• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.656-657
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• 2011

산업사회의 급속한 발전과 생활수준 향상에 따라 전력수요 및 공급전망에 대한 인식이 점차 강조되고 있다. 에너지자원이 부족한 우리나라는 전체 에너지의 약 97%를 수입에 의존하고 있으므로 전력공급의 정확한 수요예측을 통해서 안정적, 경제적으로 전력을 공급해야 한다. 2001년 전력산업구조개편에 따라 전력시장은 발전부문만 시장에 참여하여 경쟁하는 발전경쟁체제로 발전사업자의 입찰량과 전력거래소의 전력수요 예측 결과를 이용하여 시간대별 전력시장가격을 결정하는 가격결정발전 계획을 수립하고 있다. 본 논문에서는 청정 녹색에너지로 피크시간대에 발전하여 주파수 조절을 담당함으로써 전력계통에 크게 기여하고 있는 수력 발전기의 최적 입찰 전략 및 수력발전 사업계획에 활용할 수 있는 전력거래가격 전망 전략을 제시하여 수력발전사업자의 수익 증대와 전력시장 가격 안정화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.129-129
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• 2017

태양광 발전으로 생산된 전력으로 냉방기나 난방기를 직접 구동하는 경우에 냉방을 위해서는 7,8,9월 집광량이 많아야 하고, 난방을 위해서는 12,1,2월에 집광량이 많아야 한다. 하지만 일반적으로 사용되는 집광판은 평판형의 고정식이 대부분으로 필요에 따라서 집광량을 변동시키는 것이 불가능하다. 따라서 전력부하가 가장 큰 시기에 집량광이 가장 많아지도록 설치되어야 한다. 본 연구에서는 최적의 집광판 설치조건을 구명하기 위하여 집광판의 설치 각도에 따른 년중 일사량을 예측하기 위한 모델을 개발하고 계산된 일사량과 기상청에서 실측한 일사량을 비교하였다. 분석 대상은 대전(북위 36도 22분)으로 하였다. 년간 최대 일사량을 확보할 수 있는 집광판 설치각은 $36^{\circ}$로 분석되었다. 반면에 월별로 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 1월에 $57^{\circ}$, 2월에 $48^{\circ}$, 3월에 $36^{\circ}$, 4월에 $24^{\circ}$, 5월에 $15^{\circ}$, 6월에 $12^{\circ}$, 7월에 $15^{\circ}$, 8월에 $24^{\circ}$, 9월에 $36^{\circ}$, 10월에 $45^{\circ}$, 11월에 $57^{\circ}$, 12월에 $60^{\circ}$로 예측되었다. 한편 냉방부하가 많은 6.7.8.9월에 최대 일사량을 확보하기 위한 집광판 설치각도는 $21^{\circ}$로 예측되었다. 이상의 결과로 볼 때 태양광 발전을 위한 집광판은 전력부하와 용처에 따라 적정한 설치각도를 결정하는 것이 중요한 것으로 판단되었고, 본 연구에서 개발된 예측모델이 이러한 작업에 유효하게 사용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.131-131
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• 2011

태양광 및 태양열 설비의 효율적인 관리를 위해서는 관련 일사정보가 사전정보로 제공되어 시스템 운용을 위한 입력인자로 활용되어야 한다. 특히 전력그리드에 연계되어 설비가 활용된다고 하면, 그 에너지 공급이 불규칙적인 신재생에너지원의 특성으로 인해 에너지 공급량의 예측이 선행되어 기존의 전력공급체계가 이를 지원할 수 있는 모델과 시스템이 구비되어야 한다. 기존의 다양한 연구들이 한정된 국소지점에 대해 다양한 예측기법을 적용하여 평가를 실시하였지만, 장기간의 결과 축적이 이루어지지 못해 그 신뢰성 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 한국에너지기술연구원에서 관리되는 일사정보를 활용하여 청명한 날의 표준 일사 데이터베이스를 생성하고, 기상청에서 RSS(Rich Site Summary) 형태로 지원하는 운량정보를 이용하여 3시간 이상의 미래정보를 계속적으로 산출할 수 있는 시스템을 제작하고자 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.310-311
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• 2017

양극성 직류배전 시스템의 과도상태 응답특성을 향상시키기 위한 방법으로 최근 많은 관심을 받고 있는 모델예측제어는 실제로 구현함에 있어서 DSP와 같은 마이크로프로세서가 많은 연산량을 부담해야 한다. 하지만 현재 사용되는 마이크로프로세서의 성능은 모델예측제어를 구현하기 위한 연산량을 모두 감당할 수 있을 만큼 뛰어나지 않기 때문에, 본 논문에서는 모델예측제어를 구현하는데 필요한 연산량을 감소시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 PSIM 시뮬레이션을 통하여 검증되었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.1
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• pp.211-218
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• 2012

Fossil fuel is used all over the world and it produces greenhouse gases due to fossil fuel use. Therefore, it cause global warming and is serious environmental pollution. In order to decrease the environmental pollution, we should use renewable energy which is clean energy. Among several renewable energy, wind energy is the most promising one. Wind power generation is does not produce environmental pollution and could not be exhausted. However, due to wind power generation has irregular power output, it is important to predict generated electrical energy accurately for smoothing wind energy supply. There, we consider use ramp characteristic to forecast accurate wind power output. The ramp increase and decrease rapidly wind power generation during in a short time. Therefore, it can cause problem of unbalanced power supply and demand and get damaged wind turbine. In this paper, we make prediction models using power ramp rate as well as wind speed and wind direction to increase prediction accuracy. Prediction model construction algorithm used multilayer neural network. We built four prediction models with PRR, wind speed, and wind direction and then evaluated performance of prediction models. The predicted values, which is prediction model with all of attribute, is nearly to the observed values. Therefore, if we use PRR attribute, we can increase prediction accuracy of wind power generation.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.3
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• pp.55-61
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• 2022

In order to reduce greenhouse gases, the main culprit of global warming, the United Nations signed the Climate Change Convention in 1992. Korea is also pursuing a policy to expand the supply of renewable energy to reduce greenhouse gas emissions. The expansion of renewable energy development using solar power led to the expansion of wind power and solar power generation. The expansion of renewable energy development, which is greatly affected by weather conditions, is creating difficulties in managing the supply and demand of the power system. To solve this problem, the power brokerage market was introduced. Therefore, in order to participate in the power brokerage market, it is necessary to predict the amount of power generation. In this paper, the prediction system was used to analyze the Yonchuk solar power plant. As a result of applying solar insolation from on-site (Model 1) and the Korea Meteorological Administration (Model 2), it was confirmed that accuracy of Model 2 was 3% higher. As a result of comparative analysis of the DNN and RNN models, it was confirmed that the prediction accuracy of the DNN model improved by 1.72%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.469-472
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• 2008

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.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.5
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• pp.105-111
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• 2004

This paper shows that active and reactive power load have significant positive relationship and there exist two types of relationship between them using Test Statistics. In investigating the cross plots at every hour, we found out that from 0 to 8 hours, there relationships are linear, while from 9 to 23 hours, they are two piece-wise linear. Also, reactive power loads was estimated and forecasted using active power load as the explanary variable with OLS (Ordinary Least Squares) regression methods. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for each model is calculated for one-hour ahead forecasting.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.3
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• pp.685-692
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• 2019

Smart grid enables efficient power management by allowing real-time awareness of electricity flows through two-way communication. Despite its various advantages, threats to user privacy caused by frequent meter reading hinder prosperous deployment of smart grid. In this paper, we propose a privacy-preserving aggregation method exploiting fully homomorphic encryption (FHE). Specifically, it achieves privacy-preserving fine-grained aggregation of electricity usage for smart grid customers in multiple electrical source environments, while further enhancing efficiency through SIMD-style operations simultaneously. Analysis of our scheme demonstrates the suitability in next-generation smart grid environment where the customers select and use a variety of power sources and systematic metering and control are enabled.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.217-218
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• 2015

본 논문에선 BLDCM(Brushless DC Motor)의 전류(轉流)구간에서 발생하는 토크리플을 저감시키기 위해 BLDCM의 역기 전력 모델을 이용하여 상승하는 전류와 하강하는 전류의 기울기가 같아지도록 PWM의 턴-온 시간을 실시간으로 제어하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 상이 전환되는 구간에서 상전류의 변화량이 스위칭 시간에 따른 인가전압과 전동기 모델방정식 및 예측되는 역기전력 모델에 의해 예측되어지며, 인가하는 전압의 크기는 PWM의 턴-온 시간에 따라 변하게 되므로, 두 전류의 변화량이 같아지도록 하는 스위칭 시간을 계산하여 적용하는 방식이다. 제안된 방식의 유효성은 실제 BLDCM에 대한 시뮬레이션을 통하여 증명하였다.