• Title/Summary/Keyword: 신재생에너지기술

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$^{13}C$ NMR study on kinetics of methane hydrate replacement with carbon dioxide and nitrogen gas mixture ($^{13}C$ NMR을 이용한 질소 및 이산화탄소 혼합 가스의 메탄 하이드레이트 치환 속도 규명 연구)

  • Seo, Yu-Taek;Moudrakovski, Igor L.;Ripmeester, John A.;Kang, Seong-Pil;Lee, Jae-Goo
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2008.05a
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    • pp.591-594
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    • 2008
  • 지구 온난화 문제의 심각성이 대두되면서 이산화탄소 저감 기술에 대한 관심이 증폭되고 있다. 가장 이상적인 방법은 탄소가 포함되지 않은 청정 재생 에너지원이지만, 에너지 공급 규모 면에서 보면 근미래에도 화석 연료가 에너지 수요에 대한 주요 공급원으로 남아있을 것이라는 의견이 지배적이다. 많은 화석 연료 중 천연가스는 탄소 배출량이 가장 적은 청정 연료로 지난 10년간 수요가 폭발적으로 증가해왔다. 이를 고려해볼 때 탄소 배출량이 적은 천연가스를 생산하면서 이산화탄소를 격리 시킬 수 있는 기술은 매우 매력적이다. 본 연구에서는 심해저의 메탄 하이드레이트로 부터 천연가스를 생산하는 기술로서 이산화탄소와 질소의 혼합 가스를 사용하는 기술 개발의 일환으로 혼합 가스에 의한 메탄 하이드레이트 해리 속도를 $^{13}C$ NMR을 이용해 측정한 결과를 제시하고자 한다.

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A study on regional capacity factor of Photovoltaic Power Plant (태양광 발전소 지역별 이용률 분석에 대한 고찰)

  • Choi, Byung-Cheon;Kwak, Wang-Shin
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2008.10a
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    • pp.110-113
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    • 2008
  • 태양광 발전은 태양에너지를 직접 전기에너지로 변환시키는 설비로서 Co2 발생이 적고 에너지원인 태양에너지가 무한하다는 장점이 있다. 현재 EU를 비롯한 선진국 및 개도국에서는 신재생에너지 확대를 위해 전 국가적으로 노력하고 있으며 특히 태양광 발전분야는 전 세계적으로 설비용량이 급증하고 있다. 국내에서도 발전차액지원제도 하에 태양광 발전설비를 확충하고 있으며, 정부가 발표한 1차국가에너지 기본계획에 의하면 2030년까지 3,504 MW로 공급규모를 확대할 방침이다. 그러나 현재 태양광 발전은 에너지 변환효율은 약 15%이며 날씨와 시간에 따라 발전에 제약이 따른다. 이에 태양광 발전의 신뢰성을 확보하기 위해 국내 발전차액지원을 받고 있는 태양광 발전소의 연간 발전량을 근거하여 이용률을 분석했다. 분석결과 일사량이 풍부한 전남지역의 이용률이 가장 높고,반대로 경기와 서울지역은 저조했으며, 연평균 15.70%의 이용률을 보였다. 한편 월간 이용률은 5월에 높게 나타났으며, 연중 최대 전력수요가 나타나는 7-9월에는 기상조건으로 인해 저조한 이용률을 보였다. 따라서 기후변화를 완화하고 저탄소 녹색성장을 구현하기 위해 기술개발을 통해 태양광 이용률 증대시켜야 한다.

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GSHP System Development and Dissemination Issues (지열원 열펌프 시스템 개발 및 보급 활성화 개선방안)

  • Lee, Euy-Joon
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2006.11a
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    • pp.202-205
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    • 2006
  • 최근 지열원 열펌프 시스템 설치가 해마다 평균 10-30%젓도 꾸주히 증가하고 있다 주요 연구동향은 토양열전도 측정, 지열히트펌프 시스템 전주기 성능평가 하이브리드 시스템의 초기비용 저감과 이러한 지열원 열펌프 시스템 설계방법분야 개발에 대해 초점이 맞춰지고 있다. 특히 국내에서 현재 시공되어진 많은 시스템들이 부실시공의 문제에 노출되고 있으며 이러한 시점에서 현재의 저가 입찰제도 보다는 외국 사례와 같은 성능확인 제도로의 전환 및 많은 연구가 필요하다. 성능확인제도는 사전 성능 예측과 사후 성능 확인 검증으로 구성되며 본 기술현안 보고서는 최근 국내외 연구동향 및 사전 성능 예측과 사후 성능 검증 관하여 정리하여 본다.

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The Study of Economic Feasibility of Wood Pellet in Domestic Power Plants Sector (국내 발전부문에서의 목재펠릿 경제성 연구)

  • Jeong, Nam-Young;Kim, Lae-Hyun
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.19 no.4
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    • pp.251-257
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    • 2010
  • Korea have a plan to enforce the Renewable Portfolio Standard(RPS) in 2012 for climate change action and effective use of energy but because of lack of renewable energy resources and limits of technology development, it will be hard to fullfill a target for RPS obligation in domestic power generation sector and woodchip biomass cofiring with coal combustion is the one of the alternative methods of the goal. Woodchip biomass cofiring with coal combustion is easy to approach technical design and has competitiveness of $CO_2$ & renewble energy certificate benefit and also has much lower generation cost than any other renewable energy resources. Because of that reason, woodchip biomass cofiring with coal combustion should be needed to fullfill the goal for RPS obligation in domestic power generation sector with midlong-term direction.

Comparison of solar power prediction model based on statistical and artificial intelligence model and analysis of revenue for forecasting policy (통계적 및 인공지능 모형 기반 태양광 발전량 예측모델 비교 및 재생에너지 발전량 예측제도 정산금 분석)

  • Lee, Jeong-In;Park, Wan-Ki;Lee, Il-Woo;Kim, Sang-Ha
    • Journal of IKEEE
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    • v.26 no.3
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    • pp.355-363
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    • 2022
  • Korea is pursuing a plan to switch and expand energy sources with a focus on renewable energy with the goal of becoming carbon neutral by 2050. As the instability of energy supply increases due to the intermittent nature of renewable energy, accurate prediction of the amount of renewable energy generation is becoming more important. Therefore, the government has opened a small-scale power brokerage market and is implementing a system that pays settlements according to the accuracy of renewable energy prediction. In this paper, a prediction model was implemented using a statistical model and an artificial intelligence model for the prediction of solar power generation. In addition, the results of prediction accuracy were compared and analyzed, and the revenue from the settlement amount of the renewable energy generation forecasting system was estimated.