재생에너지 및 분산자원의 증가로 에너지신산업에서는 전통적인 데이터뿐만 아니라 다양한 에너지 관련 데이터들이 생성되고 있다. 즉 다양한 재생에너지 설비와 발전 데이터, 계통 운영 데이터, 계량 및 요금 관련 데이터뿐만 아니라 새로운 서비스와 분석을 위해 필요한 기상 및 에너지 효율화 데이터 등이 있다. 에너지 빅데이터 처리 기술은 분산자원, 계통, AMI(: Advanced Metering Infrastructure)를 포함한 전력 생산·소비 인프라의 전반기에서 발생하는 데이터를 체계적으로 분석 ·진단할 수 있다. 이를 통해 ICT(: Information and Communications Technology)산업과 에너지 산업 간 융복합의 새로운 비즈니스 창출을 지원하는 기술이 될 수 있을 것이다. 이를 위해서 수집된 데이터의 항목별 특성 분석 및 연관관계 표본 추출과 각 특징들의 범주화 및 요소 정의 등 데이터 분석 시스템에 대한 연구가 필요하다. 또한 데이터의 손실 및 이상 상태 처리를 위한 데이터 정제 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 에너지 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있도록 Apache NIFI, Spark, HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 대한 개발 및 구축이 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 전력거래를 위한 전반적인 에너지 데이터 처리 기술과 시스템를 제안하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.857-872
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2014
Recent researches reveal that great benefit can be achieved for data gathering in wireless sensor networks (WSNs) by employing mobile data collectors. In order to balance the energy consumption at sensor nodes and prolong the network lifetime, a multi-track large-scale mobile data collection mechanism (MTDCM) is proposed in this paper. MTDCM is composed of two phases: the Energy-balance Phase and the Data Collection Phase. In this mechanism, the energy-balance trajectories, the sleep-wakeup strategy and the data collection algorithm are determined. Theoretical analysis and performance simulations indicate that MTDCM is an energy efficient mechanism. It has prominent features on balancing the energy consumption and prolonging the network lifetime.
Nowadays, domestic photovoltaic system market has been expanded and the governmental dissemination policy has been continued. There is only PV system output performance analysis which is called Performance Ratio(PR) analysis. However, there exists many parameters that can affect PV system output. This papers shows the PV system energy performance analysis using meteorological monitoring data. The meteorological monitoring system was installed in the H university and we analyzed the PV system which installed in the H university. We also investigated other three PV systems which located less than 3 kilometers from H university. We evaluated total 4 PV systems through the field survey data, design drawing data and power generation data. Finally, we compared the actual measuring data with the simulation data using PVSYST software.
The neutron induced nuclear cross-section data for Pd-105, Ag-109, Xe-131, and Cs-133 were calculated and evaluated from an unresolved energy to 20 MeV. The energy dependent optical model potential parameters were extracted based on recent experimental data and applied up to 20 MeV. A spherical optical model and a statistical model for the equilibrium energy, and a multistep direct and a multistep compound model for the pre-equilibrium energy were used in the calculation. The direct capture model was recently introduced for fast neutron capture. The theoretically calculated cross-sections were compared with the experimental data and the evaluated files. The total and capture cross-sections calculated using the model were in good agreement with the reference experimental data. The evaluated cross-section results were compiled in ENDF-6 format and merged with the resonance component, already adopted in the ENDF/B-VI release 8. New data library files covering from thermal to 20 MeV were created. They are at the preliminary stage of an ENDF/B- VII release.
본 연구는 재생에너지와 관련된 에너지 분야의 동향과 관계구조를 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 SNS Data를 포한한 Big Data를 중점으로 분석하였다. SNS는 Instragram 플랫폼을 활용하여 재생에너지 해시태그들을 수집하였으며, 빅데이터 분석, 소셜네트워크 분석을 위한 워드임베딩 방법으로 사용하였고, 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 재생에너지 산업의 발전에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제2권2호
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pp.156-164
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2009
This paper aims to describe the importance of data, data collection methods, parameters to estimate the potential of wave energy and environmental impacts. The technical and economical status in wave energy conversion is outlined. Power and energy efficiency relationships are discussed. Many different types of wave-energy converters have been detailed. The progress in wave energy conversion in Malaysia is reviewed.
In this study, an SW for the analysis of the wind-turbine vibration characteristics was developed as an application of SaaS cloud infrastructure. A measurement system for power-performance, mechanical load, and gearbox vibration as type-test class was installed at a target MW-class wind turbine, and structural meta and raw data were then acquired into the cloud. Data processing algorithms were developed to provide cloud data to the SW. To operate the SW continuously, raw data was downloaded consistently based on the algorithms. During the SW test, an intermittent long time-delay occurred due to the communication load associated with frequent access to the cloud. To solve this, a compression service for the target raw data was developed in the cloud and more stable data processing was confirmed. Using the compression service, stable big data processing of wind turbines, including gearbox vibration analysis, is expected.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.213-220
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2011
In the current construction industry where various stakeholders take part, BIM Data exchange using standard format can provide a more efficient working environment for related staffs during the life-cycle of the building. Currently, the formats used to exchange the data from 3D-CAD application to structure energy analysis at the design stages are IFC, the international standard format provided by IAI, and gbXML, developed by Autodesk. However, because of insufficient data compatibility, the BIM data produced in the 3D-CAD application cannot be directly used in the energy analysis, thus there needs to be additional data entry. The reasons for this are as follows: First, an IFC file cannot contain all the data required for energy simulation. Second, architects sometimes write material names on the drawings that are not matching to those in the standard material library used in energy analysis tools. DOE-2.2 and Energy Plus are the most popular energy analysis engines. And both engines have their own material libraries. However, our investigation revealed that the two libraries are not compatible. First, the types and unit of properties were different. Second, material names used in the library and the codes of the materials were different. Furthermore, there is no material library in Korean language. Thus, by comparing the basic library of DOE-2, the most commonly used energy analysis engine worldwide, and EnergyPlus regarding construction materials; this study will analyze the material data required for energy analysis and propose a way to effectively enter these using semantic web's ontology. This study is meaningful as it enhances the objective credibility of the analysis result when analyzing the energy, and as a conceptual study on the usage of ontology in the construction industry.
In order to examine how accurately the wind farm design software, WindPRO and Meteodyn WT, predict annual energy production (AEP), an investigation was carried out for Seongsan wind farm of Jeju Island. The one-year wind data was measured from wind sensors on met masts of Susan and Sumang which are 2.3 km, and 18 km away from Seongsan wind farm, respectively. MERRA (Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications) reanalysis data was also analyzed for the same period of time. The real AEP data came from SCADA system of Seongsan wind farm, which was compare with AEP data predicted by WindPRO and Meteodyn WT. As a result, AEP predicted by Meteodyn WT was lower than that by WindPRO. The analysis of using wind data from met masts led to the conclusion that AEP prediction by CFD software, Meteodyn WT, is not always more accurate than that by linear program software, WindPRO. However, when MERRA reanalysis data was used, Meteodyn WT predicted AEP more accurately than WindPRO.
Distributed generation(DG) of combined cooling, heat. and power(CCHP)has been gaining momentum in recent year as efficient, secure alternative for meeting increasing energy demands. This paper presents the energy performance of microturbine CCHP system equipped with an absorption chiller by modelling it in hospital building. The orders of study were as following. 1)The list and schedule of energy consumption equipment in hospital were examined such as heating and cooling machine, light etc. 2) Annual report of energy usage and monitoring data were examined as heating, cooling, DHW, lighting, etc. 3) The weather data in 2007 was used for simulation and was arranged by meteorological office data in Daejeon. 4) Reference simulation model was built by comparison of real energy consumption and simulation result by TRNSYS and ESP-r. The energy consumption pattern of building were analyzed by simulation model and energy reduction rate were calculated over the cogeneration. As a result of this study, power generation efficiency of turbine was about 30% after installing micro gas turbine and lighting energy as well as total electricity consumption can be reduced by 40%. If electricity energy and waste heat in turbine are used, 56% of heating energy and 67% of cooling energy can be reduced respectively, and total system efficiency can be increased up to 70%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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