In this paper we present an estimation method of electric energy[kWh] for load management of pole-transformer. For the electric energy estimation, we use the nonlinear load research based estimation(NLRE) algorithm. The NLRE curve is the normalized annual cumulative energy consumption for a particular day in a year. And, it is used for the coefficient estimation. Estimation method of suggested electric energy of pole-transformer used billing cycle electric energy estimation equation is verified as comparison billing cycle electric energy and estimated electric energy. We can reduce the error of peak load estimation by suggested method than the conventional method in domestic.
The purpose of this study is to improve energy efficiency of windows in office buildings through the evaluation of their heating, cooling and illumination load. Energy efficiency is influenced by window size which is determined at the early stage of building design. The process of this study is as follows. First, energy performance is analysed according to the various rates of windows through computer simulation (ECOTECT). Then, the annual heating, cooling and illuminating loads according to the different window sizes are compared one another. Results indicated that the optimal window size considering energy efficiency is 50% of the surface area. When the window size is 50% of the surface area, annual maintenance expense is also smallest. Since the cost of cooling is larger than that of heating, too low indoor air temperature in summer is unfavorable based on the reasonable annual maintenance expenses.
Apartment Housing has been increasing steadily, particularly our current super high-rise apartment houses that represent the culture has become a trend in Korea. These super high-rise apartment houses' curtain wall system increases heating and cooling loads, it is expected to vary by each unit's thermal properties. In this study, measured indoor environment and energy simulation results were compared to actual energy consumption. As a result, the various factors that affect heating and cooling loads, such as direction, plan type and glazing area, influence each unit's load characteristic. In particular, according to the electricity costs savings behavior, the occupant's thermal discomfort is expected to be large in summer. Therefore, to reduce heating and cooling load for each unit requires a reasonable plan.
To receive financial support for the Green Remodeling, applicants must submit an energy simulation report. However, many of the applicants are not green remodeling specialist and energy simulation services are too expensive for them. For this reason, this study was to develop an energy simulation program to enhance green remodeling for the non-specialist such as housewives. Firstly, to enhance understanding and accessibility improvement energy simulation, simulation process was designed four steps and reducing input data. Specifically, input data was reduced by categorizing the following for the area, plan type, hot water load, electricity load, statistical inference. And then, to accurately verify the calculation result, the heat and hot water demand were derived and compared with ECO2 and Energy # program. Lastly, the calculation shows that there is a difference of 4% for the heat load and 15% to 33% for the hot water load respectively.
We suggest that the core factor which can be established successfully pushing ahead with domestic load management program is finding and keeping management of controllable load resources. We know that load management is mostly the maximum demand power management and participation of DLC program. This paper suggests the way coping with load management suggesting model which air conditioning and heating load facilities are applied to DU program.
To reduce the building energy consumption, the major advanced nations are conducting actively many researches on so called a "self-sufficient building(or other words zero energy building)" which can support its required energy by itself. Given this background, KIER(Korea Institute of Energy Research) built full size test-bed of the zero energy solar house in early 2001, and has studied on the self-sufficient heating load up to now. We analyse the sensitivity between the heating load and the solar radiation gain according to the change the effective transmittance of windows. The authors classified 9 cases by solar transmittance of glass. The results demonstrate the solar radiation amount is 0.466 MWh from the eastern zone of Fl.,1(the first floor), 0.332 MWh from Fl.,2(the second floor), 1.194 MWh form the southern zone of F1., and 0.822 MWh from the southern zone of Fl.,2 on the case 1(each cases are classified by window types). On the case 9, the solar radiation amount is 3.127 MWh, 2.662 MWh, 8.799 MWh and 6.078 MWh from the same condition. For the Fl.,1, the amount of Heat Load that is saved per year ranged 10.5 to 48%, and the reduction was anywhere from 0.2 to 17.9% for Fl.,2.
nZEH (net-Zero Energy House) is defined as a self-sufficient energy building where the sum of energy output generated from new & renewable energy system and annual energy consumption is zero. The electricity generated by new & renewable energy system with the form of distributed generation is preferentially supplied to electrical demand, and surplus electricity is transmitted back to grid. Due to the recent expansion of houses with photovoltaic system and the nZEH mandatory by 2025, the rapid increase of distributed generation is expected. Which means, we must prepare for an electricity-power accident and stable electricity supply. Also electricity charges have to be reduce and the grid-connected should be operated efficiently. The introduction of ESS is suggested as a solution, so the analysis of the load matching and grid interaction is required to optimize ESS design. This study analyzed the load matching and grid interaction by expected consumption behavior using actual data measured in one-minute intervals. The experiment was conducted in three nZEH with photovoltaic system, called all-electric houses. LCF (Load Cover Factor), SCF (Supply Cover Factor) and $f_{grid}$ (Grid Interaction Index) were evaluated as an analysis indicator. As a result, LCF, SCF and $f_{grid}$ of A house were 0.25, 0.23 and 0.27 respectively; That of B house were 0.23, 0.23, 0.19, and that of C were 0.20, 0.19, 0.27 respectively.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.45-53
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2015
This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.
Since, in case of high energy piping, steam jets ejected from the rupture zone may cause damage to nearby structure, it is necessary to design it into consideration of nuclear power plant design. For the existing nuclear power plants, the ANSI / ANS 58.2 technical standard for high-energy pipe rupture was used. However, the US Nuclear Regulatory Commission (USNRC) and academia recently have pointed out the non-conservativeness of existing high energy pipe fracture evaluation methods. Therefore, it is necessary to develop a highly reliable evaluation methodology to evaluate the behavior of steam jet ejected during high energy pipe rupture and the effect of steam jet on peripheral devices and structures. In this study, we develop a method for analyzing the impact load of a jet by high energy pipe rupture, and plan to carry out an experiment to verify the evaluation methodology. In this paper, the basic data required for the design of the jet impact load experiment equipment under construction, 1) the load change according to the jet distance, 2) the load change according to the jet collision angle, 3) the load variation according to structure diameter, and 4) the load variation depending on the jet impact position, are numerically obtained using the developed steam jet analysis technique.
Recently supply of low energy house is increasing which can enhance energy efficiency and indoor environment comfort. Low energy house have to secure air tightness as well as thermal performance so house become high airtightness and inevitably need heat recovery ventilator to enhance indoor air quality. However, most of current ventilation systems are one-click, controlling the entire space so it causes increasing of heating load and fan power which makes it hard to save energy. Thus, Individual Control system is required which can achieve both enhancing indoor air quality and decreasing heating load and electric fan power. Thereby, in this study, we analyzed the correlation between ventilation and fan power through mock-up experiment and measured ventilation load under individual control system. As a result, under the condition of $24^{\circ}C$ of indoor temperature for 6 month(November to April) in Daejeon, ventilation load by fan speed was $10.9{\sim}19.6kWh/m^2{\cdot}a$ when operated 24 hours and $7.6{\sim}13.7kWh/m^2{\cdot}a$ when operated 12 hours in night time. In addition, it is possible to reduce at most 60% of ventilation load under the individual control system; measured ventilation load was $7.4kWh/m^2{\cdot}a$ when operated 24 hours, and $5.5kWh/m^2{\cdot}$ when operated 12 hours in night time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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