• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1373-1380
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• 2019

에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 에너지공학
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• 제22권2호
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• pp.211-225
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• 2013

본 연구에서는 서로 다른 위도의 도시 유형별로 주택과 건물 구성비를 가진 3지역을 선정하여 대상 지역별로 2008년 1년간(1.1~12.31)의 실제 운전실적을 이용하여 지역난방 사용자의 일일 및 연간 열소비 패턴을 분석하고, 지역별 상호 차이점을 파악하기 위하여 주택과 건물의 열소비 패턴을 비교 분석하였다. 특히 본 연구에서는 실제 주택 및 건물 지역난방 사용자가 사용한 열소비 패턴을 매시간대별로 파악하고, 연결 열부하(난방면적 ${\times}$ 단위열부하 : 시설용량과 지역난방 배관망의 설계기준이 되는 열부하로 난방면적에 용도별 단위열부하를 곱하여 산출[Gcal/h])와의 관계를 분석하여 일일, 연간 및 최대 부하율 결과값을 도출함으로써 주택 및 건물 지역난방 사용자 비율에 따른 최적의 열원시설 용량산정이 가능케 하고 수요개발(해당 시설용량으로 열공급이 가능한 지역난방 사용자의 범위로 각 사용자기계실의 연결열부하 합과 같음.)단계에서의 정확한 방향을 제시할 수 있는 근거를 도출하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.47-54
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• 2009

'08.12$\sim$'09. 2월 동절기에 세계경제위축 심화에 따른 수출 급감으로 제조업은 마이너스 성장을 기록함에 따라 우리나라 전력소비의 53[%]를 차지하는 산업용 전력이 약 7[%]의 감소율을 나타내고 있다. 또한 국내에는 내수경기침체에 따른 전력소비 감소와 평년 대비 기온 상승으로 인한 난방수요 감소로 일일 전력수요 패턴에 많은 변화를 보이고 있다. 본 연구에서는 동절기의 최대전력, 평균전력, 상대계수에 의한 전력수요 패턴, 시간대별 온도민감도 분석을 통하여 최대전력은 GDP 성장률 보다는 기온변화에 민감한 반면, 평균전력은 GDP 성장률에 비례하여 감소하는 추세를 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이 자료를 근거로 동 하절기의 최대전력과 평균전력의 정확한 전력 수요 예측으로 전력계통을 경제적이고 안정적으로 운영할 수 있다고 여겨진다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1709-1718
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• 2017

This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.

• 한국물환경학회지
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• 제35권3호
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• pp.209-223
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• 2019

Broadly speaking, in order to analyze the water quality improvement effects of the implementation of the Total Water Pollutant Management System in the Sapgy-Lake waterways, a reference was made to the [Plans for implementation of the Total Maximum Daily Load(TMDL)] in 3 cities (Cheonan, Asan, Dangjin). The results of the investigation into the plans to reduce the pollutant load show in that region show that there are plans to reduce pollution for a total of 16 reduction facilities. As for the result of the computation of the reduction in the load, these measurements were computed at the Gokgyo-stream basin and Namwon-stream basin, with BOD and T-P at the Gokgyo-stream basin reduced by 13.9 % and 13.3 %, respectively, while BOD and T-P at the Namwon-stream were reduced by 3.7 % and 3.3 %, respectively. In this way, thus using the results of the water quality forecast of Sapgyo-Lake in measures for the improvement of water quality (in accordance with the implementation of the TMDL), and using the QUAL-MEV model and EFDC model, it is noted that BOD will be improved by 26.4 % from 6.1 mg/L to 4.5 mg/L 0.0 %, T-P by 36.7 % from 0.168 mg/L to 0.107 mg/L and TOC by 26.4 % from 7.7 mg/L to 5.6 mg/L. However, it is forecasted that the targeted standards for the medium influence area will not be achieved. Evidently, Gokgyo-stream and Namwon-stream have been implementing the Total Water Pollutant Management System for the BOD items since January 1, 2019, but the Sapgyo-stream and Muhan-stream were excluded from being designated as subject regions. As such, it is noted now that it is necessary to implement the TMDL for the entire Sapgyo-Lake water systems including Sapgyo-stream and Muhan-stream in order to improve the water quality of Sapgyo-Lake, and likewise the T-P should be designated as the substance subjected to management in addition to BOD.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권4호
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• pp.901-922
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• 2007

본 연구는 하계냉방수요가 기온관련변수의 변화에 대해 어떤 반응을 보이는가, 또 어떤 종류의 기온관련변수가 하계냉방수요에 대한 설명변수로 더 적절한가를 보기 위해 일반적인 선형모형은 물론 각기 다른 특성을 가지고 있는 지수모형과 파워모형, S곡선모형 등 비선형모형을 이용하여 2004년부터 2007년까지 최근 4년간 자료를 분석하였다. 실증분석결과 본 연구에서는 기온관련변수들 가운데 불쾌지수가 일최고기온에 비해 설명력이 우수하다는 사실과 함께 하계냉방전력수요가 전체 4개년도 중 2006년을 제외한 다른 모든 연도들에 대해 지수모형을 따라 기온관련변수의 변화에 대응하고 있는 사실을 규명하였다. 또 소득수준의 향상을 반영하는 비냉방전력수요의 꾸준한 증가와 함께 냉방전력수요도 기온관련변수에 매년 더욱 민감하게 반응하고 있는 사실도 발견하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.340-345
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• 2003

This study, as a basic study for establishing a influence forecasting/estimating model when drain the deep sea water to the ocean after using it, carried out studies as follows; 1) estimating the amount of river discharge and pollutant loads inflowing into the developing region of deep sea water in East Sea, Korea 2) a field observation of tidal current, vertical distribution of water temperature and salinity, and 3-D numerical experiment of tidal current to analysis physical oceanographic status. The amount of river discharge flowing into the study area was estimated about $462.6{times}10^{3}m^{3}/day$ of daily mean in 2002 year. annual mean pollutant load of COD, TN and TP were estimated 7.02 ton-COD/day, 4.06 ton-TN/day and 0.39 ton/day, respectively. Field observation of tidal current results usually show about $20{\sim}40cm/sec$ of current velocity at the surface layer, it indicated a tendency that the current velocity decreases under 20cm/sec as the water depth increases. We could find a stratification within approximately the depth of 30m in field observation area, and the depth increases. We could find a stratification within approximately the depth of 30m in field observation area, and the differences of water temperature and salinity between the surface layer and bottom layer were about $18^{\circ}C$ and 0.8 psu, respectively. On the other hand, we found that there was a definite as the water mass of deep sea water about 34 psu of salinity.