• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.6
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• pp.126-131
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• 2019

The estimation of available solar energy at particular locations is critical to find and assess suitable locations of PV sites. The amount of PV power generation is however affected by various geographical factors (e.g., weather), which may make it difficult to identify the complex relationship between affecting factors and power outputs and to apply findings from one study to another in different locations. This study thus undertakes a regression analysis using data collected from 172 PV plants spatially distributed in Korea to identify critical weather conditions and estimate the potential power generation of PV systems. Such data also include solar radiation, precipitation, fine dust, humidity, temperature, cloud amount, sunshine duration, and wind speed. The estimated PV power generation is then compared to the actual PV power generation to evaluate prediction performance. As a result, the proposed model achieves a MAPE of 11.696(%) and an R-squred of 0.979. It is also found that the variables, excluding humidity, are all statistically significant in predicting the efficiency of PV power generation. According, this study may facilitate the understanding of what weather conditions can be considered and the estimation of PV power generation for evaluating and determining suitable locations of PV facilities.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.281-289
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• 1999

Small-scale hydropower projects at existing agricultural reservoirs can contribute to produce electric energy by maximizing the use of releases from the reservoirs. The irrigation water duration, the reservoir hydropower simulation, and the nonlinear programming model are employed to estimate potential hydroelectric energy at an existing reservoir. The nonlinear programming model consists of finding a maximum hydroelectric energy subject to irrigation water demand constraints. The sample reservoir given a set of inflow and irrigation water is considered. The optimal solutions by the optimization model yield the most hydroelectric energy for the analysis period in the three methods. Consequently, the nonlinear programming model uses the most water for hydropower generation with respect to the total inflow of the sample reservoir. It is also found that additional storage by increasing the normal water level of the sample reservoir does not significantly increase the annual hydroelectric energy for the given reservoir. It is expected that the optimization model and the proposed procedure for estimating potential hydroelectric energy can be applied to evaluate feasibility analysis for small scale hydropower additions at existing agricultural dams.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.553_554
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• 2009

풍력발전은 현재까지 가장 경제성이 있는 신재생에너지 기술이지만, 전적으로 바람에 의존함으로서, 발전전력의 양과 시스템의 효용성이 절대적으로 풍력자원의 특성에 지배된다. 본 논문은 제주한경풍력단지의 풍력발전량을 추정하기위하여, 인근에 위치한 고산기상대의 풍속측정 자료와 한경풍력의 풍력발전량을 분석하였다. 분석된 결과를 이용하여 예측된 풍속의 높이를 보정하여 미래 풍력발전량을 추정하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.197.1-197.1
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• 2011

Target generation capacity of geothermal power generation pilot plant project through the Enhanced Geothermal Systems (EGS) with a doublet system down to 5 km depth was estimated. Production and re-injection temperatures of geothermal fluid were assumed $160^{\circ}C$ and $60^{\circ}C$, respectively, based on reservoir temperature of $180^{\circ}C$ calculated from the geothermal gradient of $33^{\circ}C$ in Pohang area. In this temperature range, 0.11 of thermal efficiency of the binary generation cycle is a practical choice. Assuming flow rates of 40 kg/sec, which is possible in current EGS technology, gross power generation capacity is estimated to reach 1.848 MW. Net generation considering auxiliary power including pumping power for geothermal fluid and condensing (cooling) energy of working fluid can be 1.5 MW.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Survey Research
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• v.5 no.2
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• pp.49-70
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• 2004

This paper is a broad review about general regression estimators, which are very useful when auxiliary variables are available in survey sampling. We investigate the process of development of general regression estimators from birth to suggestion of variance estimation method and examine some properties of general regression estimators by comparing with calibration and QR estimators. We also present some forms of general regression estimators available under complex sampling designs such as stratified sampling and cluster sampling. Finally, we comment some advantages as well as disadvantages of general regression estimators and theoretical and practical development in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.196-196
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• 2018

북한의 에너지 공급은 석탄과 수력 위주로 구성되어 있지만, 수력이 북한 발전량의 약 63%를 차지할 만큼 비중이 높다. 북한은 지리적으로 수력발전 개발에 많은 이점을 가지고 있는 만큼 북한 수자원 개발 사업에 진출하거나, 통일을 대비하기 위해 댐 개발 가능지역에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 댐 개발이 가능한 북한지역의 33개 유역에 대해 SWAT 모형을 활용하여 장기유출 모의를 수행하였다. 북한지역에 대한 직접적인 자료 획득이 어려운 현실에서 장기유출 모의를 위해 수치표고자료는 일본우주항공연구개발기구(JAXA)에서 제공하는 30 m DEM을 활용하였으며, 기상자료는 북한이 세계기상기구(WMO)에 제공한 자료를 이용하였고, 토지이용 및 토양 자료는 WaterBase에서 제공하는 자료를 활용하였다. 1988년부터 2017년 까지 30년간의 일 유출량을 모의하였으며, 연간발전가능량 계산을 위한 사용수량은 해당 유역의 풍수량을 사용하였으며, 수차효율과 발전기효율의 합성효율은 댐 설계기준에서 제시한 계획단계의 85%를 적용하였다. 유효낙차와 발전능률은 기존 연구에서 제시한 92%와 66%를 적용하였다. 본 연구에서 추정한 북한 지역의 개발 가능한 댐의 연간발생전력량은 향후 수자원분야의 북한 진출을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.412-417
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• 2013

Analytical modeling of photovoltaic power systems has been receiving significant attentions in recent years in that it is easy to apply for prediction of its dynamics and fault detection and diagnosis in advanced engineering technologies. This paper presents a novel probabilistic modeling approach for such power systems with a big data sequence. Firstly, we express input/output function of photovoltaic power systems in which solar irradiation and ambient temperature are regarded as input variable and electric power is output variable respectively. Based on this functional relationship, conditional probability for these three random variables(such as irradiation, temperature, and electric power) is mathematically defined and its estimation is accomplished from ratio of numbers of all sample data to numbers of cases related to two input variables, which is efficient in particular for a big data sequence of photovoltaic powers systems. Lastly, we predict the output values from a probabilistic model of photovoltaic power systems by using the expectation theory. Two case studies are carried out for testing reliability of the proposed modeling methodology in this paper.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.4
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• pp.607-625
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• 2021

The objective of this study is to estimate the relationship between CO₂ emissions and both nuclear power and renewable energy generation, and compare the cost efficiencies of nuclear power and renewable energy generation in reducing CO₂ emissions in Korea. The results show that nuclear power and renewable energy generation should be increased by 1.344% and 7.874% to reduce CO₂ emissions by 1%, respectively. Using the estimated coefficients and the levelized costs of electricity by source including the external costs, if the current amount of electricity generation is one megawatt-hour, the range of generation cost of nuclear power generation to reduce 1% CO₂ emissions is $0.72~$1.49 depending on the level of external costs. In the case of renewable energy generation, the generation cost to reduce 1% CO₂ emissions is $6.49. That is, to mitigate 1% of CO₂ emissions at the total electricity generation of 353 million MWh in 2020 in Korea, the total generation costs range for nuclear power is $254 million~$526 million for the nuclear power, and the cost for renewable energy is $2.289 billion for renewable energy. Hence, we can conclude that, in Korea, nuclear power generation is more cost-efficient than renewable energy generation in mitigating CO₂ emissions, even with the external costs of nuclear power generation.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• no.8 s.16
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• pp.39-42
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• 1969

[ ${\circ}$ ] 1968년의 전기사업의 발전전력량은 1조 3,260억Kwh이며 1967년에 비하여 $9.4\%$ 의 증가를 나타냈다. 철도용 및 산업용 자가발전전력량을 합하면 1조 4,320억Kwh이었다. ${\circ}$ 철도용을 포함하여 50주의 총발전설비용량은 1968년 12월말 현재 3억900만Kw로 추정되며 1967년말에 비하여 $8.6\%$ 의 증가를 나타냈다. ${\circ}$ 발전설비는 미국본토 48주의 년간상정 최대수요에 대하여 약 $17.7\%$ 의 년간상정 예비력을 보유하였다. ${\circ}$ 주택용 평균 전력소비량은 6,065Kwh를 기록하였으며 1967년에 비하여 488Kwh의 증가를 나타냈다. ${\circ}$ 판매전력량은 1조 2,020억Kwh로 추정되며 1967년에 비하여 $8.6\%$ 증가하였고 이에 따라 수입 및 제세도 증가하여 신기록을 수립하였다.