Considering the fact that more than $97\%$ of fossil energy resources such as oil and natural gas needed in Korea rely on import, primary concern of the national economy is to secure future energy sources. Gas hydrates. which is non-conventional types of natural gas, distribute worldwide, especially in marine and permafrost Gas hydrates draw great attention recently as a new clean energy resources substituting conventional oil gas due to its presumed huge amount of volume reaching 10 trillion tons of gas and environmentally friendly characteristics. Results of preliminary survey by Korea Gas Corporation (KOGAS) and Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) showed that gas hydrates can be present in deep sea over 1,000m water depth in the East Sea. Gas hydrates can contribute to the rapidly increasing consumption of natural gas in Korea and achieve the self-support target by 2010 with $30\%$ of total natural gas demand. This study presents the potentialities and development prospects of gas hydrate as a future energy source.
미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
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.
All forecasts of a future energy demand anticipate an increase across the globe. With the increase of energy demand, the emission of $CO_2$ is also likely to increase by at least the same amount because energy supply will be based on fossil fuels, which is more apparent in a number of developing countries. In this context, the Micro Gas Turbine (MGT) is being considered as a promising solution. In order to propose a feasible concept of those technologies such as improving environmental effect and economics, we performed a sensitivity study for a biomass fueled MGT using a simulation model. The study consists of 1) the fundamental modeling using manufacturer's technical specifications, 2) the correction with the experimental data, and 3) the sensitivity study for system parameters. The simulation model was developed by PEPSE-GT 72, commercial steam/gas turbine simulation toolbox.
Rechargeable lithium-ion batteries (LIBs) have been rapidly expanding from IT based applications to uses in electric vehicles (EVs), smart grids, and energy storage systems (ESSs), all of which require low cost, high energy density and high power density. The increasing demand for LIBs has resulted in increasing price of the lithium source, which is a major obstacle to wider application. To date, the possible depletion of lithium resources has become relevant, giving rise to the interest in Na-ion batteries (NIBs) as promising alternatives to LIBs. A lot of transition metal compounds based on conversion-alloying reaction have been extensively investigated to meet the requirement for the anodes with high energy density and long life-time. In-depth understanding the electrochemical reaction mechanisms for the transition metal compounds makes it promising negative anode for NIBs and provides feasible strategy for low cost and large-scale energy storage system in the near future.
미래의 안정적인 천연가스 수급을 위해서는 사전에 정확한 수요행태를 파악하고 이를 바탕으로 공급 물량을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문은 향후 국내 천연가스 수요 증가의 핵심인 산업용 도시가스의 수요함수 추정 방법론을 제안하여 보다 정확하게 국내 천연가스 수요 특성을 파악하고 안정적인 공급계획 수립에 도움이 되고자 하였다. 국내 304개 산업체의 횡단면 자료를 활용하여 산업용 도시가스 수요함수를 추정하였고, 도시가스 가격, 산업체 매출 이외에 자본투자, 제조원가 등 산업체의 운영 특수성이 수요에 미치는 영향을 도출하였다. 최종적으로 특이치에 강건하고, 오차항의 동분산 및 정규성을 가정하지 않는 최소절대편차추정법을 선택하여 결과 값을 도출하였다. 추가로 산업용 도시가스의 가격탄력성 값을 활용하여 산업용 도시가스의 경제적 가치를 추정하였다. 분석 결과, 산업체에 도시가스를 확대 공급하는 것이 국가 차원에서 이득이 되는 것으로 나타났으며, 따라서 정부는 산업용 도시가스 지원 정책을 통해 보급 확대를 추진할 필요가 있다.
최근 전기 사용량의 실제 수요가 예측 수요를 벗어남에 따라 나타나는 전력 수급의 불안감을 해결하기 위하여 정부는 보다 효율적인 에너지 관리에 많이 노력을 하고 있다. 2011년 국내최초의 대규모 정전사태인 블랙아웃 사태이후 현재 우리나라의 전력 설비 예비율은 10% 이하로서 전력수급위기는 반복되고 있다. 또한, 에너지 관리 시스템에 대한 관심과 수요는 사회 전 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 건물 내 전력수급을 최적화하기 위해 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service)를 이용하여 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 설계한다. 향후, 원격제어 및 접속에 대한 사용자의 설정을 최소화할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
With rapid advance of technologies including information and communication technologies, jobs are evolving faster than ever. Architectural engineering is no exception in this regard, and the green architectural engineering is emerging fast as a promising new field. In this study, a Delphi study of expert architectural engineers are conducted to find out (1) near future prospects of the field, (2) near future emerging jobs, (3) competencies needed for these jobs, and (4) educational content necessary to build these competencies with regards to the green architectural engineering. Initial Delphi survey consisting of open-ended questions in the above four areas were conducted and came out with 65 items after duplicate removal and semantic refinements. Further refinements via second and third wave of Delphi results into 40 items that the 13 architectural engineering experts may largely agree upon as future prospects with regards to the green architectural engineering. Findings indicate that it is expected that the demand for green architectural engineering and needs for automatic energy control system increase. Also, collaborations with other fields is becoming more and more important in green architectural engineering. The professional work management skills such as knowledge convergence, problem solving, collaboration skills, and creativity linking components from various related areas seem to also be on the increasing need. Near future ready critical skills are found to be the building environment control techniques (thermal, light, sound, and air), the data processing techniques like data mining, energy monitoring, and the control and utilization of environmental analysis software. Experts also agree on new curriculum for green building architecture to be developed with more of converging subjects across disciplines for future ready professional skills and experiences. Major topics to be covered in the near future includes building environment studies, building energy management, energy reduction systems, indoor air quality, global environment and natural phenomena, and machinery and electrical facility. Architectural engineering community should be concerned with building up the competencies identified in this Delphi preparing for fast advancing future.
With the growing penetration of distributed generation including from renewable sources, smart grid power system is needed to address the reliability problem. One important feature of smart grid is demand response. In order to design a demand response program, it is indispensable to understand how consumer reacts upon the change of electricity price. In this paper, we construct an econometrics model to estimate the hourly price elasticity of demand. This panel model utilizes the hourly load data obtained from KEPCO for the period from year 2005 to 2009. The hourly price elasticity of demand is found to be statistically significant for all the sample under investigation. The samples used for this analysis is from the past historical data under the price structure of three different time zones for each season. The result of the analysis of this time of use pricing structure would allow the policy maker design an appropriate incentive program. This study is important in the sense that it provides a basic research information for designing future demand response programs.
The cement industry is one of the rapidly growing industry in Ethiopia. The average per capita cement consumption of the country has increased from 39kg to 62kg. However, this is still way below than the global average per capita consumption of 500kg. The Ethiopian government is planning to expand its cement industry by upgrading the current cement plants and also opening of new cement plants in order to meet the future demand of the country. Currently, the number of cement plants in Ethiopia has reached to 20. By the year 2025, per capita cement consumption is expected to increase to 179kg. Recently, Ethiopia has become one of Africa's largest market for the cement industry. In addition, Ethiopia has become the major exporter of cement in the Sub-Saharan African region. The Ethiopian cement industry is highly dependent on the use of imported energy sources for its production. This situation has a significant amount of impact on the high production costs of the industry. This paper will try to review the history, production, available resources, the technologies and energy use of the Ethiopian cement industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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