선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 8) 전기 부하와 냉/난방 부하를 동시에 고려 (섹터커플링)
이전 포스팅들에서는 전기 부하만을 다루었으나, 실제로는 냉방/난방/급탕 등 열 부하 또한 에너지 소비에서 상당한 비중을 차지한다. 따라서 ‘전기와 열을 모두’ 공급하는 분산형 에너지시스템의 최적 구성 및 스케줄을 도출할 수 있어야 한다.
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선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 7) 공동주택의 ‘누진제’ 전기요금 (단일계약) 수식
이전에 건물 내 태양광/배터리 설치 시의 최적 용량/스케줄 도출에 대해 설명했는데, 이는 ‘시간별 요금제를 적용받는 일반용 건물’에 대한 내용이었다. 그런데 주택에서는, ‘누진제’라 불리는, 전기를 많이 쓰면 단가가 올라가 요금이 급증하는 요금 체계를 적용한다.
선형계획법 기반 분산에너지시스템 최적화 - 6) 정수 (integer) 변수 도입으로 현실 설명력 증대
지금까지의 선형계획 관련 포스팅들에서는, 모든 변수들을 ‘음이 아닌 실수’ 라고 가정했다. 그러나, 만약 규격 용량이 정해진 발전기를 도입한다면, ‘이 발전기를 3.5대 도입하는 것이 최적이다’ 라고 보고하는 것은 비현실적이다. 발전기 대수는 3대 또는 4대이기 때문이다.
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이 블로그의 글을 무리 없이 읽을 정도의 독자라면, 복잡한 컴퓨터 환경 구축 때문에 많은 시간을 소비해 본 경험이 있을 것이다. 필자도 마찬가지다. 빠른 딥러닝 연산을 위해 NVIDIA CUDA를 설치하려다가, 계속되는 시행착오에 반나절을 넘게 컴퓨터만 붙잡고 있었다.