본 논문은 가정용 전기기기의 대기전력을 보상하기 위해 에너지 하베스팅 시스템을 제안한다. 제안하는 에너지 하베스팅 방법을 주요 가전기기에 적용하여 각각의 사용 패턴 및 환경에 따른 발전량을 계산하고, 발전량과 대기전력을 고려하여 주요 가전기기에 전력을 공급하는 배터리가 포함된 전체 시스템을 구성한다. 이를 토대로 대기 전력량과 가전기기에 공급되는 전력량을 비교하여 제안하는 시스템의 타당성을 검증한다.
전력 산업은 대규모 투자가 필수적인 산업이라 자연 독점으로 남아 있게 되는 경우가 다반사이다. 그래서 사용 요금은 시장의 규칙에 의해서가 아니라 규제자에 의해 많은 부수적인 방법을 통해 회수하고 있다. 본 논문에서는 모선 간 전력량을 고려한 전력망 사용요금 산정법을 제안하고자 한다. Equivalent Bilateral Exchange(EBE)와 Relative Electrical Path Width(REPW)를 각각 정의한 후 EBE와 REPW를 이용하여 전력 이동량을 계산하고 모선 간 전력 이동량을 바탕으로 DC 조류 계산을 이용하여 전력망 사용량을 할당하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 2기 4모선을 테스트 시스템으로 선정해 기존의 방법과 비교를 해 보았다.
최근 10년간 우리나라의 에너지 소비는 매년 10[%]라는 세계 최고의 증가율을 기록하고 있으며 온실가스배출량 증가율 역시 세계 1 위를 기록하고 있다. 세계기후협약 이행이 늦추어지고는 있지만 머지않아 우리도 여기에 참여하지 않을 수 없는 형편이어서 대체에너지 개발의 필요성은 더욱 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 11개 분야의 신 재생 어|너지 중에서 최근 가장 많은 관심을 갖고 있는 태양광 발전은 태양광을 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 광을 조사시 광전효과에 의해 전기를 발생하는 원리를 이용한 발전방식이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 구성장치에 의해 넓은 부지가 필요하며 햇빛의 방향에 따라 또는 태양전지에 입사하는 일사량의 정도에 따라 많은 발전전력에 차이가 있으므로 태양광 발전의 경우 발전단가가 높고 효율이 낮기 때문에 일사량에 따른 전력을 측정하여 효율적인 발전에 필요한 조건을 알아 보기위해 2007년 1년간의 실증운전을 통한 일사량과 전력발생량을 비교 분석하였으며 또한 햇빛의 일사량은 시간대별, 일별, 월별, 년별로 각각 달리 측정되므로 각각의 일사량에 따른 전력패턴을 분석하여 태양광 발전에 필요한 일사량과 전력과의 상관관계를 연구하였다.
최근 지능형 전력망을 통한 전기요금의 실시간 측정이 가능해지면서 시간별 전력 사용량 및 이에 해당하는 비용 산출이 가능하게 되었다. 이에 따라 전기 요금 절감을 위해서는 매 시간 전력 소모를 체크하고 제한 전력 이상을 사용하지 않아야 한다. 본 논문은 지능형 전력망 사용 빌딩에 유전알고리즘을 이용하여 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 각 시간대별 전력 소모량을 계산하여 제한 전력을 넘는 사용량은 다른 시간대로 분산하고 사용하지 못한 전력은 나머지 연산을 통하여 전력 소모량이 최소인 시간대에 분포시키는 나머지 연산을 적용하였다. 또한 실제 전기 사용량 데이터를 기반으로 제안기법이 시간대별 전력소모량의 편차를 해소하고, 기존 전력 사용 패턴에 비해 전력요금의 절감에 기여할 수 있음을 확인 하였다.
임베디드 시스템에서는 기능적 요구사항 뿐만 아니라 전력량, 응답시간, 견고성 등의 여러 가지 비기능적 요구사항들도 중요하다. 그중에서 전력량에 대한 비기능적 요구사항은 휴대형 임베디드 시스템의 운영에 있어서 핵심적인 요소이다. 임베디드 소프트웨어의 복잡도 및 크기 증가로 전력 소모량이 증가하고 있는 추세이며, 그로인해 소프트웨어 기반의 저전력 소모를 위한 임베디드 시스템 개발 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발의 선행단계에 설계모델 기반으로 소프트웨어 전력소모량을 예측하기 위하여 요구되는 에너지 라이브러리를 구축한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.127-135
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2009
한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.
전력산업에 당초 도입 예정되었던 도매경쟁시장을 운영지원하기 위하여 전력거래소는 지난 2002년 도매경쟁 전력시장 운영시스템(Two Way Bidding Pool Market Operation System; TWBP MOS, 이하 전력시장운영시스템)을 구축하였다. 그러나 이후 배전분할 잠정 중단정책에 따라 구축 완료된 시스템은 실 업무에 적용해보지도 못한 채 폐기될 수도 있는 상황이 발생하였다. 하지만 전력거래소는 배전분할 잠정 중단에 따른 발전 경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 대비, 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 전력시장운영시스템을 활용하여 급전체계를 개선하는데 성공하였다. 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 전력시장운영시스템을 연계하여 전력시장운영시스템의 5분 단위 수요 예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 개선하였다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로써 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 가져왔다. 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 전력시장윤영 시스템은 구축된 모든 설비 및 프로그램을 당초 목적에 맞게 활용하지 못한다는 이유 등으로 시스템의 최적화 및 성능 개선에 대한 투자가 망설여지는 현실이다. 특히 온라인 실시간 시스템과 별도로 전력시장운영을 모의 할 수 있는 시뮬레이터가 구축되지 않아 시장의 흐름을 사전 예측하거나 시스템 오류 등을 재현하여 재발 대책 등을 마련하기가 매우 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 그동안 쌓아온 전력거래소의 전력시장운영시스템 운영관리에 대한 다양한 경험을 바탕으로 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있는 전력시장운영시스템 시뮬레이터의 구축방안을 제시하고자 한다.
분산형전원 (Dispersed Storage and Generation System)이란 원자력이나 대용량 화력 등과 같은 집중적이고 대용량이 아닌 소용량의 전력저장시스템이나 발전시스템을 일컫는 말로서 소수력, 태양광, 바이오, 풍력 등의 대체에너지 전원, 소용량의 열병합발전시스템, 전기 등을 이용한 전력 저장시스템이 그 예라 하겠다. 이러한 분산형전원은 그 단어 뜻대로 대규모 전력계통에 비하여 분산되어 있기 때문에 관리가 어렵고 전력계통에 연계될 경우 여러가지 문제를 야기시키게 된다. 이러한 문제중 가장 큰 것은 계통의 전압변동의 요인이 되는 것이고 보호협조 문제 또한 무시할 수 없는 것이다. 더우기 보안상 단독운전이 될 경우를 방지하여야 하고 고조파문제, 계통단락용량 증대문제 등도 염려가 되는 문제이다.
본 논문에서는 EV (Electric Vehicle)용 충전 인프라 구축을 위한 BESS (Battery Energy Storage System)의 용량을 산정한다. 이를 위해 실제 대형마트의 데이터를 이용하여 EV용 충전 인프라가 구축될 경우의 추가수요전력량을 산출하고 현재의 전력수급량을 바탕으로 EV 보급시의 최대수요전력량을 예측한다. 이들을 계약전력과 비교하여 필요전력량을 분석하고 이를 바탕으로 충전 인프라에 이용되는 BESS의 용량을 산정한다.
오늘날 컴퓨터 시스템에서 중요하게 생각하는 분야 중 하나가 저전력이다. SSD는 기계적인 요소가 없어서 충격에 강하고 랜덤 읽기, 쓰기 성능이 HDD에 비해 좋아 HDD를 대체할 새로운 저장 장치로 여겨지고 있다. 또한 소모 전력도 HDD에 비해 작을 것으로 예측했다. 하지만 실제 소모량은 HDD와 크게 차이 나지 않았다. SSD의 소모 전력이 커진 원인을 파악하기 위해 SSD의 구성 요소를 파악하고 각 요소의 소모량을 시뮬레이터를 이용하여 분석했다. SSD의 전력 소모는 Flash Memory Controller, DRAM, NAND Flash 의 소모량이 90% 이상을 차지했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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