에너지관리시스템 (2) 썸네일형 리스트형 마이크로그리드에서 배터리 ESS의 주파수 조정 응답속도 최적화 주파수 변동 예측을 위한 실시간 부하 예측 알고리즘마이크로그리드에서 주파수 안정성을 확보하기 위해서는 부하 변동을 사전에 예측하여 선제적으로 대응하는 것이 핵심입니다. 실시간 부하 예측 알고리즘은 과거 부하 패턴, 기상 데이터, 요일/시간대 정보를 종합하여 미래 15분-1시간 구간의 부하를 예측합니다. ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 추세와 계절성을 반영할 수 있어 기본적인 부하 예측에 효과적이며, 특히 정상성 확보를 위한 차분(Differencing) 과정과 Box-Jenkins 방법론을 통한 파라미터 최적화가 중요합니다. 최근에는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망과 GRU(Gated Recurr.. V2G(Vehicle-to-Grid) 시스템의 배터리 열화 최소화 충방전 전략 전기화학적 노화 메커니즘 기반 열화 모델링V2G 시스템에서 배터리 열화를 최소화하기 위해서는 먼저 리튬이온 배터리의 노화 메커니즘을 정확히 이해해야 합니다. 배터리 노화는 크게 용량 감소(Capacity Fade)와 전력 감소(Power Fade)로 구분되며, 이는 활성 리튬 손실(Loss of Lithium Inventory, LLI), 활물질 손실(Loss of Active Material, LAM), 그리고 전도도 손실(Loss of Conductivity) 등의 물리적 현상에 기인합니다. SEI(Solid Electrolyte Interphase) 층의 성장은 리튬 이온을 비가역적으로 소모하여 용량 감소를 야기하며, 이 과정은 온도와 SOC에 대해 지수적 의존성을 보입니다. 전기화학적 열화 모델은.. 이전 1 다음
