Novel power management for nanogrids is presented. In this thesis, the effect of resident location in residence is taken into account for the evaluation of power consumption in nanogrids. Depending on the resident location, operating conditions of the heater, ventilation fan, and air-conditioner are adjusted. Electric appliances that allow delayed use, i.e., shiftable, are scheduled for efficient power management. Considering the massive deployment of energy storage system (ESS) as a supplementary power source, the effect of the ESS on power management is investigated. Renewable power such as photovoltaic (PV) power is important for the cost-efficient operation of grid-connected DC nanogrids. Renewable power can be primarily used prior to grid power to reduce electricity costs. Therefore, the utilization of renewable power fundamentally determines the overall cost efficiency of the nanogrid operation. On the other hand, the popularization of electric vehicles (EVs) that can act as ESS s or power consuming appliances accelerates the paradigm shift of nanogrid power management. The demand response program for reduced electricity cost is also considered for power management. As a result, an objective consisting of power consumed by non-shiftable and shiftable electric appliances, power supplied/consumed by the ESS during discharging/charging, and time-varying electricity cost is formulated. Another objective for power management is a function of delays in scheduling of shiftable electric appliances. Variation of resident location combined with temporal use of electric appliances according to the resident location is considered as the resident behavior and incorporated into these two objectives. Using these two objectives, a multi-objective optimization is performed for nanogrids at each time interval. It is demonstrated by simulations that leveraging resident behavior is beneficial for the power management of nanogrids. To achieve this goal, a long short-term memory (LSTM) network is used as the controller. In addition, the effects of the number of residents in each apartment and combined activity of each resident on the power management are presented with related simulation results.
본 논문에서는 나노그리드에 대한 새로운 전력제어 방법을 제안한다. 이 논문에서 각 가정의 거주자의 위치에 따른 나노그리드의 전력 소비가 고려된다. 거주 위치에 따라 히터, 환기 팬 및 에어컨의 작동 조건이 조정된다. 지연된 사용, 즉 스케줄링이 가능한 전기 기기는 효율적인 전원 관리를 위해 지연제어가 가능하다. 보조 전원으로 ESS (Energy Storage System)의 대규모 설치를 고려하여 ESS가 전원 관리에 미치는 영향을 연구한다. 태양광 전력과 같은 재생 가능한 전력은 직류 나노그리드의 운영에 중요하다. 재생 가능한 전력은 전기요금의 비용을 줄이기 위해 그리드 전력보다 먼저 사용될 수 있다. 따라서, 재생 가능 전력의 이용은 근본적으로 나노그리드 작동의 전체 비용 효율을 결정한다. 한편, 에너지 저장 시스템 또는 전력 소비 장치로서 작용할 수 있는 전기 자동차 (EV)의 대중화는 나노그리드 전력 관리의 패러다임 전환을 가속시킨다. 전력 관리를 위해 전력 비용 절감을 위한 수요 대응 프로그램도 고려된다. 예상되는 전력 소모 패턴을 이용하는 것이 나노그리드의 전력 관리에 유리하다는 것이 시뮬레이션에 의해 입증된다. 이러한 예측된 전력소모 기반의 전력제어 목표를 달성하기 위해 인공신경망인 LSTM네트워크를 컨트롤러로 사용한다. 또한, 각 아파트의 거주자 수와 각 거주자의 복합적인 가전제품 사용이 전력 관리에 미치는 영향을 관련 시뮬레이션 결과로 보여준다.
