• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.435-438
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• 2008

한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.179-180
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• 2008

배전선로의 효과적인 운영을 위해 최근 들어 자동검침 데이터를 활용한 부하분석에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적인 부하분석 방식은 자동검침 고객의 데이터를 이용하여 대표 부하패턴을 생성하고 이를 이용하여 미 검침 고객의 부하패턴을 생성하여, 전체 배전선로의 회선 및 구간에 대한 15분/시간/일/주/월 단위의 최대부하 및 부하패턴 등을 분석하는 방법이다. 기존에는 고객을 분류하기 위해 계약종별 코드만을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 하더라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 고객의 계약종별 코드뿐 아니라 다양한 고객속성 정보와 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하는 방식을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10c
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• pp.158-160
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• 2008

본 논문에서는 일사량과 온도 및 실부하 패턴이 고려된 3kW급 계통 연계형 태양광 발전시스템의 플랫폼을 제시하였다. 가정의 실제 전력 사용패턴 분석을 위해 하루의 일사량과 온도가 고려된 PV 시뮬레이터와 24시간 실부하의 사용패턴을 이용하여 부하모델링을 수행하였다. 또한 제안된 PV 시뮬레이터와 부하모델링을 적용하여 계절별, 시간별 태양광 발전 전력과 실부하의 전력사용량을 비교 분석 하였으며 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.151-154
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• 2002

갈수록 증가하는 인터넷 사용자의 서비스 요구량에 대처하기 위해, 부하 분산 기능을 갖는 클러스터 시스템의 이용이 늘어가고 있다. 본 연구에서는 클라이언트에게 보다 향상된 응답 성능을 제공하기 위해 사용되는 RR(Round Robin), WRR(Weighted Round Robin), LC(Least Connection), WLC(Weighted Least Connection) 부하 분산 알고리즘에 대해서, 클라이언트로부터 인입되는 7 가지 요구 수신 패턴에 따른 부하 분산 응답 특성을 분석하고 그 결과를 논한다. 이를 위해, 실제 시스템의 측정 결과를 토대로 단위 시간 당 인입되는 클라이언트의 요구량 변화를 7 가지 패턴으로 분류하였고, 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server) 클러스터 시스템을 대상으로 7 가지 요구 패턴에 대한 부하 분산 응답 특성을 얻었다. 본 연구를 통해서 클라이언트 요구랑 변화 패턴에 따른 최적의 부하 분산 알고리즘을 제시할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 효율적인 동적 부하 분산 연구에 좋은 참고가 될 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11c
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• pp.227-230
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• 2001

본 논문에서는 엘리베이터의 수직 이동 수단에 대한 기능을 최대한 활용하면서 안락한 승차감을 보장하는 엘리베이터의 속도 패턴의 생성에 중점을 두었다. 속도 패턴 발생의 중요한 방법으로 엘리베이터의 사용량과 무게에 따른 부하를 예측 또는 측정하여 부하의 변동량에 따라 필요시 되는 저크의 결정에 퍼지 이론을 적용하며 엘리베이터 탑승객의 승차감에 손상을 주지 않는 범위 내에서 능동적인 모터 속도 패턴을 생성함으로써 부하 해소율를 높이면서 엘리베이터의 움직임을 효율적으로 움직이게 하였다. 또한 승객의 쾌적한 승차감을 위해서 능동적인 감속 절환을 적용하였다. 이러한 여러가지의 속도 패턴 발생을 시뮬레이션하여 각각에 대한 속도 패턴과 효율성, 승차감등을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.11a
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• pp.435-438
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• 2008

우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.205-206
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• 2015

전력소비는 꾸준한 증가를 보이고 있지만 연료가격의 증가와 환경 및 사회적 문제로 발전설비를 늘리는 것은 제한적이다. 따라서 발전설비를 추가하지 않고 전력수급의 안정화를 꾀하기 위해 최근 소비자가 전력시장에 참여하는 수요반응이 주목을 받고 있다. 본 논문은 수용가의 전기 사용료 절감 측면에서 수요반응을 분석해 보았다. 먼저 수용가의 부하패턴을 분석하는 기준을 제시하고 그에 따라 현재 우리나라에서 시행하고 있는 대표적인 수요반응인 계시별 요금제(TOU, Time of Use)에 따라 부하 사용패턴을 재조정함으로써 오는 전기 사용료 감소량과 부하율을 계산하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1883_1884
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• 2009

자동검침 데이터를 이용하여 고객의 가상 부하패턴을 생성하고 회선 및 구간의 부하를 분석하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구된 산업분류 별 평균 부하패턴을 이용하는 방법과 고객의 부하 형태 인덱스를 이용한 방법의 문제점을 살펴보고, 이를 개선하기 위한 방법으로 고객의 속성정보를 이용하여 고객을 분류하는 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.5
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• pp.409-415
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• 2016

Recently several techniques for disaster prevention based on IoT(Internet of Things) are being developed. In this paper, a new smart pattern classification method for electric loads is proposed. CT(Current Transformer) data are extracted from electric loads, and then the sampled CT data are converted using FFT and MFCC. FFT and FMCC data are used for the input data of neural networks. Experiments were conducted using FFT and MFCC data for 7 kinds of electric loads. Experiments results indicate the superiority of MFCC in comparison to FFT.