The importance of renewable energy technology is discussed and next generation power transmission networks, which is called the smart grid, are constructed in developed countries. However for construction and operation of the smart grid, it is required not only to develop the electrical power generation technologies and transmission equipments but also to study systematic analysis and optimization for design and operation of the smart grid. In this paper we study electrical power trade in the smart grid using operations research models and simulation methods. We also consider future electrical power exchange markets in Korea and build four scenarios and the related optimization and simulation models, which reflect electrical power transaction pricing strategies of stake-holders. We can also simulate electrical power exchange market and analyze the results of electrical power trading, which can give us some insights for future electrical power exchange market.
Recently, smart grid has been considered a very important new energy delivery technology, and one that can help ensure a cleaner environment by making use of information and communication technology (ICT) in countries around the world. The many technological benefits smart grid offers is expected to bring about a huge change in the electric energy supply chain. In particular, smart grid with advanced ICT is likely to allow market agents to participate in the decision-making process in the restructured electricity industry, easily facilitating Homeostatic Utility Control. In this paper, we examine smart grid as a market externality, and then illustrate issues from the commercial market perspective as it relates to electricity market design. Finally, our paper identifies some of the impacts of smart grid on electricity market design, which may possibly be incorporated into the evolution of the electricity market, thus ensuring market efficiency.
The introduction of smart grid, which is an innovative application of digital processing and communications to the power grid, might lead to more and more cyber threats originated from IT systems. In other words, The Energy Management System (EMS) and other communication networks interact with the power system on a real time basis, so it is important to understand the interaction between two layers to protect the power system from potential cyber threats. This paper aims to identify and clarify the cyber security risks and their interaction with the power system in Smart Grid. In this study, the optimal power flow (OPF) and Power Flow Tracing are used to assess the interaction between the EMS and the power system. Through OPF and Power Flow Tracing based analysis, the physical and economic impacts from potential cyber threats are assessed, and thereby the quantitative risks are measured in a monetary unit.
Mu Chen;Lu Chen;Zhipeng Shao;Zaojian Dai;Nige Li;Xingjie Huang;Qian Dang;Xinjian Zhao
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1689-1705
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2023
To deal with the potential XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network, an XSS vulnerability detection method combining the static analysis method with the dynamic testing method is proposed. The static analysis method aims to analyze the structure and content of the source code. We construct a set of feature expressions to match malignant content and set a "variable conversion" method to analyze the data flow of the code that implements interactive functions. The static analysis method explores the vulnerabilities existing in the source code structure and code content. Dynamic testing aims to simulate network attacks to reflect whether there are vulnerabilities in web pages. We construct many attack vectors and implemented the test in the Selenium tool. Due to the combination of the two analysis methods, XSS vulnerability discovery research could be conducted from two aspects: "white-box testing" and "black-box testing". Tests show that this method can effectively detect XSS vulnerabilities in the source code of the power communication network.
최근 국내의 한전을 비롯한 해외 여러 전력회사에서 스마트 그리드라는 개념의 전력망 구축을 위한 활동이 활발하게 이루어지고 있다. 스마트 그리드는 전력망에 정보통신망을 융합하여 전력의 효율성을 증대시키는 기술로, 전력 사업자와 소비자가 양방향 통신을 통해 에너지 효율을 극대화 시킬 수 있다. 그러나 전력망이 정보통신망과 융합되면서 기존 전력망보다 보안의 위협이 증대되고 있다. 전력망 특성상 보안의 위협으로 인한 피해는 개인의 사생활뿐만 아니라 사회의 경제적 손실까지 이어져 그 피해규모가 크므로, 스마트 그리드는 여러 해커 집단의 공격 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 스마트 그리드의 보안 피해를 예방하기 위해, 스마트 그리드 구축의 핵심 기술이라 할 수 있는 Advanced Metering Infrastructure (AMI)의 보안 취약점과 그에 대응하는 보안 기술 현황을 살펴보도록 한다.
As is known to all that the output of wind power generation has a character of randomness and volatility because of the influence of natural environment conditions. At present, the research of wind power prediction mainly focuses on point forecasting, which can hardly describe its uncertainty, leading to the fact that its application in practice is low. In this paper, a wind power range prediction model based on the multiple output property of BP neural network is built, and the optimization criterion considering the information of predicted intervals is proposed. Then, improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the model. The simulation results of a practical example show that the proposed wind power range prediction model can effectively forecast the output power interval, and provide power grid dispatcher with decision.
The emergence of the Smart Grid is an integrated solution for the next generation power system that combines IT technology in the power system to create optimal energy utilization and various services. However, these convergence technologies (power systems and information communications) are not only improving the related technologies but also producing various problems especially exposure to cyber risk. In particular, the intelligent power grid has security vulnerabilities through real-time information sharing among various organically linked systems, and it is more complicated than the cyber risk problem in the existing IT field and is directly connected to national disaster accidents. Therefore, in order to construct and operate a more stable smart grid, this paper analyzes the system of power system control system in Korea, and proposes a cyber security element definition and a countermeasure establishment method of power monitoring & control systems based on security standards of smart grid (No. SPS-SGSF-121-1-1).
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.164-172
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2023
Sharing power data between electrical power grids is crucial in energy management. The multi-agent approach has been applied in various applications to improve the development of complex systems by making them both independent and collaborative. The smart grid is one of the most intricate systems that requires a higher level of independence, reliability, protection, and adaptability to user requests. In this paper, a multi-agent system is utilized to share knowledge and tackle challenges in smart grids. The shared information is used to make decisions that aid in power distribution management within the grid and with other networks. The proposed multi-agent mechanism improves the reliability of the power system by providing the necessary information at critical times. The results indicate that the multi-agent system operates efficiently and promptly, making it a highly promising candidate for smart grid management.
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%.
The power loss of the controllable switches in modular multilevel converter (MMC) HVDC transmission systems is an important factor, which can determine the design of the operating junction temperatures. Due to the dc current component, the approximate calculation tool provided by the manufacturer of the switches cannot be used for the losses of the switches in the MMC. Based on the enabled probabilities of each SM in an arm, the current analytical models of the switches can be determined. The average and RMS currents can be obtained from the corresponding current analytical model. Then, the conduction losses can be calculated, and the switching losses of the switches can be estimated according to the upper limit of the switching frequency. Finally, the thermal resistance model of the switches can be utilized, and the junction temperatures can be estimated. A comparison between the calculation and PSCAD simulation results shows that the proposed method is effective for estimating the junction temperatures of the switches in the MMC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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