• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.261-264
• /
• 2008

전력 회사의 효율적인 운용과 전력 시장에서의 경쟁을 위하여 고객의 전력 소비 패턴 분석 및 정확한 예측이 이루어져야 한다. 이를 위해서 이 논문에서는 원격 검침 시스템에 의한 전국의 고압 고객 데이터를 대상으로 고객의 전력 소비 패턴을 정확히 예측할 수 있는 마이닝 기법을 제안하였다. 먼저, 국내 계약종별 고객 특성에 맞는 부하 패턴의 정확한 구별을 위한 9가지의 특징 벡터를 추출하였고, 기대치-최대화 군집화 알고리즘을 사용하여 고객의 34개 대표 부하프로파일을 생성하였다. 마지막으로 추출된 특징 벡터로부터 각 대표 프로파일에 대한 출현 패턴 기반의 분류 모델을 구성하여 고객의 전력 소비 패턴을 분류하였다. 국내 원격 검침 시스템에 의해 측정된 총 3,895명의 고압 고객 데이터에 대한 실험 결과 약 91%의 분류 정확성을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.15A no.5
• /
• pp.243-248
• /
• 2008

This paper proposes a low-power carry look-ahead adder using multi-threshold voltage CMOS. The designed adder is compared with conventional CMOS adder. The propagation delay time is reduced by using low-threshold voltage transistor in the critical path. Also, the power consumption is reduced by using high-threshold voltage transistor in the shortest path. The other logic block is implemented with normal-threshold transistor. Comparing with the conventional CMOS circuit, the proposed circuit is achieved to reduce the power consumption by 14.71% and the power-delay-product by 16.11%. This circuit is designed with Samsung $0.35{\mu}m$ CMOS process. The validity and effectiveness are verified through the HSPICE simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.2259_2260
• /
• 2009

현재 전력수급 상황은 제4차 전력수급 기본계획을 통하여 안정적인 전력공급을 도모하고 있다. 미래의 전력수요를 예측하는 수요예측(Load Forecast)과 소비자의 합리적인 전기소비를 가능하게 하는 수요관리(Demand Management) 및 소비자가 능동적으로 전기소비를 선택하여 사용할 수 있는 수요반응(Demand response)이 있다. 이와 더불어 제 3차 신재생에너지 기본계획을 바탕으로 신재생에너지원을 고려해 수요예측 및 수요관리를 한다면 환경문제와 연료고갈 문제의 개선과 기타 에너지원의 절약이 가능하다. 또한 탄소량 배출 감소 효과와 현재의 수요관리 목표량보다 효과적인 수요관리가 가능하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.32 no.5
• /
• pp.703-720
• /
• 2019

The influence of temperature on electricity demand is increasing due to extreme weather and climate change, and the climate impacts involves nonlinearity, asymmetry and complexity. Considering changes in government energy policy and the development of the fourth industrial revolution, it is important to assess the climate effect more accurately for stable management of electricity supply and demand. This study aims to analyze the effect of temperature change on electricity demand using the partial linear model. The main results obtained using the time-unit high frequency data for meteorological variables and electricity consumption are as follows. Estimation results show that the relationship between temperature change and electricity demand involves complexity, nonlinearity and asymmetry, which reflects the nonlinear effect of extreme weather. The prediction accuracy of in-sample and out-of-sample electricity forecasting using the partial linear model evidences better predictive accuracy than the conventional model based on the heating and cooling degree days. Diebold-Mariano test confirms significance of the predictive accuracy of the partial linear model.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.118-124
• /
• 2001

To guide the esti-on of electric d e d and energy saving, this proposed the Power Laaddensity, Elechic pwer consumption and the installed state of Power facility. For this purp~se, it wasconducted a questionnaire survey of the consumption-cattern of Electric power in 1W a p a r t t housings.As a 1-esult it is found that (i) the d m u m value of Power Load density is 7.70[~A/m"l, (ii) the avtragevalue of Power Load dens'||'&'||' is ~ . ~ A / mm' dl (iiijthe average load rate is Ed[%]. Also, the consumptionof electricity one year at tlie whole a m n t s of couniry is 14,0X[GWyearl, it was equivalent to 7[%1 ofthe total-consunmhon of electricity one year at the whole of co1mtnr. co1mtnr.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
• /
• v.11 no.3 s.32
• /
• pp.71-76
• /
• 2004

The power consumption of TEC for Laser diode cooling was predicted by 3-D FEM simulation and verified by experiment. The operating conditions such as power consumption of Laser diode, set temperature, ambient temperature, resistance of thermal path was considered to estimate the TEC power consumption. Using 3-D FEM simulation, the relation between TEC configuration defined by the pellet dimension and the number and power consumption was investigated for low power consumption scheme. As a result, as the thermal resistance of the pellet increased, the power consumption decreased.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.7 no.11
• /
• pp.84-93
• /
• 2007

This paper presents a methodology that accelerates estimating the system-level power consumption for on-chip bus of SoC platforms. The proposed power modeling can estimate the power consumption according to the change of a target SoC system. The proposed model comprises two parts: the one is power estimation of bus logics reflecting the architecture of the bus such as the number of bus layers, the other is to estimate the power consumed by the bus lines during data transmission. We designed the target multimedia SoC system, MPEG encoder as an example and evaluated power consumption using this model. The simulation result shows that the accuracy of the proposed model is over 92%. Thus, the proposed power model can be used to design of a high-performance/low-power multimedia SoC.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.182-185
• /
• 2011

본 논문에서는 국내 고속철도 차량 즉, 경부고속철도를 운행하는 KTX, KTX산천 그리고 현재 개발중인 HEMU400x을 대상으로 운행속도 및 운행패턴에 따른 열차 소비전력을 분석하였다. 이를 위해, 선로조건을 고려한 차량의 운전속도 조건과 운행시간,소비전력 등을 예측하기 위한 TPS(Train Performance Simulation)프로그램을 이용하였다. 열차운행 시뮬레이션을 수행하기 위해선 차량, 선로, 속도의 기본 데이터를 필요로 한다. 차량에 대한 데이터는 차량의 최고속도, 제동성능, 견인력 등의 기본 성능과 열차편성에 따른 중량, 길이, 동력차량형식, 열차주행저항등에 대한 제원을 요한다. 선로데이터는 운행시간 예측을 대상으로 하는 선로에 대한 거리별 구배 및 선형, 정거장 위치 및 정차시간에 대한 데이터이다. 속도조건은 구배 및 곡선에 대한 선로제한속도로, 선로데이터와 연계하여 각 선로위치별 차량의 제한속도로 이용된다. 본 논문에서는 경부고속철도 구간에서 운행하는 고속차량 3가지를 대상으로 증속에 따른 전력소모량을 비교하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.47-54
• /
• 2024

The global decrease in traditional energy resources has prompted increasing energy demand, necessitating efforts to replace and optimize energy sources. This study focuses on enhancing energy efficiency in manufacturing plants, known for their high energy consumption. Through simulations and analyses, the study proposes a temperature-based control system for HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) operations, utilizing machine learning algorithms to predict and optimize factory temperatures. The results indicate that this approach, particularly the prediction-based free cooling algorithm, can achieve over 10% energy savings compared to existing systems. This paper presents that implementing an efficient HVAC control system can significantly reduce overall factory energy consumption, with plans to apply it to real factories in the future.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.546-547
• /
• 2008

2003년부터 석유가격의 급격한 상승으로 인한 리비아 정부의 재정투자 증대 및 경제자유화 조치에 따른 내수증가 등으로 2003년 경제성장률이 9.1% 2004년도 7.9%, 2005년 8.45%의 눈부신 경제성장을 이룩하고 있는 리비아 전력수요를 예측하기 위한 프로그램을 개발하여 리비아 국영전력회사(GECOL) 직원들을 대상으로 수요예측에 관한 교육을 시행하고 향후 리비아 경제발전과 전력소비의 연관성에 에 관해 고찰하였다. 급증하는 오일달러를 이용한 사회간접 인프라구축에 집중하는 반면에 인접국가들과의 전력 계통연계도 함께 관찰하여 최적의 모델을 찾아 전력수요 예측에 활용할 수 있다.