We study about small gas engine and fuel cell CHP (Combined Heat and Power) as the technologies for energy conservation and $CO_2$ emissions reduction. Korea government plans to use them in near future. This study quantitatively analyzed energy consumption and $CO_2$ emissions reduction potential of small CHP instead of existing electric power plant (coal steam, combined cycle and oil steam) using LEAP (Long-range Energy Alternative Planning system) as energy-economic model. Three future scenarios are discussed. In every scenario similar condition for each CHP is used. Alternative scenario I: about 6.34% reduction in $CO_2$ emissions is observed in 2019 due to increase in amount of gas engine CHP and fuel cell CHP while coal use in thermoelectric power plant is almost stagnant. In alternative scenario II: a small 0.8% increase in $CO_2$ emission is observed in 2019 keeping conditions similar to alternative scenario I but using natural gas in combined cycle power plant instead of coal. During alternative scenario II overall $CO_2$ emission reduction is observed in 2019 due to added heat production from CHP. Alternative scenario III: about 0.8% reduction in $CO_2$ emissions is observed in 2019 using similar CHP as AS I and AS II. Here coal and oil are used in thermoelectric power plant but the quantity of oil and coal is almost constant for next decade.
The value of Photovoltaic as an independent power supply is small, but the city's carbon emissions reduction and for the reduction of fossil fuel use distributed power is the power source to a very high value. However, according to the weather conditions for solar power generation by power fluctuations because of the size distribution to be effective, the big swing for effectively controlling real-time monitoring should be made. But that depends on solar power generation solar radiation forecasts from the National Weather Service does not need to predict it, and this study, the diffuse sky radiation in the history of the solar radiation in the darkness of the clouds, thick and weather forecasts can be inferred from the atmospheric transmittance to announce this value is calculated to represent each weather forecast solar radiation and solar radiation predicted by substituting the expression And the measured solar radiation and CRM (Cloud Cover Radiation Model) technique with an expression of Kasten and Czeplak irradiation when compared to the calculated predictions were verified.
This paper is investigated to variation of wave power generation operation rate, operating capacity and output with the wave conditions represented by wave height-period window. By the use of the long-term wave data from 1979 to 2002 which is provided by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI), we calculated the monthly variation of significant wave height(Hs), zero-up crossing period(Tz) and distribution of wave appearance rate. And using the same wave data, it was charted the Hs-Tz and wave-energy scatter diagrams.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.769-772
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2013
최근 미국의 enphase사의 상용화를 시작으로 국내에서도 태양광 마이크로 인버터의 개발이 활성화 되고 있다. 이러한 동향은 전기를 분산발전함으로써 고장진단 및 발전성능향상에 크게 기여 할 수 있을 것으로 기대된다. 인버터 용량을 줄여 전력생산을 분산 처리하는 것은 음영으로 인한 발전량 감소, 발전량의 향상을 가져올 수는 있지만 분산 된 처리만큼 데이터의 처리 양을 급격히 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 인버터 제조사 별로 대용량 인버터와 마이크로 인버터사이의 통신프로토콜을 분석하여 패킷의 수를 측정하고 이에 따른 데이터에 대한 상관관계를 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.849-852
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2021
화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.
Smart Grid is an intelligent power grid for efficiently producing and consuming electricity through bi-directional communication between power producers and consumers. As renewable energy develops, the share of renewable energy in the smart grid is increasing. Renewable energy has a problem that it differs from existing power generation methods that can predict and control power generation because the power generation changes in real time. Applying a self-adaptative framework to the Smart Grid will enable efficient operation of the Smart Grid by adapting to the amount of renewable energy power generated in real time. In this paper, we assume that smart villages equipped with photovoltaic power generation facilities are installed, and apply the self-adaptative framework, AiTES, to show that smart grid can be efficiently operated through self adaptation framework.
In 2005, five Korean generation companies suggested to include non-fuel ancillary costs incurring in the process of managing fuels and ashes as variable costs in Korean Cost-Based Pool. OLS analysis seeking statistical relation with the amount of generation did not provide sufficient ground for such argument. However, some cost items in this category showed meaningful statistical relation for certain generation facilities hinting some possibilities for the candidate of variable costs in the future. Time lag related to cost evaluation, problems related to inventory control and accounting method related to this may block the statistical relationship with the amount of generation. Unified criteria and standardization of the data are necessary before we proceed further to consider them as variable costs.
With the development of renewable energy sector, the importance of solar energy is continuously increasing. Solar radiation forecasting is essential to accurately solar power generation forecasting. In this paper, we used time series models (ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH). We compared the performance of the models using mean absolute error and root mean square error. According to the performance of the models without exogenous variables, the Seasonal ARIMA-GARCH model showed better performance model considering the problem of heteroscedasticity. However, when the exogenous variables were considered, the ARIMAX model showed the best forecasting accuracy.
Inhye Kim;Jeongjae Oh;Taesung Kim;Minsuk Im;Sunghyun Cho
Korean Chemical Engineering Research
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v.62
no.3
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pp.225-232
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2024
The reduction of CO2 emissions in the energy production sector, which accounts for 86.8% of total greenhouse gas emissions, is important to achieve carbon-neutrality. At present, 60% of total power generation in South Korea is coal and natural gas. Replacing fossil fuel with renewable energy such as wind and solar has disadvantages of unstable energy supply and high costs. Therefore, this study was conducted through the co-firing of natural gas, ammonia and hydrogen utilizing the natural gas combined cycle process. The results demonstrated reduction in CO2 emissions and 34%~238% of the power production compared to using only natural gas. Case studies on mass fractions of natural gas, ammonia and hydrogen indicated that power production and NOx emissions were inversely proportional to the ammonia ratio and directly proportional to the hydrogen ratio. This study provides guidelines for the use of various fuel mixtures and economic analysis in co-firing power generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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