With the recent advances in smart grid technologies and the increasing dissemination of smart meters, the power usage of each time unit can be detected in modern smart building environments. Thus, the utility company can adopt different price of electricity at each time slot considering the peak time. Korea government also announces the smart-grid roadmap that includes a law for realtime price of electricity. In this paper, we propose an efficient power scheduling scheme for smart buildings that adopt smart meters and real-time pricing of electricity. Our scheme dynamically changes the power mode of each consumer device according to the change of power rates. Specifically, we analyze the electricity demands and prices at each time, and then perform real-time power scheduling of consumer devices based on collaboration of each device. Experimental results show that the proposed scheme reduces the electricity charge of a smart building by up to 36.4%.
Smart grid (SG) technology is now elevating the conventional power grid system to one that functions more cooperatively, responsively, and economically. When applied in an SG the demand side management (DSM) technique can improve its reliability by dynamically changing electricity consumption or rescheduling it. In this paper, we propose a new SG scheduling scheme that uses the DSM technique. To achieve effective SG management, we adopt a mixed pricing strategy based on the Rubinstein-Stahl bargaining game and a repeated game model. The proposed game-based pricing strategy provides energy routing for effective energy sharing and allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption. Our approach can encourage consumers to schedule their power consumption profiles independently while minimizing their payment and the peak-to-average ratio (PAR). Through a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can obtain a better performance than other existing schemes in terms of power consumption, price, average payment, etc.
A smart grid is a modernized electrical grid that uses information about the behaviors of suppliers and consumers in an automated fashion to improve the efficiency, reliability, economics, and sustainability of the production and distribution of electricity. In the operation of a smart grid, demand side management (DSM) plays an important role in allowing customers to make informed decisions regarding their energy consumption. In addition, it helps energy providers reduce peak load demand and reshapes the load profile. In this paper, we propose a new DSM scheduling scheme that makes use of the day-ahead pricing strategy. Based on the Rubinstein-Stahl bargaining model, our pricing strategy allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption, while reducing the peak-to-average ratio. With a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can increase the sustainability of a smart grid and reduce overall operational costs.
Park, Hyang-A;Kim, Seul-Ki;Kim, Eung-Sang;Yu, Jung-Won;Kim, Sung-Shin
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.65
no.4
/
pp.547-554
/
2016
Analyze the customer daily load patterns, be used to determine the optimal charging and discharging schedule which can minimize the electrical charges through the battery energy storage system(BESS) installed in consumers is an object of this paper. BESS, which analyzes the load characteristics of customer and reduce the peak load, is essential for optimal charging and discharging scheduling to save electricity charges. This thesis proposes optimal charging and discharging scheduling method, using particle swarm optimization (PSO) and penalty function method, of BESS for reducing energy charge. Since PSO is a global optimization algorithm, best charging and discharging scheduling can be found effectively. In addition, penalty function method was combined with PSO in order to handle many constraint conditions. After analysing the load patterns of target BESS, PSO based on penalty function method was applied to get optimal charging and discharging schedule.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.35
no.9B
/
pp.1407-1415
/
2010
In recent years, the smart grid technique for maximizing the energy efficiency of power networks has received a great deal of attentions. In particular, the Demand Response is a core technology differentiated from the present power network under the smart grid paradigm. To minimize the electric cost and maximize users' satisfaction, this paper proposes a unique scheduling algorithm derived by using optimization where the characteristics of various home appliances are taken into account. For this goal, we represent mathematical consumption patterns of the electric loads and propose the optimal scheduling scheme based on the importance factor of each device during one day. In the simulation results, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in the viewpoint of the minimal electric costs utilizing real statistical figures.
Kim, Seul-Ki;Kim, Jong-Yul;Cho, Kyeong-Hee;Byun, Gil-Sung
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.63
no.1
/
pp.27-34
/
2014
The paper proposed a sizing method of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations based on load profile patterns of substations. A lithium based battery ESS was selected since it can produce high-power at high speed that peak shaving requires, and also takes up a relatively smaller space for installation. Adequate size of the ESS, minimum capacity which can technically meet a peak shaving target, was determined by collectively considering load patterns of a target substation, characteristics of the ESS to be installed, and optimal scheduling of the ESS. In case study, a local substation was considered to demonstrate the proposed sizing method. Also economic analysis with the determined size of ESS was performed to calculate electricity cost savings of the peak shaving ESS, and to offer pay-back period and return on investment.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.65
no.3
/
pp.404-410
/
2016
This paper proposed a program of an energy storage system(ESS) for peak shaving of high-speed railway substations The peak shaving saves cost of equipment and demand cost of the substation. To reduce the peak load, it is very important to know when the peak load appears. The past data based load profile forecasting method is easy and applicable to customers which have relatively fixed load profiles. And an optimal scheduling method of the ESS is helpful in reducing the electricity tariff and shaving the peak load efficiently. Based on these techniques, MS. NET based peak shaving program is developed. In case study, a specific daily load profile of the local substation was applied and simulated to verify performance of the proposed program.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.13
no.10
/
pp.4988-5012
/
2019
As a subset of the Internet of Things, the Internet of Energy (IoE) is expected to tackle the problems faced by the current smart grid framework. Notably, the conventional day-ahead power scheduling of the smart grid should be redesigned in the IoE architecture to take into consideration the intermittence of scattered renewable generations, large amounts of power consumption data, and the uncertainty of the arrival time of electric vehicles (EVs). Accordingly, a day-ahead power scheduling system for the future IoE is proposed in this research to maximize the usage of distributed renewables and reduce carbon emission caused by the traditional power generation. Meanwhile, flexible charging mechanism of EVs is employed to provide preferred charging options for moving EVs and flatten the load profile simultaneously. The simulation results revealed that the proposed power scheduling mechanism not only achieves emission reduction and balances power load and supply effectively, but also fits each individual EV user's preference.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
/
v.41
no.5
/
pp.414-424
/
2015
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
Zhao, Zhuang;Lee, Won Cheol;Shin, Yoan;Song, Kyung-Bin
ETRI Journal
/
v.35
no.4
/
pp.677-686
/
2013
In this paper, we first introduce a general architecture of an energy management system in a home area network based on a smart grid. Then, we propose an efficient scheduling method for home power usage. The home gateway (HG) receives the demand response (DR) information indicating the real-time electricity price, which is transferred to an energy management controller (EMC). Referring to the DR, the EMC achieves an optimal power scheduling scheme, which is delivered to each electric appliance by the HG. Accordingly, all appliances in the home operate automatically in the most cost-effective way possible. In our research, to avoid the high peak-to-average ratio (PAR) of power, we combine the real-time pricing model with the inclining block rate model. By adopting this combined pricing model, our proposed power scheduling method effectively reduces both the electricity cost and the PAR, ultimately strengthening the stability of the entire electricity system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.