Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.2
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pp.1-9
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2019
In this study, we constructed a system to operating and manage the resources of the Smart Library Reading Room automatically using the Internet of things. The persistent problem of smart library or unattended library is electric energy waste and efficient seat management. The electricity and seat layout management method of the existing library reading room is being treated as concentrated management in the central system. However, this approach results in wasting electricity and seats do not provide a fair opportunity for each user. In this study, IoT sensor was used to turn off electricity and empty seat for about 20 minutes, so that it could be marked as vacant and managed efficiently, so that opportunities for seats were evenly maintained. In the future, we will improve this and construct a model in the reading room of actual village library or school library, and analyze and reflect the result.
This paper describes the consumer's decision-making process fur own optimal electricity consumption schedule and strategy using new load management system (LMS). As a result, it is demonstrated that a consumer in competitive electricity market has the opportunities to reduce electric payment by use of this LMS.
This paper presents a basic scheme of the congestion management in the Korea electricity market under the deregulated environment. We investigated some cases of the congestion management in the world and the effects of the congestion management in a real data. A basic idea of the congestion management in the Korea is presented based on the analysis of transmission congestion management in the competitive electricity market.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.7
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pp.889-895
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2014
Korea electric power industry had been under vertical monopoly but is typically getting restructured for free competition. An ideal pricing system under the competitive market system is 'unbundled pricing system' and 'marginal pricing system', but the current pricing system still adheres to the traditional bundled system and the average cost pricing system. Especially, progressive electricity rates for residential use reflect governmental policy-making which is focused on income redistribution & welfare, industrial supports and energy saving. This study proposes new and reasonable residential electricity pricing systems which are Time-Of-Use (TOU) and Real-Time Pricing (RTP) to reflect variations in the wholesale price of electricity. It also presents examples of various tariffs for residential electricity pricing systems.
Ahmed, Sheeraz;Raza, Ali;Shafique, Shahryar;Ahmad, Mukhtar;Khan, Muhammad Yousaf Ali;Nawaz, Asif;Tariq, Rohi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.6
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pp.2398-2421
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2020
In third world countries like Pakistan, the production of electricity has been quickly reduced in past years due to rely on the fossil fuel. According to a survey conducted in 2017, the overall electrical energy capacity was 22,797MW, since the electrical grids have gone too old, therefore the efficiency of grids, goes down to nearly 17000MW. Significant addition of fossil fuel, hydro and nuclear is 64.2%, 29% and 5.8% respectively in the total electricity production in Pakistan. In 2018, the demand crossed 20,223MW, compared to peak generation of 15,400 to 15,700MW as by the Ministry of Water and Power. Country faces a deficit of almost 4000MW to 5000MW for the duration of 2019 hot summer term. Focus on one aspect considering Demand Side Management (DSM) cannot oversea the reduction of gap between power demand and customer supply, which eventually leads to the issue of load shedding. Hence, a scheduling scheme is proposed in this paper called RPSMDSM that is based on selection of those appliances that need to be only Turned-On, on priority during peak hours consuming minimum energy. The Home Energy Management (HEM) system is integrated between consumer and utility and bidirectional flow is presented in the scheme. During peak hours of electricity, the RPSMDSM is capable to persuade less power consumption and accomplish productivity in load management. Simulations show that RPSMDSM scheme helps in scheduling the electricity loads from peak price to off-peak price hours. As a result, minimization in electricity cost as well as (Peak-to-Average Ratio) PAR are accomplished with sensible waiting time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.5
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pp.123-129
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2014
This paper suggests that it provides a electricity management system for wasting electricity, from power demand growth environments. This Energy management system based on ICT(Information & Communication Technology) can control Smart Power Outlet connecting to this system with Web Browser and Android phone, anytime, anywhere. Through analysis of acquisition data from them, this proposed system can monitor and control power consumption efficiently. This system was organized mesh network of Smart Power Outlet, gateway by wireless Zigbee, and ESS(Energy Saving System) by TCP/IP beyond existing limit of communication distance and space.
For electricity markets to function in a truly competitive and efficient manner, it is not enough to focus solely on improving the efficiencies of power supply. To recognize price-responsive load as a reliability resource, the customer must be provided with price signals and an instrument to respond to these signals, preferably automatically. This paper attempts to develop the Windows-based load management system in competitive electricity markets, allowing the user to monitor the current energy consumption or billing information, to analyze the historical data, and to implement the consumption strategy for cost savings with nine possible scenarios adopted. Finally, this modeling framework will serve as a template containing the basic concepts that any load management system should address.
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.
This paper presents database for electricity demand-side management. Demand-Side Management(DSM) refers to programs that influence the usage of energy for improved economic efficiency and reduced environmental impact DSM can be looked upon as a tool for energy utilities to find resources on the demand side instead of on the supply side, or as a more general tool for society to better use and distribute scarce resources. In this paper, we construct the database for electricity demand-side management and apply it to residential and commercial sector.
Generation of electricity using wind power has received considerable attention worldwide in recent years mainly due to its minimal environmental impact. However, volatility of wind power production causes additional problems to provide reliable electricity to an electrical grid regarding power system operations, power system planning, and wind farm operations. Those problems require appropriate stochastic models for the electricity generation output of wind power. In this study, we review previous literatures for developing the stochastic model for the wind power generation, and propose a systematic procedure for developing a stochastic model. This procedure shows a way to build an ARIMA model of volatile wind power generation using historical data, and we suggest some important considerations. In addition, we apply this procedure into a case study for a wind farm in the Republic of Korea, Shinan wind farm, and shows that our proposed model is helpful for capturing the volatility of wind power generation.
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