기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
사회의 발달로 인하여 전력에 대한 수요가 증가함과 동시에 전력의 품질 관리가 중요한 문제로 부상하였다. 이러한 전력관리를 효율적으로 수행하기 위하여 본 논문에서는 다선로 전력 계측을 위한 DSP 기반 전력 측정 시스템을 제안한다. 종래의 전력 계측 시스템이 하나의 선로의 전력만을 측정 할 수 있었기 때문에, 개별 선로에 대한 전력 품질 측정을 위해서는 선로마다 전력 품질 측정 장치가 필요로 하였으며 이는 비용적인 문제로 인하여 시스템의 실제 구현이 불가능한 구조였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 디지털 신호 처리 알고리즘을 이용하여 최대 12개소의 전력 품질을 실시간 계측 할 수 있는 시스템을 제안하며, 이를 토대로 한 시제품을 한국전기연구원의 공인시험 성적서를 통하여 그 성능을 평가 받았다. 성능 시험결과 정밀 계측의 오차 범위 ${\pm}0.3%$의 우수한 성능임을 평가 받았다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
Recently, an electricity sensor system has been installed and operated to prevent failures and accidents by identifying whether a transformer is normal in advance of failure. This electricity sensor system is able to both measure and monitor the transformer's power and voltage remotely and send information to a manager when unusual operation is discovered. However, a battery is required to operate power detection devices, and battery systems need ongoing management such as regular replacement. In addition, at a maintenance cost, occasional human resources and worker safety problems arise. Accordingly, we apply a linear electromagnetic generator using vibration energy from a transformer for an electric sensor system's drive in this research and we conduct optimal design to maximize the linear electromagnetic generator's power. We consider design variables using the provided design method from Process Integration, Automation, and Optimization (PIAnO), which is common tool from process integration and design optimization (PIDO). In addition, we analyze the experiment point from the design of the experiments using "MAXWELL," which is a common electromagnet analysis program. We then create an approximate model and conduct accuracy verification. Finally, we determine the optimal model that generates the maximum power using the proven approximate kriging model and evolutionary optimization algorithm, which we then confirm via simulation.
정보통신 산업 발전에 따라 통신장치의 크기는 소형화 되고 발열량이 많이 발생하는 시스템으로 변화하고 있다. 그러므로 무선기지국에는 무선장비의 발열량이 많이 발생하여 에너지가 계속 많이 소모되고 있고 그로 인하여 무선기지국의 장애가 발생 할 우려가 있어 본 연구에서는 효율적이고 효과적인 방법으로 무선기지국내 에너지를 절감하고 기지국운영을 위하여 본 연구를 분석하게 되었다. 연구방법으로는 발열량 및 전기료를 많이 발생하는 기지국 대상으로 실시하였고 기지국 25개를 선정하여 2주간 데이터를 확보 하였다. 신뢰성을 확보하기 위해 실내 온도를 일정하게 $27^{\circ}C$로 유지 하였으며, 제어시스템을 설치하여 2주간 똑 같이 설치하여 date를 분석 확보 하였다. 연구방법에 있어 시험결과를 산출하기 위해 계측기는 전산전력계, 디지털온도계, 분진측정 등이 활용하였다. date분석을 위해 Control Sysetm 설치 전 date와 설치 후 date 분석을 위해 25개 무선기지국대상으로 연구 시험 하였다.
This paper summarizes a data modeling for developing the baseline network analysis software of the Korean energy management system (EMS). The study is concentrated on the following aspects. First, the data for operating the each application software are extracted. Some of the EMS network application softwares are selected for basis model. Those are based on the logical functions of each software and are not considered the other softwares. Second, the common data are extracted for equipment model and topological structure of power system in Korea. We propose the application common model(ACM) that can be applied whole EMS network application softwares. The ACM model includes the hierarchy and non-hierarchy power system structure, and is connected each other using the direct and indirect link. Proposed database model is tested using the Korea Electric Power Corporation(KEPCO) system. The real time SCADA data are provided for the test. Through the test, we verified that the proposed database structure can be effectively used to accomplish the Korean EMS system.
The Li-ion battery is considered to be one of the potential power sources for electric vehicles. In fact, the efficiency, reliability, and cycle life of Li-ion batteries are highly influenced by their thermal conditions. Therefore, a novel thermal management system is highly required to simultaneously achieve high performance and long life of the battery pack. Basically, thermal modeling is a key issue for the novel thermal management of Li-ion battery systems. In this paper, as a basic study for battery thermal modeling, temperature distributions inside the simple Li-ion battery pack (comprises of nine 18650 Li-ion batteries) under a 1C discharging condition were investigated using measurement and computational fluid dynamics (CFD) simulation approaches. The heat flux boundary conditions of battery cells for the CFD thermal analysis of battery pack were provided by the measurement of single battery cell temperature. The temperature distribution inside the battery pack were compared at six monitoring locations. Results show that the accurate estimation of heat flux at the surface of single cylindrical battery is paramount to the prediction of temperature distributions inside the Li-ion battery under various discharging conditions (C-rates). It is considered that the research approach for the estimation of temperature distribution used in this study can be used as a basic tool to understand the thermal behavior of Li-ion battery pack for the construction of effective battery thermal management systems.
Korean utility has utilized a Periodic Safety Review (PSR) that assesses the cumulative effects of plant aging, modifications, operating experience, technical developments, and site characteristics since 2000. In particular, the assessment and management of plant aging is one of the major areas in PSR. It includes identification of critical Systems, Structures, and Components (SSCs) for aging, assessment of aging effects, and implementation of aging management programs. Since the PSR system was introduced based on the atomic energy acts and related laws, PSRs of eight sets for 12 Nuclear Power Plants (NPPs) that have been operating more than 10 years have been completed. PSRs of two sets for 4 NPPs are currently being carried out. The utility has confirmed that domestic NPPs have been operated safely through these PSRs and have implemented the follow-up corrective activities to increase the nuclear safety. In this paper, the status of PSR implementation is discussed and improvement programs to conduct PSR follow-up corrective activities efficiently for NPPs are suggested based on experiences with aging assessments.
매년 증가되는 전력소비량에 대응하여 스마트그리드 기술을 기반으로 수용가 측의 에너지관리 중요성이 부각되고 있으며, 홈 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)은 전기요금 절감과 효율적인 전력소비의 중요한 체계로써 기대되고 있다. 일반적으로, 가정에서 높은 전력소비를 가진 가전제품은 계절성 부하로 전기온수기, 냉/난방기를 일컫는다. 즉, 계절성 부하에 적절한 에너지관리, '최적부하 스케줄링'은 전기요금 절감과 직결되는 것을 의미한다. 본 논문은 Modified Branch-and-Bound 기법을 사용하여 사용자의 편의성을 고려한 전기온수기(EWH, Electric Water Heater)의 스케줄링을 실시하겠다. 여기서 사용자의 편의성이란, 외부의 온도변화 또는 습관에 따라 그 부하를 사용하는 것을 의미한다. 온수사용량, 수온 설정온도 변화의 편의성 제약조건을 고려하여 온수기를 효과적으로 운영하는 스케줄링을 실시한다. 이러한 편의성 내에서 온수기를 운영하며, 작동모드는 3가지(정지, 일반/급속가열) 모드가 존재하며, 다양한 요금제도에서의 스케줄링 결과를 절감된 전기요금으로 비교하겠다.
As the number of electric vehicles (EVs) in Jejudo Island increases, the secondary use of EV batteries is becoming increasingly mandatory not only in reducing greenhouse gas emissions but also in promoting resource conservation. For the secondary use of EV batteries, their capacity and performance at the end of automotive service should be evaluated properly. In this study, the battery state information from the on-board diagnostics or OBD2 port was acquired in real time while driving three distinct routes in Jejudo Island, and then the battery operating characteristics were assessed with the driving routes. The route with higher altitude led to higher current output, i.e., higher C-rate, which would reportedly deteriorate state of health (SOH) faster. In addition, the SOH obtained from the battery management system (BMS) of a 2017 Kia Soul EV with a mileage of 55,000 km was 100.2%, which was unexpectedly high. This finding was confirmed by the SOH estimation based on the ratio of the current integral to the change in state of charge. The SOH larger than 100% can be attributed to the rated capacity that was lower than the nominal capacity in EV application. Therefore, considering the driving environment and understanding the SOH estimation process will be beneficial and necessary in evaluating the capacity and performance of retired batteries for post-vehicle applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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