• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.696-697
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• 2011

신재생에너지는 기후변화협약 및 화석연료의 고갈 등으로 인해 전력계통으로의 도입 필요성은 증가하고 있으나 경제성 부재로 인해 도입 시 많은 제약이 있었다. 그러나 최근 풍력발전기의 경제성이 확보되고 있는 추세이며 일부 유럽 국가를 중심으로 전력계통에 연계하여 운전하고 있다. 특히 스페인의 경우 풍력발전기의 발전량을 예측하는 시스템을 개발하여 풍력발전량의 간헐적인 출력 특성을 보완하고 이용 효율을 향상시킬 수 있도록 다른 발전설비와 연계하여 전력계통을 운영하고 있으며, 풍력발전량을 고려한 예비력을 산정함으로써 경제적이고 안정적인 전력계통을 유지하고 있다. 또한 풍력발전기의 간헐적인 출력 특성을 보완하기 위해 에너지저장장치와의 협조 운영 가능한 시스템을 구축하는 사례가 증가하고 있으며 우리나라의 제주 스마트그리드 실증사업의 Smart Renewable이 이와 같은 경우라 할 수 있다. 본 논문에서는 기계학습이론 중 하나인 SVR을 이용한 풍력발전량 예측 시스템을 개발에 대해 기술하였으며, 행원14호기의 풍력발전량 이력데이터를 이용하여 풍력발전량 예측을 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07e
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• pp.96-98
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• 2004

본 논문은 10kW태양광 발전시스템 운전 상황에 대한 내용으로서 월별발전전력량, 최대출력, 태양전지 1kW당 월간 평균발전전력량, 일사량과 온도에 대한 발전 전력의 영향 등을 다루었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.10-12
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• 2012

태양광 발전이란 햇빛을 전기로 전환하는 친환경 차세대 대체 에너지 생산기술로 오래 전부터 주목받아 왔다. 태양광 발전에는 태양열을 모아 이를 발전에 사용하는 태양열 집중방식과 광전효과를 이용하여 직접 전기를 생산하는 태양광 발전으로 나뉘는데 반도체 생산 기술의 발달에 따라 점차 태양광 발전의 비중이 증가하고 있다. 태양광 발전의 효율은 크게 일사량과 온도에 의해 결정되는데 두 요소에 따라 효율의 변동성이 크기 때문에 정확한 발전 효율을 측정하는 일은 어렵다. 본 논문에서는 발전소에서 수집된 온도와 일사량, 발전량 데이터를 이용하여 선형 회기 분석과 확률적 모델링을 사용해 현재 발전량의 신뢰도를 계산하고 발전모듈 점검의 필요성을 판단하는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.156-156
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• 2015

최근 화석연료의 사용으로 인한 지구온난화 등 환경파괴가 점점 증가하는 추세이며 이로 인해 신재생에너지 중 하나인 수력발전이 주목받고 있다. 수력발전은 물의 위치에너지를 기계에너지로 이를 다시 전기에너지로 변환하는 친환경적인 방식으로 운영된다. 수력발전량은 우리나라 전체 발전량의 1.5% 정도로 적은 양의 발전량을 생산하지만 가동시간이 짧아 전력수요가 급변하는 상황에 대비 가능하기 때문에 수력발전은 필수적이다. 기후변화의 영향으로 연평균강수량은 증가하는 양상을 보이나 연 강수일수는 줄어드는 등 수자원의 불확실성이 증가하고 있는 실정이다. 따라서 미래 불확실한 수자원 공급에 대비할 수 있는 수자원의 효율적 활용에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 유량이 계절에 따라 변동 폭이 크다는 점을 고려하며 월별 발전량을 최대화하기 위해 선형계획법을 적용하는 모형을 구축하였다. 선형계획법은 목적함수와 제약조건식 모두 1차식으로 비선형항을 포함할 수 없으나 초기 해가 불필요하고 최적해가 보장된다는 장점을 가진다. 일부 목적함수나 제약조건식에 비선형항이 포함되어 있을 경우 Successive Linear Programming(SLP), Piecewise Linear Programming(PLP), Taylor Expansion 등의 방법을 이용하여 선형화할 수 있다. 본 연구에서 비선형 제약조건은 Taylor Expansion을 이용하여 선형화하였으며 한강수계 9개 댐의 월간 발전량을 최대화시키는 장기 운영 모형을 구축하였다. 개발 환경은 Linux-CentOS이며 사용프로그램은 통계 분석에 많이 활용되는 R programming이다. R programming은 패키지를 이용한 개발이 용이하고 Windows 뿐만 아니라 Linux, Mac, Unix 등의 운영체제에서도 호환 가능하다는 장점이 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.39-44
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• 2023

Renewable energy such as solar and wind power is a resource that is sensitive to weather conditions and environmental changes. Since the amount of power generated by a facility can vary depending on the installation location and structure, it is important to accurately predict the amount of power generation. Using meteorological data, a data preprocessing process based on principal component analysis was conducted to monitor the relationship between features that affect energy production prediction. In addition, in this study, the prediction was tested by reconstructing the dataset according to the sensitivity and applying it to the machine learning model. Using the proposed model, the performance of energy production prediction using random forest regression was confirmed by predicting energy production according to the meteorological environment for new and renewable energy, and comparing it with the actual production value at that time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.157-159
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• 2012

산업혁명 이후 현대사회의 급격한 발전과 화석에너지의 무분별한 사용으로 인해 화석자원이 고갈되고 있으며 환경오염 문제가 심각한 실정이다. 이러한 자원의 고갈과 환경오염 문제를 해결하기 위해 최근에 친환경적이며 자원량이 무한대에 가까운 신재생에너지 자원에 대한 개발이 많은 관심을 받고 있다. 신재생에너지 중에서 풍력에너지는 바람의 가변성으로 인해 짧은 시간 안에 전력 생산량이 급증하거나 급강하는 ramp 현상이 발생하여 풍력발전량의 예측이 어렵다. 따라서 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 이 연구에서는 정확한 풍력발전량의 예측을 위하여 전력 생산 변화의 빠르기를 나타내는 PRR을 속성으로 사용하고 ANFIS기법을 적용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험 결과 기존의 ANFIS기법을 적용한 경우 보다 PRR속성을 이용하여 적용한 경우 더 정확한 풍력발전량의 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.441-442
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• 2007

제주계통은 지속적인 부하증가를 고려하여 대용량의 발전기를 설치하였다. 제주계통에서 대용량의 발전기가 탈락하는 경우 탈락되는 유효전력량 만큼 HVDC에서 추가적으로 전송하게 된다. 전류형 HVDC는 유효전력을 전송시키기 위해서 계통에서 무효전력을 공급받아야 한다. 탈락하는 발전기의 유효전력 발전량이 많으면 많을수록 계통에서 공급받아야 하는 무효전력량이 많아진다. 실질적으로 상정고장 검토시 제주도의 대용량 발전기의 탈락은 제주 계통의 안정도 유지에 심각한 문제를 초래하므로 발전기의 유효전력 출력은 신뢰도 유지를 위해서 제한이 필요하다. 본 논문에서는 제한된 발전기 최대 유효전력 출력값을 계산하기 위한 새로운 해석 방법과 전력시장운영규칙의 기준전압을 벗어나지 않는 범위 내에서 기존에 설치되어 있는 전압보상장치를 투입함으로써 상대적으로 값이 싼 대용량 발전기의 발전량을 향상시키는 방안에 대해서 논의한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.31 no.4
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• pp.711-731
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• 2022

In Korea, nuclear power plants are major sources of electricity supply with relatively low costs. Despite the importance and scale of nuclear electricity generation, the Korean tax and levy system is less organized than those in other countries, such as France and Japan, where nuclear power plants also play significant roles for electricity supply. Countries impose tax on nuclear electricity generation roughly in three ways: tax on nuclear reactors; tax on uranium fuel; tax on electricity from nuclear power plants. The Korean government may consider taxing nuclear electricity generation based on uranium fuel or electricity generation. If taxing on uranium fuel at the rate of 90 KRW per milligram of uranium, the Korean government can collect additional tax revenue of 430 billion KRW. If taxing on electricity from nuclear power plants at the rate of 11 KRW per kilowatt-hour, the government can collect additional tax revenue of 1,600 billion KRW.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.6
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• pp.643-650
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• 2017

Photovoltaic generation which has unlimited energy sources are very intermittent because they depend on the weather. Therefore, it is necessary to get accurate generation prediction with reducing the uncertainty of photovoltaic generation and improvement of the economics. The Meteorological Agency predicts weather factors for three days, but doesn't predict the sunshine and solar radiation that are most correlated with the prediction of photovoltaic generation. In this study, we predict sunshine and solar radiation using weather, precipitation, wind direction, wind speed, humidity, and cloudiness which is forecasted for three days at Meteorological Agency. The photovoltaic generation forecasting model is proposed by using predicted solar radiation and sunshine. As a result, the proposed model showed better results in the error rate indexes such as MAE, RMSE, and MAPE than the model that predicts photovoltaic generation without radiation and sunshine. In addition, DNN showed a lower error rate index than using SVM, which is a type of machine learning.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.5
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• pp.66-71
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• 2009

The solar photovoltaic power generator can get more power with the higher solar radiation quantity. However, if the higher solar radiation quantity on cell becomes high temperature, the efficiency of generate will be reduced. To install cooling system for this kind of device can be the way to solve high temperature problem on cell but another problems after install it such as increasing of solar generated quantity problem cost to install cooling system and cost to be maintained cooling system weren't discussed to practical use this system. So the present paper described about effect and commercial business possibility of cooling system. After installing a cooling system the results of experiment about 5.76[%] average annual increasing of solar photovoltaic can expect.