 이들을 평균함으로써, 패널(200)의 분당 출력 전력을 산출할 수 있다.

단계 S538에서, 서버(100)는 동일한 인버터(500)에 연결되는 패널(200)의 I-V곡선 및 단위시간 당 출력 전력을 수집하여, 인버터(500) 단위의 단위시간 당 발전량을 산출한다. 물론, 서버(100)는 동일한 스트링(S)을 구성하는 패널(200)의 I-V곡선 및 단위시간 당 출력 전력을 수집하여, 스트링(S) 단위의 단위시간 당 발전량을 산출할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 오류 등의 이유로 특정 시각에 대한 일부 패널(200)의 상태 데이터가 수집되지 않은 경우, 서버(100)는 해당 패널(200)과 직렬 연결된 다른 패널(200)의 일조량 및 음영의 정도와 표면 온도에 기초하여 해당 패널(200)의 I-V곡선을 복원할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 상태 데이터가 전송되지 않은 패널(200)을 파악할 수 있으며, 해당 패널(200)과 같은 스트링(S)을 구성하는 다른 패널(200)들을 추출할 수 있다. 서버(100)는 추출된 패널(200)들에 대해 산출한 일조량, 음영의 정도 및 표면 온도를 평균하고 이를 기초로 상태 데이터가 공백인 패널(200)의 I-V곡선을 복원한 후 출력 전력을 파악할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 산출된 단위시간 당 발전량을 통계한 데이터를 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 분당 발전량을 일 단위로 수집하고, 이를 시각적인 자료로 가공, 생성하여 태양광 발전소 관리 솔루션의 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다. 관리자는 이를 통하여 발전소(1)의 발전량 추이를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 한편, 도 7을 통해 일 단위의 발전량에 대한 통계 데이터를 예시하였으나, 통계 데이터의 기간은 특별히 한정되는 것은 아니며, 발전량뿐만 아니라, 발전소(1) 및 그 구성요소의 상태를 나타내는 지표라면, 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

이어지는 단계 S538에서, 서버(100)는 산출된 인버터(500)의 발전량을 토대로 인버터(500) 단위의 발전량 손실분을 파악할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 최적의 패널 조건 하에서, 동일한 인버터(500)에 연결된 패널(200)들의 최대 전력에 따른 단위시간 당 최적의 발전량을 산출할 수 있다. 여기서 최적의 패널 조건은, 발전소 데이터에 포함된 각 패널 별 I-V곡선 파라미터에 대한 초기 설정값을 의미할 수 있다. 예를 들어, 파라미터의 초기 설정값은, 패널(200)의 데이터시트에 표기되어 있는 것으로서, 표준시험조건(STC)에서의, 개방전압, 단락전류, mpp전압, mpp전류, 전류 및 전압에 대한 온도계수의 값을 포함할 수 있다. 즉, 서버(100)는 각 패널(200)을 사용 전의 최적의 상태로 가정하고, 주기마다 산출된 각 패널(200)의 일조량, 음영의 정도 및 표면 온도를 이용하여 각 패널(200) 별 최대전력지점을 결정하고 취합한다. 이를 통해, 단위시간 당 인버터(500)의 최적의 발전량을 산출하고, 이를 단계 S531 내지 S538을 통해 산출된 단위시간 당 발전량과 비교함으로써, 인버터(500) 단위의 발전량 손실분을 파악할 수 있다. 물론, 데이터를 취합하는 범위에 따라, 인버터 단위 외에도 패널 단위, 스트링 단위의 발전량 손실분도 파악될 수 있으며, 각 인버터(500)의 발전량 손실분을 취합하여 발전소(1) 전체의 발전량 손실분 또한 파악이 가능하다.

다시 도 5를 참조하면, 단계 S540에서, 서버(100)는 발전량 손실분에 대한 복수의 손실 요인 및 그에 대한 기여도를 분석하고, 분석 결과를 관리자 단말(400)로 제공한다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 손실 원인을 기 설정된 타임스케일로 분류하고 그 손실 요인을 분석할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 타임스케일을 상시적 원인, 점진적 원인 및 급진적(또는 일시적) 원인으로 분류하여 각각의 손실 요인을 파악할 수 있다. 구체적인 예로, 서버(100)는 관측된 센싱모듈(300)의 입출력 전력값, 인버터(500)의 입출력 전력값 및 계통에서의 전력량 등을 서로 비교하여 상시적인 원인이 존재하는지 여부를 확인할 수 있으며, 어느 구성요소에 의해 전력이 유실되었는지 판단할 수 있다. 서버(100)는 패널(200)의 데이터시트에 표기된 파라미터에 기초한 최대전력과 단계 S530에서 복원된 I-V곡선의 파라미터에 기초한 최대전력을 비교하여 점진적인 원인이 존재하는지 여부를 확인할 수 있으며, 어느 구성요소에 의해 전력이 유실되었는지 판단할 수 있다. 서버(100)는 관측 및 분석된 패널(200), 센싱모듈(300) 및 인버터(500)의 데이터를 매 단위시간 당 비교하고, 그에 따른 데이터의 흐름에 기초하여 급진적 또는 일시적인 원인이 존재하는지 여부를 확인할 수 있으며, 어느 구성요소에 의해 전력이 유실되었는지 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 패널(200), 센싱모듈(300), 스트링(S), 인버터(500), 발전소(1) 및 발전소(1)에 포함된 주변기기 중 적어도 하나를 기준으로 하는 복수의 손실 요인을 파악할 수 있으며, 각 손실 요인의 기여도를 분석할 수 있다. 예를 들어, 센싱모듈(300)의 출력 전력의 합에 인버터(500)의 입력 전력이 도달하지 못하는 경우, 서버(100)는 손실 요인을 센싱모듈(300)과 인버터(500) 사이의 주변기기(예로, 연결 케이블)로 판단할 수 있다. 동시에, 인버터의 입출력 전력 사이 차이값이 발생하는 경우, 서버(100)는 손실 요인을 인버터(500)로 판단할 수 있다. 서버(100)는 차이값의 크기 및 차이가 발생하는 비율에 기초하여 주변기기 및 인버터(500)의 손실 기여도를 각각 책정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 손실 요인을 기 설정된 항목으로 분류하고, 각 항목 당 기여도를 산출하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 손실 요인을 기기 효율, 성능 저하, 노후화, 일시적인 원인(그림자) 및 기타 항목으로 분류할 수 있다. 구체적인 예로, 서버(100)는 인버터(500) 및 주변기기에서 변환 손실이 파악되거나 부정확한 mppt가 수행된 것으로 파악되는 경우, 이에 대한 손실 요인을 기기 효율 항목으로 설정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 단위시간 당 데이터의 흐름을 분석한 결과 패널(200), 스트링(S), 인버터(500) 단위에서 갑작스런 성능저하 또는 동작이 중단된 상황이 관측되는 경우, 이에 대한 손실 요인을 성능 저하 항목으로 설정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 단위시간 당 데이터의 흐름을 분석한 결과, 손실이 발생하는 비율이 기 설정된 임계치 이상이거나 지속적으로 존재하는 경우, 이에 대한 손실 요인을 노후화 항목으로 설정할 수 있다. 또한, 서버(100)는 단위시간 당 데이터의 흐름을 분석한 결과, 손실이 지속되는 시간이 기 설정된 임계시간 이하인 경우, 손실 요인을 구름 등의 일시적인 그림자로 파악하고 이를 일시적인 원인으로 설정할 수 있다. 그 외, 서버(100)는 센싱모듈(300)에서 변환 손실이 일어나거나 부정확한 mppt가 수행된 것으로 파악되는 경우, 이에 대한 손실 요인을 기타 항목으로 설정할 수 있다. 서버(100)는 각 항목으로 설정된 손실 요인의 개수, 발생 비율, 리스크, 해결 난이도 등을 종합하여 각 항목에 대한 손실 기여도를 산출할 수 있으며, 이는 도 8과 같이, 시각적인 자료로 생성되어 관리자 단말(400)로 제공될 수 있다. 한편, 본 실시예에서 개시하는 항목, 항목으로 분류되는 손실 요인 및 그 판단 기준은 위에서 기술한 예시에 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 단계 S531 내지 S537을 통해 파악된 각 패널(200)의 발전량과 각 패널(200)의 상태 데이터에 기초하여 패널(200) 별 성능을 실시간으로 분석하고 그 분석 결과를 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 패널(200) 단위로 구분된 디지털 모델에 분석 결과를 시각적으로 표시할 수 있다. 관리자는 이를 통해 각 패널(200) 별 성능을 한눈에 파악할 수 있으며, 어떠한 패널(200)에 문제가 있는지를 용이하게 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 각 패널(200)의 상태 데이터를 패널(200) 별로 구분하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리자는 디지털 모델에 구현된 패널 모델 중 하나를 선택할 수 있다. 서버(100)는 이에 대한 응답으로, 도 10에 도시된 바와 같이, 해당 패널(200)에 대한 상태 데이터 및 상태 데이터를 통계한 자료를 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다.

한편, 도 7 내지 도 10에서 도시된 바는 설명을 위한 예시로서, 태양광 발전소 관리 솔루션의 사용자 인터페이스에 대한 일 실시 형태에 불과하다. 즉, 전술한 태양광 발전소(1) 및 발전소(1)에 포함되는 각 구성요소에 대한 측정 및 분석 결과는, 모두 시각적으로 관리자에게 제공될 수 있으며, 도 7 내지 도 10의 실시 형태로 한정되는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 파악된 손실 요인에 대한 대응방안 데이터를 생성하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 도 8을 활용하여 예를 들면, 서버(100)는 항목 별 대응방안 데이터를 생성하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 서버(100)는 기여도가 가장 높은 순서대로 대응방안 데이터를 나열하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 서버(100)는 관리자 단말(400)에 의해 선택된 항목에 대한 대응방안 데이터를 추출하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 구체적인 예시로, 관리자가 기여도가 가장 높은 노후화 항목을 선택한 경우, 서버(100)는 "xxx번 패널에 먼지를 제거하면 문제를 해결할 수 있습니다"나 "xxx번 패널이 노후화가 진행된 것으로 판단됩니다. 교체를 추천 드립니다"라는 대응방안 데이터를 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다. 또는, 관리자가 기기 효율 항목을 선택한 경우, "yy번 인버터를 연결하는 케이블이 손상된 것으로 판단됩니다. 교체가 요망됩니다" 등의 대응방안 데이터를 사용자 인터페이스에 표시할 수 있다.

도 9를 활용하여 예를 들면, 서버(100)는 성능이 기 설정된 기준 이하로 떨어진 패널(200)에 대한 대응방안 데이터를 생성하여 디지털 모델에 추가로 표시할 수 있다. 서버(100)는 관리자 단말(400)에 의해 선택된 패널 모델에 대한 대응방안 데이터를 생성하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 구체적인 예로, 성능이 평균 이하인 특정 패널(200)에 대하여 출력 전력의 유실이 지속적으로 관찰되는 경우, 서버(100)는 "패널 교체를 추천합니다", "패널의 배치를 변경하면 효율을 높일 수 있습니다", "패널을 청결한 상태로 유지바랍니다" 등의 대응방안을 제시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(100)는 미래의 기 설정된 기간에 대한 발전량을 예측하고 예측한 데이터를 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 구체적으로, 서버(100)는 단계 S531 내지 S537의 방법으로 복원되는 패널(200) 별 I-V곡선을 일, 주, 월 및 년 기간 중 적어도 하나의 기간 단위로 수집할 수 있다. 이후, 서버(100)는 수집된 I-V곡선에 대해 회귀 분석을 수행하여 각 패널(200) 별 I-V곡선 파라미터의 값을 결정할 있다. 예를 들어, 각 주기마다, 산출된 일조량, 음영의 정도 및 표면 온도에 대해 센싱모듈(300)에서 측정한 전류값 및 전압값이 나오도록, I-V곡선의 파라미터의 값을 결정할 수 있다. 여기서, 파라미터는 개방전압, 단락전류, mpp전압, mpp전류, 전류 및 전압에 대한 온도계수를 포함할 수 있다. 서버(100)는 결정된 주기 별 I-V곡선의 파라미터의 값에 기초하여 미래의 기 설정된 기간에 대한 발전량을 예측할 수 있다. 여기서 미래의 기 설정된 기간은 예를 들어, 다음 날, 다음 주, 다음 달, 다음 해일 수 있으며, 관리자에 의해 수동으로 기간이 지정될 수도 있다. 또한, 발전량은 패널(200), 스트링(S), 인버터(500) 및 발전소(1) 단위 중 적어도 하나의 단위로 예측될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전술한 바와 같이 센싱모듈(300)은 패널(200)의 변전 효율을 최적화하는 기능을 수행하는데, 이에 따라 단계 S538에서, 서버(100)는 상기 기능에 따른 각 패널(200) 별 발전량 상승분을 산출하여 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 물론, 서버(100)는 동일한 인버터(400)에 연결된 패널의 발전량 상승분을 취합하여, 센싱모듈(300)의 상기 기능에 따른 인버터(400) 단위의 발전량 상승분 또한 획득할 수 있다. 이를 통해, 관리자는 각 센싱모듈(300)이 패널(200)의 최대 성능을 이끌어 내는 효과를 정량적으로 확인할 수 있다. 또한, 서버(100)는 기 설정된 기간 동안의 패널(200) 별 발전량 상승분을 종합하고, 해당 기간 동안의 발전량 상승분의 추이를 분석하여, 이를 기초로 센싱모듈(300)의 성능 저하 여부 및 정도를 추정할 수 있으며, 추정 결과를 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다.

이 외, 서버(100)는 태양광 발전소 관리에 대한 다양한 부가 서비스를 관리자 단말(400)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 자연재해나 지속적으로 흐린 날씨에 대비하여 날씨 데이터에 따른 관리 방안을 제공하거나, 클리닝 방법을 제공하거나, 발전소(1)의 문제점을 즉각적으로 알리는 알림 서비스 기능을 제공하거나, 문제 해결을 위한 상담 서비스를 제공하거나, 발전소(1)의 상태, 발전량, 자산 등을 종합 분석한 분석 리포트를 생성하여 제공하거나, 발전소(1)의 매출, 누적 수익, 수익율 및 세제 전략을 제시하는 재무 관리 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 서버(100)는 부가 서비스로서, 발전소 점검 이력 관리 서비스를 관리자 단말(400) 및 사업주 단말로 제공할 수 있다. 이를 통해, 지정된 관리자는 정기 또는 비정기적으로 점검내역을 입력하거나 수정할 수 있고, 발전소 사업주는 수시로 점검내역을 열람할 수 있어 관리 감독이 용이하며 발전소의 안정적인 운용에 기여한다. 이 외에 도 추가적인 서비스가 도입될 수 있으며, 위에서 기술한 부가 서비스에 한정되는 것은 아니다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

1: 태양광 발전소
100: 서버
200: 태양광 패널
500: 인버터
1000: 메인 서버
300: 센싱모듈
400: 관리자 단말

Claims

서버에 의해 수행되는, 디지털 트윈(digital twin) 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법에 있어서,
a) 기 수집한 발전소 데이터에 기초하여 복수의 태양광 패널을 포함하는 발전소의 실제 데이터를 구축하고 저장하는 단계;
b) 기 설정된 주기마다, 각 패널에 부착된 센싱모듈로부터 각 패널의 상태 데이터를 수집하는 단계;
c) 상기 발전소 데이터 및 상기 각 패널의 상태 데이터에 기초하여 기 설정된 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계; 및
d) 상기 발전량 손실분에 대한 복수의 손실 요인 및 상기 복수의 손실 요인에 대한 기여도를 분석하고, 분석 결과를 관리자 단말로 제공하는 단계;
를 포함하되,
상기 주기는 상기 단위시간 당 센싱모듈이 패널의 상태 데이터를 측정하는 횟수이며,
상기 d)단계는,
상기 각 패널의 상태 데이터를 패널 별로 구분하여 상기 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 1항에 있어서,
상기 a)단계 전에,
발전소의 위치 데이터, 주변 지형지물 데이터, 패널 배치상태 데이터, 패널과 인버터의 모델명 및 상기 모델명에 따른 특성 데이터, 각 패널의 식별 데이터 및 상기 각 패널에 부착된 센싱모듈 별 식별 데이터 중 적어도 하나 이상의 데이터를 수집하여 상기 발전소 데이터로 설정하는 단계;를 더 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 1항에 있어서,
상기 b)단계는,
각 센싱모듈로부터, 임의의 측정 시각과 상기 측정 시각에서 측정된 패널의 입출력 전류 및 전압, 상기 각 센싱모듈의 온도 및 입력 전압 대비 출력 전압의 제어값인 듀티(duty)를 획득하고 상기 각 패널의 상태 데이터로 설정하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 1항에 있어서,
상기 c)단계는,
c-1) 상기 주기마다, 상기 발전소의 위치에 대응하는 날씨 데이터를 수집하고 상기 발전소 데이터 및 상기 날씨 데이터에 기초하여 태양의 위치에 따른 각 패널의 일조량 및 음영의 정도를 산출하는 단계;
c-2) 상기 주기마다, 상기 각 패널의 일조량 및 음영의 정도와 상기 각 패널의 상태 데이터에 따라 결정된 상기 각 패널의 표면 온도에 기초하여 상기 각 패널의 I-V곡선(I-V curve)을 복원하는 단계; 및
c-3) 상기 각 패널 별로 복원된 I-V곡선을 취합하여 상기 각 패널 별 단위시간 동안 출력 전력의 평균값을 산출하고, 동일한 인버터(inverter)에 연결된 패널들의 단위시간 동안 출력 전력의 평균값을 수집함으로써, 인버터 단위의 단위시간 당 발전량을 산출하는 단계;
를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 4항에 있어서,
상기 c-2)단계는,
상기 각 패널의 상태 데이터에 포함된 각 센싱모듈의 내부의 온도를 상기 날씨 데이터를 통해 보정하여 상기 각 패널의 표면 온도를 결정하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 4항에 있어서,
상기 c-2)단계는,
상기 각 패널의 상태 데이터에 포함된 각 센싱모듈의 측정 전류 및 전압에 기초하여, 복원된 각 패널의 I-V곡선을 보정하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 4항에 있어서,
상기 c-3)단계는,
특정 측정 시각에 대하여 동일한 인버터에 연결된 일부 패널의 상태 데이터가 수집되지 않은 경우, 상기 일부 패널과 직렬 연결된 다른 패널의 일조량 및 음영의 정도와 표면 온도에 기초하여 상기 일부 패널의 I-V곡선을 복원하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 4항에 있어서,
상기 c-3)단계는,
최적의 패널 조건 하에서, 동일한 인버터(inverter)에 연결된 패널들의 최대 전력에 따른 단위시간 당 최적의 발전량을 산출하고, 상기 인버터 단위의 단위시간 당 발전량을 상기 최적의 발전량과 비교함으로써, 인버터 단위의 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계;를 포함하되,
상기 최적의 패널 조건은, 상기 발전소 데이터에 포함된 각 패널 별 I-V곡선 파라미터에 대한 초기 설정값을 의미하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 4항에 있어서,
상기 d)단계는,
일, 주, 월 및 년 기간 중 적어도 하나의 기간 동안에 복원된 패널 별 I-V곡선을 수집하는 단계; 및
수집된 I-V곡선에 대해 회귀 분석을 수행하여 각 패널 별 I-V곡선 파라미터의 값을 결정하고 결정된 I-V곡선 파라미터의 값에 기초하여 미래의 기 설정된 기간에 대한 발전량을 예측하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
삭제
제 1항에 있어서,
상기 d)단계는,
패널, 센싱모듈, 패널이 직렬 연결된 스트링(string), 인버터, 발전소 및 발전소에 포함된 주변기기 중 적어도 하나를 기준으로 하는 손실 요인을 파악하고 파악된 손실 요인에 대한 대응방안 데이터를 생성하여 상기 관리자 단말로 추천하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
제 1항에 있어서,
상기 d)단계는,
상기 센싱모듈은 연결된 패널의 변전 효율을 최적화하기 위한 기 설정된 기능을 포함하며, 상기 기능에 따른 각 패널 별 발전량 상승분을 산출하여 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법.
태양광 발전소 관리 솔루션 제공 서버에 있어서,
디지털 트윈 기반 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 메모리; 및
상기 프로그램을 수행하기 위한 프로세서;를 포함하며,
상기 방법은,
a) 기 수집한 발전소 데이터에 기초하여 복수의 태양광 패널을 포함하는 발전소의 실제 데이터를 구축하고 저장하는 단계;
b) 기 설정된 주기마다, 각 패널에 부착된 센싱모듈로부터 각 패널의 상태 데이터를 수집하는 단계;
c) 상기 발전소 데이터 및 상기 각 패널의 상태 데이터에 기초하여 기 설정된 단위시간 당 발전량 손실분을 파악하는 단계; 및
d) 상기 발전량 손실분에 대한 복수의 손실 요인 및 상기 복수의 손실 요인에 대한 기여도를 분석하고, 분석 결과를 관리자 단말로 제공하는 단계;
를 포함하되,
상기 주기는, 상기 단위시간 당 센싱모듈이 패널의 상태 데이터를 측정하는 횟수이며,
상기 d)단계는,
상기 각 패널의 상태 데이터를 패널 별로 구분하여 상기 관리자 단말로 제공하는 단계;를 포함하는, 태양광 발전소 관리 솔루션 제공 서버.