해상에서 선박의 안전한 항행을 위하여 항로표지를 운영하고 있으며, 항로표지는 형상표지, 광파표지, 음파표지, 전파표지, 특수신호표지로 구분할 수 있다. 전자기술의 발전과 안전한 항해에 도움을 주는 각종 시스템들이 등부표에 설치되고 있다. 이에 따라 등부표에서의 전력 수요는 과거보다 훨씬 더 많이 요구되고 있는 실정이다. 정부지원 연구과제로 등부표에서 태양광발전, 풍력발전 및 파력발전이 가능한 등부표용 발전시스템을 개발하였으며, 해상에 설치한 등부표에서 각종 에너지원으로 전력의 생산과 등부표 시스템의 운영에 따른 소비에 대한 분석이 필요하다. 현재 해상실험을 진행하고 있으며, TRS기반의 등부표용 통신시스템과 데이터 수신용 모니터링시스템을 설치하였고, 등부표내에서도 메모리카드를 이용하여 전력의 생산과 소비에 관련된 데이터 저장할 수 있게 구성하였다. TRS기반 모니터링시스템에서 저장된 데이터와 등부표에 설치한 메모리카드에 저장된 데이터 분석을 통하여 등부표용 하이브리드 발전시스템의 전력상태를 분석하였다.
도시차원의 분산전원 공급전력량과 수요측의 소비전력을 모니터링하고 제어 및 보호하기 위해서는 기존의 계통 운용 설비들로는 충족시키기 어려운 여러 가지 요구들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 해양도시차원의 분산전원의 전력공급량 및 수요 측의 소비전력량을 모니터링하고 제어하는 전력 모니터링 센서 시스템을 설계하였다.
본 연구는 수요예측 알고리즘으로 예측한 데이터와 실시간 데이터를 모니터링하기 위한 모니터링 애플리케이션과 웹 중 전력 수요관리 애플리케이션인 '해줌온', U&E 커뮤니케이션즈에서 사용하는 건설 현장 안전관리 시스템 웹 페이지를 비교하는 연구이다. 해당 연구는 위의 두 개의 대표적인 사례로 웹과 애플리케이션의 UI의 차이점, 장단점, 데이터의 보완 등을 비교하여 적절한 애플리케이션 또는 웹을 파악할 수 있다.
최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.
This paper presents a DSM monitoring methodology that is able to evaluate the impact of DSM programs especially focused on the strategic conservation i.e. the enhancement of end-use energy efficiency. For an effective assessment of DSM programs, it is foremost necessary to examine the market characteristics on the specific end-use appliance according to the customer's adoption of DSM programs. The proposed monitoring methodology contains a diffusion process of high efficient end-uses considering major factors of DSM impact such as, price, reference capacity, forecasted capacity and lifetime of end-use appliances. Case studies show the projection of power reductions and energy savings resulted from DSM monitoring in order to diagnose the current status properly and provide a baseline of DSM policy and analysis.
화석연료의 고갈로 인하여 신재생에너지의 중요성이 부각되고 있는 현재, 신재생에너지가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신재생에너지원중 큰부분을 차지하는 태양광에서 발전되는 에너지를 효율적으로 사용하기 위함을 목적으로 한다. 기존의 태양광 시스템에 배터리를 이용하여 에너지를 저장하여 부하의 수요가 클 경우 배터리의 에너지를 방전하여 전체수요의 최대 전력을 삭감하고자 한다. 이를 위한 알고리즘, 실험, 모니터링을 통하여 이를 입증하고자 한다.
최대수요전력 관리 장치는 현재 사용전력을 모니터링하여 예측 전력을 계산해 수용가에서 설정한 목표전력을 초과하지 않게 부하를 제어하는 장치이다. 부하의 제어는 예측된 최대수요전력이 목표전력을 초과할 경우 경보를 발생하고 부하를 차단하는 방식을 사용하기 때문에 최대수요전력에 대한 정확한 예측이 중요하다. 전력 변동이 심한 수용가에서는 기존의 예측 방법을 사용할 경우 최대수요전력 관리가 안정적이지 못하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대수요전력 예측 방법 및 지수평활방법을 살펴보고 칼만 필터를 사용한 예측 방법을 제안한다.
단방향 통신을 하는 기존의 전력망에서 할 수 없었던 전력수요 모니터링, 신재생 에너지 활성화 등이 가능하도록 소비자와 전력 사업자간의 양방향 통신을 하는 스마트그리드의 관심이 증가하고 있다. 스마트그리드는 기존 전력망에 IT기술을 접목하여 전력 사업자와 소비자 간의 양방향 통신이 가능하기 때문에 전력 사용에 대한 실시간 모니터링을 하며 안정적인 전력을 공급할 수 있고 생산량이 불안정한 신재생 에너지를 효율적으로 관리 할 수 있는 장점을 갖고 있다. 하지만 양방향 통신을 위해 공개망과 연계되면서 기존의 공개망이 갖고 있는 정보 변조, 위장 공격 등의 보안위협이 그대로 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트카드를 이용한 인증을 통해 스마트그리드 환경에서 전송되는 정보에 대한 위장이나 조작 등의 보안위협으로부터 보호할 수 있는 기법을 제안한다.
이 논문에서는 전력기기의 사용량증가에 따른 전력량 부족으로 전력공급확보에 필요한 인원, 자재, 비용 등의 부족과 발전연료비용의 상승, 전력발전에 따른 $CO_2$배출량증가 등의 문제점을 최소화하기 위한 전력관리시스템(Demand Response System)을 제안한다. 전력관리 시스템은 전력사용자와 전력사업자와의 협력을 통해 전력확보와 수요를 관리하기 위한 전력절감 이벤트, 전력사용량 모니터링, 분석 등의 기능을 통하여 전력수요 관리가 가능한 시스템이다. 더 나아가 전력소비 관리가 이루어짐으로써 전력생산량 감소에 따른 이산화탄소의 절감효과를 기대할 수 있을 것이다.
최근 국내 ESS 시장은 정부의 강력한 지원에 힘입어 민간의 투자, 운영 수요가 크게 늘어나고 있으며, 연평균 27% 성장하여 20년 민간 544MWh, 한전 320MWh로 총 864MWh 확대 전망이다. 특히, ESS는 태양광 연계를 통한 매전수익, 피크컷 기능을 통한 전력요금 절감, 독립전원 공급 등 다양한 분야에 활용되고 있다. ESS의 활용이 다양해짐에 따라 PMS/EMS를 통한 PCS제어 및 모니터링 기능, 피크컷 기능이 중요해지고 있다. 이렇듯 사이트 특성에 따른 커스터마이징이 편리한 PMS/EMS IoT 플랫폼 구축이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사이트 특성에 따른 커스터마이징이 편리한 PMS/EMS IoT 플랫폼을 설계하고 개발하였다. 그 결과 운전 스케줄링, 실시간 모니터링, 피크컷, 수익분석, 독립전원 등의 기술이 적용 가능한 PMS/EMS IoT 플랫폼을 통해 최적의 운영으로 수익을 극대화할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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