• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.113_114
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• 2009

우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.385_386
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• 2009

최근들어 급격하게 증가하고 있는 지중송전선로의 효과적인 관리를 위한 최신 장비와 공법들이 개발되고 있다. 지중송전선로 건설당시 설계된 지중케이블의 Off-set 변화량의 정상적인 동작확인과 시간의 경과에 따른 변위량을 정확하게 측정하여 케이블의 안전한 운영기준으로 활용할 수 있다. 또한 전력구내에 설치된 지중케이블의 감시시스템과 연계하여 실시간으로 케이블의 상태와 외부 환경요인의 변화에 따른 케이블 상태도 실시간으로 확인할수 있다. 본론에서 케이블의 전력량과 이동량의 변화를 측정한 결과 그동안 추측했던 부분에 대해 정확한 검증이 가능했으며 설비유지관리에 효과적으로 대응할수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.221-224
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• 2002

포항제철소에는 13개의 발전기가 있어 제철소에서 필요로 하는 전력을 자체적으로 945MWH 규모로 공급하고 있다. 발전소에서 사용되는 에너지원은 제철공정에서 부수적으로 발생하는 부생가스(BFG, COG, LDG, CFG)와 외부에서 구매하는 중유, LNG가 있다. 안정적인 전력공급과 비용절감을 위한 발전기 가동계획을 수립하기 위해서는, 조업상황에 따라 변동되는 전력소요량 및 부생가스 발생량을 예측하여 발전기별로 사용될 연료량을 배분하고, 발전기별 효율을 반영한 발전량을 결정하게 된다 이러만 발전기 가동계획 수립을 수작업에 의존하고 있어, 수시로 변화하는 상황에 신속한 대처가 곤란하고, 모든 요소를 고려하기가 어려워 에너지비용을 절감할 수 있는 기회손실의 우려가 있었다. 본 연구에서는 LP 및 NLP를 적응하여 발전기별 연료배분 및 발전량을 결정하는 과정을 자동적으로 수행하는 발전기 가동계획수립 Model을 개발하였다. Data 입·출력용으로 Excel, LP Package는 What's Best, Programming Language는 VBA(Visual Basic for Application)를 활용하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.5
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• pp.943-950
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• 2019

Machine learning can greatly improve the efficiency of work by replacing people. In particular, the importance of machine learning is increasing according to the requests of fourth industrial revolution. This paper predicts monthly power transactions using MLP, RNN, LSTM, and ANFIS of neural network algorithms. Also, this paper used monthly electricity transactions for mount and money, final energy consumption, and diesel fuel prices for vehicle provided by the National Statistical Office, from 2001 to 2017. This paper learns each algorithm, and then shows predicted result by using time series. Moreover, this paper proposed most excellent algorithm among them by using RMSE.

• KIPE Magazine
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• v.2 no.1
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• pp.49-52
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• 1997

• KIPE Magazine
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• v.3 no.3
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• pp.19-26
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• 1998

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.4
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• pp.103-109
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• 2012

In this paper, We suggest electricity power management system which makes a good efficient and minimize wasteness of electricity power. We made electricity power management system based USN(Ubiquitous Sensor Network) for industries, factories, public offices and so on, with optimized system. Simply, we can measure and control electricity power as we plug it outlets. This system can monitor and control electricity power, organizing network of PLC(Power Line Communication) and TCP/IP with the sensor for electricity power. Through the acquisition data, this proposed system can manage and save the electricity power efficiently and also we can connect this system to server, anytime, anywhere with Android phone.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.11b
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• pp.114-117
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• 2002

국내에서는 전력산업의 구조개편이 한창 진행중에 있다. 과거에는 하나의 전력회사가 발전, 송전, 배전을 함께 운영하면서 소비자에게 전력을 공급하였다. 하지만 매년 전력사용량의 급격한 증가와 전력산업이 규모의 경제이론에서 점차 벗어남에 따라 구조개편에 대한 요구가 일어나기 시작하였다. 발전부문에서 경쟁이 도입되어지며 배전부문도 지역적으로 분할되어져 과거의 전력회사는 송전부문만을 담당하게 될 것이다. 여기에 풀(pool)시장이 생겨 전력의 수급을 담당하는 전력계통의 '운영기능'과 전력을 사고 파는 전력의 '시장 기능'을 함께 담당하게 될 것이다. 특히 전력사용량의 급격한 증가로 인해 머지않은 미래에 전력의 수급에 문제가 생길 것이 예측된다. 이러한 이유로 구조개편 이후에는 발전이나 송전부문에서의 변화보다 배전에서의 변화가 두드러질 것으로 보인다. 구조개편 후 지역적으로 나누어진 배전사업자들은 그들의 이익을 최대화하기 위해 여러 가지 부하삭감을 위한 수요관리 프로그램을 시행할 것이다. 이것은 발전량의 조절만으로 정제급전을 실시한 과거와는 달리 부하량의 감소가 함께 사용됨으로 보다 나은 편익을 발생시킬 수 있다. 이 논문에서는 고효율 전통기를 사용한 부하삭감으로 전력의 생산자 뿐만 아니라 소비자에게도 편익이 발생하여 사회적 후생을 증가시킬 수 있다는 것을 고효율 전동기 수요관리 프로그램에 참여하는 참여자의 비용과 편익을 분석함으로서 나타내었다.

• Journal of IKEEE
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• v.11 no.4
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• pp.239-246
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• 2007

One of the most serious problems in KEPCO power system is the load centralization in the capital area. The load capacity in the capital area is almost 40% of the total load. However, the generation capacity in this area is just 16% of the total generation. The inequality, between the power demand and supply, in this area needs the power transmission from other regions. The simplest method to solve the problem is the installation of power plants or the addition of high-capacity transmission line in the metropolitan area. However, because of the concentration of human and material resources, there is a difficulty in the installation of the generation and transformer facility. As a result, instead of the installation of large scale facilities, the approach to maximize the application of existing facilities is required. In this research, we will develop a scheme with an HVDC installation for enhancing power transfer capability by utilizing the existing transmission lines.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.3
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• pp.471-481
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• 2008

Test scheduling considering power dissipation is an effective technique to reduce the testing time of complex SoCs and to enhance fault coverage under limitation of allowed maximum power dissipation. In this paper, a modeling technique of test resources and a test scheduling algorithm for efficient test procedures are proposed and confirmed. For test resources modeling, two methods are described. One is to use the maximum point and next maximum point of power dissipation in test resources, the other one is to model test resources by partitioning of them. A novel heuristic test scheduling algorithm, using the extended-tree-growing-graph for generation of maximum embedded cores usable simultaneously by using relations between test resources and cores and power-dissipation-changing-graph for power optimization, is presented and compared with conventional algorithms to verify its efficiency.