The moment when Electrical Vehicle (EV) starts charging or discharging is one of the most important parameters in estimating the impact of EV load on the grid. In this paper, a decision-making problem of determining the start time of charging and discharging during allowed period is proposed and studied under the uncertainty of real-time price. Prospect theory is utilized in the decision-making problem of this paper for it describes a kind of decision making behaviors under uncertainty. The case study uses the parameters of Springo SGM7001EV and adopts the historical realtime locational marginal pricing (LMP) data of PJM market for scenario reduction. Prospect values are calculated for every possible start time in the allowed charging or discharging period. By comparing the calculated prospect values, the optimal decisions are obtained accordingly and the results are compared with those based on Expected Utility Theory. Results show that with different initial State-of-Charge ($SoC_0$) and different reference points, the optimal start time of charging can be the one between 12 a.m. to 3 a.m. and optimal discharging starts at 2 p.m. or 3p.m. Moreover, the decision results of Prospect Theory may differ from that of the Expected Utility Theory with the reference points changing.
선진국에서는 지능형 농사 기법을 이용하여 농산물 가격을 예측하고 있다. 우리나라에서도 농산물 가격 폭등 및 급락을 막기 위해서 기초 연구를 하고 있다. 그러나 어느 누구도 농산물 가격예측을 하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 퍼지알고리즘을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용 하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.
This paper examines when a consumer in existent telecommunication 2G applies to new telecommunication service 3G from the viewpoint of an option pricing theory. To improve telecommunication quality of service, the consumer applies to 3G. The application means an exchange of 2G for 3G with extra costs such as searching and conversion costs. Since the option to exchange is a right that the consumer can exercise or not, application to 3G is deemed an exercise of the option to exchange at most suitable value of the option. The timing to exercise the option depends on the extra costs and the additional communication benefit from new telecommunication quality of service. These affect an optimal timing to apply to 3G. The optimal applying or switching timing to 3G is when an economic value of the option to exchange is equal to an economic value of the extra costs plus the additional telecommunication quality from new telecommunication service. The option analysis used in this paper is applicable to various industries.
본 논문은 전체 수요반응의 결과를 예측하는데 필요한 개별 수용가의 수요반응 모델을 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해, 개별 수용가의 수요반응 결정이 투자결정 문제가 유사함을 보이고, 수요 반응의 결정에 있어서도 투자결정 문제에서 위험선호 성향에 따라 수익과 위험 사이에서 개별적인 결정이 이루어진다고 보았다. 개별 수용가의 수요반응 모델을 유도할 때는 수요반응의 결과로 이루어지는 전력사용량 조정이 잘못된 결정일 확률을 고려하였고, 위험선호 지수라는 파라미터를 정의하여 일반적인 식으로 수요반응 모델을 표현하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 위험선호 지수 R의 값에 따라 수요반응의 전력요금 감소 효과와 변동성이 달라짐을 확인하였다. 본 논문의 모델을 이용하면 전체 수용가의 총 수요반응을 예측하는 것이 가능해지고, 그 결과는 수요반응 제도 시행을 위한 장비투자 결정이나 정책 결정에 있어 중요한 지표로 활용될 수 있을 것이다.
A thermostatically controlled load (TCL) can be one of the most appropriate resources for demand response (DR) in a smart grid environment. DR capability can be effectively implemented in a TCL with various intelligent control methods. However, because traditional on-off control is still a commonly used method in a TCL, it is useful to develop a method for adding DR capability to the TCL with an existing on-off controller. As a specific realization of supervisory control for implementing DR capability in the TCL, two methods are proposed - a method involving the changing of a set point and a method involving the paralleling of an identified system without delay. The proposed methods are analyzed through the simulations with an electric heater for different power consumption levels in the on-state. Considerable cost benefit can be achieved with the proposed methods when compared with the case without DR. In addition, the observations suggest that a medium power consumption level, instead of the maximum power, in the on-state should be used for consistently obtaining the cost benefit without severe temperature deviation from the specified temperature range for DR.
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
최근에는 LED 조명으로 인해 조명 제어의 유연성이 높아짐에 따라 가정이나 사무공간에서 해당 공간의 목표 조도를 설정하고 현재 내부조도의 상황에 따라 자동으로 조명을 디밍하는 형태로 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 제어방식이 현재 주택용 요금제도로 운영 중인 고정요금제에서는 에너지 비용을 감소시키나, 스마트그리드에서 운영될 RTP(Real Time Pricing)에서는 요금 단계에 따라 오히려 에너지 비용이 증가될 수 있다. 이에 본 논문은 실시간 요금 단계에 따라 LED 조명의 목표 조도를 가변적으로 변화시켜 조명 에너지 비용을 최소화하고 사용자의 작업에 적합한 상황별 조도를 자동으로 제어하여 작업자에게 편리함을 제공하고자 한다. 이때 요금 단계에 따른 상황별 최저 및 최고 조도기준은 KSA 3011 및 IES를 참조하며, 최소한의 조명 에너지 사용을 위해 외부 광량을 최대한 활용하여 현재의 시간에 따라 블라인드의 Open/Close를 자동으로 서비스한다. 사용자의 상황은 PIR, Electric Powermeter, Piezoelectric 센서로부터 사용자의 위치, 가전기기 사용 유무, 착석 여부 등을 파악하고, RTP 요금에 따라 하루동안의 조명에 사용된 전력요금을 시뮬레이션한다.
Ahmed, Sheeraz;Raza, Ali;Shafique, Shahryar;Ahmad, Mukhtar;Khan, Muhammad Yousaf Ali;Nawaz, Asif;Tariq, Rohi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2398-2421
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2020
In third world countries like Pakistan, the production of electricity has been quickly reduced in past years due to rely on the fossil fuel. According to a survey conducted in 2017, the overall electrical energy capacity was 22,797MW, since the electrical grids have gone too old, therefore the efficiency of grids, goes down to nearly 17000MW. Significant addition of fossil fuel, hydro and nuclear is 64.2%, 29% and 5.8% respectively in the total electricity production in Pakistan. In 2018, the demand crossed 20,223MW, compared to peak generation of 15,400 to 15,700MW as by the Ministry of Water and Power. Country faces a deficit of almost 4000MW to 5000MW for the duration of 2019 hot summer term. Focus on one aspect considering Demand Side Management (DSM) cannot oversea the reduction of gap between power demand and customer supply, which eventually leads to the issue of load shedding. Hence, a scheduling scheme is proposed in this paper called RPSMDSM that is based on selection of those appliances that need to be only Turned-On, on priority during peak hours consuming minimum energy. The Home Energy Management (HEM) system is integrated between consumer and utility and bidirectional flow is presented in the scheme. During peak hours of electricity, the RPSMDSM is capable to persuade less power consumption and accomplish productivity in load management. Simulations show that RPSMDSM scheme helps in scheduling the electricity loads from peak price to off-peak price hours. As a result, minimization in electricity cost as well as (Peak-to-Average Ratio) PAR are accomplished with sensible waiting time.
본 논문에서는 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원을 위한 에너지관리시스템의 구조에 대해 서술한다. 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원 에너지관리시스템은 분산에너지자원들의 상태나 시간대별 차등요금제와 같은 마이크로그리드 내외의 각종 정보들을 다양한 프로토콜들을 통해 수집한다. 에너지관리시스템은 수집한 정보들을 바탕으로 예측과 최적화 계산을 수행하고, 전기요금 절감이라는 마이크로그리드 최적운영 목표를 달성할 수 있도록 분산에너지자원들의 운전 스케줄을 도출한다. 최적운영 달성을 위하여 에너지관리시스템은 내부적으로 효과적 스케줄 도출을 위한 알고리즘을 포함하고 있어야하며, 도출한 스케줄을 외부의 분산에너지자원에 전달할 수 있는 프로토콜을 갖추어야 한다. 예측 과정에서 발생하는 실제와의 오차를 줄이기 위하여 에너지관리시스템은 rolling horizon controller로 작동한다. 도출된 운전 스케줄은 국제표준프로토콜을 통하여 실시간으로 분산에너지자원에 전달되어 마이크로그리드 최적운영을 가능하도록 한다.
본 연구에서는 주택 수요와 공급의 상호영향관계 메커니즘을 이용하여 가격 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 가격 시뮬레이션 모형의 핵심 알고리즘은 피드백 제어 이론을 이용한 시스템 다이나믹스 기반의 스톡 플로우 변수이며, 이러한 원리를 이용하여 서울지역 아파트 가격변화 행태를 모델링하였다. 가격 행태를 결정하는 피드백 메커니즘은 중장기 경기변동 시나리오 하에 대출 이자율을 정책변수로 아파트 매매 수요자와 공급자 규모를 스톡 변수로 설정하고, 이들 간의 상호 영향관계를 검증하였다. 본 논문을 통하여 향후 아파트 가격 추이는 아파트 매매 수요자와 공급자 규모의 행태 변화와 수요자와 공급자가 갖는 가격에 대한 반응 매개변수간의 영향관계로 구성된다. 또한 향후 경기 전망 및 대출이자율 등 거시경제의 상황에 따라 아파트 매매가격은 변화함을 알 수 있었다. 제시된 아파트 매매 가격 시뮬레이션 계량모델은 양도세 및 취득세 감면 등 비 금융 관련 부동산정책변수와 대출이자 조정 등 금융 관련 정책변수의 보다 정확하고 충분한 데이터를 적용하면 실무 적용과 정부 주택정책입안에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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