Currently, the major issue in power system is construction of smart grid. Unlike conventional electricity grids, smart grid allows two-way communication between electricity suppliers and consumers, as well as enabling more dispersed generation and storage of power. The AMI(advanced metering infrastructure) system is the core technology of smart grid and this paper deals with the design methodology of AMI System using PLC(power line communication) networks.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.67-72
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2003
Infrastructure asset management is a methodology for programming infrastructure capital investments and adjusting infrastructure service provision to fulfil established performance, considering the life-cycle perspective of infrastructure. In this study, the methodologies for infrastructure asset management system implemented in sewer management system, bridge management system, pavement and highway management system, and embankment dam management system are described with focus on the system in U.S. As the major methodology to support the decision-making for asset mangers to better allocate the limited funds to the area needing it the most. various demand forecasting methodologies used in wastewater, water, transportation, electricity, and construction are also introduced for their applicability towards infrastructure asset management.
The purpose of this study is to analyze cyber security risk modeling of critical infrastructure, draw out limitations and improvement measures. This paper analyzed cyber security risk modeling of national critical infrastructure like as electricity sector, nuclear power plant, SCADA. This paper analyzed the 26 precedent research cases of risk modeling in electricity sector, nuclear power plant, SCADA. The latest Critical Infrastructure is digitalized and has a windows operating system. Critical Infrastructure should be operated at all times, it is not possible to patch a vulnerability even though find vulnerability. This paper suggest the advanced cyber security modeling characteristic during the life cycle of the critical infrastructure and can be prevented.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.1
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pp.74-81
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2015
As one of urban infrastructure system, the electricity substation is critical for urban life and industrial activity as the electricity demands get higher than ever. However the substation is generally regarded as unpleasant or dangerous facility, which finally results in the continuous opposition movement by resident due to the belief of unidentified negative effect in apartment prices. Accordingly, as the scientifically objective and quantitative analysis is required to solve the social conflict, this study intends to examine the variation affected by urban infrastructure system, expecially for substation. After the independent variable defining the price of apartment and the dependent variable, which is apartment price, are identified and their spatial data has been filed, the forecasting model has been developed through the hedonic price function as well as artificial neural networks system. The research finding indicated that the spatial range affected by substation is not notable and the range of some case was applicable for less than 600m. It is expected that these research findings can be applied for establishing the one of solid cases for the analysis of economical effect to local housing market by the urban infrastructure system.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.1
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pp.33-39
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2020
A smart grid is a next-generation power grid that can improve energy efficiency by applying information and communication technology to the general power grid. The smart grid makes it possible to exchange information about electricity production and consumption between electricity providers and consumers in real-time. Advanced metering infrastructure (AMI) is the core technology of the smart grid. The AMI provides two-way communication by installing a modem in an existing digital meter and typically include smart meters, data collection units, and meter data management systems. Because the AMI requires data collection units to control multiple smart meters, it is essential to ensure network availability under heavy network loads. If the load on the work done by the data collection unit is high, it is necessary to allocation new data collection units to ensure availability and improve energy efficiency. In this paper, we discuss the allocation scheme of data collection units for the energy efficiency of the AMI.
In this paper, some ideas are proposed to establish the infrastructure of all-electric houses which are able to reduce primary energy consumption and $CO_2$ emission by adopting heat pump systems and induction heating cookers excluding the use of fossil fuel energy. This electrification concept is based on the consumption of only one type of energy which means electricity as secondary energy and the conventional fossil fuel energy is just consumed to generate electricity as primary energy. All-electric house is laid on the extension of the hydrogen economy in a long-term viewpoint so that the effectiveness of this new conceptual house is estimated analyzing the reduction of $CO_2$ emission. In this analysis, the balance of electricity supply and demand is considered including the construction of new power plants by renewable energy such as nuclear, IGCC and fuel cell because decarbonization is an essential element of hydrogen technology and economy and this action is accomplished in both supply and demand side of electricity. The results are able to contribute to develop various useful hydrogen policies and strategies and some detail researches are required previously to make the best application of this new conceptual house.
Introducing the market into the electricity industry lets the multiple participants get into new competition. These multiple participants of the market need new business strategies for providing value added services to customer. Therefore they need the accurate customer information about the electricity demand. Demand characteristic is the most important one for analyzing customer information. In this study load profile data, which can be collected through the Automatic Meter Reading System, are analyzed for getting demand patterns of customer. The load profile data include electricity demand in 15 minutes interval. An algorithm for clustering similar demand patterns is developed using the load profile data. As results of classification, customers are separated into several groups. And the representative curves for the groups are generated. The number of groups is automatically generated. And it depends on the threshold value for distance to separate groups. The demand characteristics of the groups are discussed. Also, the compositions of demand contracts and standard industrial classification in each group are presented. It is expected that the classified curves will be used for tariff design, load forecasting, load management and so on. Also it will be a good infrastructure for making a value added service related to electricity.
Life Cycle Assessment(LCA) has been carried out to evaluate the environmental impacts of glass bottle recycle. The LCA consists of four stages such as Goal and Scope Definition, Life Cycle Inventory(LCI) Analysis, Life Cycle Impact Assessment(LCIA), and Interpretation. The LCI analysis showed that the major input materials were water, materials, sand, and crude oil, whereas the major output ones were wastewater, $CO_2$, and non-hazardous wastes. The LCIA was conducted for the six impact categories including 'Abiotic Resource Depletion', 'Acidification', 'Eutrophication', 'Global Warming', 'Ozone Depletion', and 'Photochemical Oxidant Creation'. As for Abiotic Resource Depletion, Acidification, and Photochemical Oxidant Creation, Bunker fuel oil C and LNG were major effects. As for Eutrophication, electricity and Bunker fuel oil C were major effects. As for Global Warming, electricity and LNG were major effects. As for Ozone Depletion, plate glasses were major effects. Among the six categories, the biggest impact potential was found to be Global Warming as 97% of total, but the rest could be negligible.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.3
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pp.537-546
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2019
In this paper, a system that integrates a home concentrate unit(HCU) in a smart electricity meter to collects water, gas, hot water, and heating usage required for AMI has been proposed. The collected data could be transmitted to the in house display(IHD) and server to provide a more economical AMI system. The developed system is less expensive in the network configuration than the existing system, which could reduce the operating cost, and be easy to install. By applying the developed system, the usage of electricity, water, gas, hot water and heating could be measured and these make it easier to apply AMI system. The main contents of the development are the smart electricity meter and embedding of HCU into the smart electricity meter, and transferring these data to IHD and server to structure the AMI system. The each developed unit has been networked to structure the AMI system to perform the actual meter reading operation and show the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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