본 논문에서는 신재생 에너지 활용을 위한 백사장 그늘막 겸용 태양광 발전 시스템을 제안한다. 영동지역(경포대 해수욕장)에 시스템을 설계 제작하여 설치하고 전력 생산능력과 발전 성능 및 그늘막 이용도를 조사하였다. 제안하는 발전 시스템은 상용전원과 연계하는 방식으로서 해수욕장을 중심으로 한 최대 전력 수요기의 신재생 에너지 활용방안으로서 매우 유용함을 확인하였다.
기저부하조성 및 부하율 망상을 위한 심야 전력요금제도의 정착으로 최근 심야전력축열기기의 보급이 활성화되고 있다. 그러나 모든 심야전력축열기기들이 심야요금개시시간대인 22:00경에 동시에 가동됨에 따라 23:00경에 심야전력 부하가 최대에 이르러 전력피크가 발생하여 한전의 수요관리에 어려움을 주고 있다. 따라서 이 피크 부하를 심야전력 공급시간대의 저부하 시간대로 분산시킬 수 있는 심야전력기기 공급시간제어장치가 필요하게 되었으며, 이미 축열식전기보일러와 축열식 전기온수기에는 개발 보급되고 있는 실정이다. 이 논문에서는 다른 심야전력축열기기와는 달리 자연방열의 바닥축열난방방식인 축열식전기온돌의 공급시간자동제어장치 알고리즘을 실증실험을 통해서 검증하였다.
기저부하조성 및 부하율 향상을 위한 심야 전력요금제도의 정착으로 최근 심야전력축열기기의 보급이 활성화되고 있다. 그러나 모든 심야전력축열기기들이 심야요금개시시간대인 22:00경에 동시에 가동됨에 따라 23:00에 심야전력 부하가 최대에 이르러 전력피크가 발생하여 한전의 수요관리에 큰 어려움을 주고 있다. 따라서 이 피크 부하를 심야전력 공급시간대의 저부하시간대로 분산시킬 수 있는 심야전력기기 통전시간제어가 필요하게 되었으며, 이에 개발된 알고리즘을 실증시험을 통하여 검증하게 되었다.
일본의 수력발전소는 국산에너지의 주력산업으로 클린하며 또한 재생 가능한 에너지로서 수백kW의 소수력에서 500MVA급의 대용량 양수까지, 여러 목적에 맞는 역할을 다하고 있다. 특히 양수발전소는 전력계통의 부하 평활화라는 중책을 담당하고 있으며, 앞으로 전력수요의 증가에 따라 더욱더 그 중요도는 증가할 것이다. 미쓰비시전기의 양수발전소의 단위용량은 1990년대 전반까지는 367MVA(도쿄전력 신고뢰천)가 최대였으나 ''98년 운전 개시한 간사이 전력 오다다양목의 400MVA, 2000년 운전 개시한 국내최대용량의 도쿄전력 갈야천의 475MVA로 최근 대용량화가 진전되어 그 대용량기술의 진보는 크게 주목을 받고 있다. 또 주기의 회전속도에 있어서도 400min${^-1}$급에서 500min${^-1}$로, ''보다 더 고속대용량화'' 시대에 돌입하였다고 할 수 있다. 또한 수력발전소는 일찍부터 일인화$\cdot$무인화에 의한 감시제어의 자동화$\cdot$성력화가 추진되어 왔다. ''50년대의 일인화제어를 거쳐'' 60년대에는 원방감시제어화에 의해 완전자동화$\cdot$무인화를 실현하였다. 그 후에도 디지털기기의 응용에 의하여 감시제어장치의 고기능화가 진전되고 또 보호도 포함한 토털디지털시스템도 구축되어 있다. 또한 중소수력발전소에 대하여는 종래 분산시스템이었던 시퀀서/거버너/AVR을 1CPU로 실현한 일체형배전반이 차후의 중소 수력제어장치의 주력기종이 되고 특히 범용컨트롤러를 적용한 시스템도 실용화되어 가고 있다. 본고에서는 최근의 수차, 발전기의 고속$\cdot$대용량화를 중심으로 한 동향과 감시제어시스템의 기술동향을 소개함과 동시에 앞으로의 전망에 대하여 기술하고자 한다.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.6
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pp.85-88
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2009
This paper shows a reasonable power density, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated power consumption capacity for the year and peak power, contract power for the last 5 years of each customer for 23 general customers all data obtained by AMR. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and load factor.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.85-92
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2018
Reductions of the electricity charge are achieved by demand management of the load. The demand management method of the load using ESS involves peak shifting, which shifts from a high demand time to low demand time. By shifting the load, the peak load can be lowered and the energy charge can be saved. Electricity charges consist of the energy charge and the basic charge per contracted capacity. The energy charge and peak load are minimized by Linear Programming (LP) and Quadratic Programming (QP), respectively. On the other hand, each optimization method has its advantages and disadvantages. First, the LP cannot separate the efficiency of the ESS. To solve these problems, the charge and discharge efficiency of the ESS was separated by Mixed Integer Linear Programming (MILP). Nevertheless, both methods have the disadvantages that they must assume the reduction ratio of peak load. Therefore, QP was used to solve this problem. The next step was to optimize the formula combination of QP and LP to minimize the electricity charge. On the other hand, these two methods have disadvantages in that the charge and discharge efficiency of the ESS cannot be separated. This paper proposes an optimization method according to the situation by analyzing quantitatively the advantages and disadvantages of each optimization method.
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.
에너지수요관리는 경제성장과 환경문제의 딜레마를 동시에 구체적으로 해결해주는 방법으로 대두되고 있으며 세계적인 추세이기도 하다. 에너지수요관리를 통하여 우리나라는 총에너지수요의 22.3%(20.4백만 TOE)와 $CO_2$배출량의 18.7%를 줄일 수 있을 것으로 추정된다. 수요관리의 잠재량은 산업과 수송부문이 많으나 순편익은 상업과 가정부문이 높은 것으로 나타나 이 부문에 대한 우선적인 지원이 요구된다. 그러나, 절감잠재량은 산업부문과 수송부문에 80%이상 달려있으므로 이 부문에 대한 수요관리가 궁극적으로 중요하다. 그러나 이 분야는 구조적인 측면에서의 개선이 많이 요구되고 효과가 장기에 걸쳐 일어나므로 지금부터의 실시가 중요하며 지속적인 정책 추진이 필요하다. 투자의 효율성은 전력부문이 높게 나타나고 절전에는 산업부문의 전동기의 개선이 가정 효과적이며 환경오염저감효과도 가장 큰 것으로 추정된다. 최대부하를 줄이는 데는 조명기기의 전자식안정기나 전구식형광등으로의 개체가 효과적이다. 순편익은 냉장고, 세탁기 등이 높으나 절대 절감량이 작아 정책의 효과를 기대하기에는 한계가 있다. 반면, 열병합발전, 단열 및 폐자원활용은 세탁기, 에어콘 등에 비해 단위저감순편익은 낮으나 절감잠재량이 상대적으로 크기 때문에, 실질절감효과를 거두기 위해서는 이 분야에 대한 수요관리도 중요한 것으로 분석된다.
에너지 문제에 현명하게 대처하기 위해선 폐열과 심야전력을 활용한 축열시스템의 저변확대가 시급하다. 특히 우리나라와 같이 냉난방으로 인한 계절별 전력 수요폭이 심한 나라에서는 공조용 축열 시스템 개발이 필요하다. 현재 우리나라에 보급되고 있는 것은 빙축열 시스템이 대부분인데 지역과 조건 그리고 용량에따라 좀더 다양한 시스템 선택이 필요하다. 그리고 에너지의 축출 방법에 있어서도 전체 공조 시스템의 특성과 효율을 특히 고려해야 할 것이다. 축열 시스템의 핵심은 무엇보다도 축열조의 소형화(compact)와 축열 효율이다. 즉 되도록 작은 크기의 축열조 로써 최대한 많은 에너지를 저장하며 또한 최대한 많은 에너지를 회수하는 것이다. 일반적으로 축열조에 열을 저장 그리고 축출하는 과정에는 에너지(useful energy)의 손실이 생기게 된다. 이는 열전달 과정 중에 시스템 내의 엔트로피의 증가로 생기는 필연적인 손실로 이것을 최소로 하는 설계 기술이 필요하다.
Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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