In this study, we propose an operations model to automate a home energy management system (HEMS) that utilizes an energy storage system (ESS) in consideration of consumer utility. Most previous studies focused on the system for the profits obtained from trading charged energy using large-scale ESS. By contrast, the present study focuses on constructing a home-level energy management system that considers consumer's utility over energy consumption. Depending on personal preference, some residential consumers may prefer consuming additional energy to earn increased profits through price arbitrage and vice versa. However, the current system could not yet reflect on this aspect. Thus, we develop an operations model for HEMS that could automatically control energy consumption while considering the level of consumer's preference and the economic benefits of using an ESS. The results of simulations using a dataset of the Korean market show that an operations policy of charging and discharging can be changed depending on consumer's utility. The impact of this policy is not ignorable. Moreover, the technical specifications of ESS, such as self-discharge rate and round-trip efficiency, can affect the operations policy and automation of HEMS.
무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터키 등의 보안키를 적용하기 위한 중요한 고려 사항은 보안키 갱신이 안전하게 이루어져야 하고, 보안키 갱신 시 요구되는 시간과 비용이 적어야 한다는 점이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 보안키 갱신에 소모되는 에너지가 클 경우 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 따라서 안전하고 에너지 효율적인 보안키 관리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 그룹을 기반으로 한 에너지 효율적인 클러스터키 관리 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서 대규모 센서 네트워크에서 안전하고 효율적인 키 관리를 위해 5개의 보안키를 사용하고, 섹터, 클러스터 및 그룹 수준의 보안 적합도를 관리하여 보안키 갱신 주기 및 보안에 사용되는 다항식의 차수를 차별화시킨다. 실험을 통해 이전의 보안키 관리 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
본 논문에서는 주택이나 건물의 에너지 손실 요인을 발견하고 이를 개선하기 위한 방안을 도출하기 위한 에너지 관리 방향을 제시하고 있다. 대중성과 편의성이 큰 강점인 스마트폰 탈부착형 열화상 카메라를 주택 전문가들만이 아닌 일반인들이 생활 속에서 활용할 수 있도록 생활 속 활용 진단 콘텐츠 앱을 설계하였다. 이 앱을 활용한 진단 결과를 에너지 효율 진단 솔루션인 에너지 파인더를 이용하여 분석하였다. 에너지 복지 사각지대 주민 및 시설 중 특히 지역 노인들이 자주 이용하는 경로당을 대상으로 진단 조사하였다. 진단 대상은 전라남도 나주시에 위치한 경로당 600여개소 중 15년 이상 노후 시설 30개소를 선정하여 에너지 효율 진단을 실시하였다. 진단 결과는 전반적으로 양호한 편이었지만, 7등급으로 분류된 곳은 에너지 효율 개선을 위한 보완이 필요하다고 판단된다.
센서 네트워크에서의 센서 노드는 특성상 제한된 에너지를 가지고 있어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 그 활용 범위가 제한되는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 효율적 에너지 관리를 위한 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 LEACH-C 알고리즘이 고려하지 않은 또 다른 에너지 소비 요소인 센싱 파워를 제어함으로써 에너지 효율을 개선하며, 다양한 네트워크 환경에 적용 가능한 특징을 갖는다. 제안한 알고리즘은 IEEE 802.15.4 기반의 ZigBee 기술과 더불어 다양한 네트워크 환경을 갖는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용하여 기존 알고리즘 보다 에너지 효율적 측면에서 우수한 성능을 보여주는데, 작게는 센서 노드의 생존 시간과 크게는 센서 네트워크의 생존 시간 향상을 가져오는 것을 알 수 있으며, 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 센서 네트워크 기술의 활용 범위를 보다 확대 할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2781-2798
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2019
Thanks to internet, as one of indispensable parts of our lives, many devices that we use in our daily lives like TV, air conditioner, refrigerator, washing machine, can be monitored and controlled remotely by becoming more intelligent via Internet of Things (IoT) technology. Smart Home applications as one of the elements of smart cities, are individually the most demanded application without question. In this study, Smart Energy Management (SEM) system, based on NodeMCU and Android, has been designed for SEM, which is a part of the smart home application. With this system, household energy consumption can be monitored in real time, as well as having the ability to record the data comprising of operation times and energy consumption information for each device. Additionally, it is ensured to meet the energy needs on a maximized level possible, during the hours when the energy costs are lower owing to the SEM system. The Android interface provides the users with the opportunity to monitor and change their electricity consumption habits in order to optimize the energy efficiency, along with the opportunity to draw up of a daily and weekly schedule.
Various efforts have been initiated to reduce the energy consumption of the compressor as it is one of the approaches to saving a large portion of the fixed cost of the production site. Various results of reducing the energy consumption of the compressor have been reported, but to reduce the energy consumption of the compressors fundamentally, regular management of the compressor should ensure optimum operation. This requires periodic on-site visits by experts, but is often overlooked as a cost issue, resulting in the use of the compressor in low-efficiency conditions. Thus, it is necessary to develop a low-cost evaluation technology for compressor condition monitoring and efficiency analysis to ensure that the compressor is always driven at the optimum efficiency without imposing undue burden on the compressor user. In this study, a sensor was installed at the inlet, outlet, and power supply of the compressor, and a method for evaluating the energy consumption of the compressor using the minimum sensor was derived. The experimental results are presented to show the validity of the proposed method. It was confirmed that the energy consumption of the compressor can be easily as well as efficiently evaluated by using the method developed in this study.
With the increasing popularity of Smart Grid infrastructure, it is much easier to collect energy usage data using AMI (Advanced Measuring Instrument) from residential housing, buildings and factories. Several researches have been done to improve an energy efficiency by analyzing the collected energy usage data. However, it is not easy to store and analyze the energy data using a traditional relational database management system since the data size grows exponentially with an increasing popularity of Smart grid infrastructure. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big data system to store and analyze energy usage data. Based on our limited experiments, Hadoop based energy data analysis is three times faster than that of a relational database management system based approach with the current system.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.47-51
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2013
Existing buildings now represent the greatest opportunity to improve building energy efficiency. Building performance analysis is becoming increasingly important because decision makers can have a better visualization of their building's performance and quickly make the solution for improving building energy efficiency and reducing environmental impacts. Nowadays, building information models (BIMs) have been widely created during the design phase of new buildings, and it can be easily imported to third party software to conduct various analyses. However, a BIM is not always available for all existing buildings. Even if a BIM is available during the design and construction phases, it is very challenging to keep updating it while a building is aged. A manual process to create or update a BIM is very time consuming and labor intensive. A laser scanning technology has been a popular tool to create as-is BIM. However it still needs labor-intensive manual processes to create a BIM out of point clouds. This paper introduces automatic as-is simplified BIM creation from point clouds for energy simulations. A framework of decision support system that can assist decision makers on retrofits for existing buildings is introduced as well. A case study on a residential house was tested in this study to validate the proposed framework, and the technical feasibility of the developed system was positively demonstrated.
In the industrial wastewater that occupies a large proportion of river pollution, the wastewater generated in textile, leather, and plating industries is hardly decomposable. Though dyeing wastewater has generally been treated using chemical and biological methods, its characteristics cause treatment efficiencies such as chemical oxygen demand (COD) and suspended solids (SS) to be reduced only in the activated sludge method. Currently, advanced oxidation technology for the treatment of dyeing wastewater is being developed worldwide. Electro-coagulation is highly adapted to industrial wastewater treatment because it has a high removal efficiency and a short processing time regardless of the biodegradable nature of the contaminant. In this study, the effects of the current density and the electrolyte condition on the COD removal efficiency in dyeing wastewater treatment by using electro-coagulation were tested with an aluminum anode and a stainless steel cathode. The results are as follows: (1) When the current density was adjusted to $20A/m^2$, $40A/m^2$, and $60A/m^2$ under the condition without electrolyte, the COD removal efficiency at 60 min was 62.3%, 72.3%, and 81.0%, respectively. (2) The removal efficiency with NaCl addition was 7.9% higher on average than that with non-addition at all current densities. (3) The removal efficiency with $Na_2SO_4$ addition was 4.7% higher on average than that with non-addition at all current densities.
점차 스마트그리드 기술이 발전됨에 따라서 에너지의 효율성에 이목이 집중되고 있다. 그래서 스마트그리드를 구성하고 있는 마이크로그리드 내의 에너지를 독립적으로 관리하기 위해서는 신재생에너지에 대한 연구를 필요로 한다. 그중에서도 소수력 에너지는 마이크로그리드내의 사용자가 사용하는 물의 양에 따라서 그 어디에도 설치 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용자들이 주거하는 아파트, 공동주택에서 사용하고 있는 하수량을 기반으로 전기 발전량과 발전기의 가동률을 측정하여 측정값이 소수력 발전에 적합한지 알아본다. 적합한 아파트, 공동주택에서는 위치에너지를 활용하여 발생한 하수를 소수력 발전기로 전기를 생산 한다. 마이크로그리드의 에너지 관리 시스템과 전기 저장 장치를 도입하여 보다 효율적인 관리를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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