본 논문은 현재 급격히 증가하는 전력을 효율적으로 관리하고 낭비를 최소화하기 위한 전력 관리 시스템을 제안한다. 기업, 공장, 관공서, 학교 등의 환경에 최적화된 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 기반으로 한 산업용 전력관리시스템을 구현하였다. 콘센트에 직접 부착하여 전력량 측정 및 전력제어가 가능하다. 전력센서를 PLC(Power Line Communication)와 TCP/IP 통신을 통하여 하나의 네트워크로 구성하고 전력을 감시 및 제어한다. 수집된 데이터를 기반으로 전력을 효율적으로 유지관리 할 수 있으며, 또한 안드로이드 기반 앱을 통하여 언제 어디서나 서버에 접속하여 전력량을 관리하고 낭비되는 전력을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 구현하였다.
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제3권3호
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pp.23-34
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
The effective energy management method will provide the significant advantage to the residential customers under real time pricing plan since it can reduce the electricity charge by controlling the energy consumption according to electricity rate. The earlier studies for load management mainly aim to minimize the electricity charges and peak power but put a less emphasis on the human comfort dwelling in the residence. The discomfort and displeasure from the energy management only focusing on reduction of electricity charge will make the residential customer reluctant to enroll the real time pricing plan. In this paper, therefore, we propose optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining human comfort by introducing "the human comfort coefficient." Using the human comfort coefficient, the energy management system can reflect the various human personality and control the loads within the range that the human comfort is maintained. Simulation results show that proposed load control strategy leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in comparison with the conventional load management method.
For the introduction of the electricity of the special design and supervision system to Protect the faulty-workmanship of the electricity equipment and to reserve the electricity safety, last 1995 "Electricity Technology Management Act" were carried out enactment. March 2002, we introduced the pre-Qualification system that is selected the competent company about the electricity design and supervision service over so much capacity which is ordered by the Public institution such as the nation, local autonomous entity, government investment institute and so on. December 2005, the electricity equipment over so much capacity was taken the housing construction plan's approval by the housing act in case, the municipal or district governor with the authority to approve who selected the electricity supervision company according to the pre-Qualification system. Due to the introduction of the system, we could expect the rights and interests increase of the consumer by eradicating dumping of the close relationship between supervision company and the builder, reduction and concurrent position of the supervisor, according to confirm the quality of the electricity equipment and electricity safety. In spite of introducing of the system, the problems occured as reducing the electricity designer's task range compared with different field, modifing the supervisor's rank system rationally, because of researching about the electricity design and supervision technique lacks. Also, KEEA(Korea Electric Engineers Association) manage the caller of the electricity design and supervisor(company or people), but the problems occured as opening to the public about the curler management, introducing automatic bidding system and We need the solution plan about this. Consequently, we consider the present situation of the domestic and outside and problem about the electricity design and supervision system in this paper, try to present rational operation plan through this.
In a deregulated electricity market, congestion of the transmission lines is a major problem the independent system operator (ISO) would face. Rescheduling of generators is one of the most practiced techniques to alleviate the congestion. However, not all generators in the system operate deterministically and independently, especially wind power generators (WTGs). Therefore, a novel optimal rescheduling model for congestion management that accounts for the uncertain and correlated power sources and loads is proposed. A probabilistic power flow (PPF) model based on 2m+1 point estimate method (PEM) is used to simulate the performance of uncertain and correlated input random variables. In addition, the impact of direct electricity purchase contracts on the congestion management has also been studied. This paper uses artificial bee colony (ABC) algorithm to solve the complex optimization problem. The proposed algorithm is tested on modified IEEE 30-bus system and IEEE 57-bus system to demonstrate the impacts of the uncertainties and correlations of the input random variables and the direct electricity purchase contracts on the congestion management. Both pool and nodal pricing model are also discussed.
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.
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.
The recent problems such as the rapid increase o electricity consumption, the large variation of electrical loads, and the sitting difficulty for new power plants could become a barrier to stable electrical power supply. Consequently, an electrical load management technology has become important, by which an electricity can be stored during off-peak time and efficiently used during peak time. The technology provides a variety of direct or indirect benefits which include, for utilities, reduction of new power plants, economical electricity production, and improved efficiency and reliability of power system and for consumers, low prices o electricity. The study is to develop a proto-type load management system and its application technology for a peak shaving. In the system, conventional batteries are used as energy storage device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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