Park, Myoung Woo;Kang, Moses;Yun, YongWoon;Hong, Seonri;BAE, KUK YEOL;Baek, Jongbok
Journal of IKEEE
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v.25
no.2
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pp.388-398
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2021
This paper proposes a particle swarm optimization (PSO)-based peak shaving scheme using energy storage system (ESS) for electricity tariff reduction. The proposed scheme compares the actual load with the estimated load consumption, calculates the additional output power that the ESS needs to discharge additionally to reduce peak load, and adds the input. In addition, in order to compensate for the additional power, the process of allocating power to the determined point is performed, and an optimization that minimizes the average of the load expected at the active power allocations using PSO so that the allocated value does not affect the peak load. To investigated the performance of the proposed scheme, case study of small and large load prediction errors was conducted by reflecting actual load data and load prediction algorithm. As a result, when the proposed scheme is performed with the ESS charge and discharge control to reduce electricity tariff, even when the load prediction error is large, the peak load is successfully reduced, and the peak load reduction effect of 17.8% and electricity tariff reduction effect of 6.02% is shown.
This paper is concerned with automatic telemetering system which reads the consumed quantity of electricity, gas, and piped water. The existing metering method such that a meterman visits households and directly reads meters can cause several problems, including violation of privacy and the possibility of criminal accident, as well the inefficiency in viewpoint of system operation and rate notification. In this paper, we propose a new automatic telemetering and rate notification system, in which the system reads several meters at remote locations and notifies the rates to the customer's cellular phone with short message service(SMS). The proposed system has been developed by using CDMA mobile communication modules and personal computers. This system can operate only with cellular communication network even without wired-internet facilities. In particular, the developed system can provide home security and convenience as well as cost reduction, and thus be applied to intelligent home networks.
에너지 절약은 매우 큰 이슈이다. 현재 우리나라에서는 요금체계에 누진율을 적용함으로써 전기에너지 절약을 실현하고 있다. 하지만 에너지 소모를 증가시키는 피크부하 발생을 억제하기에는 부족한 면이 많다. 이러한 점을 보완하기 위하여 역 누진제를 추가로 적용한 다중 누진제를 제시한다. 피크부하 발생을 억제하면서 기존의 이윤을 유지하는 방안을 마련한다. 밤에 역 누진제를 적용함으로써 밤의 전력사용량을 증가시키고 낮의 전력 사용량을 감소시켜서 시간별 전력 수요편차를 줄이고 낮의 기존 누진제 체계에 선형적인 요금 증가로 역 누진제 사용에 의한 이윤 감소를 어느정도 보충할 것이다. 이러한 방법을 통하여 피크부하 발생을 줄이고 결과적으로 에너지 절약을 실현할 것이다.
기저부하조성 및 부하율 향상을 위한 심야 전력요금제도의 정착으로 최근 심야전력축열기기의 보급이 활성화되고 있다. 그러나 모든 심야전력축열기기들이 심야요금개시시간대인 22:00경에 동시에 가동됨에 따라 23:00에 심야전력 부하가 최대에 이르러 전력피크가 발생하여 한전의 수요관리에 큰 어려움을 주고 있다. 따라서 이 피크 부하를 심야전력 공급시간대의 저부하시간대로 분산시킬 수 있는 심야전력기기 통전시간제어가 필요하게 되었으며, 이에 개발된 알고리즘을 실증시험을 통하여 검증하게 되었다.
새로운 세기를 맞이하면서 이제 새삼 IT(Information Technology: 정보기술)가 주목을 받고 있다. 급속한 기세로 세계에 퍼진 인터넷이 정보의 흐름과 ''물건''의 움직임을 크게 바꾸려 하고 있기 때문이다. 외출지나 자동차 등의 이동환경에서도 휴대전화를 통하여 언제든지, 어디서나, 간단하게 인터넷 접속이 가능하게 되어 바야흐로 시간과 공간을 초월한 본격적인 네트워크사회를 맞이하려 하고 있다. 모바일 단말과 정보통신인프라의 발전은 네트워크에 의한 정보취득이나 전자상거래 등의 새로운 정보서비스를 창출하여 라이프사이클의 변화도 일으키고 있다. 한편 자동차를 둘러싼 정보통신환경은 카 내비게이션 등의 차재 정보단말과 함께 발전해가고 있다. FM다중, 광비컨, 전파비컨을 통한 VICS(Cehicle Information and Communication Systems: 도로교통정보통신 시스템)와 휴대전화를 통한 인터넷 접속, 자동차를 위한 정보제공서비스는 이미 실용화되고, 특히 노차간 통신전용 DSRC(Dedicated Short Range Communication: 협성통신)를 통해 유료도로에서 요금을 자동으로 징수하는 ETC(Electronic Toll Collection: 자동요금 징수시스템)의 실용화가 임박하고 있다. 앞으로는 IMT-2000(International Mobile Telecommunications-2000) 차세대휴대전화와 디지털방송서비스 등 보다 더 새로워진 정보통신 고속화$\cdot$고품질화가 기대되고 있으며, 이것들을 조합한 복합미디어에 의해 가까운 장래에는 차내에서도 다양한 정보제공서비스를 받아서 누릴 수 있을 것으로 생각된다.
최근 냉방장치의 사용증가로 전력수요가 크게 증가하고 있고, 이로 인해 전력수급 문제가 야기되고 있다. 이를 해결하기 위하여 여러 조치를 취하고 있지만 사실상 아직까지도 미흡한 실정이다. 최근에는 스마트 그리드의 구축이 진행 중이며, 스마트 그리드의 일환으로 실시간 요금제의 도입도 고려되고 있다. 따라서 부하제어 등의 수요관리를 통한 적절한 대처가 필요하다. 하지만 부적절한 부하제어는 사용자의 만족도를 해칠 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 거주자의 쾌적도를 해치지 않는 조건에서 수용가에게 전기요금절감을 유도하는 냉방 시스템의 최적 부하제어 방법을 제안하는 바이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.05a
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pp.250-252
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2019
국내의 전력 산업은 부정확한 전력수요 예측으로 전력부족과 공급과잉의 주기적 반복이 발생하여 전력 과생산, 에너지 낭비, 전력 과소비와 요금 체납 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 LSTM 알고리즘을 사용하여 전력사용량 예측하고, 정량의 전력을 선구입 할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시스템은 스마트그리드 환경과 인공지능으로 정량의 전기를 구입 할 수 없는 기존의 전력 산업 문제를 보완하여 소비자의 전기요금 절감과 에너지 절약이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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