태양광 발전 시스템(photo-voltaic system)은 시간별 발전량이 상이하고 발전중 과전류가 발생하거나 쇼트상태가 되면 태양광 발전 모듈인 태양광 판넬(Solar panels)이 파괴되거나 송전 선로에 이상이 생길 수 있다. 또한 태양광 발전시설의 설비는 고가이며 태양광 패널 하나의 손상이 전체 발전시설의 효율을 현저하게 떨어지게 되거나 생산이 중단된다. 그리고 생산효율이 낮아지거나 발전이 중단되면 금전적으로 심각한 손해가 발생한다. 이러한 경우를 대비하여 태양광 발전 시스템의 이상 유무를 판단하고 관리할 수 있는 시스템이 필요하며, 나아가서는 태양광 판넬에서 생산된 DC전력을 모니터링 할 수 있는 기능과인버터를 통해 사용자에게 공급되는 AC전력을 모니터링 할 수 있는 종합적인 전기 에너지 모니터링 시스템을 필요로 하고 있다. 본 논문은 태양광 발전 시스템을 관리하기 위한 전력 생산량 정보, 과전류 정보, 판넬의 온도를 원격으로 스마트폰 상에 모니터링 하며, 관리자가 원격으로 시설의 전력 생산량을 모니터링 할 수 있도록 구현하여 전력생산설비의 효율적으로 관리 할 수 있음을 제시하고자한다.
본 균의 생육 및 효소생산에 유용한 탄소원으로서 자연계의 식물에 풍부한 펙틴을 탄소원으로 할 경우, 그 생육도는 전분보다 뛰어났으며, alcohol oxidase와 catalase의 생산량도 높아지는 것으로 나타났다. 특히 alcohol oxidase의 경우는 전분의 15배 이상의 생산량을 보여 본 균과 펙틴 이용성과의 관계를 시사하였고, 세포외 pectin esterase, pectinase등의 높은 활성이 검출되어 이를 증명하였다. 또한 alcohol oxidase 반응에서 생성되는 물질인 formaldehyde를 산화하는 formaldehyde dehydrogenase와, formate를 산화하여 $CO_2$를 생성하는 formate dehydrogenase의 반응을 발견하여, 본 균의 pectin 이용성과 관련한 일련의 에너지 대사계의 존재를 추정할 수 있었다.
소양호에서 측정된 세균 체적, 세균 생물량 및 세균 생산량 등의 미생물학적인 요인의 변화에 미치는 물리화학적 환경요인의 영향을 통계학적 방법으로 분석을 하였다. 상관관계 분석과 중회귀 분석 결과 수온은 대부분의 미생물학적 요인에 폭넓은 영향을 미침을 알 수 있었다. 총 세균수, 세균 체적, 세균 생물 량 및 saprophyte 수외 변화는 엽록소 a와 pheophytin a의 존재와 높은 상관관계를, $^{3}H$-thymidine incorporation rate에 의해 측정된 세균 생산량은 seston의 농도에 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다. 소양호 수중생태계에서의 세균 체적 및 세균 생물량의 미생물학적 요인은 미생물 군집에게 탄소와 에너지원으로 작용하는 유기물질의 제공원인 식물성 플랑크톤의 분포와 seston의 농도에 의해 조절되고 있음을 시사하여 준다.
기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R2 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.
이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.
전 세계적으로 화석연료의 많이 사용이 증가되고 있으며 이로 인해 온실가스가 배출되어 지구 온난화와 환경오염이 심각해지고 있는 실정이다. 지구의 환경오염을 줄이기 위해서 무공해 청정에너지인 신재생에너지에 대한 관심이 증가되는 추세인데, 그중에서도 풍력발전은 환경오염 물질을 배출하지 않고, 자원량이 무한대이기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 하지만, 풍력발전은 전력 생산량이 불규칙한 단점을 갖고 있어 풍력 터빈의 손상과 전력 생산량이 불규칙적인 문제를 야기하여 이러한 문제점을 보완하기 위해 풍력 발전량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 풍력 발전량을 정확하게 예측하기 위해서 전력 생산량이 급증 또는 급감하는 것을 의미하는 ramp의 특성을 잘 활용해야 한다. 이 논문에서는 예측의 정확도를 높이기 위하여 다계층 신경망을 이용해 예측모델을 구축하였다. 구축된 예측모델은 흔히 사용되는 풍속, 풍향 속성뿐만 아니라 Power Ramp Rate(PRR) 속성까지 사용하였다. 구축된 풍력 발전량 예측모델은 앞서 말한 세 가지 속성을 모두 사용한 경우, 두 속성을 조합하여 사용한 경우 총 4가지 예측모델을 구축하였다. 구축된 4가지 예측모델을 성능평가 한 결과 PRR, 풍속, 풍향의 속성 모두를 사용한 예측모델의 예측 값이 풍력 터빈에서 관측된 관측 값에 가장 근접하였다. 그로 인해 PRR 속성을 사용하면 풍력 발전량의 예측 정확도를 향상 시킬 수 있었다.
본 연구는 혐기성소화조에서 발생된 바이오가스로부터 바이오메탄을 생산하기 위한 고질화 공정의 운전조건을 최적화하기 위하여 반응표면 분석모델을 적용하였다. 반응표면 분석법의 하나인 Box-Behnken 설계법을 이용하였으며 바이오가스 고질화 공정의 메탄농도와 메탄회수율을 극대화하기 위한 수학적인 최적운전조건을 도출하였다. 도출된 반응표면모델의 적합성을 검증한 결과 각 모델의 p Value가 0.05 이하로서 유의성이 매우 높게 나타났으며, 결정계수($R^2$)는 각각 0.9788, 0.9710 이었다. 그리고 이산화탄소/메탄분리공정에서 메탄농도에 대해 운전압력이 가장 크게 영향을 미치고 다음으로 바이오메탄 생산량, PSA 회전밸브 속도의 순이다. 메탄회수율에 대해서는 PSA 회전밸브 속도가 가장 크게 영향을 미치고 있으며, 바이오메탄 생산량, 운전압력의 순으로 나타났다. 액체바이오 메탄 생산량이 $100Nm^3/hr$일 때의 최적 운전조건을 도출한 결과, 운전압력이 8.0bar 그리고 PSA 회전 밸브 속도가 31.55RPM일 때 바이오메탄의 메탄농도와 메탄회수율을 최대화할 수 있었고, 이때의 바이오메탄의 메탄농도는 97.13%이고, 메탄회수율은 75.89%이었다.
태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.
기후변화협약은 전세계적으로 환경-경제-에너지가 연계된 가장 중요한 이슈로 부상하였으며, 우리나라는 에너지 이용합리화를 통한 온실가스 감축을 위해 각종 정책들을 수립하여 추진하고 있으며, 이중 자발적 협약(Voluntary Agreement)을 1999년부터 실시하고 있다. 우리나라에서 시행되고 있는 자발적 협약의 온실가스 감축효과 및 국민경제와 타 산업에 미치는 영향을 분석한다. 협약에 참가하는 산업들의 연료대체 및 에너지 효율향상 노력여하에 따라 동 정책이 no-regret 정책이 될 수 있을 것으로 분석되었다. 협약 상의 에너지 절감목표를 달성함에 있어 연료대체와 에너지 효율향상 등을 통하여 협약에 참여하는 산업들의 생산량을 줄이지 않아도 될 경우, 국가 전체적으로 온실가스 감축효과와 경제적 이득을 동시에 도출할 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 향후 자발적 협약을 확대 실시함에 있어 협약에 참가하는 산업들의 청정연료로의 연료대체 및 에너지효율 향상을 위한 정부의 적극적 지원책의 중요성이 부각되었다.
본 논문은 한국 폐자원에너지기업을 대상으로 R&D 효율성을 평가하는 지표 중 하나로서 현재의 기술수준과 이에 영향을 미치는 요인에 대해 기술경제이론에 근거하여 분석하였다. 연구 방법으로는 한국 폐자원에너지기업을 대상으로 한 설문조사 데이터를 이용해 다항로지스틱회귀분석을 활용하였다. 분석의 결과, 국내 폐자원에너지기업의 기업규모, R&D투자 비중, R&D인력 비중은 기술수준에 긍정적인 영향을 미치지만, 국내시장 경쟁정도가 심할수록 기술수준에 부정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면, 규모의 경제는 기술수준에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과에 따른 정책적 시사점은 시장경쟁 과열이 기업의 기술수준에 부정적인 영향을 미치지 않도록 이해관계자 간 상생할 수 있는 협력체계를 구축해야 하며, 또한 생산량 증대 및 생산비용 감소를 통해 기업이 규모의 경제효과를 거둘 수 있도록 하는 노력이 필요하다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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