• 정보통신설비학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.107-111
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• 2010

This paper is concerned with data center remote management service for demanding forecasting and reduction of energy usage. More particularly, intelligent server rack, mounted on inside of the data center, collects information about energy usage and temperature per server. Using this information, management platform forecasts energy demand in the future and automatically makes report according green environment raw. By providing the remote management service through remote terminals, users are not tied to a time and place to control device inside the data center. In this way, the data center remote management service enhances operability of the facility.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2016

일반적인 송 배수시스템의 운영은 지대가 높은 곳에 위치한 배수지(tank)에 용수를 저장한 후, 자연유하에 의해 수요절점으로 용수를 공급한다. 이때 배수지에 용수를 송수하기 위한 펌프장 운영에서 많은 전기에너지가 소모된다. 일반적으로 송수펌프의 운영은 다년간의 운영자료를 기반으로 운영자의 판단에 의해 이루어지거나, SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)시스템을 통해 관측되는 배수지 수위를 기준으로 펌프 작동여부를 결정하고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존 펌프운영방법을 개선하고 좀 더 효율적인 운영방법을 모색하기 위해 실시간 송수펌프 최적운영 모형을 개발하였다. 최적화 기법으로는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하였으며, 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하고 급수지역의 24시간 용수사용량을 미리 예측하여 실제 시스템의 운영형태와 근접하게 반영하였다. 또한 최적화 과정에서 상수관망해석 프로그램(EPANET)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 시스템의 운영상황을 모의하였다. 개발된 모형을 국내 P시의 광역상수도 시스템에 실제 적용하였으며, 현장 실시간 운영 데이터를 입수하여 전력사용량, 배수지수위, 이산화탄소 발생량 등을 비교, 분석하였다. 개발 모형을 이용하여 펌프운영을 실시하였을 경우, 기존의 운영방식과 비교하여 경제적/환경적으로 뚜렷한 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.392-393
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• 2008

한전에서는 배전용 변압기의 부하관리를 위하여 전국사업소에 산재해 있는 변압기를 NDIS1) 부하관리 시스템으로 데이터 베이스화 하고, 각 변대에 수용되어 있는 고객의 월별 전기사용량을 추출하기 위하여 영업정보시스템과 연계하여 변압기, 배전선 개체관리는 물론 부하계산, 부하실적 및 부하예측 자료를 관리하고 있다. 이중 전등부하는 고객의 월간 사용전력량(kWh)과 최대부하(kVA)의 부하특성에 따른 상관 계수를 산정하여 이를 상관식에 적용하여 최대부하를 산출하고 있으며, 동력부하는 계약전력 및 종합수용률을 적용하여 부하전류를 계산하고 있으나 최근 고객의 냉방부하 급증으로 인하여 고객의 계약전력과 실제 설비용량과의 많은 차이가 발생하고 있어 변압기 관리에 어려움이 있고, 과부하로 인하여 변압기가 소손되는 사례도 발생하고 있다. 따라서 변압기 무선부하 감시시스템으로 측정한 결과를 토대로 변압기 이용율 계산의 정확도를 높이고 변압기 관리를 효율적으로 할 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권8호
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• pp.1342-1348
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• 2008

One important objective of the electricity market is to decrease the price by ensuring stability in the market operation. Interconnected to this is another objective; namely, to realize sustainable consumption of electricity by equitably distributing the effects and benefits of participating in the market among all participants of the industry. One method that can help achieve these objectives is the ^{(R)}$demand-response program, - which allows for active adjustment of the loadage from the demand side in response to the price. The demand-response program requires a customer baseline load (CBL), a criterion of calculating the success of decreases in demand. This study was conducted in order to calculate undistorted CBL by analyzing the correlations between such external or seasonal factors as temperature, humidity, and discomfort indices and the amounts of electricity consumed. The method and findings of this study are accordingly explicated.

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권1호
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• pp.129-136
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• 2019

In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.

• 기술혁신연구
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• 제2권1호
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• pp.1-57
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• 1994

본 고는 지속적 개발 론에 입각한 적극적인 에너지수요 관리정책을 추진한다는 전제하에 2001년과 2006년의 우리 나라 가정부문 전력수요를 전망하고자 한다. 본 고는 지속적 개발 시나리오를 추정함에 있어서 기존의 계량모형보다 일종의 공학적 모형인 공정분석(process analysis)을 선호한다. 계량모형이 주로 과거 수요의 소득 및 가격 탄성 치를 바탕으로 미래의 수요를 예측하는데 비하여 공정분석모형은 기술발전에 따른 미래의 효율변화(향상)를 비교적 잘 반영할 수 있기 때문이다. 본 고는 덴마크공과대학교 Norgard 교수팀이 개발한 모형을 도입하여 분석모형(수식 (6))을 전력수요 = 기기 수 $\times$ 전력서비스$\times$ 전력집약도와 같이 설정하고 이를 사용하여 냉장고, 텔레비전, 조명 기기, 난방기기 등과 같은 전력사용 기기 별로 2001년과 2006년이 전력수요를 전망하였다. 본 고는 전력수요를 전력사용 기기의 사용용량(300리터 용량의 냉장고 등)과 사용시간을 나타내는 전력서비스와 전력 서비스당 필요 전력사용량을 나타내는 전력집약도로 나누어 구분하고 있는 모형을 이용함으로써 소득향상효과와 함께 기술발전에 따른 효율개선효과를 분석할 수 있다. 1) 생활수준 향상에 따라 전력서비스는 지금과 같이 증가한다, 2) 현실적으로 가능한 범위 내에서 전력사용 기기에 대한 최저 에너지 효율 제를 실시한다, 3) 현재 사용중인 기기 들은 원칙적으로 수명이 다한 후 고효율 기기 들로 자연 교체한다, 4) 최저 에너지 효율 제를 제외한 다른 제도 및 정책개선, 사용자의 에너지소비형태 개선에 따른 절전 잠재 량을 고려하지 않는다 등의 가정 하에 전력수요를 추정한 결과 1992년에 796 GWh(100)이었던 우리 나라 가정부문 전력수요는 2001년과 2006년에 29,237 GWh(134)와 33,118 GWh(152)로 각각 34%와 52%증가할 것으로 나타났다. 이 경우 1992년부터 2006년까지 가정용 전력수요 증가율은 연평균 3%로 추정된다. 기기의 서비스(가구수$\times$기기의 보급 율$\times$기기의 전력서비스)가 소득향상에 따라 증가하는데도 불구하고 전력수요의 증가율이 GDP(같은 기간 동안 연평균 증가율 5.7%)보다 매우 낮은 것은 기기의 대형화와 기기의 보급을 증가에 따른 전력의 추가수요가 기기의 에너지효율 개선으로 대부분 상쇄될 것이기 때문이다. 향후 10년 내에 기기에 따라 전력사용량을 25%~50%정도까지 줄일 수 있을 것으로 분석된다. 기술발전에 따른 기기의 에너지효율 개선효과는 본 고의 2006년도 가정용 전력수요의 전망치 33,118 GWh가 기존방식에 의한 한전의 전망치 61,155 GWh의 54%수준밖에 되지 않는데 서도 잘 나타나고 있다. 한편 본 고는 경제성장과 환경보존을 동시에 달성할 수 있는 지속적 개발의 실천방안으로서 에너지 수요관리를 논하고자 한다. 고효율 기기의 개발과 조기도입을 촉진시키는 에너지 수요관리 통하여 우리는 에너지효율을 대폭 개선시키며 대기오염 배출량도 대폭 줄일 수 있다. 본 고는 에너지 공급관리(공급확충)위주에서 에너지 수요관리위주로서의 에너지정책 전환은 불가피하다고 판단한다. 에너지 공급시스템보다 에너지 수요시스템위주로 전체 에너지시스템을 획기적으로 개선시키기 위해서는 최저 에너지효율제의 광범위한 실시와 함께 고효율 기기의 개발과 보급에 필요한 유인책의 도입, 고효율 기기와 에너지의 효율적 이용에 대한 정보 등이 필요시 되고 있다. 우리 나라의 경우 현재의 산업구조와 기술수준을 고려하여 에너지 효율의 기준을 미국보다 다소 낮게 설정한다면 최저 에너지효율제의 도입이 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 본 고는 고효율 기기의 개발과 조기도입을 지원하기 위한 가칭 대기환경보존 및 에너지 수요관리기금의 창설을 제안한다. 전력부문의 경우 기금은 1. 탄소세, 2. 전력소비에 대한 수요 관리 세의 도입 혹은 3. 한국전력공사 전력판매수입의 일정 분으로 조성될 수 있을 것으로 본다. 예를 들어 선진국들이 탄소세를 예정대로 도입한다는 전제하에 우리 나라가 2000년을 기준으로 탄소 톤당 8달러(석유 배럴 당 85센트)의 탄소세를 도입한다면 연간 7억 2,000만 달러(약5,760억 원)규모의 기금을 조성할 수 있다. 이 중 연간 2,000억 원 정도를 고효율 기기의 개발과 조기도입에 지원한다면 우리 나라 에너지 시스템 효율은 대폭 개선될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.629-631
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• 2015

최근 전기 사용량의 실제 수요가 예측 수요를 벗어남에 따라 나타나는 전력 수급의 불안감을 해결하기 위하여 정부는 보다 효율적인 에너지 관리에 많이 노력을 하고 있다. 2011년 국내최초의 대규모 정전사태인 블랙아웃 사태이후 현재 우리나라의 전력 설비 예비율은 10% 이하로서 전력수급위기는 반복되고 있다. 또한, 에너지 관리 시스템에 대한 관심과 수요는 사회 전 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 건물 내 전력수급을 최적화하기 위해 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service)를 이용하여 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 설계한다. 향후, 원격제어 및 접속에 대한 사용자의 설정을 최소화할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2015

대부분의 대규모 배수지는 고지대에 위치함으로써 자연유하를 통해 배, 급수지역으로 용수를 공급한다. 이를 위해 배수지 전단에는 가압장이 위치하여 정수장에서 처리된 용수를 고지대에 위치한 배수지로 송수한다. 이때 가압장에서 발생하는 전력소비량이 매우 높은 것으로 알려져 있으며, 효율적인 펌프운영을 통해 상당한 전력비용 절감이 가능할 것으로 판단된다. 일반적인 가압장의 운영은 시스템 운영자의 경험을 토대로 해당 가압장에 연결된 배수지의 수위에 따라 펌프의 작동여부를 결정하는 방법이 주로 사용되고 있다. 이러한 운영방법은 용수공급의 안전성을 우선시함으로써 배수지의 수위를 일정하게 유지하고자 빈번하게 펌프를 작동하게 되고 따라서 가압장에서 소모되는 전력량이 커서 운영효율 측면에서는 바람직하지 않다고 할 수 있다. 또한 빈번한 펌프의 작동으로 인해 펌프의 수명이 단축될 뿐만 아니라, 배수지내 용수의 수질저하 문제도 발생할 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 펌프장 운영을 위해 급수지역의 24시간 용수사용량을 예측하고, 그에 따른 펌프장의 가압 유량 및 양정을 파악하여 적정용량의 펌프를 선정하고 운영함으로써 펌프의 운영비용의 최소화 및 안정적인 용수공급을 동시에 달성하고자 한다. 이를 위해, 실시간 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 상수관망해석 프로그램(EPAENT)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 운영상황을 모의하였다. 최적화 기법으로는 유전자알고리즘을 사용하였으며, 실제 시스템의 운영상황를 반영하기 위한 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하였다. 개발된 모형은 정속펌프(혹은 On/Off 펌프) 뿐만 아니라, 최근 실무에서 널리 사용되고 있는 변속펌프(variable speed pump)를 추가적으로 고려하였다. 개발된 모형은 국내에서 실제 운영되고 있는 송, 배수 시스템에 적용하여 모형의 실무 적용가능성을 검증하였다.