• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
• /
• pp.81-82
• /
• 2010

전 세계적 경제성장 및 신흥경제국 수요 증가로 에너지 수급 불균형 및 기존 화석연료 과다사용으로 온실가스 배출량도 급격히 증가함에 따라 글로벌 에너지 및 자원 고갈의 위기가 심화되고 있다. 이에 따라 주변 생활환경 개선 및 자연 생태 보존 등을 통해 쾌적한 삶에 대한 요구 충족을 위한 에너지 관리 및 소비의 중요성이 대두되고 있다. 건축분야에서도 에너지 절감에 대한 많은 대책과 연구를 진행하고 있으며 친환경 건축의 에너지 등급과 저에너지 검증을 위해 초기단계부터 에너지 성능분석을 검증할 수 있는 BIM(Building Information Model) 기술 개발 및 상용화를 통해 건물의 에너지 성능을 객관적으로 예측하는 기술을 활용하여 기존건축물에서의 에너지 성능 분석 및 BIM 기반 친환경 건축 프로세스의 가능성을 제시했다. 따라서 본 연구에서는 BIM을 이용한 기존건축물의 에너지 성능 분석을 통해 객관적인 데이터를 수집하고 이를 지도화 하여 에너지 관리의 효율적인 소비 및 관리방안에 대해 연구하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.365-370
• /
• 2017

본 연구는 전력수요 패턴이 다른 평일과 특수일 데이터가 가지는 상관관계를 분석하여, 별도의 데이터 셋을 구축하고, 각 데이터 셋에 적합한 딥 러닝 네트워크를 이용하여, 전력수요예측 오차를 감소하는 방안을 제시하였다. 또한, 기본적인 전력수요 예측요소인 기상요소에 환경요소, 구분요소 등 다양한 예측요소를 추가하여 예측율을 향상하는 방안을 제시하였다. 전체데이터는 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM을 이용하여 전력수요예측을 하였으며, 특수일 데이터는 DNN을 이용하여 전력수요예측을 하였다. 실험결과 기상요소 이외의 예측요소 추가를 통해 예측율이 향상되었다. 전체 데이터 셋의 평균 RMSE는 LSTM이 0.2597이며, DNN이 0.5474로 LSTM이 우수한 예측율을 보였다. 특수일 데이터 셋의 평균 RMSE는 0.2201로 DNN이 LSTM보다 우수한 예측율을 보였다. 또한, 전체 데이터 셋의 LSTM의 MAPE는 2.74 %이며, 특수 일의 MAPE는 3.07 %를 나타냈다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.842-843
• /
• 2007

In this paper, the proper rebate level can be decided in programs of energy savings by solving an optimization problem with an objective function, which satisfies a maximum value of total energy savings. And then, each prevalence amount is estimated by using virtual Bass model which is a function of rebate level, instead of the conventional Bass model. Finally, by cost/benefit analysis of the estimated prevalence amounts, the priority order is obtained for the investment of each program. The priority order obtained in this way may result the improvement of investment efficiency for DSM(Demand-Side Management) programs and the reasonable plan decision for supply and demand in power system.

• 한국인공지능학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.17-24
• /
• 2024

This paper introduces a novel approach to time-series estimation for energy load forecasting within Virtual Power Plant (VPP) systems, leveraging advanced artificial intelligence (AI) algorithms, namely Long Short-Term Memory (LSTM) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Virtual power plants, which integrate diverse microgrids managed by Energy Management Systems (EMS), require precise forecasting techniques to balance energy supply and demand efficiently. The paper introduces a hybrid-method forecasting model combining a parametric-based statistical technique and an AI algorithm. The LSTM algorithm is particularly employed to discern pattern correlations over fixed intervals, crucial for predicting accurate future energy loads. SARIMA is applied to generate time-series forecasts, accounting for non-stationary and seasonal variations. The forecasting model incorporates a broad spectrum of distributed energy resources, including renewable energy sources and conventional power plants. Data spanning a decade, sourced from the Korea Power Exchange (KPX) Electrical Power Statistical Information System (EPSIS), were utilized to validate the model. The proposed hybrid LSTM-SARIMA model with parameter sets (1, 1, 1, 12) and (2, 1, 1, 12) demonstrated a high fidelity to the actual observed data. Thus, it is concluded that the optimized system notably surpasses traditional forecasting methods, indicating that this model offers a viable solution for EMS to enhance short-term load forecasting.

• 전기학회논문지
• /
• 제57권1호
• /
• pp.20-24
• /
• 2008

A bid-based pool(BBP) model is representative of energy market structure in a number of restructured electricity markets. Supply function equilibrium(SFE) models of interaction better match what is explicitly required in the bid formats of typical BBP markets. Many of the results in the SFE literature involve restrictive parametrization of the bid cost functions. In the SFE models, two parameters, intercept and slope, are available for strategic bidding. This paper addresses the realistic competition format that players can choose both parameters arbitrarily. In a fixed demand function, equilibrium conditions for generation company's profit maximization have a degree of freedom, which induces multi-equilibrium. So it is hard to choose a convergent equilibrium. However, consideration of stochastic demand function makes the equilibrium conditions independent each other based on the amount of variance of stochastic demand function. This variance provides the bidding players with incentives to change the slope parameter from an equilibrium for a fixed demand function until the slope parameter equilibrium.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
• /
• 한국원자력학회 1997년도 춘계학술발표회논문집(2)
• /
• pp.651-656
• /
• 1997

Efforts are made to examine the role nuclear energy under the international carbon emissions regulation. To do so, an econometric model for energy demand and supply is developed. Here, several scenarios on the regulation are assumed and then each scenario is analyzed by using this model. This model also makes it Possible to analyze the effect of carbon tax. The results show that share nuclear increases up to 60% in 2020 Instead 45% makes GDP rise by 1.9% while the electricity price lower by 46% in carbon emission regulation.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제16권2호
• /
• pp.275-311
• /
• 2007

수소에너지는 비고갈성 청정에너지로 향후 탄소기반의 에너지 시스템을 대체할 에너지로 주목받고 있다. 정부의 장기적인 비전도 수소에너지의 최종에너지 수요 비중을 2040년까지 15%로 확대한다는 것이나 이를 달성하기 위해서는 200조 원이 넘는 엄청난 비용이 수반된다. 본 연구는 동태 CGE 모형을 적용하여 수소에너지 보급에 따라 한국경제에 어떤 영향을 미칠 것인지를 분석하였다. 프런티어 기술로서 수소에너지는 학습효과와 에너지원간 상보성(complementarity)의 영향으로 정부지원 없이는 2040년 기준으로 최종에너지 수요의 6.5%에 그칠 전망이나 정부가 수소에너지에 대해 각각 10%, 20%, 30%의 가격보조 정책을 실시할 경우 9.2%, 15.2%, 37.7%로 증가할 것으로 분석되었다. 즉, 정부개업을 통해 수소기술 확산 지연 현상이 크게 완화될 수 있음을 보여주는 것이다. 한편 수소기술의 주요 응용분야인 수송부문의 성장이 두드러지나 수송 연료의 대부분을 차지하는 석유가 수소에너지로 대체됨으로써 석유부문에 대한 소비가 감소하고, 발전부문의 비중도 감소하는 것으로 나타났다. 정부의 가격보조가 가계소득에서 충당되는 것으로 가정했기 때문에 가격하락에 의한 소비증가효과가 소득감소에 따른 소비감소에 의해 상쇄되면서 가계의 최종소비도 부정적 영향을 받는 것으로 분석되었다. 그러나 전반적인 생산, 투자, 수출 증가에 힘입어 GDP 수준은 소폭 성장하다가 2040년 무렵에 소폭 감소하여 경제 전반에 미치는 영향은 미미할 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.153-153
• /
• 2018

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.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.225-249
• /
• 2015

우리나라 전력시장에서도 보다 선진화된 요금체계가 도입되어야 한다는 관점에서 가정부문에서의 선택적 전력요금제 도입이 논의되고 있다. 본 연구에서는 고정요금제, 실시간 요금제(RTP), 계시별 요금제(TOU)를 도입하였을 때의 효과를 분석하기 위해 행위자기반모형을 구축하였다. 시간대별 전력소비 유형이 다른 행위자를 설정하였으며, 전력수요와 전력가격을 연동시키기 위해 발전부문도 모형에 도입하였다. 분석 결과, 소비자 유형이 피크부하 때 덜 사용하는 경우에는 실시간 요금제인 RTP나 TOU를 택했을 때의 비용절감 효과가 컸으며, 특히 스마트 계량기 등을 이용하여 전력사용 시간을 최적화할 수 있는 경우에는 그 편익이 더욱 증가한 것으로 나타나 향후 스마트 전력소비를 위한 인프라 구축이 필요함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권7호
• /
• pp.478-488
• /
• 2009

태양 에너지를 이용한 무선 센서 네트워크에서는 공급되는 에너지의 변화가 크고 저장할 수 있는 배터리 용량이 제한적이기 때문에 이에 적응적으로 대처할 필요가 있다. 또한, 이렇게 변화하는 에너지 공급에 대처하기 위해 노드의 동작을 빈번히 변화시키는 것과는 달리, 일정한 수준 이상으로 안정되게 동작 하는 것을 필요로 하는 응용이 있을 수 있다. 따라서 태양 에너지 기반 센서 시스템에서 사용 가능한 에너지를 최대한 이용함과 동시에 일정 수준의 에너지를 안정적으로 제공하기 위해서는, 각 노드가 자신이 수집 할 수 있는 에너지의 양을 예측하고 이를 효율적으로 할당하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시간 슬롯 단위의 수집 가능 에너지량에 대한 기댓값 모델을 기반으로, 각 시간 슬롯에 할당되는 에너지의 변화를 최소화함과 동시에, 주기적으로 수집되는 태양 에너지를 최대한 활용하기 위한 효율적인 에너지 할당 기법을 제안한다. 또한 이들의 유효성을 확인하기 위하여 테스트베드 구축하고, 우리의 기법을 평가하였다.