As power consumption continues to increase globally, power grids have begun to transform into a new form. The existing power grids consist of large-scale power generations based on fossil fuels and nuclear power as main energy sources and unidirectional energy transmission from centralized power plants (macrogrids) to energy consumers. However, due to the depletion of fossil fuels and the potential risks inherent in nuclear power generation, renewable energy such as solar energy and wind energy has been attracting attention as new energy sources and is replacing a lot of electricity production. Besides, many efforts are also being made to design a new type of power system by combining communication theory for more efficient power management. The next-generation power grid known as the smart grid is based on diverse energy sources, including renewable energy and aims to make efficient energy management using energy generation/consumption data through smart meters. In this context, microgrid has become an important building block in achieving this goal which is a small regional power system that integrates and coordinates energy generation and consumption in the region with or without the help of the macrogrids. Also, as the renewable energy generation facilities become small, energy consumers in the microgrid not only take the role of simply consuming energy but also take the role of generating their energy through small-scale power generation. We call these energy consumers prosumers, and this change allows the prosumers to trade energy with each other. The energy trade among prosumers is one of the important topics in the field of smart grid. Even though many works related to energy trading in microgrids have been carried out, most of the existing works suggest energy trading algorithms considering only the prosumers' energy status at the trading time or considering the prosumers' energy status after the trading roughly. In this dissertation, we propose energy trading systems for prosumers in microgrids based on forecasted energy generation and consumption as a time series for more realistic modeling. Predicting energy generation/consumption is difficult in general, so, we utilize a stochastic prediction of energy production/consumption, and we analyze the optimal actions of the prosumers based on the prediction. Then, through this analysis, we envision a system that coordinates the prosumers' actions and facilitates energy trading among prosumers.
세계적으로 에너지 소비가 지속적으로 증가하면서 전력 시스템은 새로운 형태로 변모하고 있다. 기존의 전력 시스템은 화석연료나 핵 발전을 통한 대규모 발전이 주류를 이루고, 발전소로부터 에너지 소비자에게의 단방향 공급으로 이루어져 있었다. 하지만, 화석연료의 고갈과 핵 발전에 내재된 잠재적 위험성으로 인해, 태양열 발전, 풍력발전과 같은 재생에너지가 새로운 에너지원으로 주목받고, 에너지 생산의 많은 부분을 대체하고 있다. 또한, 더욱 효율적인 전력관리를 위해, 통신이론과의 융합을 통해 새로운 형태의 전력 시스템을 창조하기 위한 많은 연구가 진행 중이다. 스마트그리드라 불리는 차세대 전력시스템은 재생에너지를 포함한 다양한 에너지원을 이용하고, 에너지의 생산, 소비 데이터를 분석하여 효율적인 자원관리를 목표로 한다. 이 상황 속에서, 특정한 지역에서의 에너지 생산과 소비를 관장하는 역할을 맡는 이른바 마이크로그리드가 이러한 목표를 달성하기 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 또한 재생에너지 발전 시설이 소형화됨에 따라 에너지 소비자는 더 이상 에너지를 소비만 하는 입장이 아니라, 에너지 생산 또한 가능한 입장이 되었다. 우리는 이러한 에너지 소비자를 프로슈머라고 부른다. 이러한 변화로 인해 프로슈머 간의 에너지 거래가 이루어질 수 있게 되었는데, 이러한 프로슈머 간의 에너지 거래는 스마트그리드 분야에서 중요하게 다뤄지는 주제 중 하나이다. 이 주제에 대한 많은 연구에서는 거래하는 시점에서의 프로슈머의 에너지 상태만을 고려하거나 거래 이후 시점의 프로슈머의 에너지 상태를 단편적으로 이용하여 에너지 거래 모델을 만들어왔다. 본 논문에서는 기존의 에너지 거래 모델보다 더욱 현실적인 모델링을 위하여, 각 프로슈머의 시간에 따른 에너지 상태의 변화를 기반으로 하는 에너지 거래 모델을 제안한다. 기본적으로 미래의 프로슈머의 에너지 상태를 정확하게 예측하는 것은 어렵기 때문에, 확률적 예측을 통해 프로슈머의 에너지 생산과 소비를 예측하고, 이 예측을 기반으로 각 프로슈머의 최적의 선택을 분석한다. 이러한 분석을 통해 프로슈머들을 조율하고, 에너지 거래를 원활하게 진행할 수 있는 시스템을 구상한다.
