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.
본 연구는 신재생전원설비가 추가적으로 전력공급설비로서의 역할을 키워감에 따라 나타날 수 있는 공급 상의 문제를 신재생에너지원별로 확률적인 분석을 시도하였다. 각 원별 패턴은 풍속, 일사량, 그리고 월력에 근거한 조수간만의 차이 등에 의해 영향을 받으며 이들은 확률적 분포를 갖는다는 점에 주목하여 피크공급에 대한 각 원별 기여도에 대한 확률적 분석을 시도하였다. 분석의 결과, 저자는 통상적인 전력수급계획에서 각 에너지원별 혹 발전원별 설비이용률을 갖고 설비계획에 반영하는 기존의 방법론이 갖는 문제점을 지적한다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2009.06a
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pp.240-240
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2009
최근 10년간 우리나라의 에너지 소비는 매년 10[%]라는 세계 최고의 증가율을 기록하고 있으며 온실가스배출량 증가율 역시 세계 1 위를 기록하고 있다. 세계기후협약 이행이 늦추어지고는 있지만 머지않아 우리도 여기에 참여하지 않을 수 없는 형편이어서 대체에너지 개발의 필요성은 더욱 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 11개 분야의 신 재생 어|너지 중에서 최근 가장 많은 관심을 갖고 있는 태양광 발전은 태양광을 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 광을 조사시 광전효과에 의해 전기를 발생하는 원리를 이용한 발전방식이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 구성장치에 의해 넓은 부지가 필요하며 햇빛의 방향에 따라 또는 태양전지에 입사하는 일사량의 정도에 따라 많은 발전전력에 차이가 있으므로 태양광 발전의 경우 발전단가가 높고 효율이 낮기 때문에 일사량에 따른 전력을 측정하여 효율적인 발전에 필요한 조건을 알아 보기위해 2007년 1년간의 실증운전을 통한 일사량과 전력발생량을 비교 분석하였으며 또한 햇빛의 일사량은 시간대별, 일별, 월별, 년별로 각각 달리 측정되므로 각각의 일사량에 따른 전력패턴을 분석하여 태양광 발전에 필요한 일사량과 전력과의 상관관계를 연구하였다.
We cluster the electricity consumption of households in A-apartment in Seoul, Korea using Hierarchical K-means clustering algorithm. The data is recorded from the advanced metering infrastructure (AMI), and we focus on the electricity consumption during evening weekdays in summer. Compare to the conventional clustering algorithms, Hierarchical K-means clustering algorithm is recently applied to the electricity usage data, and it can identify usage patterns while reducing dimension. We apply Hierarchical K-means algorithm to the AMI data, and compare the results based on the various clustering validity indexes. The results show that the electricity usage patterns are well-identified, and it is expected to be utilized as a major basis for future applications in various fields.
경쟁적인 전력시장에서의 전력 가격은 전력에 대한 수요(Demand)와 공급(Supply)에 의한 시장원리에 의해 결정되기 때문에, 매 시각의 전력가격은 정해져 있지 않고 시장에 의해 결정된다. 이와 같이 전력가격이 가지는 가변성 및 불확실성(Volatility) 때문에 향후 전력 시장에 참여하는 사업자의 수입(Revenue) 및 수익 규모의 불확실성이 커지는 한편, 전력을 사용하는 소비자의 에너지비용도 그 불확실성이 매우 크게 증가하게 마련이다. 이러한 전력가격의 가변성(Volatility)과 불확실성(Uncertainty)이 대두됨에 따라, 외국의 경우, 가정용 부하와 같은 소규모 전력소비자를 제외한 대부분의 대규모 소비자(산업용, 상업용, 일반용 전력소비자)들은 전력가격이나 자신이 사용하고 있는 전력의 소비패턴과 같은 정보(Information)와 전략(Strategy)이 없는 경우, 예전에 비해 상당히 높은 전기요금을 지불해야 하는 상황에 처하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 경쟁적 환경에서 직접부하제어자원을 활용하여 비용 및 위험을 관리하는 해외사례를 집중적으로 분석하고자 한다.
Kim, Sun-Ic;Ko, Jong-Min;Jang, Moon-Jong;Yu, In-Hyeob;Yang, Il-Kwon;Cho, Sun-Gu;Yang, Won-Chul;Kim, Jae-Hee
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.07d
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pp.2126-2127
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2006
전력산업에서의 전력부가서비스는 전력공급자 중심의 서비스에서 전력소비자 중심의 서비스로 패러다임 변화가 가속화되면서, 전력소비자의 수요패턴을 가장 잘 나타내고 있는 원격검침데이터를 활용한 서비스가 크게 부각되고 있으며, 그 활용 영역도 폭 넓게 적용되고 있다. 본 논문에서는 원격검침 데이터 기반 전력부가서비스 Pilot 시스템의 일종인 "전력소비 컨설팅 시스템(Power Consumption Consulting System)" 개발 사례를 소개한다. 본 시스템의 주요 기능은 데이터 분석, 에너지 분석, 비용 분석 등과 같이 3가지로 분류 할 수 있으며, 원격검침을 시행중인 고압고객 중 계약전력이 100kW 이상인 대수용가로부터 특히, 요금절감을 필요로 하지만 별도의 설비나 인력을 보유하지 않은 10,000kW 이하 고객을 적용대상으로 하고 있다.
최근 경제성장과 함께 생활수준의 향상으로 인하여 홈 게이트웨이는 디지털 홈 가전기기에 초고속 통신망 접속 기능을 제공하며 각종 기기들을 하나로 네트워크화 하는 중요한 기능을 담당하게 된다. 전력선 통신은 전력선을 매체로 하기 때문에 신규선로의 포설 없이 가전기기 및 정보화 서비스 모뎀들의 네트워크화에 용이할 뿐만 아니라 커버리지 확장에도 뛰어나서 디지털 가전, 원격검침, 전력설비 감시제어, 국가 재난 감시 시스템 등의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전을 포함한 유비쿼터스 전기설비 네트워크 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있기 때문에 지능형 홈 네트워크, 전력IT 부가 서비스, 설비감시 네트워크, 유비쿼터스 네트워크 관련 기술에 대한 파급 효과가 매우 크며, 디지털 가전의 기본 통신 방식으로 가장 유력한 기술로써 디지털 가전 구성에서 필수적 기술로 채택되고 있다. 본 연구에서는 전력선통신모뎀을 이용하여 가전기기의 전력 소비를 감지할 수 있는 센서를 내장한 전력선 통신기반의 전력 감시 모듈을 개발하여 실시간 원격 모니터링을 통해 소비전력 패턴을 작성한다. 그리고 전력감시 모듈에 연결된 가전기기의 소비전력 패턴 분석을 통해 전력소비 이상 유무를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발, 탑재하여 이상 유무를 판단하고 전력소비가 급증할 시 자동으로 전력을 차단하여 화재나 누전의 위험을 방지한다. 이에 본 연구는 전력감시 및 이상전력 차단기능을 갖는 저전력 전력선통신 모뎀 개발에 관한 것이다.
This paper, using AMR (Automatic Meter Reading) electricity data accurately measured in real time, analyses the characteristics and patterns of temperature effect on the industrial electricity usage. For this goal, the paper constructs and estimates a model which captures the properties of AMR time series including long-term trends, mid-term temperature effects, and short-term special day effects. Based on the estimated temperature response function and the temperature effect, we categorize the whole industry into two groups: one group with sharp temperature effect and the other with weak temperature effect. Furthermore, the industry group with sharp temperature effect is classified into a summer peak industry group and a winter peak industry group, based on the estimates of the temperature response function. These empirical results carry practical policy implications on the real time electricity demand management.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.112-115
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2008
Recently, In Korea Electric power Corporation guarantee free using, which separate a class of electric supply with a group of generates electricity and supply, so a market price is decided by demand and supply that take part in a tender. In this treatise predict about demand of power by abstracting a pattern cause it (temperature and economic growth). Also it proposes market price of the best electricity power generation with predicted data that is made database and is showed by Web. The proposed system is increased satisfaction of consumer through smoothness of power supply and demand that rises competitiveness through exactly estimated demand at power supply and demand and supply market will open the future. Moreover consumers can reduce expenses of basic charge. Because they beforehand predict and analyze a mount of power spending with former times so a provider concludes the lowest price and reduction effect of basic charge that needed producing of power.
태양광발전시스템은 설비 사용률을 최대화하기 위하여 PV 모듈을 최대 전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 경사법에 기반을 두기 때문에 일정한 MPPT 주기마다 일정한 크기의 PWM Duty 비의 자극을 주고, 그에 따른 출력 전력의 변화를 감지하여 최대 전력점을 향한 다음 운전점을 찾는다. 이러한 MPPT 알고리즘을 실제 날씨 환경에 적용할 때 최대전력을 생산하기 위한 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량은 다양한 일사량의 프로파일 형태에 따라 달라진다. 그러므로 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량을 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일의 패턴에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정, 분석하여 MPPT 목표 효율을 최대화할 수 있는 MPPT 주기를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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