Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.833-836
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2012
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, examine the existing forecasting method and the exponential smoothing method, and then propose the forecasting method using Kalman Filter algorithm.
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.
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.
Kim, Seung-Min;Choy, Ick;Choi, Ju-Yeop;Lee, Sang-Cheol;Lee, Dong-Ha
Proceedings of the KIPE Conference
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2013.07a
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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.
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.
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.
Kim, Dae-Wook;Yang, Dae-Ki;An, Young-Oh;Lim, Eun-Suk;Choi, Sang-Don;Choi, Dae-Kyu;Chung, Yoon-Do
Proceedings of the KIPE Conference
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2014.07a
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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.
Kim, Hong-Gyun;Hwang, Gab-Chul;Rho, Jang-Hyun;Park, Jong-Wan;Park, Eung-Rae;Kim, Tae-Yong
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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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.
Kim, Jeong-Hyuk;Boo, Chang-Jin;Kim, Ho-Chan;Kim, Jeong-Uk
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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