The paper examined the relationship between total and sector level electricity consumptions and economic growth in Korea for the period of 1980-2009. The results of unit-roots and cointegration tests show that all variables-real GDP, total, primary, manufacture, and service sector electricity consumptions-were not stationary and there were no linear combinations in the long run between electricity consumptions and economic growth. Thus, by using standard Granger-causality test we found that total, primary, and manufacture sector electricity consumptions were Granger-caused by economic growth, not vice versa. This means that causality runs from economic growth to each electricity consumption. However, there is no causal relationship between service sector electricity consumption and economic growth. These results imply that the government policies aimed at reducing electricity consumptions and increasing energy efficiency etc. can be feasible without deterring economic growth in Korea.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.30
no.3
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pp.39-45
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2016
In these days global energy policy is changed from "supply" to "demand". In this regards, there are needs to analysis on effect of policy such as energy efficiency strategy, electricity rates. This study examines the relationship between energy consumption reduced by new energy policy and GDP growth for each industrial sector for Korea from 1970 to 2013. With respect to the direction of causality, energy use of 1th industry like agriculture and mining leads to GDP growth. On the other hand, GDP growth of 2nd industry, manufacturing, leads to energy use. And there is bidirectional causality in 3rd industry, service sector. These findings imply that the government policies aimed at reducing electricity consumptions and increasing energy efficiency should be progressed cautiously depend on status of each industry condition.
This study analyzed causal relationship between electricity consumption and economic output (GDP) for Korea from 2001 to 2014 employing the vector error-correction model estimation by manufacturing sector. The results of unit-roots tests show that all sectoral GDP and electricity consumptions were not stationary. And cointegration tests show that processed foods, Wood Pulp Paper, electricity apparatus, Precision Medical sectors had a linear combinations in the long run between electricity consumptions and economic growth. With respect to the direction of causality, manufacturing sector has a uni-directional running from economic output (GDP) to electricity consumption in short term. The results of study show that sectoral causal relation were different each other in short term and long term. These findings imply that electricity demand management policy focusing on efficiency improvement is necessary to minimize negative impacts on economic growth and to adopt suitable structural policies can induce energy conservation.
The purpose of this study was to assess power loss in the computer and office automation equipment and identified a way to save power consumptions through field measurement. In this study, the meaning of standby power was to consume power while waiting for the use of any electronic equipment. This standby consumption was about 11% of total power consumption even though we did not seriously realize it. Therefore, it was very important to measure accurate power consumption at the standby status of electronic equipment. In addition, it also helped to reduce potential risks of electricity associated disasters. This study proposed the way to reduce power losses through automatic turn off switches for power outlets and switches. Finally, this study can evaluate power consumption patterns that can reduce power consumptions and potential risks of power related disasters. This also can achieve the goals of sustainability that can reduce environmental impacts by lowering energy consumptions and greenhouse gas emissions.
Purpose: This paper introduces Pohang University of Science Technology (POSTECH) advanced metering infrastructure (AMI) and Open Innovation Big Data Center (OIBC) platform and analysis results of electricity consumption data collected via the AMI in POSTECH campus. Methods: We installed 248 sensors in seven buildings at POSTECH for the AMI and collected electricity consumption data from the buildings. To identify the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings, electricity consumption data collected from March to June 2019 were analyzed. In addition, this study compared the differences between the amounts and trends of electricity consumption of the seven buildings before and after the COVID-19 outbreak by using electricity consumption data collected from March to June 2019 and 2020. Results: Users can monitor, visualize, and download electricity consumption data collected via the AMI on the OIBC platform. The analysis results show that the seven buildings consume different amounts of electricity and have different consumption trends. In addition, the amounts of most buildings were significantly reduced after the COVID-19 outbreak. Conclusion: POSTECH AMI and OIBC platform can be a good reference for other universities that prepare their own microgrid. The analysis results provides a proof that POSTECH needs to establish customized strategies on reducing electricity for each building. Such results would be useful for energy-efficient operation and preparation of unusual energy consumptions due to unexpected situations like the COVID-19 pandemic.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.1
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pp.63-75
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2002
To improve the efficiency of the electric power generation, monthly maximum electric power consumptions for a next one year should be forecasted in advance and used as the fundamental input to the yearly electric power-generating master plan, which has a greatly influence upon relevant sub-plans successively. In this paper, we analyze the past 22-year hourly maximum electric load data available from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and select necessary data from the raw data for our model in order to reflect more recent trends and seasonal components, which hopefully result in a better forecasting model in terms of forecasted errors. After analyzing the selected data, we recommend to KEPCO the Winters' multiplicative model with decomposition and exponential smoothing technique among many candidate forecasting models and provide forecasts for the electric power consumptions and their 95% confidence intervals up to December of 1999. It turns out that the relative errors of our forecasts over the twelve actual load data are ranged between 0.1% and 6.6% and that the average relative error is only 3.3%. These results indicate that our model, which was accepted as the first statistical forecasting model for monthly maximum power consumption, is very suitable to KEPCO.
On the electricity consumption in Korea, the lighting sector takes about 17% of annual total electricity consumptions. In the midst of higher interests on energy conservation measures, design and choice of energy-saving lighting fixtures have been more important. With growth of technology-intensive industries like advanced material, semiconductor, and biotechnology from the 1980s, needs for clean room and thus illumination at clean rooms have been increased. In this paper, development, specification, and features of a Teardrop LED(hereinafter TD LED) lighting fixture as replacement of Teardrop florescent lighting one that has been popularly installed at clean rooms were presented. Also we performed the economic analysis of return on investment(ROI) about energy savings by the installation of the TD LED lighting fixture at a new-built clean room. The economic analysis showed that the new-developed TD LED lighting fixture would be able to withdraw the initial installation cost within 4 years. Lastly, improvement directions and development plans of the next TD LED lighting fixture for wider applications at clean rooms were described.
Chung, Woong June;Lee, Yu Ji;Yoo, Mi Hye;Park, Sang Hoon;Yeo, Myoung Souk;Kim, Kwang Woo
Architectural research
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v.16
no.4
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pp.203-210
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2014
The packaged terminal air conditioner, the typical cooling system for the residential buildings, consumes a large amount of electricity in a short period time during peak hours. In order to reduce the peak load and conserve the electricity, the thermally activated building system can be used as a secondary system to handle the partial cooling load. However, the thermally activated building system may cause condensation and under-cooling. Thus, design of both systems should be performed with careful investigation in characteristics of both systems to amplify the advantages. Since the thermally activated building system has the time-delay effect which may cause under-cooling, the system is designed to handle the base load of the building. Hence, simple simulation with EnergyPlus was performed to observe the characteristics of cooling load in residential buildings. Once the possible range of the load handling ratio of the thermally activated building system was decided, characteristics of system was analyzed in terms of hardware component and operation parameters. The hardware components were analyzed in plant and system aspects and the operation parameter was evaluated in the thermal comfort aspect. As the load handling ratio increased, the thermal comfort increased due to the lower radiant mean temperatures. Within the range of thermal comfort, the several adjustments were made in setpoint temperature and electricity consumptions of difference cases were observed to decide which components and parameters were important for designing the systems.
A Microsoft Access application program is developed to calculate energy demands for a Community Energy System (CES) composed of various types of buildings. The field-measured heating, hot water, cooling, and electricity energy consumptions for 14 types of building are systematically organized in forms of database and hourly loads for a span of year (8760 hours) are generated through an automated statistical procedure. User-friendly standard windows interfaces are provided to assist non-expert end users.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2013.11a
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pp.219-220
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2013
본 연구에서는 최근 5년간 서울 지역에서 발생한 월별 화재 건수와 동일한 지역에서 같은 기간 동안 가정용으로 사용된 전기량 사이에 존재하는 연관성을 파악하기 위하여, 이 두 변수에 대하여 시계열분석을 수행하였다. 본 연구에서는 통계전용 인터프리터 언어 R이 사용되었으며, 특히 칼만 필터를 이용한 데이터 처리를 위해 R에서 제공되는 KFAS(Kalman Filtering And Smoothing) 패키지가 사용되었다. 우선 시계열분석을 통해 월별 화재발생 건수는 1년을 주기로 하는 사인파 곡선의 형태로 변화하지만, 가정용 전기사용량은 1년에 두 번씩, 즉 여름철과 겨울철에 크게 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다. 더 나아가 KFAS의 파라미터를 적절히 조절함으로써, 가정용 전기사용량과 월별 화재발생 건수 사이의 연관성을 가시적으로 보여줄 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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