• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.616-617
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• 2011

최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

• 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.

• 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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.251-258
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• 2023

It is necessary to predict peak load accurately in order to supply electric power and operate the power system stably. Especially, it is more important to predict peak load accurately in winter and summer because peak load is higher than other seasons. If peak load is predicted to be higher than actual peak load, the start-up costs of power plants would increase. It causes economic loss to the company. On the other hand, if the peak load is predicted to be lower than the actual peak load, blackout may occur due to a lack of power plants capable of generating electricity. Economic losses and blackouts can be prevented by minimizing the prediction error of the peak load. In this paper, the latest deep learning model such as TCN is used to minimize the prediction error of peak load. Even if the same deep learning model is used, there is a difference in performance depending on the hyper-parameters. So, I propose methods for optimizing hyper-parameters of TCN for predicting the peak load. Data from 2006 to 2021 were input into the model and trained, and prediction error was tested using data in 2022. It was confirmed that the performance of the deep learning model optimized by the methods proposed in this study is superior to other deep learning models.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.11a
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• pp.68-69
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• 2010

자립 운전시 전력조절기는 일반적으로 태양광 발전에서 사용을 할 경우 부하에 의해 출력이 결정되어 최대전력 추종을 할 수 없는 구조로 되어있다. 본 연구에서는 자립 운전시의 태양광 발전시스템이 안정적인 최대전력 추종을 할 수 있도록 에너지 저장장치가 결합된 구조를 제안하였다. 이러한 구조에서는 태양광 발전의 전력 손실을 줄이고 또한 태양광 발전 전력이 부족할 경우에서도 부하 측의 안정적인 동작을 보장하기 위하여 에너지 저장장치와 DC-DC 양방향 컨버터를 이용한다. 에너지 저장장치의 한 예로 슈퍼커패시터를 충 방전함으로써 태양광 발전 에너지에 의한 안정적인 출력을 낼 수 있고, 태양광 발전 전력의 효율적인 사용을 위한 전력조절 시스템의 아키텍처를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.323-325
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• 2008

Solar Array는 일사량 및 온도에 의해 얻을 수 있는 최대전력이 변화한다. 또한 Solar Array의 전압에 따라 출력 전력이 변화한다. 따라서 태양전지의 동작점을 최대 전력점에서 동작하게 하는 최대 전력점을 추적(MPPT:Maximum Power Point Tracking)하는 제어 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 Solar Array의 전압과 전력의 상관관계를 이용하여 최대 전력점을 추종하는 제어 시스템을 제안한다. 이 방식은 빠르게 최대 동작점을 찾을 수 있고 높은 전력 변환 효율을 가지며 다른 방식에 비해 구성이 간단하다. 제안된 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 MPPT시뮬레이션과 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1501-1503
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• 2004

설명되는 비교와 분석은 두개의 간단하고 빠르면서 신뢰성 있는 광기전력 시스템에 대한 최대전력점추적 기술의 비교를 나타낸다 : 즉 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 방법이다. 온라인으로 전압, 전류 측정이 가능하고 전압에 기초한 최대전력점추적과 전류에 기초한 최대전력점추적 알고리즘으로 프로그램된 마이크로프로세서로 제어되는 추적기가 구성된다. 솔라 시스템의 부하로는 양수펌프 또는 저항으로 한다. 새로운 추적기의 모델링과 모의실험을 위해 시뮬링크 툴을 이용한다. 기존의 추적기와 비교되는 새로운 최대전력점추적기의 장점은 효율적이며 싸고 더 신뢰성 있는 태양광 발전 시스템으로서 dummy 셀의 제거이다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.365-366
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• 2015

EDISON 나노물리 사이트의 태양전지 해석용 SW를 이용하여 최대전력을 얻을 수 있는 태양전지의 구조를 설계 및 파악해보았다. 최대전력을 얻기위한 조건으로는 Layer의 층 수와 각 Layer의 물성과 두께, 각 Layer의 도핑밀도가 있다. 위의 조건들을 조절하여 태양전지의 최대전력을 얻을 수 있는 구조를 SW를 통하여 설계, 분석하였다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.371-372
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• 2015

EDISON 나노물리 사이트에 탑재된 태양전지 해석용 SW를 이용하여 최대전력(power)을 얻을 수 있는 태양전지 구조를 설계 및 파악해보았다. 최대전력을 얻기 위한 조건으로는 Number_of_Layer 즉, 층의 수(2~10가능)와 각 Layer의 물성(단결정, 비정질, 미세단결정)과 각 Layer의 두께, 각 Layer의 도핑밀도가 있다. 이러한 조건들을 조절하여 태양전지의 가장 높은 최대전력을 얻을 수 있는 구조를 SW를 통하여 설계하고, 분석하였다.