최근 4차 혁명과 연계하여 많은 선박 분야의 연구들이 수행되고 있으며, 그 중 하나로 에너지 관리시스템 (EMS: Energy Management System)이 관심을 받고 있다. 에너지 관리시스템은 선박의 에너지를 관리하기 위한 시스템을 통칭하며, 다양한 시스템을 포함한다. 본 논문에서는 선박에서의 에너지 절감 분야를 분석하고, 기관실에서 에너지 절감이 가능한 개별 부하 제어 시스템을 포함한 선박 전력 에너지 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 EMS는 PCS (Pump Control System), ERFCS (Engine Room Fan Control System), LCS (Load Control System), HVACS (Heating, Ventilation, Air conditioning Control System)의 개별 부하 제어 시스템을 포함한다. 1차적으로, 제안하는 EMS는 기관실의 개별적인 부하 시스템에서 에너지를 절감한다. 2차적으로는 통합 모니터링 및 제어 시스템을 통해 발전 시스템과 전력 부하 시스템을 적절히 제어하여 에너지를 절감한다.
The ESS is composed of Battery Package, PCS(Power Conditioning System) Package, BCU(BESS Control Unit). In Jeju smart grid test-bed, we have developed a business model by ESS power system, renewable energy, transportation, such as customers, and have demonstrated above things. We have analyzed the EMS(Energy Management System) model of KPX where manages supply and demand of domestic electrical power system. We modified and launched EMS for microgrid but the cost was expensive and the system was large size. For releasing this system from industry as a whole, it is imperative to develop PMS(Power Management System) for microgrid. However, the cost of EMS for microgrid is expensive, some systems because it is a large development of the all of the first fruits in urgent PMS(Power Management System) for microgrid to be used in industry in general. Therefore, in this paper, we propose the ESS model considering the power systems characteristics and extensibility in korea. and also we propose the PMS to manage the ESS systems.
전력시스템을 안정적이고 경제적으로 운영하기 위하여 EMS(energy management system)와 SCADA(supervisory control and data acquisition) 시스템이 사용되고 있다. EMS 내의 조류계산, 상정고장해석, 안전도해석과 같은 다양한 기능들의 신뢰성을 높이기 위해서는 정확한 데이터의 확보가 필수적이다. EMS 내에서 상태추정이 이와 같은 역할을 수행할 수 있으며, 본 논문에서는 정확한 상태추정을 위한 가관측성 해석 및 불량데이터 처리 프로그램을 개발하였다. 기본적인 알고리즘을 설명하고 사례연구를 통해 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
Many different industries use Supervisory Control and Data Acqisition/Energy Management Systems (Scada/EMS) to guide a wide range of operations and processes. This paper provides an overview of the functions of Scada/EMS and the fundamentals of operation of Scada/EMS. The paper concludes with the current trends toward open systems, distributed architecture, improved man-machine interface(MMl), advanced applications, artificial intelligence(AI), distribution automation, smarter remote terminal units(RTUs)and expended system scope.
Recent concerns about rising fuel prices and greenhouse gas emissions have focused attention on alternative energy sources, particularly in the transport sector. Transportation consumes 40% of overall fuel usage. As a result, a growing majority of researches on Electric Vehicles (EVs) and their Energy Management Systems (EMS) have been done. In order to enhance the performance and to meet the needs of drivers, more information regarding the EMS is needed. A new Energy Management System is proposed using a FOPID controller. To put the concept into practice, state equations are utilised. The fifth-order state-space model under study is a linked model with several inputs and outputs and the transfer matrices are calculated for decoupling the system. Utilizing these transfer matrices to decouple the system and FOPID controller is used to tune the system. The tuned parameters are minimized using a Particle Swarm Optimization (PSO) approach with Integral Time Absolute Error (ITAE) as the goal. When the suggested FOPID system's results are compared to those of PID-controlled systems, a sizable improvement is observed, which is explained by the results.
본 논문은 각종 센서와 관리자 등을 통해 온도와 조도를 측정하여 전력량을 모니터링하며 제어하고 있는 공장용 에너지관리시스템(FEMS, Factory Energy Management System), 빌딩용 에너지관리시스템(BEMS, Building Energy Management System), 주택용 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)등으로 크게 나누어지는 기존의 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)에서 사용하고 있는 각종 센서 정보들을 포함한 수집 가능한 빅 데이터를 활용하여 본 논문에서 제안하는 공간 기반 에너지관리시스템(SEMS, Space-based Energy Management System)의 추론엔진을 통해 일정한 크기와 유사한 특성을 가진 단위 공간을 정의하고 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 공간의 크기나 특성에 따라서 SEMS의 추론엔진의 Self-Learning을 통해 추론엔진 자신이 학습을 통해 점차 스마트하게 진화하면서, 사용되는 전력량을 절감하는 방안을 제시하고자 한다.
Rapid population growth with high living standards and high electronics use for personal comfort has raised the electricity demand exponentially. To fulfill this elevated demand, conventional energy sources are shifting towards low production cost and long term usable alternative energy sources. Hybrid renewable energy systems (HRES) are becoming popular as stand-alone power systems for providing electricity in remote areas due to advancement in renewable energy technologies and subsequent rise in prices of petroleum products. Wind and solar power are considered feasible replacement to fossil fuels as the prediction of the fuel shortage in the near future, forced all operators involved in energy production to explore this new and clean source of power. Presented paper proposes fuzzy logic based Energy Management System (EMS) for Wind Turbine (WT), Photo Voltaic (PV) and Diesel Generator (DG) hybrid micro-grid configuration. Battery backup system is introduced for worst environmental conditions or high load demands. Dump load along with dump load controller is implemented for over voltage and over speed protection. Fuzzy logic based supervisory control system performs the power flow control between different scenarios such as battery charging, battery backup, dump load activation and DG backup in most intellectual way.
Within the project 'e performance' supported by the German Ministry of Education and Research (BMBF) an electric vehicle, powered by two lithium-ion battery packs of different capacity and voltage has been developed. The required Energy Management System (EMS) in this system controls the current flows of both packs independently by means of two individual dc-dc converters. It acts as an intermediary between energy storage (battery management systems-BMS) and the drivetrain controller on the vehicle control unit (VCU) as well as the on-board charger. This paper describes the most important tasks of the EMS and its interfaces to the BMS and the VCU. To validate the algorithms before integrating them into the vehicle prototype, a detailed Matlab / Simulink-model was created in the project. Test procedures and results from the simulation as well as experiences and comparisons from the real car are presented at the end.
스마트 그리드 시대가 도래됨에 따라서, 세계적으로 탄소량을 줄이는 그린 에너지와 기존의 전력망에 IT기술을 결합한 친환경 지능형 전력망에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 전력망을 효율적으로 사용하기 위해서는 EMS, MOS, WIS와 같은 이기종 시스템들이 서로 연계되어야 한다. 그러나 IEC에서는 EMS에 대한 인터페이스만 정의하고 있어 MOS, WIS와 같은 이기종 시스템과 연계를 위해서는 별도의 인터페이스 개발이 필요하다. 특히, 별도의 인터페이스는 각 시스템에 의존적으로 개발될 수 있기 때문에 기존 시스템과 새로운 시스템을 연계하기 위해서 추가 소프트웨어의 설계 및 개발이 필요할 수 있다. 본 논문에서는 이기종 시스템간의 상호 연계를 위한 CIM 기반 통합 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 이기종 시스템마다 존재하는 메시지를 하나로 통합할 수 있으며 새로운 시스템의 추가 및 기존 시스템의 삭제에서 발생하는 비용을 줄 일 수 있다.
This paper discusses energy use monitoring and analysis as part of a study on a low-cost energy supply management system that links an existing database with weather information with no real-time monitor for energy demand of buildings using renewable energy, generator and energy storage systems. This study is targeted at small and medium-sized buildings and aims to monitor energy use with a small number of sensors at low cost by applying an energy management system (EMS). The present study can help overcome the limitations of high-cost EMS applied to large commercial and public buildings. We developed current, indoor temperature and human motion sensors and installed them in an office of a company in a sample building. Through these sensors, we analyzed energy use patterns and the effects of weather information and human motion on the energy use. Furthermore, we analyzed the correlations between the total KEPCO energy use of the sample building and weather by comparing these two data. The results showed that the office energy use of a company was more affected by human motions than by weather information. The comparison between the total energy use of the Building and weather information found that external temperature had an effect on the energy use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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