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도시화로 인한 농촌 지역의 지속적인 인구감소 및 고령화의 빠른 진행으로 인해 정부에서는 스마트 그리드 기술을 농장에 접목하여 자동으로 작물과 가축의 생육환경을 적절하게 유지, 관리할 수 있는 농장인 스마트 팜 사용을 장려하고 있다. 스마트 팜은 작물 생육 정보와 환경정보에 대한 데이터를 바탕으로, 최적 생육환경을 조성하여 사용되는 에너지, 노동력, 양분 등을 덜 투입하고도 농산물의 생산량와 품질을 향상시키는 데 도움을 주어 이용이 증가할 것으로 보인다. 본 논문은 스마트 팜에서 사용되는 에너지 소비를 줄이기 위하여 기존의 스마트 팜 시스템에 창문 개폐 시스템과 전력거래 시스템을 도입할 것이다. 스마트 팜에서 수집한 실내온도와 기상 온도 데이터를 토대로 창문 개폐를 통해 온도조절에 사용되는 전력량을 감소시킬 것이다. 이에 더해, 잉여전력거래 시스템을 사용하여 스마트 팜에서 태양광 발전을 통해 얻은 전력을 사용하고 남은 전기는 되팔아 이익을 얻을 수 있도록 한다. 잉여전력 거래 시 시간별 계통한계가격과 신재생에너지 공급 인증서 가중치 값을 토대로 최대의 전력 판매 이익을 얻는 알고리즘을 제안한다.

As urbanization leads to continued population decline and rapid aging in rural areas, the government encourages the use of smart farms, which can automatically maintain and manage the growth environment of crops and livestock by grafting smart grid technology to the farm. Based on the data of crop growth information and environmental information, smart farms will help improve the yield and quality of agricultural products, even if using less energy, labor and nutrients to create the best growing environment. This paper deploys an automated window opening and closing system, and an energy trading system into the existing smart farm system to reduce energy consumption of the smart farm. According to the indoor and weather temperature data collected by the smart farm, the power used for temperature control will be reduced by opening and closing the windows. In addition, the surplus energy trading system utilizes energy obtained by solar power generation in smart farms, and the remaining energy can be sold for profit increase. This paper proposes an algorithm to obtain the maximum profit based on the system marginal price and the renewable energy certificate in the transaction of surplus electricity.
#스마트 팜 #프로슈머 #에너지 저장장치 #전력거래 #최적화 #smart farm #prosumer #energy storage system #energy trading #optimization

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 실험 및 분석
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (9)

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Smart Grid Information, Korea Smart Grid Association(KSGA), Retrieved Jun. 5, 2020, from http://www.ksga.org/sub2/sub02.asp Smart Farm Information(2020), Retrieved Jun. 5, 2020, from https://www.smartfarmkorea.net/contents/view.do?menuId=M01010102. J. Kim and J. Moon, “Result analysis of applying smart farm farmhouses,” Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA) (2016), Retrieved Jun. 5, 2020, from https://www.mafra.go.kr/sites/mafra/index.do. W. Ja, “A study on the prediction of the annual power generation through the analysis on factors affecting photovoltaic power generation,” Thesis, 2015. google schola Z. Yao, Z. Xu, and S. Du, “Optimal control based on temperature dynamic model of greenhouse crop germination period,” ICICIP, pp. 267-270, Beijing, China, Jun. 2013. google schola

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