Park, Hong-Kyu;Kim, Young-Il;Park, Jin-Hyoung;Ryu, Keun-Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2007.10a
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pp.591-593
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2007
This paper is to cluster the AMR (Automatic Meter Reading) data. The load survey system has been applied to record the power consumption of sampling the contract assortment in KEPRI AMR. The effect of the contract assortment change to the customer power consumption is determined by executing the clustering on the load survey results. We can supply the power to customer according to usage to the analysis cluster. The Korea a class of the electricity supply type is less than other country. Because of the Korea electricity markets exists one electricity provider. Need to further divide of electricity supply type for more efficient supply. We are found pattern that is different from supplied type to customer. Out experiment use the Clementine which data mining tools.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
Population aging has been one of the serious problems in Korea. Aging can affect social and economic features including energy consumption. This paper analyzed how population aging makes an effect on residential electricity demand. Yearly data from 1965 to 2010 were collected. The long and short-run demands for residential electricity were estimated with respect to Korean aging index. The results show that population aging reduces residential electricity demands in the short run significantly, but the effect decreases in the long run. However, population aging still negatively affects residential electricity consumption in long run. If population keep aging as Korean government expected, then the residential electricity demand per capita will grow less than 3%.
Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems
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v.12
no.6
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pp.627-640
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2018
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
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.
We cluster the electricity consumption of households in A-apartment in Seoul, Korea using Hierarchical K-means clustering algorithm. The data is recorded from the advanced metering infrastructure (AMI), and we focus on the electricity consumption during evening weekdays in summer. Compare to the conventional clustering algorithms, Hierarchical K-means clustering algorithm is recently applied to the electricity usage data, and it can identify usage patterns while reducing dimension. We apply Hierarchical K-means algorithm to the AMI data, and compare the results based on the various clustering validity indexes. The results show that the electricity usage patterns are well-identified, and it is expected to be utilized as a major basis for future applications in various fields.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.10
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pp.914-922
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2004
In this study, measurement and analysis of energy consumption of a research building have been conducted. The energy audit procedure includes monitoring of electricity and LNG consumption over a period of three yews from 2000 to 2002. Data acquisition system for collecting energy consumption data of HVAC equipment such as chillers, fan filter units, AHUs, cooling towers, boilers, pumps, fan coil units, air compressors and etc. has been installed in a building located in Seoul. Data collected at an interval of 1 minute are analyzed for studying the energy consumption pattern of a research building. Percentage of energy consumption of all HVAC equipment is $51.0\%$ in 2000, $55.4\%$ in 2001, and $62.3\%$ in 2002, respectively. Electricity consumption of chillers accounts for $17.6\%$ of the total energy consumption, which is the largest. Annual energy consumption-rate per unit area is $840.5Mcal/m^2{\cdot}y$ in 2000, $1,064.8Mcal/m^2{\cdot}y$ in 2001, and $1,393.0Mcal/m^2{\cdot}y$ year 2002, respectively.
Although the electricity tariff for each customer class in Korea has an institutional basis which can be linked to cost fluctuations caused by the increase in fuel cost, there is a situation in which it cannot be raised in a timely manner, considering the national economic burden such as inflation. There can be some disagreements about unconditionally raising electricity rates when cost increases occur. It is, however, well known that Korean domestic electricity rates are very low around the world and are in an environment in which rates are not easily adjusted. Moreover, as Korean electricity rates cannot be easily raised due to various factors, domestic electricity rates for each customer class itself have not delivered a desirable price signal for power consumption. Based on historical data such as fuel costs and power production by power source from 2017 to 2020, this study estimated how much power consumption would change if electricity rates were adjusted in 2030 and price signal distortion was resolved. As a result of the estimation, power consumption will be reduced by 9,000 GWh if the current electricity bill is adjusted to a level which can be 100% recovered even with the supply cost alone. This led to a reduction of about 3.82 million CO2tons of greenhouse gas emissions in the Korean power sector.
As energy conservation can be realized through changes in the composition of goods and services consumed, there is a need to assess indirect and total household energy consumption. The Korean household sector was responsible for more than 55% of Korea's total energy consumption in the 1995 to 2010 period. More than 69% of household energy consumption was indirect. Thus, not only direct but also indirect household energy consumption should be the target of energy conservation. Electricity consumption became in 2009 the main source of household energy consumption in Korea. Households consume more and more electricity intensive goods and services, a sign of increasing living standards. Decrease in energy intensities of products consumed by Korean households contributed greatly to reduce the increase in the total household energy consumption. However, switching took place towards more energy intensive products, thus the structure effect was negative. It is necessary to direct consumption and production towards much less energy intensive goods and services as to reduce energy consumption or its growth rate. The Korean government should readjust low energy and electricity prices to cost-reflective prices levels as these low prices are one of the main reasons for the consumption of more energy intensive products. This study differentiates prices of oil products and electricity between households and industries, as to allow more accurate estimation.
After the oil crisis in 1970s, many countries have tried to reduce oil dependency. Especially, in Korea, rapid declining oil consumption has speedily brought to electrification and a surge in electricity demand. This paper attempts to estimate the relationship between declining oil use and electrification in Korea using OECD panel data covering from 1985 to 2011. To this end, random effect model and fixed effect model are employed. The increase in the ratio of energy oil to total energy consumption by 10%p leads to reduce the electricity demand by about 15%. This result can be useful information to cope with the recent crisis of electric power. In addition, industrial sector is ranked in forth the ratio of industrial electricity use to total electricity use according to the result of comparative analysis of electricity consumption by use in OECD countries. Therefore, industrial sector should be treated as the main target of demand-side management policies for electricity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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