Multi-copter of unmanned aerial vehicle (UAV) was initially developed as strategic technology in the only military field, but it is developing into an industrial field with a wide range of applications in the civil sector based on the development and convergence of aviation technology and information and communication technology. Currently, the degree of utilization of multi-copter is increasing in various industries for the purpose of performing classic tactical missions, logistics transportation, farm management, internet supply, video filming, weather management, life-saving, etc, and active technology development responding to market demand. Existing commercial multi-copter mainly use an electric energy propulsion system consisting of an electric battery and a brushless direct current (BLDC) motor. It is the limitations for usage in the flying time (up to 20 minutes) and payload (less than 20 kg). this study aims to overcome these limitations and expand the commercialization of engine-powered multi-copter of UAV in various industries in the futures.
정수장의 최적화 운영을 위하여 가장 필요한 것은 수용가에서 사용되는 수돗물의 패턴과 양을 정확하게 예측하여 필요한 만큼의 수돗물을 펌프를 이용하여 배수지로 전달하여 저장하고, 필요한 유량이 최소의 전기에너지를 이용하여 적기에 공급되어야 한다. 정수장의 수량 예측 중 에너지 최적화 운영의 관점에서 필요한 단기 수요예측은 시계열 분석, 회귀분석 및 신경망 알고리즘을 이용하여 계절별, 주요 기간별, 지역 특성별 등을 고려하여 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 순환적 신경회로망의 일종인 LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Units) 등의 AI 기반 복합센서 적용성 분석을 통한 에너지 관리 방안에 대하여 분석하였다.
수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.
This paper proposed a new diffusion model considering DSM rebate program's support conditions. The proposed method used some aspects of the rebate program such as support qualifications, annual support volume, and support level per appliance as following : The support qualifications were limited as the consumer which can get the rebate program's benefit, the annual support volume was constrained as the fixing budget and the support level per appliance was considered by high-efficient appliance actuality price. This paper also proposed a new method that used neural network as its parameter estimation moth[,4 for the diffusion model. The diffusion model and its parameter estimation method are expected to be able to analyze the diffusion characteristics of high-efficient appliance through the rebate program and the effects of rebate program's support conditions. Also, these will be able to evaluate the impacts and to analyze the cost-effectiveness of Energy Efficiency Demand-Side Management(EEDSM) resources. The case study is performed on the high-efficient lighting appliance rebate program of Korea by using the suggested diffusion model and estimation method and thus verified its validity.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
국내 ESCO 사업은 에너지효율향상 제도 중에 하나로 1992년도에 도입되어 시행되고 있다. 현재 스마트그리드, 신재생에너지 등의 에너지시장 여건의 변화와 수요반응의 중요성이 부각되었다. 이에 사업 모델의 다양화 요구됨에 따라 해외 사례를 통한 국내 활용방안을 검토하였다. ESCO 산업이 활성화되었다는 유럽이나 미국에서의 사업영역은 에너지 공급 설비 및 공급 서비스부터 최종 사용자까지를 포함한 전 영역의 에너지 설비의 효율 개선 조치를 포함한다. 이런 ESCO 해외비즈니스 모델은 다양한 유형으로 구분이 가능함을 알 수 있으며, 그 유형을 프로젝트 수행방식, 공급자 수요관리, 파이낸싱의 방법, 기후변화 및 배출권 등, 신재생에너지, 에너지투자, IT연계관련, 신 ESCO사업, 기타의 기준으로 구분하였다. 본 연구에서는 각각의 비즈니스 사례 적용방안으로 국내에서도 IEC (Integrated Energy Contracting) 계약방식을 활용하는 것을 제안한다. 또한 에너지절약이라는 목표달성을 위해 개별사업유형의 나열함으로써 이를 허용하는 형태는 오히려 관련 시장 활성화를 가로막는 장애요인으로 작용하고 있는 바, 현행 에너지이용합리화사업을 위한 자금지원지침을 개정방안으로 투자사업 및 설치사업 모두를 포함하는 다양한 에너지절약사업을 대상사업으로 추가하되, 네거티브시스템(Negative system)의 도입을 제안한다.
본 논문은 PSO 알고리즘을 이용하여 물 재이용 펌프 시스템의 에너지비용을 최소화 할 수 있는 방법을 제안한다. 1시간 단위의 시간대에서 펌프제어를 위해 계시별 요금제를 기반으로 하여 최적화 구간을 설정하고 PSO알고리즘을 이용하여 에너지 비용을 절감할 수 있도록 펌프동작을 제어한다. 물 재이용 펌프시스템에서 고정된 유량을 출력하는 펌프와 입력전력을 가변할 수 있는 펌프에 대해 TOU 기반에서 에너지 비용을 최대로 줄일 수 있도록 시스템을 동작시킨다. 시뮬레이션을 통해 제안한 에너지 비용 절감 방법이 기존 수위기반의 제어방법보다 비용을 절감할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 전력에너지 효율사용 분야의 주요 설비인 ESS(: Energy Storage System, 에너지저장장치)를 기반으로 한 공동주택의 수요관리 및 에너지절감 방안을 연구하고 제반 기술적 요소와 운용에 필요한 표준화를 제시함으로서 ESS 산업 확산에 기여한다. 또한, 공동주택 및 스마트 홈을 대상으로 ESS 시장의 창출을 위하여 주택 IoT 기술을 활용, 공동주택과 스마트 홈 기반 ESS을 통합하여 전력사용자의 이용 효율성과 경제성 확보가 실현되어 기존 ESS 보다 우월한 전력사용자의 수용성을 재고 할 수 있는 사업모델을 연구하고자 한다.
Predictions of Energy Consumption for Industries gain an important place in energy management and control system, as there are dynamic and seasonal changes in the demand and supply of energy. This paper presents and discusses the predictive models for energy consumption of the steel industry. Data used includes lagging and leading current reactive power, lagging and leading current power factor, carbon dioxide (tCO2) emission and load type. In the test set, four statistical models are trained and evaluated: (a) Linear regression (LR), (b) Support Vector Machine with radial kernel (SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) random forest (RF). Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are used to measure the prediction efficiency of regression designs. When using all the predictors, the best model RF can provide RMSE value 7.33 in the test set.
Water management is important in proton exchange membrane fuel cell because the water balance has a significant impact on the overall fuel cell system performance. In fuel cell vehicle, the vehicle's power demand is dynamic; therefore, the dynamic water management system is required. This present study proposes a method to control the humidity of the input air in cathode side of the fuel cell vehicle. The simulation using several driving cycles shows the proposed air humidification control obtains a relatively good result. The liquid saturation level is seen constant at the target level although still there are small deviations at driving cycles which having averagely high power demands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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