전력시스템에 수요관리나 효율향상프로그램 또는 분산형 전원을 도입하는 경우 전력회사의 측면에서는 수입의 감소와 함께 각종 비용에 대한 절감효과가 동시에 발생을 하며, 이러한 비용절감효과를 회피비용으로 정의하고 있는데 이러한 회피비용 중 최대수요의 감소로 인하여 송배전설비의 투자시점이나 투자비용이 변화하게 되어 발생되는 회피비용을 송배전설비회피비용이라고 정의한다. 지금까지 한계비용이나 현재가치법을 이용한 방법론들이 개발되었으나, 최대수요 예측이나 수요 감소효과의 예측 값에 대한 불확실성을 고려한 방법은 없었다. 이에 논문에서는 미래예측값에 대한 불확실성을 고려할 수 있는 One-Year Deferral방법론을 제안하고 이에 대한 사례분석을 시행하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.82-96
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2020
The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users' origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.5
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pp.113-123
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2011
Recently, the global warming problem has arised around world, many nations has set up a various regulations for decreasing $CO_2$. In particular, $CO_2$ emissions reduction effect is very powerful in transport part, so there is a rising interest about development of green car, or electric vehicle in auto industry. For this reason, it is important to make a strategy for charging infra and forcast electric power demand, but it hasn't introduced about demand forecasting electric vehicle. Thus, this paper presents a demand forecasting for electric vehicles using choice based multigeneration diffusion model. In this paper, it estimates innovation coefficient, immitation coefficient in Bass model by using hybrid car market data and forecast electric vehicle market by year using potential demand market through SP(Stated Preference) experiment. Also, It facilitates more accurate demand forecasting electric vehicle market refelcting multigeneration diffusion model in accordance with attribute progress in development of electric vehicle. Through demand forecasting methodology in this paper, it can be utilized power supply and building a charging infra in the future.
The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.9
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pp.535-541
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2003
Demand Side Management (DSM) activities have been designed to encourage customers to modify their patterns of electricity consumption including the timing and level of electricity demand. The role of DSM has been more and more important in the point of social energy utilization on the limited resources. The objectives of DSM are generally related to load reductions and generation cost savings. This paper presents an approach to B/C analysis to evaluate the impact of DSM programs especially on the strategic conservation and the load management programs. The proposed approach embedding the existing B/C analyses is applicable to the new electricity market. Case studies show the B/C ratio and the avoided cost due to the impact of DSM programs.
생산자는 제품의 생산이나 판매에 소요되는 비용보다 낮은 가격으로 제품을 판매하지 않을 것이며, 신규시장의 진입에 따른 불활실성과 기타 영업비용의 지출로 인해 어느 정도 수익이 감소할 경우도 있다. 또한 CRM은 제품의 수익성을 논하는 것이 아니고, 수요자의 필요성을 만족시키기 위해 수요자와 관계를 발전시키고 궁극적으로 이윤을 창출하게 하는 분야이다. 그러므로 Customer Profitability Analysis(CPA)의 궁극적인 목표는 각 개인의 수익성을 평가하기 위하여 개인별 수입과 비용을 추적하는 것이 된다. 전력시장의 경우 경쟁체제로 변하고 있으며 전력사업자는 기존 고객을 어떻게 유지하고 이탈을 방지하느냐가 중요한 이슈로 떠오를 전망이다, 따라서 민간부분 경쟁 강화 등에 대비하여 기존 고객유지를 위한 서비스강화와 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하여 수익성을 확보해야 한다. 본 논문은 CPA의 궁극적인 목표를 전력산업에 반영하여 전력사업자의 수익을 위한 전력서비자의 수익 성분석에 대한 방법론을 제시하고자 한다.
This paper proposed the calculation method of the generation operating avoided cost to cost-effectiveness evaluation of energy conservation programs that compounded the Proxy Plant Method and Load Decrement Method. This method introduced an operating index of the Energy Efficiency Demand-Side Management (EEDSM) resources based on the end-user's behaviors on the electricity power usage. The operation index is applied to calculate the hourly operating capacity of diffused high-efficiency appliances. And the operating capacity on the peak load hours for reference load is computed through the reduction of the peak load that contributes to that hour. Also, the proposed method evaluated the effect of EEDSM resources. The IEEE-RTS is adopted as a sample system to analyze impacts of an EEDSM. This paper, we have analyzed the effect of EEDSM upon the changes in the generation of generator, generation cost and the system marginal price (SMP). This method can be used to evaluate the impact of the diffused DSM resource and to estimate the impact in short-term EEDSM program. Further, result of the calculation can be utilized to pabulum for effect analysis of EEDSM resources.
산업이 고도화 됨에 따라 박막 코팅에 대한 수요가 점차 증가하고 있으며 이에 따라 플라즈마를 이용한 마그네트론 스퍼터 시스템에 대한 수요 역시 증가하고 있다. 코팅 공정에서 가장 문제가 되는 것은 고압의 플라즈마 발생장치를 사용함으로써 야기되는 아크현상이라 할 수 있다. 따라서, 플라즈마 전원 장치의 핵심 기능 중의 하나는 아크 차단 성능이라 할 수 있으며 가능한 한 최소의 아크 에너지를 유지할 필요가 있다. 아크를 억제하는 방법은 최단 기간 내에 아크를 검지하여 출력을 차단함으로써 아크 발생에 필요한 에너지의 유입을 감소시키는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 아크를 검지하는 기존의 방식을 살펴보고 최단기간에 아크를 검지할 수 있는 새로운 형태의 검지 방식을 제안한다.
Park, Jun-Sik;Go, Seung-Yeong;Lee, Cheong-Won;Kim, Jeom-San
Journal of Korean Society of Transportation
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v.25
no.3
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pp.145-154
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2007
Determining stop spacing is a very important process in transit system planning. This study is involved in an analytical approach to decide the transit stop spacing. Transit stop spacing should be longer as 1) user access speed, 2) user travel time, and 3) dwell time increase, and shorter as 1) passengers (boardings and alightings) and 2) headway increase. In this study, a methodology is proposed to determine transit stop spacing to minimize total cost (user cost plus operator cost) with irregular passenger distribution (boardings and alightings) Without considering in-vehicle passengers, the transit stop spacing should be shorter in the concentrated sections of the passenger distribution than in others to minimize total cost. Through the conceptual analysis, it is verified that the transit stop spacing could be longer as the in-vehicle passengers increase in certain sections. This study proposes a simple practical method to determine transit stop spacing and locations instead of a dynamic programming method which generally includes a complex and difficult calculation. If the space axis is changed to a time axis. the methodology of this study could be expanded to analyze a solution for the transit service (or headway) schedule problem.
In accordance with low carbon and green growth paradigm, a subway is one of major public transit systems for resolving traffic congestion and decreasing traffic accidents. In addition, as subway networks expand, passengers' travel pattern in the subway network change and consequently affect the urban structure. Generally, new subway route has been planned and developed, mainly considering a travel demand forecast. However, it is desired to conduct an empirical analysis on the forecast model regarding change of travel accessibility and passenger demand pattern according to new subway line. Therefore, in this paper, an alternative method, developed based upon a spatial syntax model, is proposed for evaluating new subway route in terms of passenger's mobility and network accessibility. In a case study, we constructed subway network data, mainly targeting the no 9 subway line opened in 2009. With an axial-map analysis, we calculated spatial characteristics to describe topological movement interface. We then analyzed actual modal shift and change on demand of passengers through the number of subway passenger between subway stations and the number of passenger according to comparative bus line from Smart Card to validate suggested methods. Results show that the proposed method provides quantitative means of visualizing passenger flow in subway route planning and of analyzing the time-space characteristics of network. Also, it is expected that the proposed method can be utilized for predicting a passengers' pattern and its impact on public transportation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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