디지털 플랫폼 기반 지능형 제어 시스템 모델링

디지털 플랫폼 기반 지능형 제어 시스템 모델링

개요

인터랩(INTELAB)은 RT소프트(RTSoft) 그룹 내의 에너지 연구소입니다. 이 회사의 목표는 분산 에너지 자원(DER)을 위한 지능형 소프트웨어 서비스 및 솔루션을 개발하고 구현하는 것입니다.

인터랩은 다음에 중점을 둡니다:

문제

기존 솔루션이 구성하기에 너무 비싸고 복잡했기 때문에, 회사는 분산 에너지 자원을 위한 응용 제어 시스템을 개발하기 위해 디지털 플랫폼이 필요했습니다. 이 플랫폼을 통해 에너지 연구소는 다양한 소프트웨어 제품을 통합하고 출시 기간과 제어 시스템 비용을 줄일 수 있었습니다.

플랫폼 설명

플랫폼 설명

인터랩은 고객에게 플랫폼의 성능을 보여주고 플랫폼 사용의 기술적, 경제적 효과를 평가하기 위해 시뮬레이션을 선택했습니다.

해결책

기존 프로그래밍은 인터랩의 목표에 맞지 않았습니다. 기존 프로그래밍은 MVP를 준비하고 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하는 데 전문가들의 시간이 많이 필요했습니다. 제어 대상이 행위자(예: 전기 자동차 또는 종합 전력 시설)의 모집단으로 제시될 수 있는 특정 애플리케이션을 모델링하는 것도 어려웠습니다.

따라서 인터랩은 애니로직 소프트웨어를 사용하기로 결정했습니다. 애니로직은 행위자 기반 시뮬레이션, 비기술적 이해 관계자들을 위한 시각화, 기능을 보여주기 위한 디지털 플랫폼과의 쉬운 연결 및 프로토타입 시연의 빠른 준비를 제공했습니다.

시뮬레이션 과정

시뮬레이션 과정

시뮬레이션의 목적은 마이크로그리드 관리를 위한 플랫폼의 효율성을 입증하는 것이었습니다. 시뮬레이션 목표는 단기 최적화 모듈을 테스트하고 최적화 알고리즘 사용의 이점을 입증하는 것이었습니다. 그 기능은 시스템 경계 조건을 만족하면서 전기 생산 비용을 최소화하는 것이었습니다.

모델 설명
모델 설명 (확대하려면 클릭)

이 모델에는 다음의 행위자들이 포함되었습니다:

  1. 재생 가능 발전 (풍력 발전소)
  2. 어큐뮬레이터 (전기 에너지 저장 시스템)
  3. 발전소 (디젤 발전소)
  4. 제어되지 않는 부하
  5. 플랫폼 (DER 제어 시스템)
  6. 소비

출력에서는 다음의 사항들을 제공했습니다:

결과

인터랩은 두 가지 방법을 비교했습니다:

  1. 로컬 제어 알고리즘. 이것은 더 단순한 것으로, 그들이 주로 마이크로그리드에 사용했던 것입니다. 인터랩의 전문가들은 전원이 켜진 발전기의 부하를 항상 정격 전력의 37 ~ 75% 사이로 유지해야 합니다.
  2. 플랫폼에서 제공하는 최적화 모듈.

애니로직의 결과는 두 번째 방법을 사용하면 디젤 발전기 가동 시간이 41% 단축되고 디젤 발전소 발전 비용이 최대 20% 감소하는 것을 보여주었습니다.

인터랩의 경우 자체 소프트웨어를 만드는 것보다 애니로직을 사용하는 것이 훨씬 쉬운 방법이었습니다. 애니로직은 플랫폼 애플리케이션의 MVP를 준비하는 데 소요되는 시간을 단축했습니다. 시뮬레이션 모델링은 최적화 모듈의 효율성을 입증했습니다.

그들은 또한 그것이 플랫폼을 확장하는 데 사용될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 예를 들어 대학에서는 제어 시스템을 만들기 위한 교육 플랫폼으로 애니로직 모델을 사용할 수 있었습니다.

이러한 성공에 힘입어 인터랩은 전기 자동차(EV) 충전 관리 프로젝트를 시작할 계획입니다. 애니로직은 EV의 동작을 모델링하는 완벽한 솔루션입니다. 이를 통해 도시의 전기 운송 개발을 모델링하고 전력망에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. EV 충전 관리와 같은 시나리오를 시뮬레이션하려면 애니로직의 사용이 필수적이며 이는 MVP 개발 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

심플랜(SimPlan)의 "시영 전기 자동차 모델링"사례 연구에서 EV 운영 시뮬레이션 모델에 대해 자세히 알아보세요.

2021 애니로직 컨퍼런스에서 인터랩이 발표한 사례 연구에 대한 동영상을 시청해보세요.


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