• 제목/요약/키워드: 에너지 평균

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$90^{\circ}$ 접합맨홀에서의 에너지손실 저감 방법 분석 (An Analysis for Reduction Method of Head loss at Manholes with a $90^{\circ}$ Bend)

  • 김정수;최현수;윤세의
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.395-399
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    • 2009

  • 현재 계획 또는 설계단계에서 수행되고 있는 우수 관거 시스템의 수리계산에서는 연결관의 마찰손실만을 감안하여 수행하고 있으며, 맨홀에서의 수두손실은 고려되지 않는 실정이다. 특히 과부하 $90^{\circ}$ 접합맨홀 내부에서의 복잡한 흐름 현상에 의하여 발생하는 에너지 손실은 일반적인 직선 연결 맨홀에 의해서 발생하는 에너지 손실과 큰 차이를 보이지만 현재 우수 관거 설계 및 관리에서는 이를 대부분 고려하지 않는 실정이다. 또한 직선으로 연결된 맨홀보다 $90^{\circ}$ 접합 맨홀은 유수교란에 의한 에너지 손실이 커지므로 이에 대한 $90^{\circ}$ 접합 맨홀에서의 에너지 손실 저감에 대한 연구가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 합류 맨홀 중 $90^{\circ}$ 접합 맨홀에서의 에너지 손실 저감 방법의 분석을 위하여 하수도시설기준(환경부, 2005)의 표준 1호(원형), 특 1호(사각형) 맨홀을 각각 축소 제작하고, 수리실험 장치를 제작하여 수리 실험을 실시하였으며, 실험결과를 benching을 사용하지 않은 $90^{\circ}$ 접합 맨홀의 평균 손실계수를 산정한 윤세의 등(2008)의 실험 결과와 비교하였다. 접합위치를 변경한 원형 맨홀 CASE B에서의 평균 손실계수는 1.1로 산정되어 CASE A의 1.6보다 크게 감소하였다. 접합위치를 변경한 사각형 맨홀 CASE B에서는 1.5로 산정되어 손실계수의 감소폭이 적었으나, 접합위치를 변경하고 side benching을 설치한 CASE C에서의 평균 손실계수는 1.1로 산정되어 CASE A의 사각형 맨홀의 손실계수 1.6에 비하여 큰 감소 효과를 나타내었다. 따라서 $90^{\circ}$ 접합 원형 맨홀에서는 접합 위치를 변경시킨 CASE B의 형태를 사용하고, 사각형 맨홀에서는 접합 위치를 변경시키고 side benching을 설치한 CASE C의 형태를 사용하면 우수 관거 시설의 배수능력을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

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데이터 마이닝 기반 스마트 공장 에너지 소모 예측 모델 (An Energy Consumption Prediction Model for Smart Factory Using Data Mining Algorithms)

  • ;이명배;임종현;김유빈;신창선;박장우;조용윤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권5호
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    • pp.153-160
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    • 2020

  • 산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.

  • https://doi.org/10.3745/KTSDE.2020.9.5.153 인용 PDF KSCI

데이터 시각화 및 탐색적 데이터 분석을 통한 태양광 에너지 예측용 특징벡터 추출 (Feature Vector Extraction for Solar Energy Prediction through Data Visualization and Exploratory Data Analysis)

  • 정원석;함경선;박문규;정영화;서정욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.514-517
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    • 2017

  • 태양광 발전 시스템에서 전력 생산은 기상 상태에 따라 크게 영향을 받으므로 안정적인 부하 운용을 위해 태양광 에너지에 대한 예측이 필수적이다. 따라서 태양광 에너지 예측을 위한 기계학습 알고리즘의 입력으로 기상 상태에 대한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 알고리즘에 대한 입력 데이터로 표면의 3시간 동안 누적된 강수량, 상 하향 장파 복사선 평균, 상 하향 단파 복사선 평균, 지상 2m에서의 3시간 동안 온도, 표면에서의 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용한다. 기상 데이터의 통계적 특성을 파악하고 상관관계를 분석하여 태양광 에너지와 70% 이상의 높은 상관성을 갖는 하향 단파 복사선 평균과 상향 단파 복사선 평균을 특징벡터의 주요 원소로 추출하였다.

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