As the reduction of greenhouse gases(GHGs) emission has become a global issue, the microgrid markets are growing rapidly. With the sudden changes in the market, Korean government suggested a new business model called 'Self-Sufficient Energy Islands'. Its main concern is a stand-alone microgrid composed of Distributed Energy Resources(DERs) such as Renewable Energy Sources(RESs), Energy Storage System(ESS) and Fuel Cell, in order to minimize the emission of GHGs. According to these trend, this paper is written to propose an optimal sizing method of DERs in a stand-alone microgrid by using Genetic Algorithm(GA), one of the representative stochastic methods. It is to minimize the net present cost with the variables, size of RESs and ESS. In the process for optimization, the sunless days are considered as additional constraints. Through the case study analysis, the size of DERs installed in a microgrid system has been computed using the proposed method in MATLAB. And the result of MATLAB is compared with that of HOMER(Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources), a well-known energy modeling software.
우수관망의 최적 설계에 관한 기존의 연구 모형들은 설계강우에 대하여 관거의 연결, 관경 및 관 경사 등을 최소의 비용을 목적으로 최적화하여 왔다. 그런데 우수관망에서의 관거 내의 흐름은 관경, 관 경사와 특히 관망의 구성 형태에 따라서크게달라진다. 기존의최적우수관망설계모형들은설계유량을만족시키는것에국한되었으며, 설계기준을초과하는 강우에 따른 침수의 발생은 관망의 설계에 어떠한 고려도 되지 않았다. 본 연구에서는 우수관망을 구성함에 있어서 관거 내 흐름을 분산시키고 제어함을 목적으로 한다. 이것은 관망 구성에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과를 제어함으로써 가능하며, 이러한 흐름의 제어를 통하여 설계기준을 초과하는 강우에 대해서 우수관망에서의 내수침수 발생은 저감될 수 있다. 본 연구에의 최적 우수관망 설계 모형(Optimal Sewer Layout Model, OSLM)은 내수침수 발생을 저감시키기 위해 흐름의 중첩효과를 고려하여 관거 내 흐름을 분산시키고 제어하기 위하여 개발되었다. 이 모형은 최적화를 위하여 유전자알고리즘(Genetic Algorithm, GA)를 이용하였으며, 수리학적 분석을 위하여 SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하였다. 모형의 적용은 유역면적 44 ha의 서울시 하계 배수분구에 이루어졌으며, 현재의 우수관망 구성에 대하여 도출된 최적 우수관망에서는 지속기간 30분의 설계강우에 대하여 7.1%의 유출구 첨두유출량 감소와 20년 빈도의 지속기간 1시간 초과강우에 대하여 24.2%의 침수 발생량 저감 효과를 나타내었다.
우수관망의 설계에 대한 기존의 연구들에서 관망의 노선은 최소의 건설비용을 목적으로 결정하게 되며, 기존의 연구들에서는 관망의 노선 변경에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과는 관망 노선 결정에서 고려되지 않고 있다. 그러나 본 연구에서는 관망의 노선 결정에 있어서 관거 내 흐름의 변화를 고려하였으며, 관망 전체의 흐름을 제어 및 분산시킴으로써 내수침수 위험도를 감소시키고자 하였다. 이것은 관망 구성에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과를 제어함으로써 가능하며, 이러한 흐름의 제어를 통하여 우수관망에서의 내수침수 위험도가 저감될 수 있다. 본 연구에서는 우수관망에서의 노선 결정에 따라서 달라지는 관거 내 흐름의 중첩효과와 그 결과로서 나타나는 유출구에서의 첨두 유출량 변화를 분석하였다. 관망의 노선 결정은 유전자알고리즘을 이용하였으며, 이때 목적함수는 유출구에서의 최소첨두유출량이 된다. 가상의 우수관망에 대하여 노선 결정에 따른 첨두유출량 변화를 분석한 결과 10년 빈도의 설계강우량에 대하여 강우지속시간 30분의 경우 관망 노선에 따른 최대 및 최소 첨두유출량 차이는 약 5.6%이며, 초과강우에 대한 내수침수 발생 분석을 위하여 2002년에 발생한 태풍 '루사'에 대한 적용 결과 월류량이 약 31% 감소되는 결과를 나타냈다.
QUAL2K는 QUAL2E 모델의 단점을 개선하고 편의성을 향상시킨 모델로 입자성 유기물, 부착조류, 탈질화 및 퇴적층-수체 상호작용 등을 추가 반영하였으며, CBOD는 느린 CBOD와 빠른 CBOD 두 가지로 구분하여 현실화 하였다. QUAL2E와 QUAL2K 모델을 안양천에 적용하여 DO, BOD, Org-N, NH$_3$-N, NO$_3$-N, Org-P, Dis-P 및 Chl-a 등 8개 수질항목을 모의하여 결과를 비교 분석하였다. Org-N, NH$_3$-N, Org-P 및 Chl-a는 두 모델에서 비슷한 결과가 나타났으나, DO, BOD, NO$_3$-N 및 Dis-P는 다른 결과가 나타났다. 이는 QUAL2K에 추가된 부착조류, 탈질화, 퇴적층-수체의 상호작용 및 입자성 유기물의 영향에 기인한 것으로 판단된다. DO는 부착조류의 영향으로 낮게 나타났고, BOD는 입자성 유기물의 영향으로 높게 나타났다. NO3-N은 퇴적층-수체의 상호작용과 탈질화의 영향으로 실측치에 더 가깝게 나타났다. 모의 결과를 단순통계인자를 이용하여 평가하였으며, 대부분 수질항목에서 상대오차와 분산계수가 QUAL2E보다 QUAL2K에서 작게 나타났다. 자연현상을 좀더 실제에 가깝게 모의할 수 있는 QUAL2K 모델은 하천 및 하천화한 호소 수질관리에 적절히 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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