Amid growing concerns about energy security, energy prices, economic competitiveness, and climate change, district heating (DH) system has been recognized for its significant benefits and the part it can play in efficiently meeting society's growing energy demands while reducing environmental impacts. Policy makers often need to quantify the fuel and carbon dioxide ($CO_2$) emissions savings of DH system compared to conventional individual heating (IH) system in order to estimate its actual emissions reductions. The objective of this paper is to calculate energy efficiency and $CO_2$ emissions saving, and to propose the future direction for DH system in Korea. DH system achieved total system efficiencies of 67.9% compared to 54.1% for IH system in 2015. DH system reduced $CO_2$ emissions by $381,311ton-CO_2$ (4.1%) compared to IH system. The results suggest that DH system is more preferred than IH system using natural gas. In Korea, the aim is to reduce dependence on fossil fuels and to use energy more efficiently. DH system have significant potential with regard to achieving this aim, because DH system are already integrated with power generation in the electricity since combined heating and power (CHP) are used for heat supply. Although the future conditions for DH may look promising, the current DH system in Korea must be enhanced in order to handle future competition. Thus, the next DH system must be integrated with multiple renewable energy and waste heat energy sources.
The purpose of this study is to develop a business model that efficiently converts diesel power generation systems to renewable energy microgrids (MG) in large-scale islands. Most of the previous studies on the conversion of renewable energy MG in islands had limitations dealing with efficiency from the perspective of suppliers. However, the microgrid has the characteristic of getting benefits through the interaction between the consumer and the supplier. In addition, the efficient MG business model from the perspective of new institutional economics is a structure in which consumers and suppliers jointly participate. Therefore, this study assumed that the MG business model in which the supplier's MG and the consumer's community solar participated would benefit all participants, and verified the assumptions using domestic island data. In terms of supplier investment, the cost of power supply (LCOE) of assumed model was calculated to be 14.0% lower than that of the diesel model and 3.7% lower than that of the supplier-only MG model. From the perspective of consumer investment, electricity bills are expected to be reduced by more than 200,000 won per household per year through self-generation of solar power. Social benefits are expected to reduce external environmental costs. The CO2 emissions of the assumed model were calculated to be 39.5% lower than the diesel model and 1.5% lower than the supplier-only MG model. Therefore, the MG business model with consumer participation proposed in this study is expected to be an efficient alternative to renewable energy MG conversion in domestic islands, and is meaningful as an energy plan that improves the benefits of local residents.
본 연구는 한국기업의 미얀마 전력시장 진출방안에 관한 시사점을 제시하기 위한 것으로 에너지 정책, 전력 공급과 수요, 주변국과의 관계 및 기후변화 등을 중심으로 미얀마 전력시장의 특성을 살펴보고 SWOT분석을 실시하였다. 기회요인으로는 에너지전략의 수정, 에너지 통합기구의 출범, 전력에너지 포트폴리오 변화, 빠른 경제발전과 전력수요의 증가, 청정개발체제 등이 나타났으며, 위협요인으로는 높은 계약 불이행 가능성, 높은 전력 손실율과 낮은 전기보급률, 주변국으로의 에너지 수출증가, 기후변화 취약성 등으로 파악되었다. 진출방안으로는 전력공급 측면에서의 제약을 극복하기 위한 열병합발전 (CHP)의 활용, 교토의정서의 청정개발체제 (CDM)의 활용, 투자위험의 감소를 위한 다자개발은행 (MDB)의 활용을 제시하였다.
제약회사에서 제조하는 의약품의 원재료에 인화성물질이 종종 존재한다. 이런 경우 과량의 인화성 물질을 투입하여 중간체를 만들고 반응에 참여하지 않은 인화성물질을 여과 및 건조단계를 통하여 제거하는 공정을 거치게 된다. 또한, 여과 공정에서 분리된 인화성 액체가 여액받이 통에 스플래쉬 필링 형태로 쌓이게 된다. 이런 경우 인화성 액체의 증기 및 미스트가 생성되어 폭발 하한 값, 최소점화에너지가 더욱 낮아지게 되며 복합 대전이 발생하여 화재·폭발의 위험이 증대된다. 본 연구에서는 최근의 제약회사 여과공정 중 발생한 화재 사고를 분석하여, 화재 폭발 사고를 방지하기 위한 방안으로 질소 공급설비 설치, 용량 개선, 도전성 여과포 및 정전기 축적 방지대책 등을 제시하고자 한다.
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.
The improved performance of computer parts, such as graphic card, CPU, and main board, has led to the need for power supplies with a high power output. The dynamic load profile rapidly changes the usage of power consumption depending on load operations, such as PC power and air conditioner. Under dynamic load profile conditions, power consumption can be classified into maximum, normal, and standby power. Several problems arise in the case of maximum power. Peak power is generated at the system power source in the maximum-power situation. Frequent generation of peak power can cause high-frequency problems and reduce the life of high-pressure parts (especially high-pressure capacitors). For example, when a plurality of PCs are used, system overload occurs due to peak power generation and causes problems, such as power failure and increase in electricity bills due to exceeded contract power. To solve this problem, a system peak power limit/compensation power circuit is proposed for a power supply under dynamic load profile conditions. The proposed circuit detects the system current to determine the power situation of the load. When the system current is higher than the set level, the circuit recognizes that the system current generates peak power and compensates for the load power through a converter using a super capacitor as the power source. Thus, the peak power of loads with a dynamic load profile is limited and compensated for, and problems, such as high-frequency issues, are solved. In addition, the life of high-pressure parts is increased.
안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
4차 산업혁명으로 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 관련 기술이 고도로 성장함에 따라 여러 분야에서 AI를 접목하는 사례가 증가하고 있다. 주요 원인은 정보통신기술이 발달됨에 따라 기하급수적으로 증가하는 데이터를 사람이 직접 처리·분석하는데 현실적인 한계가 있고, 새로운 기술을 적용하여 휴먼 에러에 대한 리스크도 감소시킬 수 있기 때문이다. 이번 연구에서는 '원격 전위 측정용터미널(T/B, Test Box)'로부터 수신된 데이터와 해당시점의 '원격 정류기' 출력을 수집 후, AI가 학습하도록 하였다. AI의 학습 데이터는 최초 수집된 데이터의 회기분석을 통한 데이터 전처리로 확보하였고, 학습모델은 심층 강화학습(DRL, Deep Reinforce-ment Learning) 알고리즘 중(中) Value기반의 Q-Learning모델이 적용하였다. 데이터 학습이 완료된 AI는 실제 도시가스 공급지역에 투입하여, 수신된 원격T/B 데이터를 기반으로 AI가 적절하게 대응하는지 검증하고, 이를 통해 향후 AI가 전기방식 관리에 적합한 수단으로 활용될 수 있는지 검증하고자 한다.
Efforts are being made to respond to global warming. Interest in and demand for the private sector-led RE100 campaign is also increasing. Self-built solar power generation, one of the implementation tools for RE100, is not expanding. However, it can be an economical means of implementation in the long run. In this study, we intend to analyze the impact on the optimal ratio of self-solar power generation using HOMER simulation. OPR defines the optimal solar power generation ratio and looks into what changes there are in the optimal solar power ratio when self-power consumption increases and external power purchase price changes. As a result, the optimal rate of self-solar power generation has a low impact even if self-power consumption increases. As the external power unit price increases, the optimal ratio increases, and at a power unit price of 100 KRW/kWh, OPR is 24%; at 200 KRW/kWh OPR is 31%; and at 300 KRW/kWh OPR is 34%. This shows that the electricity price replaced during the life cycle has a high impact on the economic feasibility of solar power generation. However, when the external power unit price reached a certain level, the increase in OPR decreased. This shows that it is difficult for domestic companies to achieve RE100 based on the economic feasibility of solar energy alone. Therefore, efforts are needed to supply renewable energy in the public sector.
The TANDEM project is a European initiative funded under the EURATOM program. The project started on September 2022 and has a duration of 36 months. TANDEM stands for Small Modular ReacTor for a European sAfe aNd Decarbonized Energy Mix. Small Modular Reactors (SMRs) can be hybridized with other energy sources, storage systems and energy conversion applications to provide electricity, heat and hydrogen. Hybrid energy systems have the potential to strongly contribute to the energy decarbonization targeting carbon-neutrality in Europe by 2050. However, the integration of nuclear reactors, particularly SMRs, in hybrid energy systems, is a new R&D topic to be investigated. In this context, the TANDEM project aims to develop assessments and tools to facilitate the safe and efficient integration of SMRs into low-carbon hybrid energy systems. An open-source "TANDEM" model library of hybrid system components will be developed in Modelica language which, by coupling, will extend the capabilities of existing tools implemented in the project. The project proposes to specifically address the safety issues of SMRs related to their integration into hybrid energy systems, involving specific interactions between SMRs and the rest of the hybrid systems; new initiating events may have to be considered in the safety approach. TANDEM will study two hybrid systems covering the main trends of the European energy policy and market evolution at 2035's horizon: a district heating network and power supply in a large urban area, and an energy hub serving energy conversion systems, including hydrogen production; the energy hub is inspired from a harbor-like infrastructure. TANDEM will provide assessments on SMR safety, hybrid system operationality and techno-economics. Societal considerations will also be encased by analyzing European citizen engagement in SMR technology safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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