• 에너지공학
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• 제18권2호
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• pp.114-124
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• 2009

지식경제부(MKE)는 매2년마다 전력수급기본계획을 수립한다. 본 논문에서는 전력수급기본계획 수립시 전력수요를 과대 또는 과소로 예측한 것이 차기 전력수급기본계획 수립시 전원혼합(Energy Mix)에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 전력수요 자료는 2005년도에 예측한 제3차 전력수급기본계획의 전망치를 이용하였고 전원혼합을 도출하기 위하여 전력거래소(KPX)에서 활용하고 있는 WASP 전산모형을 단순화한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 2005년도 전력수요를 적정, 5% 과대 그리고 5% 과소 예측한 경우에 대하여 각각 단순화한 시뮬레이션 모형을 이용하여 2005년도 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 이 3가지 전원혼합을 초기조건으로 하여 2005년도의 적정 전력수요가 2007년 이후에 적용된다고 보고 2007년도에 차기 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 전력수요가 적정일 경우, 2005년도와 2007년도 전력수급 기본계획의 전력수요는 동일하므로 전원혼합에 변화가 없다. 전력수요를 5% 과대 또는 5% 과소 예측한 경우, 계획된 발전소 건설을 차기 전력수급기본계획 수립시 줄이거나 늘려야 하는데 건설기간이 짧은 LNG 발전소가 그 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.82-93
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• 2019

본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

• 설비공학논문집
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• 제25권6호
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• pp.310-316
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• 2013

This study was designed to investigate a method for short-term, real-time energy demand prediction, to cope with changing loads for the effective operation and management of buildings. Through a case study, a novel methodology for real-time energy demand prediction with the use of weather forecasting data was suggested. To perform the input and output operations of weather data, and to calculate solar radiation and EnergyPlus, the BCVTB (Building Control Virtual Test Bed) was designed. Through the BCVTB, energy demand prediction for the next 24 hours was carried out, based on 4 real-time weather data and 2 solar radiation calculations. The weather parameters used in a model equation to calculate solar radiation were sourced from the weather data of the KMA (Korea Meteorological Administration). Depending on the local weather forecast data, the results showed their corresponding predicted values. Thus, this methodology was successfully applicable to anywhere that local weather forecast data is available.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.90-97
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• 2006

Hydrogen is used as a chemical feedstock in several important industrial processes, including oil refineries and petro-chemical production. But, nowadays hydrogen is focused as energy carrier on the rising of problems such as exhaustion of fossil fuel and environmental pollution. Thermochemical hydrogen production by nuclear energy has potential to efficiently produce large quantities of hydrogen without producing greenhouse gases, and research of nuclear hydrogen, therefore, has been worked with goal to demonstrate commercial production in 2020. The oil refineries and petro-chemical plant are very large, centralized producers and users of industrial hydrogen, and high-potential early market for hydrogen produced by nuclear energy. Therefore, it is essential to investigate and analyze for state of domestic hydrogen market focused on industrial users. Hydrogen market of petro-chemical industry as demand site was investigated and worked for demand forecast of hydrogen in 2020. Also we suggested possible supply plans of nuclear hydrogen considered regional characteristics and then it can be provided basis for determination of optimal capacity of nuclear hydrogen plant in 2020.

• 전기학회논문지
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• 제61권12호
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• pp.1765-1773
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• 2012

The accuracy of load forecast is very important from the viewpoint of economical power system operation. In general, the weekdays' load demand pattern has the continuous time series characteristics. Therefore, the conventional methods expose stable performance for weekdays. In case of special days or weekends, the load demand pattern has the discontinuous time series characteristics, so forecasting error is relatively high. Especially, weekdays near the thanksgiving day and lunar new year's day have the mixed load profile characteristics of both weekdays and weekends. Therefore, it is difficult to forecast these days by using the existing algorithms. In this study, a new load forecasting method is proposed in order to enhance the accuracy of the forecast result considering the characteristics of weekdays and weekends. The proposed method was tested with these days during last decades, which shows that the suggested method considerably improves the accuracy of the load forecast results.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권2호
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• pp.177-200
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• 2019

전력수급계획의 근간이 되는 전력수요 전망은 GDP와 기상변수 등 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 확률 프로세스로 이해할 수 있다. 이 전망치를 바탕으로 전력설비의 구성 방안이 수립되는데, 실제 의사결정 과정은 주어진 확률분포에 대한 정보가 온전하다고 가정한다는 한계를 가진다. 그러나 현실적으로는 확률분포 자체의 중첩 불확실성이 존재하기 때문에 강건한 최적계획(robust optimization)의 수립이 필요하다. 본 논문은 중첩 불확실성을 포함한 발전설비 조정의 최적의사결정을 연구한다. 구체적으로 원자력의 감축투자 관련 실물옵션 모형을 수립하고 우리나라 전력수급기본계획의 특성을 고려한 중첩 불확실성하에서 원전감축 투자를 분석한다. 분석 결과, 현재의 원전축소 정책은 전력수요 증가율이 낮다는 것을 전제로 한 정책으로서 전력수요 증가에 대응할 수 있는 정책 강건성을 갖추지는 못한다는 것을 보여준다.

• 통합자연과학논문집
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• 제12권1호
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• pp.20-23
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• 2019

Demand response is usually operated through using the power rates and incentives. Demand management based on power charges is the most rational and efficient demand management method, and such methods include rolling base charges with peak time, sliding scaling charges depending on time, sliding scaling charges depending on seasons, and nighttime power charges. Search for other methods to stimulate resources on demand by actively deriving the demand reaction of loads to increase the energy efficiency of loads. In this paper, ESS algorithm for saving energy based on predicting the amount of solar power generation that can be used for buildings with small loads not under electrical grid.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권5호
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• pp.29-40
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• 2019

In response to the rapid climate change, in order to save energy in the field of buildings, the country is planning not only zero energy buildings but also zero energy cities. In the Urban Development Project, the Energy Use Plan Report is prepared and submitted by predicting the amount of energy demand at the planning stage. However, due to the activation of zero-energy buildings and the increase in the supply of new and renewable energy facilities, the energy consumption behavior of buildings in the city is changing from the previous ones. In this study, to estimate urban energy demand of Zero Energy City, building energy demand forecasts based on "Passive plans for use of energy based primary energy consumption", "Actual building energy usage data from Korea Appraisal Board" and "data from Certification of Building Energy Efficiency Rating" as well as demand forecast according to existing "Consultation about Energy Use Plan Code" were calculated and then applied to Multifunctional Administrative City 5-1 zone to compare urban total energy demand forecasts.

• 전기학회논문지
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• 제59권11호
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• pp.1956-1963
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• 2010

Studies on the development of various energy management programs and real-time bidirectional information infrastructures have been actively conducted to promote the reduction of power demands and CO2 emissions effectively. In the conventional energy management programs, the demand response program that can transition or transfer the power use spontaneously for power prices and other signals has been largely used throughout the inside and outside of the country. For measuring the effect of such demand response program, it is necessary to exactly estimate short-term loads. In this study, the power consumption patterns in both individual and group consumers were analyzed to estimate the exact short-term loads, and the relationship between the actual power consumption and seasonal factors was also analyzed.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권3호
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• pp.437-465
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• 2019

본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.