• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2018

스마트그리드에서 정확한 단기 부하 예측을 통한 자원의 이용 계획은 에너지 시스템 운영의 불확실성을 줄이고 운영 효율을 높이는데 있어서 매우 중요하다. 단기 부하 예측에 얕은 신경회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 및 이틀 앞선 전력수요 첨두치를 예측하는 심층 신경회로망 모델을 구축하고 예측 정확도를 비교, 평가한다.

• 전기학회논문지
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• 제64권4호
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• pp.505-514
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• 2015

This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.

• 전기학회논문지
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• 제66권3호
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• pp.475-485
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• 2017

This paper develops a conversion function and method transforming from daily peak load curve used $LOLE_D$ [days/year] to hourly load curve used $LOLE_H$[hours/year]and describes relationship between $LOLE_D$ [days/year] and $LOLE_H$ [hours/year]. The indices can not only be transformed just arithmetically but also have different characteristics physically because of using their different load curves. The conversion function is formulated as variables of capacity and forced outage rate of generator, hourly load daily load factor and daily peak load yearly load factor, etc. Therefore, the conversion function (${\gamma}={\varphi}$(.)) can not be simple. In this study, therefore, the function is formulated as linear times of separated two functions. One is an exponential formed conversion function of daily load factor. Another is formulated with an exponential typed conversion function of daily peak load yearly load factor. Futhermore, this paper presents algorithm and flow chart for transforming from $LOLE_D$[days/year] to $LOLE_H$[hours/year]. The proposed conversion function is applied to sample system and actual KPS(Korea Power System) in 2015. The exponent coefficients of the conversion functions are assessed using proposed method. Finally, assessment errors using conversion function for case studies of sample system and actual system are evaluated to certify the firstly proposed method.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.347-353
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• 2017

In order to prohibit global warming, various kinds of regulatory policies have been established in the whole world. One example is the establishment of the Renewable Portfolio Standard. It requires the increased portion in energy production from renewable energy sources. The Republic of Korea adopted the act on the promotion of the development, use, and diffusion of new and renewable energy since 2012. However, in spite of the effort on the consideration of the renewable energy sources, it was reported the carbon intensity of electricity in Korea was not that low in 2015. Thus, it is required to examine the recent state of the utilization degree of the renewable energy sources in Korea. This paper analyzed the statistical data provided by Korea Power Exchange (KPX) to examine any problems and solutions for generating electricity from the renewable energy sources. We focused on the generation capacity provided by the power plants participated in the market, the electric power trading amount, and the utilization coefficient for 10 years. By analyzing the data, we provide an alternative to solve some imbalance among the factors contributing to renewable energy use.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_2호
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• pp.209-218
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• 2022

The purpose of this study is to analyze an economic assessment of PV-ESS systems based on the power generation performance data of solar power (PV) operating in domestic area, and to calculate the optimal capacity of the energy storage system. In this study, PVs in Gyeonggi-do, Jeollabuk-do, and Gyeongsangbuk-do were targeted, and PVs in this area were assumed to be installed on a general site, and the research was conducted by applying weights based on the facility's capacity. All the analysis was conducted using the actual amount of KPX transactions of PVs in 2019. In order to calculate the optimal capacity of PCS and BESS according to GHI, PV with a minimum/maximum/central value was selected by comparing the solar radiation before the horizontal plane between three years (2017-2019) of the location where PV was installed. As a result of the analysis, in Gyeonggi-do, if the REC weight decreases to 3.4 when there is no change in the cost of installing BESS and PCS, it is more economical to link BESS than PV alone operation of PV. In Jeollabuk-do, it was analyzed that if the REC weight was reduced to 3.6, it was more likely to link BESS than PV operated alone. In Gyeongsangbuk-do, it was analyzed that if the REC weight was reduced to 3.4, it was more likely to link BESS than PV operated alone.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.23-30
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• 2017

건설산업 분야에서 빌딩정보모델링(BIM)은 단지 설계를 보다 쉽게 지원하고, 3차원 모델을 구현하기 위한 도구만은 아니다. 왜냐하면, 설계, 시공, 유지관리 및 철거에 이르는 건설 생애주기 동안의 다양한 데이터를 입력하고 관리가 가능하도록 구조화 되어 있기 때문이다. 이렇게 구조화된 모델을 가지고 다양한 분석 및 해석이 가능해지기 때문에 BIM의 역할은 점점 더 증대되어 가고 있다. 노르웨이 베스트바넨의 국립예술박물관 현상설계 경기를 시작으로 국내외적으로 BIM을 설계 경기 및 평가에 적용하려는 노력이 다각적으로 발생하고 있다. 이때, 기존 방식의 설계경기와는 다르게 BIM기반으로 전사적인 시뮬레이션을 통한 자동적이며, 신뢰성이 높고 효율적인 평가가 가능하게 된다. 이를 위하여 각 BIM 도구를 대상으로 하는 모델링 가이드가 필요하며 이를 검증할 수 있는 평가시스템의 요구가 생기게 되었다. 본 논문은 건설산업 분야에 새로운 패러다임을 이끌고 있는 BIM 기술을 이용한 새로운 방식의 설계평가 및 절차의 방향에 대해, 전력거래소 본사사옥 등의 이전 설계경기 사례를 비교분석하고 이에 대한 개선방안을 설명함으로써 향후 발주될 BIM기반 건축설계경기 평가의 방향을 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.445-457
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• 2013

본 논문은 제어시스템에서 사이버 위협과 취약성을 평가하기 위한 정량적 모델링에 관한 연구이다. SCADA(supervisory control and data acquisition) 시스템은 대표적인 제어시스템이고 전력계통에서 가장 큰 규모를 형성하고 있다. SCADA 시스템은 초기에는 지역적으로 고립된 시스템이었으나 통신 및 제어기술이 발전하면서 광역으로 확대되어 왔다. 스마트그리드는 에너지 시스템과 IT 시스템을 통합하는 것이며, 이러한 통합의 과정에서 IT 시스템 상에서 존재하던 위협이 제어시스템으로 옮겨오게 된다. 전력시스템은 실시간 특성이 강하게 요구되며, 이는 전력시스템의 사이버 위협을 IT 시스템에 비해 보다 복잡하고 치명적으로 만드는 요인이 된다. 예를 들어, 기밀성이 IT시스템에서 가장 중요한 요소인데 반해 가용성은 제어시스템에서 가장 중요한 고려 사안이다. 이러한 맥락에서, 보다 체계적인 방식으로 전력시스템의 사이버 위험을 평가하는 과정이 요구된다. 일반적인 관점에서 위험이란, 위협, 취약성, 자산의 곱으로 산출되며 본 연구는 전력시스템 구성요소 별로 위험을 정량적으로 분석할 수 있는 프레임워크를 제안한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권5호
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• pp.655-662
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• 2018

신 기후체제 출범에 따른 기후변화의 효율적 대응을 위해 정부는 분산형 전원의 확대를 모색하고 있다. 이 중 가스열병합발전(CHP)을 중심으로 하는 집단에너지 시스템이 가장 현실적인 대안으로써 받아들여지고 있다. 한편 최근 발표된 8차 전력수급 기본계획을 통해 정부는 기저 발전 중심에서 친환경 발전 위주로 에너지 패러다임의 변화를 공표하였다. 본 연구에서는 이러한 에너지 패러다임의 변화가 CHP의 열 생산 패턴을 변화시켜 집단에너지 공헌이익에 미칠 수 있는 정량적인 손익 효과를 분석하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 먼저 상용화된 전력시장 종합분석 프로그램을 활용하여 7,8차 수급계획별 전력시장 장기 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 현재 수도권에서 830 MW급 CHP를 운영 중인 사업자의 실적을 활용하여 CHP 운전 Mode별로 전력생산량과 열 생산량을 산정할 수 있는 CHP 운영모델을 구성하였다. 이를 바탕으로 상용화된 집단에너지 최적운영 프로그램을 통해 CHP의 Life-Cycle 동안의 최대의 운영수익을 실현할 수 있는 운전 최적화를 수행하였다. 그 결과 정부의 에너지 패러다임의 변화는 CHP의 급전지시량을 증가시키고 이로 인해 열 생산원가가 하락하여 사업자의 공헌이익이 30년 동안 909억 증가함을 확인할 수 있었다.