• 에너지공학
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• 제20권4호
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• pp.318-329
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• 2011

본 연구는 최근 이상기온 현상으로 기온의 변동성이 커지고 국제유가 급등으로 인한 도시가스 수요의 변동성이 확대되어 가는데 대응하여 시간변동계수를 가지는 시계열 모형을 이용하여 보다 정확한 천연가스의 소비함수를 추정하고자 하였다. 천연가스 소비함수에 가장 영향을 미치는 국내총생산과 기온을 중요변수로 활용하였으며, 방법론으로는 시간변동계수를 갖는 공적분회귀모형과 오차수정모형을 사용하였다. 분석의 결과, 천연가스 소비함수는 국내총생산과 기온변수와의 상관관계에서 시간변동계수에 의해 영향을 받는다는 것으로 검증되었다. 이러한 시간변동계수 시계열모형을 이용하여 2011년 7월~2012년 12월까지 18개월 동안 천연가스 월별 수요예측을 실시한 결과, 2011년의 도시가스용 천연가스 소비량은 18,303천톤으로 예측되었으며, 상반기 경기회복에 따른 각 소비주체들의 소비급증으로 실제 사용된 18,681천톤과 큰 차이를 보이지 않은 것으로 분석되었다. 그리고 2012년에는 약 19,213천톤이 소요될 것으로 추정되었다. 향후 천연가스의 가격 및 대체재간 상대가격, 수요가의 규모 등을 포함하여 수요모형의 확대가 필요하다.

• 에너지공학
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• 제23권3호
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• pp.36-41
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• 2014

The world's overall need for natural gas (NG) has been growing up fast, especially in the residential sector. The better the estimation of residential NG consumption (RNGC) distribution, the better decision-making for a residential NG policy such as pricing, demand estimation, management options and so on. Approximating the distribution of RNGC is complicated by zero observations in the sample. To deal with the zero observations by allowing a point mass at zero, a mixture model of RNGC distributions is proposed and applied. The RNGC distribution is specified as a mixture of two distributions, one with a point mass at zero and the other with full support on the positive half of the real line. The model is empirically verified for household RNGC survey data collected in Korea. The mixture model can easily capture the common bimodality feature of the RNGC distribution. In addition, when covariates were added to the model, it was found that the probability that a household has non-expenditure significantly varies with some variables. Finally, the goodness-of-fit test suggests that the data are well represented by the mixture model.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

Gas Combustion Unit (GCU) onboard liquefied natural gas carriers handles boil-off to stabilize tank pressure. There are many factors for LNG cargo operators to take into consideration to determine whether to use GCU or not. Gas consumption of main engine and re-liquefied gas through the Partial Re-Liquefaction System (PRS) are good examples of these factors. Human gas operators have decided the operation so far. In this paper, some deep learning neural network models were developed to provide human gas operators with a decision support system. The models consider various factors specially into GCU operation. A deep learning model with Sigmoid activation functions in input layer and hidden layers made the best performance among eight different deep learning models.

• 에너지공학
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• 제25권2호
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• pp.29-36
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• 2016

도시지역에서는 발전용 디젤엔진의 운영비를 절약하기 위해 천연가스와 디젤을 섞어서 쓰려는 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 디젤 연료의 일부를 천연가스로 대체 하였을 때 엔진특성과 천연가스로 대체되는 양에 따라 최적의 밸브 타이밍을 찾아보았다. 1-D 엔진 해석프로그램을 사용하여 19.7리터 발전용 디젤 엔진을 대상으로 모델링하여 연구를 진행하였다. 연구 결과 엔진연료에서 천연가스 비율이 증가할수록 연료소비율(Brake Specific Fuel Consumption, BSFC)는 증가하였고 질소산화물(Brake Specific NOx)는 감소하였다. 추가적으로 흡기밸브 타이밍을 조절할 경우 BSFC가 최대 1%감소하였고 BSNOx의 경우 최대 36%감소하는 효과가 있었다.