본 논문에서는 전력시장에서 원가 이하로 규제되고 있는 소매요금제도의 문제점을 분석하기 위해 규제된 소매요금 대신 시간별 도매시장가격의 변동을 반영하는 실시간 요금제를 도입할 경우 사회후생에 미치는 영항과 이와 같은 소매요금제도의 변화가 한국전력의 손실 규모를 어느 정도 보전할 수 있는지를 추정한다. 전력거래소의 전력통계정보시스템(EPSIS)과 에너지경제연구원 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS), 통계청, 한국은행, 기상청의 2008~2010년 통계자료에 기초하여 실질소매가격, 온도, 가구수, 습도 실질 GDP, 그리고 요일 및 공휴일 더미 등을 설명변수로 이용하여 상대적으로 수요가 많은 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 최대 부하시간대와 최저 부하시간대의 수요패턴을 분석하였다. 회귀분석을 통해 추정된 선형수요함수와 발전기별 한계비용에 기초하여 산정된 계단식 공급함수를 이용하여 규제된 소매요금이 시장균형가격인 실시간 요금으로 전환될 경우의 사회후생 변화를 살펴본 결과, 여름기간(6~8월)에는 사회후생이 약 674억 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 한전손실 총액 중 7,055억 원은 소비자잉여의 이전으로, 나머지 674억 원은 시중손실의 감소로 충당될 수 있음을 확인하였다. 겨울에는 사회후생 증대가 약 2,251억 원에 이르고, 한전의 손실 중 1조 1,743억 원이 소비자잉여의 전가로 보전될 수 있는 것으로 나타나 소매요금의 규제가 사중손실의 발생을 통해 전체 사회후생을 감소시키고, 한전에게 막대한 손실을 초래하고 있다는 결과를 도출하였다.
기후변화와 에너지안보에 대한 우려가 심화되면서 온실가스 감축을 위한 다양한 방안들이 제시되어 왔다. 특히 수송부문에서의 온실가스 감축은 핵심적인 정책목표로 논의되었으며. 최근 자동차 배기가스 배출 규제가 강화되는 추세에서 온실가스 배출이 없는 전기차(EV) 도입이 다각도로 조명을 받고 있다. V2G(Vehicle-to-Grid)기술은 전기차시장의 급격한 성장 전망으로 인한 전력수요증가에 대응하는 기술로써, 전기차 소유의 경제성을 높여줄 뿐만 아니라 전력망 안정성을 유지하며 전력부하의 분산효과도 기대되고 있다. 본 연구는 V2G를 적용한 전기차의 총소유비용을 산출하여 이를 내연기관차와 일반전기차와 비교하였다. V2G를 도입한 전기차는 연 평균 약 21만원의 수익을 발생하여 V2G 서비스 공급 기간동안 총 211만원의 수익을 얻게 되는 것으로 나타났고, 이는 운영기간동안 총 242만원의 비용이 발생하는 일반전기차와 비교해 약 453만원의 차이가 난다. 따라서 V2G 전기차의 총소유비용은 동급 내연기관차보다 10.2% 높고 일반전기차보다 6.1% 낮은 결과가 도출되었다. 보조금이 없을 경우 전기차는 아직까지 내연기관차에 비해 소유비용이 높지만 V2G 도입은 전기차의 상대적 경제성을 높여주는 것을 확인하였다. 따라서 V2G 도입에 있어서는 전력망과 관련 산업이 얻는 긍정적 효과를 함께 고려하여 정책적 검토가 이뤄져야 한다.
This Paper describes Peak load forecasting technique of pole transformers with correlation equation. While customers are demanding safe energy supply, current correlation equation that is used for load management of pole transformers has some problems. To get accurate correlation equation. several correlation equation were examined using past data and nu data collected using the measuring instrument developed for this study. It was recognized that the quadratic equation was the most accurate for peak load forecasting from working electrical energy.
본 논문은 압전 폴리머를 이용한 마이크로 에너지 포집 시스템을 설계하여 신발에 접목하고, 보행자의 운동에너지로부터 발생한 전기에너지를 포집하여 원하는 부하를 구동하는 시스템을 제시한다. 또한, 시스템으로부터 발생된 전기에너지를 축전지에 저장하고, 최대 에너지 전력점을 보증하기 위하여 전류 불연속 모드(DCM; discontinuous conduction mode)로 동작하는 벅-부스트 컨버터를 이용한다. 즉, 본 논문은 압전 폴리머와 전류 불연속 모드로 동작하는 벅-부스트 컨버터를 이용한 마이크로 에너지 포집 시스템을 설계하여 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 타당성 및 본 논문에서 제안한 자가발전 신발을 위한 적용가능성을 확인한다.
본 논문은 다수의 독립형 태양광 발전 시스템의 디지털 제어에 대해 제안한다. 제안된 시스템은 에너지를 발생하는 태양전지, 최대전력점을 추종(MPPT)하도록 하는 Boost컨버터, 부하에 적합한 준위의 전압을 공급하는 Buck컨버터로 구성되어 있으며, 태양전지 어레이를 분할하여 제어하므로 Boost컨버터가 태양전지 어레이가 분할 된 만큼 추가된다. 제안된 방법은 디지털 제어기의 제어변수 값 들을 바꿈으로써 전체시스템의 출력특성을 쉽게 제어할 수 있어 사용되는 태양전지 어레이의 종류와 환경조건 변화에 따라 쉽게 제어변수 값들을 조정할 수 있다. 또한 하나의 디지털 제어기로 다수의 태양광 시스템을 제어하므로 고가의 디지털 제어기의 개수를 줄여 비용이 저렴한 장점이 있다.
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, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
This paper describes the peak load forecasting technique of distribution transformers with correlation equation. While customers are demanding safe energy supply, conventional correlation equation that is used for load management of distribution transformers in domestic has some problems. To get accurate correlation equation, se-correlation equation were examined using new collected using the measuring instrument dev for this study. It was recognized that the qua equation was the most accurate for peak forecasting from working electrical energy.
자율주행차량을 위해 다수의 LiDAR 센서가 차량에 탑재되고 있으며, 다수의 LiDAR 센서가 탑재됨에 따라 이를 전처리해줄 시스템이 요구되었다. 이러한 전처리 시스템을 거쳐 메인 프로세서에 센서의 데이터를 전달하거나 이를 처리할 경우 막대한 데이터양에 의해 전송 네트워크에 부하를 야기하고 이를 처리하는 메인 프로세서에도 상당한 부하를 야기하게 된다. 이러한 부하를 최소화하고자 LiDAR 센서의 데이터 중 프레임 간 데이터 비교를 통해 의미 있는 데이터만을 전송하고자 한다. 움직이는 객체가 없는 정적인 실험 환경과 센서의 시야각 내에서 사람이 움직이는 동적 실험환경에서 최대 4대의 LiDAR 센서의 데이터를 처리하였을 때, 정적 실험 환경일 경우 232,104 bytes에서 26,110 bytes로 약 89.5% 데이터 전송량을 줄일 수 있었으며, 동적 실험 환경일 경우 29,179 bytes로 약 88.1%의 데이터 전송량을 감축할 수 있었다.
본 논문에서는 PWM을 활용한 전류모드 고효율 PWM DC-DC 전원변환 집적회로(Integrated Circuit)를 설계하였다. IC에 인가할 수 있는 최대 전압은 40[V]이며 입력 전압이 DC 2.8[V]~330[V]일 때 출력 전압을 이 보다 높은 전압으로 바꿀 수 있는 한편 외부 저항비나 트랜스의 권선비를 조정하여 원하는 DC 전압을 만들어 낼 수 있다. 출력전압의 3[%] 오차를 유지하면서 3[A] 이상의 전류를 부하에 공급할 수 있도록 구현하였다. 제작공정은 0.6[um], 2P_2M CMOS 공정을 사용하였다. 전원전압이 3.6[V]일 때 대기상태에서 소비전력은 1[mW]이하이고 최대 전력변환 효율은 약 86[%]이다. 칩 사이즈는 2100*2000[um2]이며, 칩을 소형패키지에 내장하여 조립하였기 때문에 휴대형기기나 소형 전자기기에 적용이 편리하게 되어 있다.
본 논문에서는 온도 차에 의해 기전력이 발생하는 제베크효과를 이용한 열전소자로 전기에너지를 발생시키고, 전압이 최대전력이 발생하는 지점에서 동작하도록 하는 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 열전소자의 오픈 전압을 주기적으로 샘플링 한 후, MPPT 제어 회로를 통해 최대전력 발생 지점인 오픈전압의 1/2에 해당하는 전압을 유지하면서 열전소자로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 부하로 전달하는 역할을 한다. 제안된 열전에너지 하베스팅 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였고 설계한 회로의 칩 면적은 패드를 제외하고 $1168.7{\mu}m{\times}541.3{\mu}m$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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