Smart Grids: The Basics - 1. Modeling Smart Grids (1/2)

 

Course/1. Modelling Smart Grids/

 

1.1 Trans-disciplinary Smart Grid

 

Trans-disciplinary Smart Grid

 

• 그리드를 모델링 할 수 있더라도 스마트 그리드 모델링은 완전히 다른 이야기가 됨. 여러 학문들 - 전기공학, IT, 제어, 정책, 수학 - 이 모두 버무려져서 진행되어야 하기 때문임.
• IRON Box라는 초기 스마트그리드 컨셉 (2004년)의 Device가 있었음. 좋은 개념이었으나 이 Device가 수만개가 될 경우 얼마나 복잡한 문제가 생길지 당시에는 증명할 방법이 없었음. => 더 커진 computing power, cloud 시스템, IoT 기술이 이 당시와 다른 현대의 가능성을 보여주지 않나 싶음.

 

 

 

1.2 Modelling of Smart Grids

How to Model Heterogeneous Systems

 

 

 

 

• Cyber- physical energy system은 Physics, IT, 이해관계자의 행동과 관련된 이해, 통계 모델 등을 기반으로 해석이 가능함.
• hybrid 시스템은 하나의 Tool로 다 해석하는 것이 무리가 있음. 이에 각 분야에서 최선인 Tool을 사용한 후 그 결과물을 하나로 묶어서 시물레이션 하는 방법을 여기에서는 제시함.

 

 : 수업이 촬영된 시점과 지금이 차이가 있어서 이 부분은 좀 더 나은 접근이 지금 충분히 있을 수 있지만, 이 수업에서 접근하는 방식을 먼저 이해해 보는 것도 필요함.

 

How are the IT parts of a smart grid usually described in a model?

 

 답 : With queues and state machines

아직,,, 의미는 잘 모르겠음.

 

How Not to Model

 

출처: <https://learning.edx.org/course/course-v1:DelftX+IEPG1x+3T2020/block-v1:DelftX+IEPG1x+3T2020+type@sequential+block@cb4e788f4bf64f74a1d77e05e2592d96/block-v1:DelftX+IEPG1x+3T2020+type@vertical+block@aa686497fea5484085e3d1beeb3ac03f>

 

앞서 수업의 연장에 해당되는 내용이었음. 즉, 스마트그리드와 같은 하이브리드 시스템을 하나의 특정 Tool로 모델링하려면 많은 것이 단순화 되어야 하고 쓸모없는 결과가 도출되게 됨.

그리고 인과 모델링(Causal Modeling)과 비인과 모델링(acausal modeling)을 소개했는데, 비인과 모델링은 수학적 접근이 최소한이고, 수행도 쉬움.

 

이후 수업에서 acausal modeling을 위해 Modelica라는 SW를 사용하게 될 것으로 보임