• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제51권12호
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• pp.597-602
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• 2002

The restructuring of power industry is still going on all over the world for last several decades. Many kinds of restructuring model have been studied, proposed, and applied. Among those models, power pool is more popular than other. This paper assumes the power pool market structure having competitive generation sector, and a new method is presented to build a bidding strategy in that market. The utilities participating in the market have the perfect information of their cost and price functions, but they don't know which strategy to be chosen by others. To define one's strategy as a vector, we make utility's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's cost/price functions into discrete step functions. An utility knows only his own strategy, so he estimates the other's strategy using Nash equilibrium or stochastic methods. And he also has to forecast the system demand. According to this forecasting result, his payoffs can be changed. Considering these all conditions, we formulate a bidding game problem and apply noncooperative game theory to that problem for the optimal strategy or solution. Some restrictive assumption are added for simplification of solving process. A numerical example is given in Case Study to show essential features and concrete results of this approach.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제30권6호
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• pp.66-72
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• 2010

In this study, we analyzed the characteristics of wind speed and wind direction at different locations in Jeju area using past 10 years observed data and used them in our wind power forecasting model. Generally the strongest hourly wind speeds were observed during daytime(13KST~15KST) whilst the strongest monthly wind speeds were measured during January and February. The analysis with regards to the available wind speeds for power generation gave percentages of 83%, 67%, 65% and 59% of wind speeds over 4m/s for the locations Gosan, Sungsan, Jeju site and Seogwipo site, respectively. Consequently the most favorable periods for power generation in Jeju area are in the winter season and generally during daytime. The predicted wind speed from the forecast model was in average lower(0.7m/s) than the observed wind speed and the correlation coefficient was decreasing with longer prediction times(0.84 for 1h, 0.77 for 12h, 0.72 for 24h and 0.67 for 48h). For the 12hour prediction horizon prediction errors were about 22~23%, increased gradually up to 25~29% for 48 hours predictions.

• 신재생에너지
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• 제18권3호
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• pp.1-9
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• 2022

This study analyzed the anticipated supply-and-demand of forest biomass energy (through wood pellets) until 2050, in South Korea. Comparing the utilization rates of forest resources of five countries (United Kingdom, Germany, Finland, Japan, and S. Korea), it was found that S. Korea does not nearly utilize its forest resources for energy purposes. The total demand for wood pellets in S. Korea (based on a power generation efficiency of 38%) was predicted to be 3,629 and 4,371 thousand tons in 2034 and 2050, respectively. The anticipated total wood pellet power generation ratio to target power consumption is 1.13% (5,745 GWh), 1.17% (6,336 GWh), and 1.25% (7,631 GWh) in 2020, 2030, and 2050, respectively. Low value-added forest residues left unattended in forests are called "Unused Forest Biomass" in S. Korea. From the analysis, the total annual potential amount of raw material, sustainably collectible amount, and available amount of wood pellet in 2050 were estimated to be 6,877, 4,814, and 3,370 thousand tons, respectively. The rate of contribution to Nationally Determined Contributions was up to 0.64%. Through this study, the authors found that forest biomass energy will contribute to a carbon neutral society in the near future at the national level.

• 한국환경과학회지
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• 제25권2호
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• pp.247-257
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• 2016

To predict annual energy production (AEP) accurately in the wind farm where located in Seongsan, Jeju Island, Equivalent wind speed (EQ) which can consider vertical wind shear well than Hub height wind speed (HB) is calculated. AEP is produced by CFD model WindSim from National wind resource map. EQ shows a tendency to be underestimated about 2.7% (0.21 m/s) than HB. The difference becomes to be large at nighttime when wind shear is large. EQ can be also affected by atmospheric stability so that is classified by wind shear exponent (${\alpha}$). AEP is increased by 11% when atmosphere becomes to be stabilized (${\alpha}$ > 0.2) than it is convective (${\alpha}$ < 0.1). However, it is found that extreme wind shear (${\alpha}$ > 0.3) is hazardous for power generation. This results represent that AEP calculated by EQ can provide improved accuracy to short-term wind power forecast and wind resource assessment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.421-423
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• 2001

Restructuring of electricity industry is going on for the purpose of introducing competition and after separation of generation and retail business and introduction of competition, substantial change is expected in overall electric power system. In other words, DSM projects are divided with public projects and private projects. Particularly for public project, it is essential to evaluate the DSM volumes by program. This paper tries to derive the ways for achieving the necessary DSM goal in the electricity industry in Korea. First of all, by analyzing the load in Korea, we forecast the standard demand and estimate the technological potentials of each program in considering DSM technological indicators. Moreover, by using economic analysis by program, we estimate economic potentials and finally, we estimate the potentials by program in considering the DSM policy. We estimate the potentials by using random method because application methodology and procedures by program are not established until now, which leads to not obtaining transparency for implementation effect by program. Therefore, this paper estimates the future potentials of DSM projects by using the logical and systematic analytic method and establishing database for DSM basic indicator. The DSM goals estimated by this method will be reflected to mid/long term nation-wide resource planning, which will mitigate anticipated power supply shortage and be applied to derive desirable energy demand/supply structure.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.92-97
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• 2005

The $9 billion US global wind energy market is experiencing dramatic growth with installed generating capacity up 500% from 7,600 MW at the end of 1997 to nearly 39,300 MW at the end of 2003. With an average annual increase approaching 32%, wind is the world's fastest growing energy source on a percentage basis, and its growth is forecast to continue a double-digit pace into the next decade 1. While much of this growth is fueled by government decisions that are favorable to 'green' or renewable Power, it is also fueled by advances in wind turbine technology as evidenced by larger, more sophisticated machines. As a result, wind turbines are becoming more established as an economically viable alternative to fossil-fueled power generation. Today, wind 'farms' - consisting of anywhere from a single turbine to as many as several hundred turbines - are an important component of the world's source of electric energy.

• 터널과지하공간
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• 제23권6호
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• pp.480-492
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• 2013

비화산지대에서도 적용 가능한 인공저류층 생성방식의 지열발전기술의 등장으로 막대한 비용이 소요되는 대심도 시추공사를 효율적이고 경제적으로 수행하기 위한 연구개발의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 시추공사는 수행과정에서 수많은 불확실한 사건이 발생하여 공기와 비용을 신뢰적으로 예측하기가 매우 어렵기 때문에 계획적이고 효율적으로 공사를 관리하기가 어려운 실정이다. 특히, 비트의 마모로 인해 이산적으로 발생하는 시추장비의 라운드 트립(round trip)은 심도가 깊어질수록 소요시간이 증가하여 공사 성능에 영향을 많이 끼치는 요소로서 발생시점과 깊이를 사전에 평가하여 최적화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 비트의 마모상태를 총 8단계로 구분하여 마모단계별 라운드 트립이 발생되는 깊이와 시점을 분석할 수 있는 예측 알고리즘(TOSA)을 개발하였다. 시뮬레이션을 위한 단위구간을 분할할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 구간별 시추속도 및 비트의 마모도 예측을 위한 방법으로 Bourgoyne and Young의 모델을 활용하였다. 마지막으로 사용자 편의성을 고려하여 개발된 알고리즘을 시스템화 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.653-660
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• 2021

재생에너지 자원은 비용감소, 정부 보조금, 지속가능성 등의 목적에 연계되어 전 세계적으로 전기를 생산하는 설비의 필수적인 영역으로 급속하게 진행되고 있다. 풍력, 태양광 및 부하가 상호작용하여 발생하는 예측오차는 배전계통, 선로 혼잡도, 전압과 무효전력 안정도 여유 등 예기치 않은 심각한 충격을 발생시킬 수가 있다. 이 충격은 전력계통에서 변동성 재생에너지의 보급이 증가함에 따라 더 커질 것이다. 우리나라는 배전선로에 연결될 수 있는 재생에너지의 최대 용량은 송배전용전기설비이용규정에 의해 제한된다. 이 연구는 기존 송전설비의 중대한 설비 개조가 필요하지 않는 배전선로에 대한 연계용량 결정방안을 기술한다. 특히 선로 케이블의 연계용량 기준과 배전선로의 최소부하 계산에 관하여 제안과 검토를 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.63-72
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• 2019

전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.