• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.886-889
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• 2010

센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1373-1383
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• 2016

풍력에너지 산업이 발전하고 풍력발전에 대한 의존율이 높아짐에 따라 안정적인 공급이 중요해지고 있다. 원활한 전력수급계획을 세우기 위해서 풍력발전량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 강원도 평창 횡계리에 설치된 대관령 2풍력(2MW 1기)의 시간별 풍력발전 데이터와 강원도 대관령 기상대에서 관측되는 시간별 풍속과 풍향 데이터를 기상청 지상관측자료에서 수집하여 연구하였다. 풍력발전량 예측을 위하여 신경망 모형과 시계열 모형인 ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, Holt Winters 모형을 비교하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위해 mean absolute error(MAE)를 사용하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과 1시간에서 3시간의 단기 예측에 있어서 ARMA-GARCH 모형이 우수한 예측력을 보였다. 6시간 이후 예측에서는 신경망 모형이 우수한 예측을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.132-144
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• 2023

유럽과 미국을 중심으로 내연기관 자동차에서 나오는 배기가스를 줄이기 위해 친환경 자동차를 적극적으로 보급하는 정책이 펼쳐지고 있다. 우리나라에서도 '제4차 친환경자동차 기본계획'을 통해 충전인프라 개선과 인센티브제도 확대로 2025년 113만대의 친환경 자동차 보급을 목표하고 있어 전기자동차의 급격한 성장이 예상된다. 따라서 대략적이지만 구체적인 성장규모와 그에 따른 전력수요량을 도출하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 성장모형 중 향후 전기자동차의 보급대수를 잘 설명할 수 있는 모형을 활용하여 전기자동차의 대수를 예측하였다. 그리고 선행연구에서 제시한 전기에너지 산출모형을 활용하여 「제10차 전력수급기본계획」의 목표연도인 2036년까지 전기자동차의 보급대수와 전력수요량을 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 향후 전기자동차 인프라 계획·구축을 위한 기초 연구자료로 활용될 것을 기대된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권7호
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• pp.936-942
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• 2014

화석 연료의 고갈로 인해 신재생 에너지에 관한 관심이 날로 증가하고 있다. 그 중에서도 예측가능성이 높고 이용 가능한 양이 풍부한 파력에너지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 부유체-균형추식 파력발전장치는 진동 타입과 비교해 구조 강도가 증진된 장치이며, 부유체의 포면에 웨이브 캠버라 불리우는 격벽을 설치하여 파도가 오직 상하운동만을 하도록 만들었다. 본 논문은 주로 병렬 연결된 파력 발전장치의 발전량에 중점을 두고, 그 발전량을 계산하였다. 그 결과, nl/L의 값이 증가할수록, 더 많은 전력량이 발생하고, nl/L=0.40 이상이 되었을 때, 상시 연속적인 발전량이 얻어진다는 것을 알 수 있었다. 이 연구를 통해서, 실제 해역 조건에 유리한 유수실을 설계하는데 기본 자료로 활용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.113-123
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• 2011

최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권6호
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• pp.356-370
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• 2017

본 논문에서는 국내 환경에서 설정된 가정 하에 지능형 전력망 기술이 지능형 송배전, 소비자, 전력서비스, 신재생 에너지 및 운송 등의 5가지 분야에 적용될 경우 2030년까지의 연도별 국내 에너지 절감 및 $CO_2$ 감축 효과와 그 상대적 기여도를 예측, 분석하였다. 2030년 지능형 전력망 운용에 따른 총 에너지 절감량은 103,121 GWh로 계산되며 이는 당해 소비전력량 전망치의 약 13.1%로 2025년 이후 이 비율은 약 10% 이상으로 유지될 것으로 예측되었다. 이를 토대로 계산된 2030년 $CO_2$ 배출 감축량은 5,538만 $tCO_2$로 계산되었고 이는 당해 온실가스 감축 목표량인 3억 1,500만 $tCO_2$에 17.6%에 해당하는 값이다. 이러한 $CO_2$ 배출 감축량은 에너지 절감량과는 다르게 해가 거듭될수록 전체 배출 감축량에 대한 그 비율이 감소하는데 이는 향후 온실가스 배출량의 대부분을 차지하는 석탄화력 발전량의 지속적인 증가와 국가의 목표 배출 감축 속도가 매우 빠르게 설정되었기 때문으로 판단된다. 2030년 5가지 각 분야에서의 에너지 절감 및 $CO_2$ 배출 감축 기여 비율은 지능형 소비자 44.37%, 신재생 에너지 29.16%, 전력서비스 20.12%, 송배전 5.11%, 운송 1.24%로 계산되고 시간에 따른 상대적 에너지 절감 속도는 지능형 소비자 분야가 가장 빠르며 신재생 에너지 및 전력서비스로 순서를 이룬다. 송배전 분야에서의 절감 속도는 송배전 손실률 향상의 한계 때문에 낮고, 전기자동차 예상 보급 대수의 증가율이 낮아 운송 부분의 절감 속도가 가장 느리므로 이에 대한 대책이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.825-832
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• 2022

본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.182-185
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• 2011

본 논문에서는 국내 고속철도 차량 즉, 경부고속철도를 운행하는 KTX, KTX산천 그리고 현재 개발중인 HEMU400x을 대상으로 운행속도 및 운행패턴에 따른 열차 소비전력을 분석하였다. 이를 위해, 선로조건을 고려한 차량의 운전속도 조건과 운행시간,소비전력 등을 예측하기 위한 TPS(Train Performance Simulation)프로그램을 이용하였다. 열차운행 시뮬레이션을 수행하기 위해선 차량, 선로, 속도의 기본 데이터를 필요로 한다. 차량에 대한 데이터는 차량의 최고속도, 제동성능, 견인력 등의 기본 성능과 열차편성에 따른 중량, 길이, 동력차량형식, 열차주행저항등에 대한 제원을 요한다. 선로데이터는 운행시간 예측을 대상으로 하는 선로에 대한 거리별 구배 및 선형, 정거장 위치 및 정차시간에 대한 데이터이다. 속도조건은 구배 및 곡선에 대한 선로제한속도로, 선로데이터와 연계하여 각 선로위치별 차량의 제한속도로 이용된다. 본 논문에서는 경부고속철도 구간에서 운행하는 고속차량 3가지를 대상으로 증속에 따른 전력소모량을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권4호
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• pp.405-414
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• 2001

전력연구원에서는 ATM WAN 통합망 기반 구축을 통하여 통신회선 임대비용의 절감과 안정적이고 고속의 인터넷 서비스를 수용함으로써 통신망의 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 ATM 기반 전력통신망을 설계하였다. 이를 위하여 기존의 패킷 통신망 트래픽 통계 분석결과와 연간 트래픽 증가량 예측치를 기반으로 향후 서비스 수용계획을 고려한 토폴로지와 링크용량을 설계하였으며, 이를 바탕으로 전력통신망에서의 ATM 스위치 기반 네트워크 모델을 확립하였다. 본 논문에서는 ATM 기반 전력통신망의 설계결과를 요약한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권3호
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• pp.38-46
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• 2018

스마트 그리드는 전력 생산자와 소비자 간의 양방향 통신을 통해 효율적으로 전력을 생산 및 소비하기 위한 지능형 전력망이다. 신재생 에너지가 발전하면서 신재생 에너지가 스마트 그리드에서 차지하는 비율이 점점 높아지고 있다. 신재생 에너지는 발전량이 실시간으로 변하기 때문에 발전량의 예측 및 조절이 가능한 기존의 발전 방식과는 다른 문제점이 있다. 스마트 그리드에 자가 적응 프레임워크를 적용하는 것은 실시간으로 변하는 신재생 에너지의 발전량에 적응함으로써 스마트 그리드의 효율적인 운영을 가능케 할 것이다. 본 논문에서는 태양광 발전 시설이 설치된 스마트 마을을 가정하고 이에 자가 적응 프레임워크인 AiTES 를 적용 하여 자가 적응 프레임워크를 통해 스마트 그리드의 효율적인 운영이 가능함을 보였다.