• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.833-836
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• 2012

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.435-438
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• 2008

우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.35-36
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• 2017

본 논문은 파력발전 장치의 최대 전력 운전을 위한 가변 부하 시스템을 구현하고 해상 및 육상 실험을 통해 검증하였다. 파력 장치는 가변 스프링, 댐퍼, 질량, 동기발전기, 가변 부하 시스템 등으로 구성되었으며, 동기발전기는 최대 출력을 발생시킨다. 파도 조건에 따라 달라지는 부하의 크기는 최적부하계산 알고리즘을 통해 선정되었으며, 제안된 부하 시스템을 통해 부하의 크기를 가변시켰다. 파력발전 장치는 수조 장치를 통해 파도 진폭의 크기(200mm~600mm)와 주파수(0.2Hz~1Hz)를 가변시켜 발전된 전력을 비교 분석하였으며, 해상 시험을 통해 시스템의 성능을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.417-418
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• 2013

태양광 발전설비에서 태양광 셀의 출력전력을 최대로 부하에 전달하기 위해 태양광 최대전력추종제어를 한다. 일반적인 태양광 최대전력 추종제어는 태양광 셀의 전압과 전류의 곱인 전력값을 비교하여 최대전력추종제어를 한다. 본 논문에서는 MPPT 컨버터의 출력 파라미터 중 전류만을 센싱하여 태양광 최대전력추종제어를 한다. 또한 태양광 최대 전력추종제어를 통해 최대 출력으로 배터리를 충전하고 허용전류를 초과했을 때에는 전류제어로 충전하도록 설계한다. 이를 통해 Solar Car등과 같은 모터 부하에 적용해 보고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.290_291
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• 2009

우리나라는 냉방부하로 인해 여름철에 연중 전력소모량이 가장 많다. 이때에는 전력설비의 여유도는 가장 낮아져서 전력계통의 취약성이 가장 높아진다. 전기사업자는 송변전설비 신 증설, 발전설비 준공 시기를 여름철 전에 완료하여 최대전력 발생에 대한 준비를 한다. 전력거래소는 여름철을 기준으로 신규로 운영되는 송변전설비 및 발전 설비를 고려하여 전력계통의 안정운영 방안을 수립 한다. 이때 수립된 운영방안과 전력계통의 구성은 향후 1년 동안 우리나라 전력계통의 기본 틀이 된다. 본 논문은 2009년 여름철 최대부하에 대비하여 수립한 전력계통 안정 운영 방안을 기술하고자 한다. 주로 전년도와 비교하여 올해의 설비 변동내용 및 계통변화 내용, 상정고장 발생에 대한 전압안정도 및 과부하를 해소하기 위한 방안, 송전제약 검토결과 등을 소개할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.119-127
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• 2020

국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.47-48
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• 2014

기본적으로 전력전송개념에서 최대의 전력이 전달하기 위해서는 전력전송단과 부하단사이의 임피던스를 맞추어 주어야 최대의 전력이 전달된다. 무선전력전송 역시 RF Source와 송수신 코일간의 임피던스를 맞추어야 최대의 전력전달과 효율을 기대할 수 있다. 따라서 송수신 코일과 부하간에 임피던스 매칭은 필수적으로 필요하다. 매칭이 원할하지 않을 경우 RF Source에 반사전력이 반사되어 심각한 손실을 발생할 수 있으며, 수신부의 부하단에 최대로 전력이 전달되지 않으며 전체 시스템 효율이 나빠지게 된다. 임피던스 매칭회로 타입에는 여러가지 타입이 사용되는데 대표적으로 L type, T Type, ${\pi}$ type이 일반적으로 사용된다. 본 연구에서는 L type, T type, ${\pi}$ type 방식을 이용하여 각 타입별 매칭범위와 매칭특성에 대한 기초실험을 수행하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.113_114
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• 2009

우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.9-11
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• 2013

현재 국내/외에 걸쳐 전력의 사용량이 증가되는 가운데 집중적으로 부하전력이 사용되는 최대전력사용에 따른 문제가 대두되고 있다. 실제 이러한 최대전력에 의한 사고로 정전사태가 이러나는 사례가 속출하고 있으며, 이에 따라 정부에서는 최대전력을 저감하기 위한 노력이 다각적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 최대수요 전력을 억제하기 위한 최대수요전력저감 장치의 여러 운용모드를 제안하고, 이를 실증하여 시험함으로서 본 논문에서 제안 하고자 하는 운용모드와 제어 알고리즘의 타당성을 검증하였다.