최강운
(Kang-Un Choi)
1iD
박병석
(Byeongseok Park)
1iD
김동섭
(Dongsub Kim)
†iD
-
(Dept. AMI Solution Project Team, Korea Electric Power Research Institue, KEPCO, Korea.)
Copyright © The Korean Institute of Electrical Engineers(KIEE)
Key words
AMI System, AMI2.0, IoT protocol, Smart Meter GateWay, LwM2M
1. 서 론
AMI(Advanced Metering Infrastructure) 시스템은 센서와 동일 기능하는 전력량계로부터 통신망을 이용하여 준실시간의 고객의
전력사용 정보 및 전력품질 정보를 전력회사로 전송하는 대규모 IoT(Internet of Things) 시스템 중 하나이다. 국내의 경우, 한국전력이
직접 판매하는 고객 기준 약 2,200만 개의 전력량계가 있고, 2021년 현재 약 1,000만 호의 고객 즉, 전력량계를 AMI를 이용하여 계량
정보를 수집하고 있으며, 향후 2024년까지 2,200만 호의 모든 전력량계에 AMI 시스템을 구축하는 것을 목표로 사업을 추진하고 있다.
전 세계적인 탄소 중립정책에 대응하여 전기요금의 계시별 요금제(TOU: Time of Use) 도입을 위한 검침 정보 수집율 향상, 고객 구내의 ESS,
태양광발전기, 스마트가전, HEMS(Home Energy Management System) 등의 에너지 운용 장치들과 준실시간 검침 정보를 연계하여
지능형 에너지관리 서비스를 제공하는 BTM(Behind The Meter) 서비스 지원, 전기차 충전기, 신재생 발전사업용 분산전원 장치 등 유사
계량 장치들에 대한 전력량의 계량과 검침 및 추가적인 제어와 감시를 수행하는 기능을 지원하도록 AMI 시스템은 새로운 진화를 요구받고 있으며, 본
논문에서는 이러한 기술적 요구에 대응하기 위하여 기존의 AMI 전용 비표준 사설 프로토콜과 정보모델에서 벗어나 확장성과 범용성, 상호운용성이 높은
IoT 프로토콜(1)과 정보모델 및 운영체계를 수용하여 Gateway 기반의 AMI 2.0시스템을 설계하고 성능을 검증하였다.
2. AMI와 IoT 기술의 현황
2.1 기존 AMI1.0 시스템의 구성 및 개요
AMI 시스템은 크게 센서 역할을 하는 전자식 전력량계, 모뎀 및 DCU(Data Concentration Unit) 등으로 구성되는 통신 장치,
FEP(Front End Processor)와 MDMS(Meter Data Manage -ment System) 등으로 구성되는 검침 서버의 3가지
요소로 구성된다. 전자식 전력량계는 고객과 전력회사의 경계면에 위치하며, 고객이 사용되는 전력량과 다양한 전기품질 계측 값을 AD 변환기를 이용하여
디지털로 변환하고, 사용 용도에 맞도록 데이터를 가공하여 내부 비휘발성 메모리에 저장한다. 아울러, 모뎀을 삽입 장착할 수 있는 내부 슬롯과 RS232/485등의
통신인터페이스를 제공한다. 전력량계의 정보는 IEC 국제 표준 DLMS(Device Language Message Specification)에 의해서
정보가 표현되고 전송된다.
그림. 1. 기존 AMI 시스템의 구성도
Fig. 1. Block diagram of current AMI system
통신방식은 집중장치 또는 Gateway를 근거리에 두고 PLC 또는 LPWA 무선통신의 NAN 구간 네트워크를 운영하는 구성과 LTE 등 장거리 통신을
지원하는 구성을 가질 수 있으며, 한국의 경우, 두 가지 방식을 혼용하여 운용중이며, 지리적인 여건 및 경제성에 따라 적합한 방식을 선정하여 현장에
적용하고 있다.
집중장치는 인근 지역의 전력량계 정보를 수집하여 서버로 전송하는 역할을 수행하며, 근거리 통신 장치 및 자신의 상태를 NMS 서버에 전송하여 기기장애
및 통신품질의 이상을 진단하고 운영자가 조치할 수 있도록 한다.
FEP 서버는 광역시 및 광역지자체 단위로 운영되며 다수의 집중장치 또는 LTE 모뎀으로부터 정보를 수집하며, 1차적으로 누락 및 중복 등의 정보
관리를 수행하고, 전국단위의 MDMS로 전송한다. MDMS는 다양한 사내 서비스를 지원하기 위하여, 검침 정보의 분석과 가공을 통하여 2차 정보를
생산하고 과금 서버 등으로 분배한다.
2.2 기존 AMI 1.0 시스템 프로토콜
대부분의 전력회사는 전력량계의 정보를 수집하거나 설정을위하여 국제 표준 IEC62056 DLMS에 명시된 유형과 기능에 따라, 사전에 정의된 IC(Interface
Class)를 이용하여 정보를 전송하고 수신한다. IC는 작은 여러 가지 정보의 모음으로 구성되며, 각각의 개별적인 정보는 Atrribute로 정의되며
개별 Attribute 별로 읽기나 쓰기가 가능하여 경량화되고 속도가 빠르다.
반면에 IEC TC13 committee에서는 집중장치와 서버 간의 프로토콜은 표준을 지정하지 않고, 각 나라 및 전력회사의 운영환경에 맞추어 사용하도록
권고하고 있다.
한국전력의 경우, DCU 또는 LTE 모뎀과 FEP 서버 간에 IP기반의 사설 프로토콜을 그림 2와 같이 정의하여 운용 중에 있다. SOF는 Start of Frame, EOF는 End of Frame을 의미하며, SID와 DID는 각각 송신주소와
수신주소를 의미한다.
그림. 2. DCU-FEP 프로토콜 구조
Fig. 2. Structure of DCU-FEP Protocol
그림 2에서 Header부의 세부필드인 CMD 필드(1byte)는 command의 약어로서 DCU가 수행하는 주요 기능에 대한 명령이나, 조회하고자 하는
데이터의 종류를 지정하는 역할을 수행한다. FSN 및 M-Pckt는 IP 프로토콜과 다양한 물리적인 통신망에서 신뢰성있는 패킷의 송수신을 위한 흐름
제어 역할을 수행한다.
그림 3은 DCU-FEP 프로토콜의 보편적인 구성을 예시하였다. DCU-FEP 프로토콜은 주로 전력량계를 대상으로 정보를 수집하거나, 설정하는 것을 목적으로
하기때문에 전송하고자 하는 전력량계 개수를 Count 필드에 저장하고, Count 필드의 값만큼의 [Dump Packet]을 전송한다. [Dump
Packet]은 각각의 전력량계를 구분하는 Meter ID 및 전송하고자 하는 정보 필드로 구성된다. 하나의 전력량계에 다수의 동일한 정보를 전송하는
경우도 있으며, 이러한 경우에 다시 [sub-dump packet]을 정의하고 배열형태로 구성하여 전송하는 구조를 갖는다.(2)
그림. 3. DCU-FEP 프로토콜에서 검침 정보 구성 예시
Fig. 3. Example structure of meter reading information in DCU-FEP Protocol
기존의 AMI에서 전력량계는 이벤트에 기반한 자발적인 전송기능이 없고 DCU에서 전력량계에 접속하여 정보 조회를 수행하는 경우에만 정보를 DCU에
전송하는 polling 방식으로 동작한다. 가장 대표적인 AMI 수집정보로 고객의 전력 소비 패턴을 저장하는 Load Profile을 절대 시간 15분마다
전력량계는 생성하고, DCU는 다음 15분 구간 동안 DCU에 접속된 전력량계들로부터 수집하여 서버로 전송하는 구조이다. 예를 들면 매시 00분,
15분, 30분, 45분에 LP가 생성되어 전력사용량을 기록하며, 집중장치는 하위의 모든 전력량계의 00분에 생성된 LP를 매시 00 ~ 15분 동안에
수집하여 저장하면, 서버는 시각 동기 오차를 고려하여 약 16분경부터 서버 하위에 접속된 모든 DCU에 순차적으로 일정 수만큼의 Thread를 통하여
병렬로 LP정보를 수집하는 방식으로 동작한다.
AMI에서 대규모의 전력량계의 정보를 수집하기 위해서는 검침 모뎀과 DCU 등의 통신 장치 또한 대규모 설치, 운영되는 IoT 시스템이며, 신뢰성있는
검침 정보 수집을 위해서는 장치의 상태와 네트워크의 상태정보를 수집하고 분석하여 기기의 고장 유무와 네트워크의 이상 유무를 판정하는 NMS 또는 DMS
운영이 필수적이다. AMI1.0에서는 UDP기반의 SNMP v2 프로토콜을 이용하여, 통신 장치의 상태나 네트워크 접속을 수집하고 분석하였며, 지나치게
무거운 정보 주소체계와 데이터 모델로 인하여 네트워크 및 시스템에 부담이 될뿐만 아니라 FEP 및 SNMP 모두 정보객체만을 암호화 하여 운영하는
과정에서 복잡성과 임의성이 더욱 높아졌으며, 상호인증을 위하여 Diameter 프로토콜을 적용하여 다수의 이원화된 프로토콜 운영으로 대규모 장치의
수용성과 신뢰성에서 원활한 동작을 수행하지 못하였다.(3)
2.3 LwM2M 개요
사물인터넷(IoT) 기술은 4차 산업혁명 시대에 요구에 맞게 다양한 역할을 수행할 것으로 예측되고 있다. 사물인터넷은 관리, 제조, 전력, 통신 기타
수많은 산업분야에 적용 가능하다. IoT 기술의 성장과 수요에 더불어 광범위하게 운영되고 있는 IoT 장비의 효과적인 운영과 보안 적용을 위하여 프로토콜의
표준기술의 적용이 요구되고 있다. 가장 대표적인 프로토콜은 휴대전화 업계의 표준 기관인 OMA(Open Mobile Alliance)가 승인한 LwM2M(Light
Weight Machine to Machine)이 대표적인 표준 프로토콜이다.
LwM2M 장치관리 프로토콜은 센서 네트웍과 IoT 장비 대 장비(Machine-to-Machine, M2M)환경을 위하여 OMA에서 설계한 프로토콜이다.
LwM2M 프로토콜은 M2M 디바이스의 원격 관리 및 관련 서비스 지원을 위하여 REST(Representational State Transfer)를
기반으로 하는 아키텍처로 설계 되어져 있으며, 확장 가능한 리소스 및 데이터 모델을 정의하여 CoAP(Constrained Application Protocol)라는
효율적인 보안 데이터 전송 표준을 기반으로 구축되었다.
LwM2M은 위의 정의에 따라서 다음과 같은 통신계층 구조를 가진다.
그림. 4. LwM2M 구조
Fig. 4. Hierarchy of LwM2M
LwM2M은 M2M 서버의 통신을 위해 사용된다. LwM2M의 구조는 그림 5와 같이 클라이언트라는 개별 장치들과 이를 관리하는 서버로 구성된다. LwM2M은 효율적인 페이로드를 지향하고, CoAP 프로토콜과 DTLS(Datagram
TLS) 보안을 사용하며, UDP를 통해 전달된다.
LwM2M에서 각 클라이언트들은 관리하고자 하는 객체(Object)를 가지고 있으며, 각 객체는 실제적인 데이터가 있는 리소스(Resource)를
가진다. 하나의 객체는 여러 개의 객체-인스턴스로 구분하여 관리될 수 있다. 리소스는 그 하부 리소스를 가질 수 있으며 리소스-인스턴스로 구분되어
관리 된다.(4)
그림. 5. LwM2M Enabler의 전체구조
Fig. 5. Overall structure of LwM2M Enabler
AMI2.0의 SMGW는 서버와 연결시 CoAP 프로토콜을 사용한다. CoAP 메시지 형태는 그림 6과 같다. 그 중 첫 4-byte는 기본 헤더로서 Version, Transaction type, Token length, Code, Message
ID로 구성된다. CoAP 메시지의 각 필드에 대한 설명은 다음과 같다. 각 설명의( )안의 수는 각 필드가 가질 수 있는 값을 의미한다.
. Ver: Version(1)
. T: Transaction type
(CONfirmable, NON-confirmable, ACK, RST)
. TLK: Token length(0~8)
. Code: Request 메소드 or Response code
Message ID: CON-ACK matching
’ffffffff’: Payload Marker
Transaction type은 Confirmable(CON), Acknowledgement(ACK), Reset(RST) 메시지를 지원한다. RESTful한
구조를 따르고 GET, PUT, POST, DELETE 메소드를 지원한다.
Message ID는 16-bit unsigned integer이며 중복 메시지 검출에 사용된다.
그림. 6. CoAP 프로토콜 헤더 구조
Fig. 6. CoAP protocol header structure
3. AMI2.0 기반의 IoT SMGW 설계
3.1 IoT SMGW(Smart Meter Gateway) 개요
현재의 AMI 시스템은 요금정책 변경, 신규서비스 도입요구와 같은 외부환경 변화에 대한 효율적 대응이 곤란하다. TOU 변경, RTP(Real Time
Price) 요금제, 에너지 프로슈머 실시간 거래와 같은 외부환경 변화 발생 시, 현 AMI 체제에서는 기설치 시스템을 전면 교체해야 하며, 현장에
직접 방문해야 하는 발생비용, 적용시간 지연 등 비효율적인 요소가 많아 적기 사업추진이 곤란하다. 또한 고객 서비스 제공을 위한 실시간 계량 정보
전송이 곤란하여 서비스에서 고객이 체감하는 만족도가 낮은 편이다. 이는 구조적인 한계로 인하여 계량데이터가 고객 장치까지 도달하는 시간이 약 1시간
정도 소요되며, 이와 같은 환경에서는 사실상 실시간성의 서비스 제공이 어렵다. 따라서 전력계통 운영환경 변화 및 고객 서비스 요구사항 증가와 같은
외부환경 변화가 끊임없이 발생하고 있는 현 상황에서 이에 적절한 대처 및 새로운 수익모델 정립을 위해서 gateway 기반의 미터링 시스템 도입이
필요하다.
3.1.1 A형 SMGW
A형 SMGW는 보안 강화형 전력량계, AMI 시스템과 연계하여 다양한 전력 관련 서비스를 제공하는 중간 매개체이다. 보안 강화형 전력량계로부터 계량
정보를 취득하고 가공하여 다양한 서비스 유저들에게 제공하며, 연계된 전력량계들을 관리하는 역할을 수행한다. 또한, 중요자산인 보안 강화형 전력량계의
검침 데이터를 보호하기 위하여 국가에서 인증받은 KCMVP 보안 모듈을 이용한 보안기술이 적용되며, 다양한 형태의 미디어 매체를 지원하기 위한 유무선
통신 모듈이 적용된다.
3.1.2 B/C형 SMGW
B형 SMGW는 RTOS 및 Cortex M형을 채용하여 검침정보수집 기능을 주목적으로 하는 경량형 게이트웨이이다. B형SMGW와 C형 SMGW의
규격상 차이점은 통신 모뎀을 어떤 형태로 내장하거나, 지원하는가의 차이에 기인한다. C형 SMGW의 경우, WAN LTE모뎀을 내장하고, SUN모뎀을
내장하지 않고 전력량계와 연동하여 무선통신을 지원하는 점이 다르며, 기본적인 검침 기능은 동일하게 구성되었으며, B형 SMGW를 위주로 기술하겠다.
표 1. A/B/C형 SMGW 하드웨어 및 통신 사양 비교
Table 1. Comparison table of hardware and communication specifications of A/B/C type
SMGW
|
구분
|
A형
|
B/C형
|
Legacy DCU
|
|
Processor
|
Cortex A 계열
|
Cortex M4
|
Cortex A 계열
|
|
Memory
|
RAM 512MB
Flash 2GB
|
RAM 256kB
Flash 1MB
|
RAM 512MB
Flash 1GB
|
|
OS
|
임베디드 리눅스
|
RTOS
|
임베디드 리눅스
|
|
WAN
|
광대역인터넷,
LTE
|
LTE
|
광대역인터넷,
LTE
|
|
NAN
|
PLC/SUN
|
-
|
PLC
|
|
LMN
|
CAN, RS-485,
SUN
|
CAN, RS-485,
SUN
|
RS-485
|
|
프로토콜
|
LwM2M/CoAP/DTLS/UDP
|
사설FEP(TCP)+SNMPv2(UDP)+Diameter/EAP
|
B형 게이트웨이는 보안 강화형 전력량계로부터 계량정보를 취득하고 가공하여 검침서버로 데이터 전송을 실시하며, 연계된 전력량계들을 관리하는 역할을 수행한다.
또한, 중요자산인 보안 강화형 전력량계의 검침 데이터를 보호하기 위하여 국가에서 인증받은 KCMVP 보안 모듈을 이용한 보안기술이 적용되며, 다양한
유무선 통신 모듈이 적용된다. 특히 B형 SMGW는 RTOS 기반으로 보안 기능, 검침 기능, 다양한 네트워크 인터페이스 연계 및 NMS 관리 기능을
지원하도록 설계하였다.
3.2 AMI2.0 시스템에서 SMGW 네트워킹 및 통신
스마트그리드 시스템에서 다양한 유선 및 무선통신 네트워크로 구성되는 통신인프라 기술의 통신망 구조를 효율적으로 구분하기 위하여 위의 그림 7과 같이 AMI2.0 시스템에서 SMGW를 기준으로 WAN, NAN, LMN, HAN의 다양한 네트워크로 아래와 같이 구분할 수 있다.
WAN(Wide Area Network): SMGW로부터 상위 서버시스템(검침 FEP-DMS, PKI Server, 등)이 연결되는 통신망으로 LTE,
광대역 인터넷 통신 임차망 등이 이용된다.
NAN(Neighbor Area Network): SMGW와 SMGW 간의 데이터 전송을 위한 통신망으로 메쉬통신 방식이나 중계전송방식으로 WAN통신망을
공유한다.
LMN(Local Metering Network): SMGW와 전력량계의 데이터 전송을 위한 통신망으로 무선 SUN, 유선 PLC 등이 사용된다.
HAN(Home Area Network): SMGW와 분산전원 인버터장치 또는 고객 구내의 다양한 에너지 관리장치와 연계된다.
그림. 7. 유형별 SMGW 기반 AMI 네트워크
Fig. 7. AMI system based on SMGW by network type
3.2.1 네트워크에 따른 SMGW 통신방식
위의 네트워크 구분에 따라서 AMI2.0 보안강화형 전력량계 및 SMGW에는 통신 기능을 위한 SUN, PLC, LTE 모뎀등 다양한 유, 무선 통신방식이
사용 가능하다. 그림 8은 네트워크에 따른 대표적인 통신방식을 이용한 세부 구성도이다. 그림 8의 방법 이외에도 현장의 다양한 기기 및 네트워크 환경에 알맞게 RS-485 및 CAN 유선통신을 알맞게 활용하여서 네트워크를 구성할 수도 있다.
또한 해당 통신기기들의 제어를 위한 표준 AT Command를 사용한다. 네트워크를 구성하는 대표적인 통신방식은 다음과 같다
SUN(Smart Utility Network): 전력, 수도, 가스 검침 등 유틸리티 서비스 시스템의 모니터링 및 제어 어플리케이션의 운용을 가능하게
하는 네트워크로써 SUN 프로토콜은 서비스 어플리케이션의 특성 및 환경에 따라 전송 속도, 출력, 토폴로지 등을 자유롭게 설정할 수 있어야 한다.
SUN 프로파일 규격서는 양방향 전력데이터 교환에 최적화된 프로파일로, IEEE 802.15. 4-2015 기저표준 및 IETF IPv6 관련 표준을
준용한다.
PLC(IoT PLC): IoT PLC은 기존 한국형 표준 PLC통신인 IEC12139-1의 지중 배전선로에서의 전송 성능 저하 문제를 해결하기 위해
개발된 통신기술로 K-DCU 제주 실증사업에 적용되어 안정적인 성능을 입증(5)하였으며, 보안강화형 전력량계 및 SMGW 시스템에서 사용이 가능한 통신기술이다.
그림. 8. SMGW를 이용한 AMI2.0 통신 세부 구성도
Fig. 8. Communication topology using SMGW in AMI2.0 system
LTE(Cat. M1) 모뎀: LTE 모뎀은 CAT. M1 규격을 본 연구에서 사용하였으며, 특정 통신사에 의존성이 없이 모든 통신사에 수용 가능
하도록 설계하였다. LTE 모뎀의 경우, SMGW의 간선망에서 사용 또는 전력량계 단독으로 사용되는 경우 탈부착형으로 사용가능 하도록 설계하였다.
특히 LTE 현장 설치 시 음영 개소가 발생하지 않아야 하며 음영 개소 발생 시 중계기를 설치하여 해소하여야 한다.
3.3 DTLS 정보보안 프로토콜
본 논문에서 설계한 AMI2.0 시스템은 보안을 위해서 KCMVP 인증 모듈을 사용한다. 상세 Security Suite는 ECDHE-ECDSA-
ARIA-128-GCM-SHA256가 적용된 DTLS V1.2를 사용하여 인증서 기반의 상호인증 및 동적 공유키를 생성하고 인증서는 X.509 표준
포맷을 준용한 한전 AMI 인증서를 사용 한다. SMGW와 서버 간 접속은 DTLS 표준절차 (RFC 6347)에 따라 보안 접속을 수행한다. 해당
절차에서는 상호인증, 암호키교환, 암호화 데이터 송수신과정이 포함된다. 상호인증 후 SMGW와 서버간의 모든 송수신 데이터는 암호화된다. 사용중이던
DTLS 세션의 연결이 끊어지고 EXCHANGE_LIFETIME (RFC 7252 : 기준시간 247초) 동안 상호 간 아무런 통신이 없는 경우,
SMGW와 서버는 UDP 접속 및 보안인증 절차부터 다시 수행한다.
3.4 Bootstrap 서버 등록 및 기능서버 접속
SMGW는 최초 기동 시와 기능서버와의 접속 장애 시에 Bootstrap 서버에 접속하여 인증서 기반의 DTLS 상호인증을 수행하고 검침 및 장치
관리 서버 주소 정보를 수신하여 해당 서버로 순차적으로 접속 및 개통 과정을 진행한다.
표 2. Security Object Instance 목록
Table 2. List of security object instance
|
Object
ID
|
Object
Instance ID
|
Server Name
|
기능
|
|
0
|
0
|
BS(BootStrap)
|
기기인증,
연계 응용서버
UIR전송
|
|
0
|
1
|
FEPDMS
|
검침정보 전송
|
|
0
|
2
|
PMS
|
검침앱 관리 및 update
|
|
0
|
3
|
Reserved
|
-
|
|
0
|
4
|
NTP
|
시각동기화
|
SMGW가 Bootstrap 서버로부터 인증을 완료하면 Security Object를 이용하여 FEPDMS, PMS(platform management
server), NTP (network time protocol) 서버 등 연계서버의 접속정보를 전송한다.
Bootstrap 서버는 표 2와 같이 SMGW에서 접속할 서버 주소를 Object Instance ID로 구분하여 전송한다.
Bootstrap 인터페이스는 SMGW가 최초 인증 및 접속 서버 정보를 전송받을 수 있는 Client Initiated Bootstrap과 SMGW
재인증 및 변경된 서버 주소를 받기 위한 Server Initiated Bootstrap의 2가지 모드를 모두 지원한다.
3.4.1 Server Initiated Bootstrap
연계 서버에서 운영 중 SMGW의 재인증 및 서버 재할당이 필요한 경우, 연계 서버는 SMGW에 Bootstrap Request Trigger를 실행하여
BS 서버로 재인증 절차를 강제로 수행하게 하는 기능이다.
그림. 9. Server Initiated Bootstrap 과정
Fig. 9. Process of server initiated bootstrap
그림 9에 도시된 바와 같이 SMGW는 FEPDMS등 연계서버로 부터 Bootstrap Request Trigger, </1/0/9>가 수신되면 3.4.2
Client Initiated Bootstrap의 절차를 수행한다.
3.4.2 Client Initiated Bootstrap
SMGW 현장 설치 후 전원 투입과 통신이 연결되면 자발적으로 제작 시 초기값으로 저장된 BS(Bootstrap Server)에 접속하여 기기의 인증
및 등록을 수행하고, 정상적인 SMGW인 경우, 연계되는 응용서비스 서버의 접속정보를 전달받고 자동으로 응용서비스 서버에 접속한다.
이러한 방식은 기존의 AMI1.0 시스템에서 DCU를 변대주에 설치후 서버주소 및 다양한 운영 정보를 입력하여 수동 등록하는 방식대비 신뢰성이 높고
효율적이다.
그림 9에서 최초 FEPDMS에 의해 이루어지는 Post </1/0/9> 동작 없는 경우, Client Initiated Bootstrap Mode와 동일하다.
SMGW는 먼저 BS 서버와의 DTLS/UDP 접속 완료 후, bootstrap 요청(/bs)을 전송한다. 이후 BS 서버는 SMGW에 기존의 접속
URI정보를 삭제 요청하여 초기화를 수행하고, security object와 server object를 전송한다.
3.5 SMGW 등록
SMGW는 검침정보 및 장치정보 교환을 위해 FEPDMS 서버에서 상호인증 후 SMGW를 등록(registration)을 한다.
FEPDMS 서버는 SMGW의 상호인증을 위해 DTLS 표준절차(RFC 6347)에 보안 접속을 수행한다. 해당 절차에서는 상호인증, 암호키 교환,
암호화 데이터 송수신과정이 포함된다. 상호인증 후 SMGW와 FEPDMS 서버 간의 모든 송수신 데이터는 암호화되어야 한다. SMGW는 FEPDMS
서버와 상호인증 후 등록을 위해 표 3과 같이 Object ID 1을 사용한다.
표 3. Server Object Resources
Table 3. Server Object Resources
|
Resource Definitions
|
|
ID
|
Name
|
Operations
|
Instances
|
Mandatory
|
Type
|
Description
|
|
0
|
Short Server ID
|
R
|
Single
|
Mandatory
|
Integer
|
서버 개체 인스턴스를 연결하는 링크로 사용
|
|
1
|
Lifetime
|
RW
|
Single
|
Mandatory
|
Integer
|
등록 수명을 초 단위로 지정 : 기본값 : 480초
|
|
9
|
BootstrapRequest Trigger
|
E
|
Single
|
Optional
|
|
FEPDMS 서버 정보 변경 또는 SMGW의 재인증 시 BS 서버로 재접속 요청
|
SMGW가 FEPDMS 서버로 등록하는 과정은 아래 그림 10과 같다. FEPDMS 서버에 등록 시 사용하는 endPointName은 고유한 SMGW ID(11 자리)를 사용한다. FEPDMS 서버는 SMGW로
registration Id(endPointName와 동일)를 발급한다. SMGW는 등록 시 아래 표 4~5의 등록 매개변수와 SMGW Object 목록을 FEPDMS 서버로 전송한다.
그림. 10. SMGW의 FEPDMS 등록과정
Fig. 10. SMGW registration process to FEPDMS server
표 4. 등록 매개 변수
Table 4. Registration parameter
|
기본 등록 매개 변수
|
|
Parameter Name
|
필수
유무
|
기본값
|
설명
|
|
ep
|
yes
|
SMGW ID
|
유니크한 Client EndPoint Name
|
|
lt
|
yes
|
86,400
|
Client life time(단위:초),
Object </1/0/1> 값과 동일
|
표 5. SMGW의 Object 목록
Table 5. Object list of SMGW
|
Object ID
|
URN/Version
|
Object
Name
|
설명
|
|
1
|
urn:oma:LwM2M:oma:1:1.1
|
LwM2M Server
|
FEPDMS서버와 관련된 데이터를 포함한다.
|
|
4
|
urn:oma:LwM2M:oma:4:1.2
|
Connectivity Monitoring
|
SMGW와 FEPDMS간의 네트워크 현황을 모니터링 할 수 있다.
|
|
5
|
urn:oma:LwM2M:oma:5:1.0
|
Firmware Update
|
소프트웨어 업데이트 전송 및 설치 관리한다.
|
|
6
|
urn:oma:LwM2M:oma:6:1.0
|
LwM2M Location
|
SMGWG의 위치 정보를 제공한다.
|
|
19
|
urn:oma:LwM2M:oma:19:1.0
|
Binary App Data Container
|
검침정보 및
확장정보 전송
|
3.7 SMGW의 계기정보 수집 관리 기능
SMGW는 서버에 등록된 후에 다양한 기능을 수행한다. 대표적으로 정전보상(정전검출시 SMGW는 상위 서버에 정전 PUSH를 수행하고 검침정보를 저장),
보안(기밀성, 무결성 및 부인방지), 계기정보 수집/관리(요금제 및 Load Profile(LP) 수집), 네트워크 관리 기능(모든 통신 정보상태)을
수행한다.
3.7.1 계기정보 수집 및 등록
SMGW는 계기 데이터 저장 및 관리를 위해 계기 정보 수집 동작을 수행한다. 수집된 계기 정보 및 계기인증서에 대해 DMS 서버를 통해 계기인증서
유효성을 검증한다. 계기인증서 검증이 완료된 경우, 검침 서버로 계기 정보를 송신한다. 만약 계기인증서가 유효하지 않은 경우, 해당 계기 관련 정보는
예외 처리하고, 검침 스케줄에서 제외한다.
3.7.2 계기 데이터 관리 정보
SMGW는 계기 정보를 수집하고 상위 서버로 전송하는데 양방향 계량 모드로 설정이 가능한 계기의 경우, 역방향 검침항목은 순방향 검침 항목 수집 주기와
동일하게 적용하고, E-type 계기의 경우 매 정시 현재 값을 읽어 LP를 생성한다. 아래 표 6의 계기 LP 기록 주기에 따라 수집한다. AMIGO 계기의 경우, DLMS PUSH 설정하여 LP 데이터 및 알람 데이터를 PUSH 방식으로 수집하는데
수집주기는 별도의 운영 요구사항에 따라 변경이 가능하다.
표 6. 검침정보 수집 주기
Table 6. Meter-reading information collecting period
|
항 목
|
E-Type v1.1
|
G/AE-type
AMIGO
|
비고
|
|
LP
|
60분
|
1/5/10/15
/30/60분
|
PUSH
|
|
전기품질
|
-
|
1/5/10/15
/30/60분
|
순시전압/전류
|
|
정기검침
|
1회/1일
|
1회/1일
|
최대수요포함
|
|
정복전
|
1회/1일
|
1회/1일
|
PUSH
|
|
최대부하전류
|
1회/1일
|
-
|
|
|
평균전압/전류
|
-
|
15/30/60분
|
|
|
순시전압/전류
|
-
|
15/30/60분
|
|
|
계기 시간
|
15/30/60분
|
15/30/60분
|
|
3.7.3 네트워크 관리 기능
SMGW는 관리하는 전력량계 및 모뎀의 네트워크 관리정보를 주기적으로 FEPDMS 서버로 전송한다. 전송 시 Object Instance ID 8을
사용 하고 Object ID 8은 LMN Connectivity Monitoring 정보를 나타낸다. LMN Connectivity Monitoring
정보는 표 7에 보이는 계기 정보로 계기 정보, 계기 모뎀 정보, 계기 모뎀 상태정보 전송에 사용된다.
SMGW는 LMN Connectivity Monitoring 정보를 1시간 1회 FEPDMS 서버로 전송한다. 획득할 수 없는 정보는 Null로 채워
보낸다. SMGW는 계기의 모뎀 정보 및 네트워크 상태 정보는 AT Command 명령어인 NWK 기능을 활용하여 모뎀에 AT Command 명령을
내려서 모뎀의 관련 네트워크 MAC 주소 및 네트워크 종류에 따른 통신 성공률을 가져온다.
표 7. LMN Connectivity Monitoring 구조
Table 7. LMN Connectivity Monitoring structure
|
분류
|
항목
|
JSON Name
|
Atcommand
|
|
SMGW MAC정보
|
SMGW SUN MAC
|
MAC48
|
SMGW 자체
관리정보
|
|
SMGW 착탈모뎀 MAC
|
MAC48
|
|
계기 정보
|
계기 ID (Primary key)
|
MID
|
|
계기 계량부 펌웨어버젼
|
FMVR
|
|
계기 운영부 펌웨어버젼
|
FOVR
|
|
계기 SUN 펌웨어버젼
|
FSVR
|
|
계기 주 통신방식
|
LNB
|
|
계기모뎀
정보
|
HDLC 주소
|
MHDLC
|
|
CAN ID 주소
|
CANID
|
|
착탈모뎀(PLC등)
펌웨어버전
|
FSVR
|
|
SUN MAC 주소
|
SMAC
|
AT command NWK
각 계기
로부터 획득
|
|
PLC MAC 주소
|
PMAC
|
|
계기
네트워크
상태정보
(PLC,SUN)
(485,CAN)
|
SUN IPv6 주소
|
SIPv6
|
|
PLC IPv6 주소
|
PIPv6
|
|
SUN RSSI(dBm)
|
RSSI
|
|
PLC SNR(dB)
|
SNR
|
|
상위접속 SUN MAC주소
|
PSMAC
|
|
상위접속 PLC MAC 주소
|
PPMAC
|
|
상위접속 SUN IP주소
|
PSIPv6
|
|
상위접속 PLC IP주소
|
PPIPv6
|
|
SUN Packet Error Rate
|
APER
|
|
PLC Packet Error Rate
|
PPER
|
|
계기 485 성공률
|
485PDR
|
SMGW
자체
관리정보
|
|
계기 CAN 성공률
|
CANPDR
|
3.8 SMGW의 전력량계, 서버 연결 구성
그림 11은 앞 절의 내용들을 간단하게 정리하여 SMGW의 측면에서 보안강화형 전력량계(AMIGO) - SMGW – 서버(BS, FEPDMS, PMS) 간의
AMI2.0 시스템 내에서 통신 연결 구성 및 동작 방법을 나타낸 그림이다.
그림. 11. AMI2.0 시스템에서 SMGW의 계량기 및 서버 연결 구성도
Fig. 11. Connection and block diagram of SMGW between meter and test server in AMI2.0
system
4. 시작품 개발, 실증, 성능 분석
4.1 시범시스템 구성
실제 설치 현황은 SMGW 32대, 계기 89대로 아래 표 8과 같이 도심 지중 · 가공 선로, 교외 지역 등 다양한 지역을 선택하였으며, 그림 12와 같은 통신 구성으로 시공하고 성능을 실증하였다.
실제 현장에 시공된 SMGW 및 AMIGO 보안계기의 사진을 그림 13에 게시하였다. A형 SMGW는 사진과 같이 변대주에 설치되어 변압기가 공급하는 지역의 다수의 가구에 대하여 검침을 수행하며, B형 SMGW는 건물내
계기함에 설치되어 동일 건물 내 설치된 가구의 전력량계를 검침한다.
표 8. 실증 지역 및 수량
Table 8. demonstration area and device quantity
|
구분
|
서울
|
남
서울
|
대전
|
나주
|
제주
|
경기
|
합계
|
|
AMI 수용호수
|
69
|
101
|
87
|
18
|
10
|
65
|
350
|
|
계
기
|
기설
연계
|
AMIGO
단상
|
-
|
3
|
1
|
-
|
3
|
-
|
7
|
|
AMI
2.0
|
AMIGO
(삼상)
|
-
|
20(8)
|
7(1)
|
9(1)
|
2(2)
|
44
|
82
|
|
계기합계
|
-
|
23
|
8
|
9
|
5
|
-
|
89
|
|
SMGW (A/B/C)
|
5
(0/5/0)
|
12
(7/5/0)
|
8
(2/3/3)
|
3
(1/2/0)
|
2
(2/0/0)
|
2
(2/0/0)
|
32
(14/15/3)
|
그림. 12. 시범 실증 구성도
Fig. 12. Demonstration network topology
그림. 13. 현장 설치된 A-SMGW와 B-SMGW
Fig. 13. Field installed A-SMGW and B-SMGW
4.2 실증 결과 및 분석
실증 기간은 2020.09.14.부터 2020.10.16.까지 1개월 동안 검침 서버에 계측된 정기검침 및 기타 계측데이터를 확인하는 방법으로 수행하였다.
실증결과는 매일 1회 수집하는 정기검침(월간 전력사용량)의 수집율은 누락 시, 1시간간격 3회 재시도를 통하여 100%수집하였고, 고객의 전력 소비
패턴을 파악할 수 있는 LP 정보 및 변압기 부하 계측데이터를 1개월 동안 총 507,301개를 성공적으로 수집하였다. 이중 RS485로 연결된 1분
LP의 경우 수집 성공률이 100%였으며, 15분 LP 99.4%, 60분 LP는 99.53%이다. 로컬 미터 네트워크 구간(SMGW-Meter)의
통신방식별 수집 성공률은 SUN: 99.52%, CAN: 99.96%, RS-485: 99.48%이다. SMGW 수집 성공률은 99.98%이다. 그림 14는 AMI 2.0 실증 서버에서 검침 성능통계 데이터를 조회하는 화면이다.
그림. 14. 검침 서버에서 월 검침 및 LP 수집률
Fig. 14. Monthly meter reading and LP collection rate in test server
LP정보의 평균 수집시간은 전력량계에서 LP정보 생성시점으로부터 SMGW가 수집하여 서버로 전송하기까지 128초가 소요되었으며, 기존의 AMI1.0
시스템은 평균 약 35분이 소요되는 점을 고려하면 95% 이상의 성능개선이 이루어졌다. 이러한 성능 차이는 기존의 AMI1.0이 polling 방식에
의해 동작(6)하는 반면, AMI2.0은 상향으로의 push 전송에 의해 정보가 전송되기 때문으로 분석된다.
그림. 15. AMI1.0 검침서버 수집율
Fig. 15. AMI1.0 test server LP collection rate
그림 15에 AMI1.0의 성능통계를 조회한 검침 서버의 화면을 기재하였다. AMI 1.0의 경우 LP 수집율이 97.7%, LP 적시수집률이 95.5%로
AMI 2.0 시스템보다 현저히 낮은 것을 알 수 있다. 표 9에 AMI 1.0과 AMI2.0의 성능 및 기능을 비교 분석하였다.
표 9. 기존 AMI1.0과 신규 AMI2.0 비교
Table 9. Comparison of AMI1.0 and AMI2.0
|
항 목
|
AMI1.0(7),(8)
|
AMI2.0
|
|
프로토콜
|
비표준/SNMP
|
LwM2M통합
|
|
보안
|
사설
|
표준DTLS
|
|
기기등록/
부하분산
|
유인/수동
|
무인/자동
|
|
LP수집률
|
97.7%
|
99.4%
|
|
수집지연시간
|
35분
|
128초
|
5. 결 론
배전계통에서 분산전원의 비중이 높아짐에 따라, 기존의 운영체계에서 AMI의 전력품질 정보 및 전력 계량정보 등을 이용하여 계통의 상태분석과 동적 특성을
예측하고자 하는 추세가 활발하다. 특히 다양한 AMI 정보를 실시간 연계하여 DR등 전력거래와 계통운영 예측정보로 활용하기 위해서는 실시간 특성과
보다 높은 계량정보 수집율이 중요하다
본 논문에서는 이러한 실시간성과 고신뢰성을 향상시키기 위하여 IoT Gateway를 이용하여 AMI 시스템의 프로토콜과 동작 특성을 다시 설계하고
기존의 시스템과 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서 제시된 AMI2.0 시스템은 IoT 프로토콜 및 정보모델을 적극 수용하여 경량화된 트래픽과 신뢰성있는 정보를 수집 가능함을 입증하였으며,
실시간 수집 성능을 크게 향상시킴으로서 탄소 중립에 따라 도입 예상되는 DR과 요금제 수용과 전력계통 운영에서 요구되는 AMI 시스템의 실시간성을
충족할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 1만호 확대 시범사업이 추진될 계획이며, 더욱 대규모 운영과 다양하고, 가혹한 환경의 실제 현장에서 발생
되는 문제점을 도출하고, 성능 최적화에 대한 연구가 진행될 예정이다.
Acknowledgements
본 논문(저서)은 2021학년도 목포대학교 교내연구비 지원에 의하여 연구되었음.
This Research was supported by Research Funds of Mokpo National University in 2021.
References
M. H. Park, Y. H. Kim, S. B. Lee, 2016, A Study on the development of platform based
on IoT, KIPS Transactions on Computer and Communication Systems, Vol. 10, No. 5, pp.
311-318
M. S. Choi, S. K. Kang, B. S. Park, I. Y. Seo, 2020, Development and Performance Analysis
of Hybrid Communication Technology for Advanced Metering Infrastructure System, The
Transactions of the Korea Institute of Electrical Engineers, Vol. 4, No. 69, pp. 610-616
Y. I. Kim, S. J. Park, M. S. Choi, K. S. Jang, B. S. Park, N. J. Jung, 2015, Development
of Meter Reading Network Management System based on AMI, Proceeding of the KIEE Conf.,
pp. 404-405
H. O. Lee, S. G. Go, B. T. Lee, J. S. Nam, Y. H. Kim, S. B. Lee, 2016, A Study of
IoT Standard in Power System and Energy, Information and Communications Magazine,
Vol. 12, No. 33, pp. 12-21
D. C. Na, 2021, An Application of AMI business model and New Power Line Technology,
Electric Power, Vol. 1, No. 15, pp. 97
N. G. Myung, B. S. Park, C. S. Eun, 2017, Development of Secure Software Update Technology
for Smart Meters, The Journal of Korean Institute of Communications and Information
Sciences, Vol. 12, No. 42, pp. 2326-2339
B. S. Park, N. G. Myung, Y. U. Park, 2019, The Development of Power Management Reinfoced
Type AMI System, Korea Electric Power Research Institute Report, Vol. chap. 9, pp.
234-241
N. G. Myung, C. S. Eun, 2021, Remote Meter Reading Performance Analysis According
to Applying AMI Security, The Journal of Korean Institute of Communications and Information
Sciences, Vol. 6, No. 46, pp. 1040-1047
저자소개
He recevied the B.Sc., M.S., and Ph.D. degrees from the Department of Electrical Engineering,
ChungBuk National University (CBNU), Cheongju, South Korea, in 2015, 2017, and 2021,
repectively.
Since 2021, he has been a Researcher in department Smart Power Distribution Laboratory
with Korea Electrical Power Research Institute (KEPRI), Daejeon, South Korea.
His main research interests include AMI system, IoT device security, and SoC circuit
design.
His current research interests are AMI devices(meter, gateway, and modem) and protocols
device for AMI system.
He received his B.S., M.S., and Ph. D degrees from Hannam University, Daejeon, Korea,
in 1993, 1995 and 2012.
Currently, he is a chief researcher at KEPCORI, Korea from 2021 His recent research
interests include AMI system, smart meter, IoT gateway and protocol.
He received his B.S. and M.S. degrees from Hangyang University, Seoul, Korea, in 1982,
2000, and Ph.D. degrees from Yonsei University, Seoul, Korea in 2014, respectively.
He was a Vice president at KEPCO, Korea from 2018 to 2020.
Currently, he is a professor at Mokpo National University, Mokpo, Korea.
His recent research interests include the power systems application like EMS, DERMS,
active voltage control of distribution system