• Title/Summary/Keyword: 재생 에너지

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Study on the Development of Utilization System for Wasted Forest Products Biomass Energy (임산 폐기물의 연소 및 에너지이용 시스템 개발에 관한 연구)

  • Lee, Hyoung-Woo
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2005.11a
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    • pp.307-319
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    • 2005
  • 인류에게 있어 가장 중요한 연료의 역할을 충실히 해왔던 임산자원이 화석계 에너지원의 고갈과 환경오염 문제의 급부상으로 임산자원의 신재생에너지원으로서의 잠재력이 다시 관심의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 임산자원의 에너지화와 그 산업적 응용을 위하여 원료의 수급체계를 검토, 확립하는 한편, 폐목질자원을 펠릿화한 목재펠릿 연료의 제조공정을 국내 환경을 고려하여 고효율화하는 동시에 본 연료를 효과적으로 이용할 수 있는 시스템을 개발하고자 하였다.

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신재생에너지의 이해

  • 전국보일러설비협회
    • 보일러설비
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    • s.194
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    • pp.103-107
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    • 2010
  • 뉴욕타임즈 칼럼니스트 토마스 프리드먼(Thomas L. Friedman)은 '녹색혁명에 대응하지 못하면 경제성장, 안전, 안보 등 모든 것을 잃을 수 있다'고 주장했다. 이는 녹색성장의 패러다임을 인식하지 못하는 국가는 국제사회에서 영원한 낙오자가 될 것이라는 의견들이 팽배하다. 2009년 4월 버락 오바마 미국 대통령은 지구온난화 문제에 대처하기 위하여 풍력에너지 등 신재생에너지 개발에 적극적으로 나서겠다고 강조했다. 우리나라도 이명박 대통령이 저탄소 녹색성장의 비전을 제시하면서 에너지문제가 사회전반의 핵심 화두로 떠오르고 있다. 본고에서는 전 세계적으로 국가적 에너지 패러다임으로 여기고 있는 신재생에너지에 대한 이해를 높이고자 한다.

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An Analysis of the Economic Effects of the New and Renewable Energy Transformation of Thermal Power Generation (화력발전의 신재생에너지 전환에 따른 경제적 파급효과 분석)

  • Sangsoo Lim
    • Environmental and Resource Economics Review
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    • v.32 no.2
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    • pp.127-147
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    • 2023
  • This study is trying to analyze the economic effect of replacing thermal power generation, one of the government's carbon-neutral policies, with new and renewable energy. For this analysis, scenario A is set to replace 100% of thermal power generation with new and renewable energy, and scenario B is set to replace 60% of thermal power generation with new and renewable energy. In addition, costs are incurred when replacing thermal power generation with new and renewable energy, and scenario 1 is the same cost as the current cost, and scenario 2 is120% higher than the current cost. Therefore, when converting thermal power generation to new and renewable energy, the scenarios are largely organized into four cases. In the case of replacing thermal power generation with new and renewable energy, the production inducement coefficient of thermal power generation decreased from the current level regardless of the scenario. However, the value-added inducement coefficient and the greenhouse gas emission inducement coefficient are lower than the current level when thermal power is converted to renewable energy by 100%, while the value-added inducement coefficient and greenhouse gas emission inducement coefficient are higher than the current level. In addition, the greenhouse gas emission induction coefficient of most industries was found to decrease, while the production induction coefficient and the value-added induction coefficient increased. Scenario A seems appropriate because the purpose of the government's policy is to reduce greenhouse gas emissions by converting thermal power into new and renewable energy. However, as a result of this, the production inducement coefficient and value-added inducement coefficient of some industries decrease, so the government's support policy is needed to solve this problem

Estimation of Power Using PV System Model Formula and Machine Learning (태양광시스템 모델식과 기계학습을 이용한 발전성능 추정)

  • Hyun Gyu Oh;Woo Gyun Shin;Young Chul Ju;Soo Hyun Bae;Hye Mi Hwang;Gi Hwan Kang;Suk Whan Ko;Hyo Sik Chang
    • Current Photovoltaic Research
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    • v.11 no.1
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    • pp.27-33
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    • 2023
  • In this paper, a machine learning model by using a regression algorithm is proposed to estimate the power generation performance of the BIPV system. The physical model formula for estimating the generation performance and the proposed model were compared and analyzed. For the physical model formula, simple efficiency model, temperature correction model, and regressive physics model for changing an irradiance were used. As a result, when comparing the regressive physics model for changing an irradiance and the proposed model with the actual generation measured data, the respective RMSE values are 0.1497 kW, 0.0451 kW and the accuracy values are 86.44%, and 96.56%. Therefore, the proposed model implemented in this experiment can be useful in estimating power generation.