• 제목/요약/키워드: 전력량 예측

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EV용 충전 인프라 구축을 위한 BESS 용량 산정 (The Capacity Estimation of the BESS for EV Charging Infrastructure)

  • 이은주;최규영;김동희;이병국
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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    • pp.220-221
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    • 2011
  • 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.

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신재생 에너지 생산량 예측 알고리즘

  • 김지호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.389-392
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    • 2012
  • 에너지관리 지원 서비스는 공장 내에서 일어나는 전력발전 및 전력할당을 데어터 분석 기법 등을 이용하여 효과적으로 관리하는 것을 목적으로 한다. 특히 그 중에서도 태양광, 풍력 등 친환경 에너지를 이용한 에너지관리 시스템은 비용절감 뿐만 아니라 환경보호 측면에서도 중요한 문제라 할 수 있다. 이들 친환경 에너지를 제대로 이용하기 위해서는 그들의 발전량을 정확히 예측할 필요가 있지만 현재의 시스템에는 가장 기본적인 예측법인 최근접 이웃법을 사용하고 있다. 최근접 이웃법의 경우 노이즈와 아웃라이어에 민감하다는 단점이 있기 때문에 이들 상황에 대처할 수 있는 보다 정교한 예측법이 필요하다.

주변온도, 풍속, 일사량에 의한 PV Cell의 전기적 특성 분석 (Electrical Characteristics of PV Cells by Ambient Temperature, Wind Speed and Irradiance Level)

  • 박현아;김효성
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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    • pp.277-278
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    • 2015
  • 태양광발전소를 설치하기 위한 경제적 타당성을 분석하는 경우 기상청에서 제공하는 해당지역의 날씨정보를 기반으로 하는 PV Cell의 연간 발전량 예측 및 분석이 중요한 변수가 된다. 또한 날씨 조건에 대한 PV 발전의 예측은 기 설치되어 운전중에 있는 태양광발전소의 고장진단 및 성능평가에도 사용될 수 있다. 본 논문은 다양한 날씨 조건 중 주변온도, 풍속, 일사량에 따른 PV Cell의 특성을 분석하고, 실시간으로 변화하는 날씨환경에 대하여 순시적으로 PV Cell의 출력특성을 정확히 예측할 수 있는 모델을 수립한다.

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시계열 모형을 활용한 일사량 예측 연구 (Solar radiation forecasting by time series models)

  • 서유민;손흥구;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제31권6호
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    • pp.785-799
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    • 2018
  • 신재생에너지 산업이 발전함에 따라 태양광 발전에 대한 중요성이 확대되고 있다. 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위해서는 일사량 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 태양광 패널이 존재하는 청주와 광주 지역을 선정하여 기상포털에서 제공하는 시간별 기상 데이터를 수집하여 연구하였다. 일사량 예측을 위하여 시계열 모형인 ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA-GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH 모형을 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 예측 성능을 비교하고자 mean absolute error와 root mean square error를 사용하였다. 모형들의 예측 성능 비교 결과 일사량만 고려하였을 때는 이분산 문제를 고려한 seasonal ARIMA-GARCH 모형이 우수한 성능을 나타냈고, 외생변수를 활용한 ARIMAX 모형으로 일사량 예측을 한 경우가 가장 좋은 예측력을 나타냈다.

공장전력 사용량 데이터 기반 LSTM을 이용한 공장전력 사용량 예측모델 (Factory power usage prediciton model using LSTM based on factory power usage data)

  • 고병길;성종훈;조영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.817-819
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    • 2019
  • 다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.

5-레그 인버터를 위한 새로운 모델 예측 제어 기법 (A Novel Model Predictive Control for Five-leg Inverter Supplying Two Induction Motors)

  • 임영설;이준석;이교범
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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    • pp.402-403
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    • 2018
  • 본 논문에서는 5-레그 인버터(Five-leg Inverter)를 이용하여 2대의 유도전동기를 구동하는 시스템의 모델 예측 제어 기법을 제안한다. 기존 모델 예측 제어 기법인 FS-MPC(Full-Set MPC)는 5-레그 인버터에서 가능한 32가지의 모든 스위칭 상태를 고려하기 때문에 제어 성능은 뛰어나지만 계산량이 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 FS-MPC보다 제어 성능의 저하를 최소화하고 계산량은 현저히 감소시킨 모델 예측 제어 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 및 타당성 검증을 검증한다.

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CHB 멀티레벨 인터버를 위한 최적 모델 예측 제어 (Optimization of Model Predictive Control for Cascaded H-bridge Multilevel Inverter)

  • 노찬;곽상신
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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    • pp.12-13
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    • 2017
  • 최근 멀티레벨 인버터가 high power and medium voltage에서 많이 사용되면서 레벨 증가가 비교적 쉬운 CHB 구조가 많이 사용되고 있다. 멀티레벨 인버터에서 모델 예측 제어를 사용하면 빠른 동특성을 얻을 수 있지만 레벨 증가에 따른 계산량이 급격하게 증가하는 단점을 갖는다. 그래서 본 연구에서는 정상상태에서 기준 전압 벡터의 인근 벡터만 고려하여 계산량을 감소시키고 과도상태에서 최적화 기법을 통한 빠른 동특성을 유지하는 최적 모델 예측 제어를 제안한다. 본 논문에서는 5-level CHB 인버터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하고 기존 모델 예측 제어와 제안하는 알고리즘의 성능을 비교한다.

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건물용도별 End-Use 기준수요 예측기법 (Baseline Demand Forecast Model by End-Use in Commercial Buildings)

  • 이창호;박종진
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.680-682
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    • 2004
  • 수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.

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재생에너지 발전량 예측제도 기반 집합전력자원 구성모델 개발 (The Development of an Aggregate Power Resource Configuration Model Based on the Renewable Energy Generation Forecasting System)

  • 강은경;장하렴;양선욱;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.229-256
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    • 2023
  • 팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

전기로 전력관리 시스템 개발 (Development of Electric Power Management System for Electric Furnace)

  • 민병용;김호진;권용훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.904-907
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    • 2013
  • 최대전력관리장치는 사용 전력량이 목표 전력량을 초과하는 것으로 예측되면 연결된 부하장치를 차단하여 사용 전력량이 목표 전력량을 초과하지 않도록 제어하는 장치이다. 이러한 ON/OFF 방식을 전기로의 전력 관리에 적용하면 전력을 공급하는 인버터와 전기히터의 기동 및 정지동작이 반복적으로 수행되게 된다. 이는 인버터와 전기히터에 전기적 손상을 가중시켜 수명을 단축시킬 수 있다는 문제점이 있다. 또한 전력 관리에 의해 전력 공급이 차단되었을 때 복귀 시점까지 온도를 조절할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 목표 전력량을 초과하지 않는 범위 내에서 지속적인 전력의 인가를 통해 인버터와 전기히터의 전기적 손상을 방지하고 전기로로 인가되는 전력량을 유기적으로 자동 조절하기 위해 전기로 원격 제어기를 사용한 전력관리 시스템을 개발한다.

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