Hydrogen energy is an eco-friendly energy that produces heat and electricity with high energy efficiency and does not emit harmful substances such as greenhouse gases and fine dust. In particular, smart hydrogen energy is an economical, sustainable, and safe future smart hydrogen energy service, which means a service that stably operates based on 'data' by digitally integrating hydrogen energy infrastructure. In this paper, in order to implement a data-based hydrogen charging station demand forecasting model, three hydrogen charging stations (Chuncheon, Sokcho, Pyeongchang) installed in Gangwon-do were selected, supply and demand data of hydrogen charging stations were secured, and 7 machine learning and deep learning algorithms were used. was selected to learn a model with a total of 27 types of input data (weather data + demand for hydrogen charging stations), and the model was evaluated with root mean square error (RMSE). Through this, this paper proposes a machine learning-based hydrogen charging station energy demand prediction model for optimal hydrogen energy supply and demand.
Kim, Eun-Yong;Kim, Jin-Kyung;Lee, Yeong-Hui;Kim, Eun-Jung;Kim, Young-Gyu;Moon, Il
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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2008.04a
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pp.117-122
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2008
본 연구에서는 수소 경제의 핵심 인프라 시설인 수소 충전소의 조업자 안전 운전을 위한 교육 및 훈련 프로그램을 구축하였으며, 개발된 프로그램은 크게 수소안전교육 모듈, 수소 충전소 가상체험 모듈, 가상 사고 시나리오 모듈로 구성되어 있다. 수소안전교육 모듈에서는 수소 사고의 특징과 안전 물성 등의 자료를 수록함으로써 수소에 안전에 대한 이해를 돕도록 하였으며, 가상체험 모듈에서는 충전소의 구성과 용도를 3D Virtual Reality 기술을 도입해 간접 체험할 수 있도록 하였다. 또한 가상사고 모듈에서는 수소 충전소에서 일어날 수 있는 사고에 대한 동적 모사를 수행하여 사고의 전개 과정 및 결과를 체험해 볼 수 있도록 하였다. 이와 함께 사고가 일어났을 경우 신속하고 정확한 대응을 통해 피해를 최소화하기 위한 ERP(Emergency Response Plan)과 SOP(Standard Operating Procedure)를 개발하였다.
Hydrogen emerged as a sustainable transport energy source. To increase hydrogen utilization, hydrogen refueling stations must be available in many places. However, this requires large-scale financial investment. This paper proposed a methodology for selecting the optimal location to maximize the use of hydrogen charging stations. The location of gas stations and natural gas charging stations, which are competing energy sources, was first considered, and the expected charging demand of hydrogen cars was calculated by further reflecting data such as population, number of registered vehicles, etc. Using k-medoids clustering, one of the machine learning techniques, the optimal location of hydrogen charging stations to meet demand was calculated. The applicability of the proposed method was illustrated in a numerical case of Seoul. Data-based methods, such as this methodology, could contribute to constructing efficient hydrogen economic systems by increasing the speed of hydrogen distribution in the future.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.731-732
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2022
최근 탄소중립을 위한 친환경 자동차 권장 정책으로 인해서 전기차와 수소차 이용자가 증가하고 있다. 그러나 기존 내연기관차, 또는 전기차와 비교했을 때 수소차에 대한 인프라는 매우 부족한 현실이다. 따라서 출장이나 여행 등 기존 주거지를 벗어나는 상황에서는 수소차 충전소를 찾는데 어려움을 겪을 수 있다. 본 논문에서는 수소차 이용자들에게 편의를 제공하기 위해서 전국의 수소차 충전소의 위치를 구글 지도에서 보여주고 충전소의 사진과 전화번호를 쉽게 확인할 수 있는 애플리케이션을 설계 및 구현하였다.
Hydrogen is a fuel having the highest energy compared with other common fuels. This means hydrogen is a clean energy source for the future. However, using hydrogen as a fuel has implication regarding carrier and storage issues, as hydrogen is highly inflammable and unstable gas susceptible to explosion. Explosions resulting from hydrogen-air mixtures have already been encountered and well documented in research experiments. However, there are still large gaps in this research field as the use of numerical tools and field experiments are required to fully understand the safety measures necessary to prevent hydrogen explosions. The purpose of this present study is to develop and simulate 3D numerical modelling of an existing hydrogen gas station in Jeonju by using handheld LiDAR and Ansys AUTODYN, as well as the processing of point cloud scans and use of cloud dataset to develop FEM 3D meshed model for the numerical simulation to predict peak-over pressures. The results show that the Lidar scanning technique combined with the ANSYS AUTODYN can help to determine the safety distance and as well as construct, simulate and predict the peak over-pressures for hydrogen refueling station explosions.
Recently, the world's countries are tightening regulations on CO2 and air pollutants emission to solve them. In addition, eco friendly vehicles is increasing to replace automobiles in internal combustion engine. The government is supporting the expansion of hydrogen refueling infrastructure according to the hydrogen economy road map. In particular, refueling station is important to secure the safety that supplies high-pressure hydrogen with a wide LFL range. This paper is on guidelines for the determination safety distances to ensure worker safety from accident as jet fire. The safety distance is set according to the procedure of the EIGA doc 075/21. For accident frequency is upper 3.5E-05 per annum, safety distance is decided via consequence analysis where the risk of harm is below individual harm exposure threshold.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.17
no.3
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pp.272-278
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2006
This study is quantitatively assessing of safety about dispenser of hydrogen station because it is hydrogen energy to efficient safety use. The large leakage of hydrogen gas is the most important accident among others occurrence possibility in hydrogen station. It had written FT by top event and calculated unavailability, m-cutsets, leakage frequency, etc with FTA after each base event collect reliability data by reliability data handbook, THERP-HRA and estimation of the engineering.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.35
no.3
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pp.300-309
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2024
Hydrogen utilization in the transportation sector, which relies on fossil fuels, can significantly reduce greenhouse gas by using to hydrogen fuel cell vehicles, and its adoption depends performance of hydrogen refueling station. The present study developed a model to simulate the back-to-back filling process of heavy duty hydrogen fuel cell vehicles at hydrogen refueling stations using a cascade method. And its quantitatively evaluated hydrogen refueling station performance by simulating various mass flow rates and storage tank capacity combinations, analyzing vehicle state of charge (SOC) of vehicles. In the cascade refueling system, the capacity of the high-pressure storage tank was found to have the greatest impact on the reduction of filling time and improvement of efficiency.
KIM, CHANGMO;JIN, SANGKYU;JIN, GOANG SUNG;KWON, YOUNG-IN;BAEK, YOUNGSOON
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.33
no.5
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pp.463-469
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2022
After reviewing the current status of hydrogen buses and hydrogen charging stations in the United States, as well as related laws and programs, it was found that the federal and state governments supported the supports of hydrogen buses and the deployment of hydrogen charging infrastructure through various policies and programs. In order to promote the spread of domestic and overseas hydrogen buses and hydrogen charging infrastructure, it is necessary to develop and apply various legal systems and programs that can provide incentives to hydrogen bus manufacturers, hydrogen charging station installers, hydrogen bus operating organizations and entities. It is necessary to develop and apply various legal systems and programs that can provide incentives to hydrogen bus manufacturers, hydrogen charging station installers, hydrogen bus operating organizations and entities.
A safety assessment was performed through the process analysis of hydrogen station. The purpose of this study provides basic information for the standard establishment about hydrogen stations. The processes of hydrogen stations were classified by four steps (process of manufacture, compression, storage, charge). FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) method was applied to evaluate safety. Each risk element is following; S (severity), O (occurrence), D (detection). And the priority of order was decided by using RPN (Risk Priority Number) value multiplying three factors. Scenarios were generated based on FMEA results. And consequence analysis was practiced using PHAST program. In the result of C.A, jet fire and explosion were shown as accident types. In case of leakage of feed line in PSA process, concentration of CO gas is considered to prevent CO gas poisoning when the raw material that can product CO gas was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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