With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.
전력은 모든 나라에서 사회 발전과 경제 성장에 가장 기본적인 자원이다. 산업이 고도화 되고 경제의 규모가 발전하면서 전력의 소비량은 점점 증가하고 있다. 전력을 공급하는 쪽에서는 전력을 생산할 때 자원의 낭비를 줄이기 위해 전력 사용량을 예측하는 것은 중요한 일이다. 또한 전력 수요 예측을 통해 여름과 겨울의 피크 타임에서의 전력 수요를 분산하는 것이 가능하다. 그리고 소비 전력의 예측은 국내에서 수요자원 거래시장(Negawatt market)이 본격화되면서 더욱 중요하게 되었다. 더구나 전력 소비량 예측은 소비자가 전력 시장에 직간접적으로 참여하는 수요관리 방법을 제공해준다. 본 연구에서는 1999년부터 2011년까지의 국내총생산, 1인당 국민총소득, 부가세, 국내전력소비량을 이용하여 제주도의 어업 전력 사용량을 예측하는데 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 유전자 알고리즘은 다양한 조합 최적화 분야에서 최적해를 찾는데 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 본 논문에서 유전자 알고리즘에서 최적의 동작을 위한 파라미터들을 찾는다. 그리고 실제 전력 소비량 예측을 위해 사용되는 계수(coefficient)들의 최적값을 찾아 예측값과 실제 전력 소비량의 오차를 최소화하는데 목적이 있다.
본 논문에서는 전국 521가구를 대상으로 조사한 횡단면 자료를 분석에 이용하여 주택용 전력의 수요함수를 추정하고자 한다. 주택용 전력의 수요함수는 수용가의 전력 수요행태에 대한 정보를 제공하여 가격과 같은 주요 정책변수의 효과를 사전적으로 진단하는 데, 그리고 수요예측을 하는 데 유용하게 활용된다. 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 오차항의 분포에 있어서 동분산 및 정규성의 가정을 하지 않는 최소절대편차 추정량을 사용하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.68 및 0.14로 추정되었으며 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 가격 및 소득 변화에 비탄력적인 주택용 전력수요의 특징을 잘 보여주고 있다. 이는 주택용 전력이 필수적인 재화로서 가격이 변동된다고 해서 급격하게 수요를 조정하기 어려우며 소득이 변동된다고 해서 수요가 빠르게 조정되지 않음을 시사한다.
Carbon costs, either in the form of a carbon tax or through permit prices in an emissions trading scheme, would ultimately be reflected in higher electricity prices. This price "pass-through" is very critical to the effective design of new policies to curb the amount of carbon emissions. This paper sets out in a structured way the factors that determine price pass-through and how carbon costs would impact on the electricity market and the existing coal-fired power plants. It is shown that pass-through can vary drastically if the underlying dispatch potential of generators varies significantly across alternative emissions reduction scenarios. It can also vary depending on the availability of competing cleaner forms of generation. Pass-through as a measure of business performance is therefore hard to generalize across different circumstances and should be interpreted carefully.
The uncertainty of long term electricity plan consists of the uncertainty of demand forecast and additional generating capacity. Demand forecast is clearly improved the accuracy than the past through improving forecasting methods. However, the uncertainty of additional generating capacity is increased due to the change of market environment. In an operation by a sole utility, additional generating capacity would be possible by the regulation of government. Currently the generation companies have spined off from KEPCO and some IPPs participate the electricity market. It increases the uncertainty due to weakened regulation. Also the environment movement by NGOs and occurrence of civil affairs cause the increase of uncertainty. This research would analyze the current situation on the uncertainty of additional generating capacity and construction delays. Furthermore this research would present the plan to reflecting it in long term electricity plan.
Although Jeju is an island, its electricity demand is 430MW. It indicates electricity demand and its growth rate in Jeju are higher than mainland average. The supply of electricity in Jeju consists of power plants within the island and connection of main system using cable line. The cost of supply is higher than mainland system. However the electricity rate and DSM incentives were treated equally with mainland. Therefore, Effective DSM promotion has not been carried out. This paper analyzes the policy alternatives of supply in Jeju and presents effective DSM countermeasures. Also it presents long-term policy on stabilization of supply and demand in Jeju.
In recent years, the Internet was a lot of information on the use of Tesla coils bifilar [1] in conjunction with induction cooker, for "free" electricity during power resistive load, including different incandescent lamps. With the development of scientific and technological progress, the demand for electricity in each year is increasing, and at the same time, the need to increase the capacity of electricity production, which entails large investments and, consequently, increase of prices for consumers. As before today, the search for free electric energy is an up-to-date and still open topic. The purpose of research - simplification of information on the possibility of using bifilar coils as an electric current source in conjunction with induction cooker. Consequently, it can be concluded from the above that the use of Tesla coils in combination with induction cooker has very low k.k.d. and it is not possible to obtain excessive electric energy using the Tesla coil under the connection schemes considered.
In this paper, we investigate how an electricity capacity market design may encourage generators to exaggerate their available capacity. In order for an analytical approach, a two player game model is introduced. We focus on two pure strategy Nash equilibria: an equilibrium at which generators offer their true capacities, and an equilibrium at which generators offer exaggerated capacities. The latter case is caused by asymmetries of information between players and so called 'moral hazard' in terms of the economics literature. This paper shows that, considering practical electricity markets, the moral hazard case is highly probable. Moreover, it is shown that, with the considered capacity market design in the real world, the better the electricity energy market performs, the higher the risk of moral hazard becomes.
A virtual power plant (VPP) technology is a cluster of distributed generation installations. VPP system is that integrates several types of distributed generation sources, so as to give a reliable overall power supply. Virtual power plant systems play a key role in the smart grids concept and the move towards alternative sources of energy. They ensure improved integration of the renewable energy generation into the grids and the electricity market. VPPs not only deal with the supply side, but also help manage demand and ensure reliability of grid functions through demand response (DR) and other load shifting approaches in real time. In this paper, utilizing a variety of distributed generation resources(such as emergency generator, commercial generator, energy storage device), activation scheme of the virtual power plant technology. In addition, through the analysis of the domestic electricity market, it describes a scheme that can be a virtual power plant to participate in electricity market. It attempts to derive the policy support recommendation in order to obtain the basics to the prepared in position of power generation companies for the commercialization of virtual power plant.
In real-time electricity price environment, the energy management system can provide the significant advantage to the residential, commercial and industrial customers since it can reduce the electricity charge by controlling the load operation effectively in response to time-varying price. However, the earlier studies for load management mainly focus on the residential and commercial customers except for the industrial customers because most of load operations in industrial sector are intimately related with production schedule. So, it is possible that the inappropriate control of loads in industrial sector causes huge economic loss. In this paper, therefore, we propose load control algorithm for factory energy management system(F-EMS) to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining production efficiency by considering characteristics of load operation and production schedule. Considering characteristics of load operation and production schedule, the proposed load control algorithm can reflect the various characteristics of specific industrial customer and control their loads within the range that the production efficiency is maintained. Simulation results show that the proposed load control algorithm for F-EMS leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in industrial sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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