• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.2
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• pp.349-360
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• 2013

Forecasting the daily peak load for electricity demand is an important issue for future power plants and power management. We first introduce several time series models to predict the peak load for electricity demand and then compare the performance of models under the RMSE(root mean squared error) and MAPE(mean absolute percentage error) criteria.

• 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.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.4 no.1
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• pp.77-85
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• 2005

MPPT(Maximum power point tracking) is used in photovoltaic systems to maximize the solar array output power, irrespective of the temperature and irradiation conditions and of the load electrical characteristics. In this paper, new MPPT algorithm is proposed for the small satellite in LEO. As the proposed MPPT algorithm does not need any calculation of power by multiplication of voltage and current, it can be made by the simply analog circuit. In this study, the proposed MPPT algorithm is verified by the simulation and experimental in the many conditions that can change the characteristics of the solar array.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.10
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• pp.963-968
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• 2016

This paper proposes a new method reducing the maximum demand power of substations at urban railway by using transformer with OLTC(:On Load Tap Changer). Most of the domestic urban railway is rectified by a diode scheme, and supplies the electric vehicles in dc 1500[v]. Because the substations are connected in parallel, if an input voltage of a substation is increased, then the voltage of rectifiers is also increased, and which leads to an increase in the maximum demand of the substation. Simulation results show that increment of maximum demand power can significantly be limited using the method proposed in this paper.

• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.10
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• pp.5310-5316
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• 2013

Maximum Power Point Tracking (MPPT) method for Photovoltaic (PV) system is implemented in PV inveter and it generate the maximum electric power from PV cell. MPPT method has been studied to have high efficiency and high tracking speed. However, these studies are basically focused on the performance under fixed irradiance condition. Based on the typical Perturbation and Observation (P&O) method, this paper presents the research results on modified P&O method to have a better performance under varying irradiance condition. The modified P&O method can have a better performance under varying irradiance condition because the additional measurements during the MPPT control period are conducted. The proposed MPPT method is verified by using 250kW PV inverter under linearly varying irradiance condition according to EN 50530.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.475-476
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• 2015

전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.16 no.5
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• pp.372-378
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• 2013

This paper presents an approximate model for computing the peak demand power in a metro railway system. The peak demand of substations can be calculated using the current vector iteration method. But the existing method requires many repeated calculations to determine the peak demand power, which makes it difficult to apply to the real-time peak power control problem. In this paper, we assume that none of the conditions vary except source impedance and make an approximate model for rapid calculation based on changes in the impedance of the power substation. The proposed model result is approximately the same as the existing model, which is demonstrated through simulation.

• 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.