• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.418-419
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• 2015

지중케이블이 전력구에 포설되어 운영되는 경우 케이블 부하에 따른 발열로 전력구 내부온도가 상승하게 된다. 이 때 전력구 내부온도가 $40[^{\circ}C]$를 초과하는 경우, 케이블의 상시 허용전류의 크기가 설계 값보다 작아짐으로써 케이블 송전용량이 감소하는 문제점이 발생한다. 또한 전력구 내부온도는 산업안전보건기준에서 $37[^{\circ}C]$ 이하로 유지할 것을 권고하고 있어 안정적인 전력공급을 위한 대책 수립 및 최적의 운영을 위하여 전력구 내부 케이블의 부하전류 변동에 따른 온도변화 추이 예측이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 수도권에 설치되어 운영 중인 지중케이블의 부하변동에 따른 전력구 내부온도 변화 특성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.175-177
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• 2020

본 논문은 부하의 유동성이 큰 철도 시스템의 특성으로 발생하는 전력 불평형을 개선하기 위해 전력보상장치의 전력품질 및 안정도 향상을 위한 기법을 제안하였다. 철도 부하의 경우 3상의 전력을 공급받아 스코트 변압기를 통해 2개의 단상 선로 M, T상에 공급해주는 형식으로 이때 2개의 단상 측에서 서로 다른 부하가 발생할 경우 3상측에서 불평형이 발생한다. 스위칭 과정에서 발생하는 전력손실 감소를 위해 600Hz의 낮은 스위치 주파수를 이용하며, 전력품질 및 안정도 향상을 위해 12kHz의 샘플링 주파수를 이용하여 샘플링과 제어간의 오차를 감소시켰으며, 빠른 응답성을 갖는 모델예측제어를 제안하였다. 위와 같은 내용을 실험을 통해 전력보상장치의 전류 불평형률을 4.46%까지 감소시켰으며, 불평형을 60Hz 한주기 내에 해결하는 빠른 응답성을 검증하였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.2
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• pp.177-181
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• 2009

Developing u-Public facilities for application u-City is to combine both the state-of-the art of the construction and ubiquitous computing and must be flexibly comprised of the facilities for the basic service of the building such as air conditioning, heating, lighting and electric equipments to materialize a new format of spatial planning and the public facilities inside or outside. Accordingly, in this paper we suggested the time pattern system for predicting the most basic power system loads for the basic service. To application the tim e pattern we applied SOM algorithm and k-means method and then clustered the data each weekday and each time respectively. The performance evaluation results of suggestion system showed that the forecasting system better the ARIMA model than the exponential smoothing method. It has been assumed that the plan for power supply depending on demand and system operation could be performed efficiently by means of using such power load forecasting.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.5
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• pp.93-99
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• 2019

In this paper, we propose a smart meter that uses GRU model, which is one of artificial neural networks, for the efficient energy management. We collected power consumption data that train GRU model through the proposed smart meter. The implemented smart meter has automatic power measurement and real-time observation function and load control function through power consumption prediction. We determined a reference value to control the load by using Root Mean Squared Error (RMS), which is one of performance evaluation indexes, with 20% margin. We confirmed that the smart meter with automatic load control increases the efficiency of energy management.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.5
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• pp.119-127
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• 2020

As the electric vehicle (EV) market in South Korea grows, it is required to expand charging facilities to respond to rapidly increasing EV charging demand. In order to conduct a comprehensive facility planning, it is necessary to forecast future demand for electricity and systematically analyze the impact on the load capacity of facilities based on this. In this paper, we design and develop a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network model that predicts the daily peak electric load at each charging station using the EV charging data of KEPCO. First, we obtain refined data through data preprocessing and outlier removal. Next, our model is trained by extracting daily features per charging station and constructing a training set. Finally, our model is verified through performance analysis using a test set for each charging station type, and the limitations of our model are discussed.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.319-320
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• 2013

본 논문에서는 PSR(Primary Side Regulator)에 적용 가능한 새로운 방식의 부하 전류 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 부하 전류 예측 방식은 DCM(Discontinuous Conduction Mode) 및 BCM(Boundary Conduction Mode) 동작만이 가능하다. 하지만 제안된 방식은 Power Balance Rule을 적용한 간단한 알고리즘을 통해 CCM(Continuous Conduction Mode) 동작에서도 정확한 부하 전류 예측이 가능하다. 따라서 높은 출력을 요구하는 어플리케이션에서 고효율 달성에 유리하고, CC(Constant Current) 제어가 우수하다. 제안 알고리즘의 우수성과 신뢰성 검증을 위하여 12W급 플라이백 컨버터의 시작품을 제작하였고, 이를 이용한 실험 결과를 바탕으로 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.400-401
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• 2011

본 논문은 오피스 빌딩에서 최대 피크를 나타내는 여름철과 겨울철에 대한 부하사용량에 대해 신경회로망 알고리즘을 적용하여 일주일 단위를 예측하기 위한 단기예측 모델을 제시하였다. 2010년 7월~8월 사이의 최대전력사용량과 2010년 12월~2011년 1월 사이의 최대전력 사용량을 나타내는 시기에 온도, 습도, 풍속과의 연관성을 파악하기 위해 기후변화요소의 변수를 고려했을 때와 고려하지 않았을 때의 출력모델 비교를 통해 실제 전력사용 모델과 근접한 모델을 확인하였고 향후 최대부하 사용과 연관된 사용량 제어를 위한 알고리즘을 적용하여 전력사용량을 절약할 수 있는 방법을 시도하고자 한다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.25-31
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• 2000

최근 경제성장과 생활수준의 향상으로 냉방기기의 설치가 보편화되면서 하절기 냉방부하 증가에 따른 전력 에너지 공급상의 위기를 맞고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 한국전력공사에서는 심야 전력 공급 시간에 냉동기를 가동하여, 얼음의 형태로 냉열을 저장하였다가 주간 냉방에 활용하는 빙축열 냉방 시스템을 보급 하여 주간전력 사용을 우회시키는 방법으로 전력수급의 안정화에 기여하고 예비율을 높이려는 노력을 하고 있다. 이러한 빙축열 냉방 시스템을 좀더 효율적으로 사용하기 위해서는 빙축열 냉방 시스템에 대한 연구가 필요하며 특히 빙축열 부하예측 기술과 시스템 최적제어 기술의 개발은 최대순간 요구부하의 개선은 물론 시스템의 성능향상과 에너지 소비감소에도 효과적으로 쓰일 수 있다. 따라서 본고에서는 야간에 빙축조에 저장시킨 축열만으로 주간의 냉방부하를 감당하게 하는 전부하 축열 방식을 선택하여 시스템 각 구성요소의 동적현상을 고려한 효과적인 수학적 모텔을 제시하고 이를 사용하여 빙축열 냉방시스탱의 최적제어 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그 효율성을 확인하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.576-577
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• 2007

본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.3-6
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• 2009

변압기 무선부하감시 시스템에서 30분 간격으로 계측된 부하 데이터와 GIS-AMR 데이터웨어하우스로부터 변압기 속성 및 공간적 특징을 추출하여 정확한 변압기의 부하 패턴을 예측하기 위한 시공간 패턴 마이닝 기법을 적용하였다.