The improved performance of computer parts, such as graphic card, CPU, and main board, has led to the need for power supplies with a high power output. The dynamic load profile rapidly changes the usage of power consumption depending on load operations, such as PC power and air conditioner. Under dynamic load profile conditions, power consumption can be classified into maximum, normal, and standby power. Several problems arise in the case of maximum power. Peak power is generated at the system power source in the maximum-power situation. Frequent generation of peak power can cause high-frequency problems and reduce the life of high-pressure parts (especially high-pressure capacitors). For example, when a plurality of PCs are used, system overload occurs due to peak power generation and causes problems, such as power failure and increase in electricity bills due to exceeded contract power. To solve this problem, a system peak power limit/compensation power circuit is proposed for a power supply under dynamic load profile conditions. The proposed circuit detects the system current to determine the power situation of the load. When the system current is higher than the set level, the circuit recognizes that the system current generates peak power and compensates for the load power through a converter using a super capacitor as the power source. Thus, the peak power of loads with a dynamic load profile is limited and compensated for, and problems, such as high-frequency issues, are solved. In addition, the life of high-pressure parts is increased.
본 연구에서는 가구의 종류별 가전기기의 사용 패턴을 프로파일링 하여 제시한다. 현재 한국에서는 연간 사용된 가구당 전기기기별 총 사용량은 제시되고 있으나 가구 종류별 전력소비 프로파일 자료는 제시되고 있지 않다. 이런 자료를 수집하기 위해서는 각 가구별로 적어도 일년 이상 각 가구별, 전력기기별 전력사용을 모니터링해야 하는데 개인의 프라이버시 문제로 이런 연구는 진행하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 전력을 사용하는 가정의 종류를 구성원들을 크기 별로 구분하고 각 가정 구성원의 생활패턴을 가정하여 그에 따른 소비패턴 시나리오를 작성하였다. 이것을 바탕으로 통계청의 자료를 사용하여 각 가정별 에너지 소비 프로파일을 작성하였다.
This paper presents a study the change of the load profile on the power system by the charging impact of electric vehicles (EVs) in 2020. The impact of charging EVs on the load demand is determined not only by the number of EVs in usage pattern, but also by the number of EVs being charged at once. The charging load is determined on an hourly basis using the number of the EVs based on different scenarios considering battery size, model, the use of vehicles, charging at home or work, and the method of charging, which is either fast or slow. Focusing on the impact of future load profile in Korea with EVs reaching up 10 and 20 percentage, increased power demand by EVs charging is analyzed. Also, this paper analyzes the impact of a time-of-use (TOU) tariff system on the charging of EVs in Korea. The results demonstrate how the penetration of EVs increases the load profile and decreases charging demand by TOU tariff system on the future power system.
With the increasing interest of energy efficiency, several buildings and factories begin to monitor energy usages with a built-in energy management system. However, the built-in energy monitoring system does not reflect the dynamics of buildings and factories energy usage. To overcome the latter, we deploy several sensors to monitor the dynamics of buildings energy usage patterns. In this paper, we are proposing a framework of a sensor based energy monitoring system. Based on our limited experiments, we can monitor power usages by a person, device and time period. As a result, we can plan a better energy usage and improve energy efficiency by the monitored energy usage profile data.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
에너지 저장장치(Energy Storage System)은 전력 수요가 적을 때 전력을 저장해 두었다가 수요가 발생하거나 비상시 저장된 전력을 사용함으로 전기 에너지를 저장하여 필요할 때 사용 가능함으로써 에너지 이용 효율 향상, 전력공급 시스템 안정화 및 신재생 에너지 활용도 향상 효과를 가지는 시스템이다. 최근 세계적으로 에너지의 효율적인 소비에 대한 관심이 증대되면서 전력의 안정적인 공급을 원하는 수요자와 전력 수요 평준화를 원하는 공급자의 요구를 충족시켜줄 수 있는 에너지 저장장치의 필요성이 증대되고 있다. 현재 에너지 저장장치를 구성하는 Power Conditioning System(PCS), Battery Management System(BMS), 배터리 셀은 제조사별로 상이한 규격을 가진다. 이로 인해 각 핵심 부품 간 인터페이스가 규격화되어 있지 않아, 에너지 저장장치의 구성 및 운영에 난점으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 제조사별로 상이한 특징을 가지는 부품들의 설정과 효율적 운영에 필요한 정보를 수용하여 에너지 저장장치를 구성할 수 있는 XML 기반의 에너지 시스템 전용 프로파일 시스템의 설계와 분석방안을 제안한다. 제조사별 PCS, BMS, 배터리 셀과 그 외의 주변 기기들의 설정 정보 및 운영 정보를 분석하여 프로파일 규격을 정의하고, 에너지 저장장치에 적용할 수 있는 프로파일 어댑터 소프트웨어를 설계 및 구현한다. 프로파일 어댑터를 통해 생성된 프로파일은 설정 프로파일과 운영 프로파일로 구성되며, 추후 확장성을 고려하여 표준 XML의 규격을 따른다. 구현된 프로파일 시스템의 검증은 에너지 저장장치 시스템에 적용되어 기본적인 충 방전 동작을 통해 정상 동작 결과를 제안한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권2호
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pp.496-506
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2014
In this paper the scenario based optimization of the bulbous bow of the KRISO Container Ship (KCS) is presented. The optimization of the parametrically modeled vessel is based on a statistically developed operational profile generated from noon-to-noon reports of a comparable 3600 TEU container vessel and specific development functions representing the growth of global economy during the vessels service time. In order to consider uncertainties, statistical fluctuations are added. An analysis of these data lead to a number of most probable upcoming operating conditions (OC) the vessel will stay in the future. According to their respective likeliness an objective function for the evaluation of the optimal design variant of the vessel is derived and implemented within the parametrical optimization workbench FRIENDSHIP Framework. In the following this evaluation is done with respect to vessel's calculated effective power based on the usage of potential flow code. The evaluation shows, that the usage of scenarios within the optimization process has a strong influence on the hull form.
Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4988-5012
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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.
The vehicle electric power system, which consists of two major components: a generator and a battery, which have to provide numerous electrical and electronic systems with enough electrical energy. A detailed understanding of the characteristics of the electric power system, electrical load demands, and the driving environment such as road, season, and vehicle weight is required when the capacities of the generator and the battery are to be determined for a vehicle. An easy-to-use and inexpensive simulation program may be needed to avoid the over/under design problem of the electric power system. A vehicle electric power simulator is developed in this study. The simulator can be utilized to determine the optimal capacities of generators and batteries. To improve the expandability and easy usage of the simulation program, the program is organized in modular structures, and is run on a PC. Empirical electrical models of various generators and batteries, and the structure of the simulation program are presented. For executing the vehicle electric power simulator, data of engine speed profile and electric loads of a vehicle are required, and these data are obtained from real driving conditions. In order to improve the accuracy of the simulator, numerous driving data of a vehicle are logged and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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