The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
The paper estimated the reasonable market price of lead-acid battery energy storage system (BESS) intended for demand management of electricity customers. As time-of-use (TOU) tariffs have extended to a larger number of customers and gaps in the peak and off-peak rates have gradually risen, deployment of BESS has been highly needed. However, immature engineering techniques, lack of field experiences and high initial investment cost have been barriers to opening up ESS markets. This paper assessed electricity cost that BESS operation could save for customers and, based on the possible cost savings, estimated reasonable prices at which BESSs could become a more prospective option for demand management of customers. Battery scheduling was optimized to maximize the electricity cost savings that BESS would possibly achieve under TOU tariffs conditions. Basic economic factors such as payback period and return on investment were calculated to determine reasonable market prices. Actual load data of 12 industrial customers were used for case studies.
본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.
This study performed an analysis on power demand reduction effects exhibited by demand response programs, which are advanced from traditional demand-side management programs, in the smart grid environment. The target demand response systems for the analysis included incentive-based load control systems (2 month-ahead demand control system, 1~5 days ahead demand control system, and demand bidding system), which are currently implemented in Korea, and price-based demand response systems (mainly critical peak pricing system or real-time pricing system, currently not implemented, but representative demand response systems). Firstly, the status of the above systems at home and abroad was briefly examined. Next, energy saving effects and peak demand reduction effects of implementing the critical peak or real-time pricing systems, which are price-based demand response systems, and the existing incentive-based load control systems were estimated.
Water-Energy-Food (WEF) nexus is a new holistic resources management concept that considers the interconnections among resources for sustainable resources planning and management. The current challenge is to fulfill the required demand in the lack of available resources. A traditional way to provide more available resource is by increase in production, but it caused increment of indirect demand of other interlinked resources. Importing resources from other area (where local supply is redundant) is another option to secure local resources with additional economic expenditure. The WEF nexus-trading model adapts the previously developed nationwide nexus simulation model with additional input parameters and functions to simulate trading scenarios. In general, the analysis starts with the quantification of local resources deficit (potential importing amount) and redundancy (potential exporting amount) of each area. Then, a trade module is initiated by determining possible donor area and importation amount. Finally, the nexus simulation for all area is re-run to determine final resources supply-demand results including the trading amount. The trade option provides an opportunity to meet local demands without draining local resources. However, the production capability of donor area may limit the importation amount. The newly developed trade option allows more alternatives for stakeholders to determine resources management plans.
In this paper, we draws tendency of the electricity consumption in residential buildings according to inhabitants Composition types and the level of incomes. it is necessary to reduce energy cost and keep energy security through the electricity demand forecasting and management technology. Progressive social change such as increases of single household, the aging of society, increases in the income level will replace the existing residential electricity demand pattern. However, Only with conventional methods that using only the energy consumption per-unit area are based on Energy final consumption data can not respond to those social and environmental change. To develop electricity demand estimation model that can cope flexibly to changes in the social and environmental, In this paper researches propensity of electricity consumption according to the type of residents configuration, the level of income. First, we typed form of inhabitants in residential that existed in Korea. after that we calculated hourly electricity consumption for each type through National Time-Use Survey performed at the National Statistical Office with considering overlapping behavior. Household appliances and retention standards according to income level is also considered.
This paper describes a comprehensive set of the reviewed several baseline techniques for demand savings calculations. Major difference exist in the demand savings calculations due to different baseline methods. In this paper, we review the existing baseline techniques and investigate several thought-provoking issues.
This paper is concerned with data center remote management service for demanding forecasting and reduction of energy usage. More particularly, intelligent server rack, mounted on inside of the data center, collects information about energy usage and temperature per server. Using this information, management platform forecasts energy demand in the future and automatically makes report according green environment raw. By providing the remote management service through remote terminals, users are not tied to a time and place to control device inside the data center. In this way, the data center remote management service enhances operability of the facility.
Renewable energy(RE) systems have difficulties in operating and management due to the intermittency of the energy generation. Stochastic supply profiles of RE creates problems for mechanical and electrical design in relation to the selection of technology types and capacities of RE to be installed. This paper presents an methodology of the feasibility assessment of RE-integrated energy systems on the basis of hourly demand/supply analysis tools. Also, this paper shows the feasibility and the usefulness of GS REMA(Renewable Energy Matching Analysis) and HOMER by comparing actual energy data.
The objective of the study is to examine the relationship between water resources, energy demand, food production, and environmental pollutants in selected SAARC nations, namely, Bangladesh, India, Pakistan, and Sri Lanka, during the period of 1990-2016. The results show that water, energy, and food (WEF) resources substantially affected air quality in the form of high mass carbon emissions, fossil fuel energy demand, methane discharges, nitrous oxide emissions, and greenhouse gas emissions in these countries. Food production and food deficit largely increase $CO_2$ emissions due to unsustainable production and malnutrition, while land use under cereal production increases $CH_4$ and $N_2O$ emissions. Electricity production escalates $CO_2$ emissions and fossil emissions across countries. The results support the carbon EKC hypothesis, while monotonic increasing function exists in case of fossil fuel energy. The study emphasizes the need to ensure environmental sustainability agenda by adopting cleaner production technologies in WEF resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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