최근 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있는 스마트 그리드는 기존 전력망의 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전력망을 말한다. 그 중에서 수요 반응(Demand Response)은 현재 전력망과 차별화되는 핵심 기술이다. 가정에서 전력 요금의 최소화 및 사용자의 만족도를 최대화하기 위해, 본 논문은 가정에서 사용하고 있는 여러 종류의 전력 기계의 특성을 활용하여, 최적화 문제를 통한 스케쥴링 알고리듬을 제안한다. 여러 전력 기계의 소비패턴을 수학적 모델로 유도하였으며, 하루 동안 각 시간에서 전력 기계의 중요도에 따른 최적화된 스케쥴링 기법을 제안한다. 실제 통계 수치를 활용한 본 논문의 실험 결과에서는 제안하는 최적화 스케쥴링 알고리듬이 전력요금을 최소화하는 유틸리티에 매우 효과적인 것으로 나타났다.
통신과 방송이 융합되는 모바일 데이터 방송에서 방송 아이템 스케줄링을 위한 방법으로서, 주기적인 방법과 on-demand 방법을 혼합한 새로운 방법을 제안한다. 방송 아이템은 DMB 등의 하향 방송채널을 통하여 전달되고, 사용자들의 요구 메시지는 셀룰러 폰, 무선랜, 와이브로 등의 다양한 상향 통신채널을 통하여 서버에 전달되는 환경을 가정한다. 서버는 사용자들의 요구 통계를 바탕으로, 방송할 데이터 아이템들을 인기 아이템과 비인기 아이템의 집합으로 나눈다. 그리고 인기 아이템 주기적인 방법으로 전송되고, 비인기 아이템에는 on-demand 방법을 적용한 혼합 형태로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하여, 제안하는 스케줄링 방법이 기존의 방법들에 비하여 적은 응답대기시간과 높은 응답성공률을 나타냄을 확인하였다.
Zhao, Zhuang;Lee, Won Cheol;Shin, Yoan;Song, Kyung-Bin
ETRI Journal
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제35권4호
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pp.677-686
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2013
In this paper, we first introduce a general architecture of an energy management system in a home area network based on a smart grid. Then, we propose an efficient scheduling method for home power usage. The home gateway (HG) receives the demand response (DR) information indicating the real-time electricity price, which is transferred to an energy management controller (EMC). Referring to the DR, the EMC achieves an optimal power scheduling scheme, which is delivered to each electric appliance by the HG. Accordingly, all appliances in the home operate automatically in the most cost-effective way possible. In our research, to avoid the high peak-to-average ratio (PAR) of power, we combine the real-time pricing model with the inclining block rate model. By adopting this combined pricing model, our proposed power scheduling method effectively reduces both the electricity cost and the PAR, ultimately strengthening the stability of the entire electricity system.
This paper proposes the registration information, the participation information for classifying demand resources participate in demand response program. Modeling demand resources from them, it evaluates values of demand resources. Specially assuming that ignore the loss in power system, they take a role as generation. This paper proposes how to evaluate demand resources' values. Case study shows that demand response operators schedule efficiently demand response program by using index of such as the registration information the participation information of demand resource.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2157-2177
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2024
Demand response (DR) refers to the customers' active reaction with respect to the changes of market pricing or incentive policies. DR plays an important role in improving network reliability, minimizing operational cost and increasing end users' benefits. Hence, the integration of DR in the microgrid (MG) management is gaining increasing popularity nowadays. This paper proposes a day-ahead MG scheduling framework in conjunction with DR and investigates the impact of DR in optimizing load profile and reducing overall power generation costs. A linear responsive model considering time of use (TOU) price and incentive is developed to model the active reaction of customers' consumption behaviors. Thereafter, a novel multi-swarm sine cosine algorithm (MSCA) is proposed to optimize the total power generation costs in the framework. In the proposed MSCA, several sub-swarms search for better solutions simultaneously which is beneficial for improving the population diversity. A cooperative learning scheme is developed to realize knowledge dissemination in the population and a competitive substitution strategy is proposed to prevent local optima stagnation. The simulation results obtained by the proposed MSCA are compared with other meta-heuristic algorithms to show its effectiveness in reducing overall generation costs. The outcomes with and without DR suggest that the DR program can effectively reduce the total generation costs and improve the stability of the MG network.
Customers hardly change to electric prices in old days because electricity is essential commodity, while demand changes with price after deregulation. It's explained by price-based demand response with demand-elasticity matrix. Also all of the customers have had identical demand-price elasticity matrix till now. But in a practical power system, various customers are present with taking a variety of demand-price elasticity. Therefore this paper proposes demand-price sensitivity to represent different demand-price elasticity. Also as proposing demand-reliability sensitivity, it is modeling various customers' characteristics to reliability. And then this paper calculates total expected interruption cost of customer from the customer interruption cost and the demand-reliability sensitivity. A total expected interruption cost of system is shown as opportunity cost of a generation cost.
Regarding demand response (DR) by residential users (R-users), the users try to reduce electricity costs by adjusting their power consumption in response to the time-varying price. However, their power consumption may be affected not only by the price, but also by user convenience for using appliances. This paper proposes a methodology for appliance scheduling (AS) that considers the user convenience based on historical data. The usage pattern for appliances is first modeled applying the copula function or clustering method to evaluate user convenience. As the modeling results, the comfort distribution or representative scenarios are obtained, and then used to formulate a discomfort index (DI) to assess the degree of the user convenience. An AS optimization problem is formulated in terms of cost and DI. In the case study, various AS tasks are performed depending on the weights for cost and DI. The results show that user convenience has significant impacts on AS. The proposed methodology can contribute to induce more DR participation from R-users by reflecting properly user convenience to AS problem.
주문형 비디오 시스템의 성능은 그들이 채택하고 있는 스케줄링 기법에 의해 크게 영향을 받는다고 알려져 있다. 방송에 기초한 스케줄링 기법은 방대한 규모의 클라이언트에게 인기 비디오를 배포하기 위한 효과적인 기술로서 큰 관심을 끌고 있다. 방송 스케줄링 기법의 주된 동기는 그들은 확장성이 매우 좋으며 아주 적당한 수준의 대역폭을 요구한다는 것이다. 본 논문은 이 주제를 연구하여 FUVD로 명명된 새로운 방송 스케줄링 기법을 제안한다. FUVD 기법은 사용자의 요청에 응답하여 동적으로 비디오 방송 스케줄을 구성하고 이 스케줄에 따라 비디오 세그먼트를 방송한다. 본 논문은 시뮬레이션 방법을 통하여 FUVD 기법의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 FUVD 기법은 UD, CBHD, 그리고 NPB 기법보다 평균 응답시간에 있어서 더 우수한 성능을 보인다.
This paper analyzes the correlation between Net Benefit Test (NBT) and System marginal price (SMP), which has a significant impact on the allocation of demand response (DR) resources in resource scheduling and commitment (RSC) process, based on the performance data of the demand resource market which has been established in 2014. Demand resources compete with generation resources in the RSC process, and it is prescribed to use demand resources only when net benefit occurs. Analysis result shows that the larger the SMP than the Net Benefit Threshold Price (NBTP), the more the winning bid of demand response resource was. It is interpreted that the introduction of NBT in DR market is justified. The demand resource market has been steadily growing. It is required to expand the scope of resources up to the small-sized DR, and to expand the functionalities of demand resources not only in the current energy market but also in the reserve market in the future. In order for that, institutional improvements are required.
전력거래소에서는 수요관리에 대한 지원금을 수요측의 입찰제도를 통하여 결정하는 시범사업을 실시하고 있다. 본 논문은 수요입찰에 의한 지원금의 결정에 관여하는 급전계획 프로그램에 대한 내용을 기술하고 있다. Scheduling 프로그램은 수요의 비선형 특성을 고려하기 위하여 혼합정수계획법(MIP)을 이용하여 작성하였으며 효용성을 입증하기 위한 사례검토를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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