The difficulty of securing freshwater sources is increasing with global climate change. On the other hand, seawater is less affected by climate change and regarded as a stable water source. For utilizing seawater as freshwater, seawater desalination technologies should be employed to reduce the concentration of salts. However, current desalination technologies might accelerate climate change and create problems for the ecosystem. The desalination technologies consume higher energy than conventional water treatment technologies, increase carbon footprint with high electricity use, and discharge high salinity of concentrate to the ocean. Thus, it is critical to developing green desalination technologies for sustainable desalination in the era of climate change. The energy consumption of desalination can be lowered by minimizing pump irreversibility, reducing feed salinity, and harvesting osmotic energy. Also, the carbon footprint can be reduced by employing renewable energy sources to the desalination system. Furthermore, the volume of concentrate discharge can be minimized by recovering valuable minerals from high-salinity concentrate. The future green seawater desalination can be achieved by the advancement of desalination technologies, the employment of renewable energy, and the utilization of concentrate.
Many studies have been performed to reduce electric consumption in railway systems. Due to its low conduction loss and high regenerative braking efficiency characteristics, the ESS powered railway system is chosen as a promising candidate for future railway systems. This paper introduces the ESS powered railway system and analyzes current power charge calculation methods that have been set up by KEPCO (Korea Electric Power Corporation). Based on the analysis, this paper proposes two different power charge reduction methods for the railway system. One is to smooth the peaks of traction energy consumption by supplying additional energy to the grid. The other is to save electric charge by reducing electric energy consumed by the railway during the energy peak time, 2 p.m.~5 p.m., which has highest 'Won/kWh' rates. To verify the effectiveness of the proposed method, the power charge of Seoul Metro Line 2 is recalculated using the method.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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제27권3호
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pp.128-136
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2015
Reducing the building energy consumption has become one of the most important issues. However, the current engineering and technological involvement in energy analysis has been relatively low in the existing buildings. In the existing buildings, end-use analysis must be accompanied to calculate the exact amount in energy savings and such analysis should be conducted based on the energy billing data or measurement data by calibration process. Mostly, detailed energy simulation programs have been proposed for the analysis but, it is difficult to utilize them due to realistic problems. In this paper, we developed an end-use analysis tool that have input function for energy audit data and two case studies were conducted in the real-life office buildings located in Seoul, Korea. Mean Bias Error (MBE) and Coefficient of Variation of Root-Mean- Squreaed-Error (CV(RMSE)) are used for the criteria of comparison. Each index was calculated by using monthly utility bills of electricity and gas consumption. Results showed that MBE and CV (RMSE) represented with acceptable values of -0.1% and 5.7% respectively.
Kumaran, K. Manikanda;Chinnadurai, M.;Manikandan, S.;Murugan, S. Palani;Elakiya, E.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2377-2398
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2021
In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.
A major barrier to the spread and vitalization of renewable energy lies in its economic infeasibility. And yet, there is a disparity in estimating the economic feasibility between supply and demand sides. Taking this into account, we calculate an appropriate level of mini-solar panel subsidies provided by the Seoul metropolitan government. More pointedly, this research investigates the receptivity and social equity of the subsidy program based on the analysis of the program's financial feasibility. The results show that the subsidies can have anticipated effects for the heavy electricity consumption group but not for the low electricity consumption group. Specifically, estimated pay-back periods for groups of 401kWh ~ 500kWh (per month) users, 201 kWh ~ 400kWh users and 101kWh ~ 200kWh were approximately 5years, 8 ~ 9 years and 12 years, respectively. This implies that differential scales of the subsidies can better contribute to reducing regressive difference between the groups and meeting the goal of social equity in regards to energy justice.
The rapid economic growth has brought tremendous pressure on the environment and caused severe air pollution in China. This study empirically examines causes of air pollution in China. Panel-corrected standard errors procedure (PCSE) was used to analyze major determinants of increasing or reducing emissions of sulfur dioxide (SO2) and nitrogen oxides (NOX) in 30 Chinese provinces. The estimation results show that SO2 emission is mitigated as per capita regional GDP increases, but the relation between emission of NOX and per capita regional GDP is found to have an inverse N-shaped curve, which implies that emission of NOX is ultimately expected to decline with economic growth. As for increasing factors of air pollutants, electricity consumption is a significant common source of SO2 and NOX emissions. Moreover, the results show that increment of coal consumption significantly affects emission of SO2 while increase of natural gas consumption reduce emission of SO2. On the other side, investment in energy industry, and investment on treatment of waste gases are determinants of mitigating emissions of SO2, but have no impact on NOX. Consumption of diesel, truck ratio and number of vehicles increase emission of NOX. Meanwhile, higher precipitation rate is a common determinant of mitigating emissions of SO2 and NOX. Policy implications are suggested in the conclusion.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
First, the base model of multi-family residential buildings are selected, and then the $CO_2$ reduction building technologies that are applicable for multi-family residential buildings are induced by analyzing the examples and then an optimal plan for when the $CO_2$ reduction building technologies can be integrated and applied to the base model was formulated. In the results of converting the energy consumption and reduction amount from the building technologies into $CO_2$ emissions to analyze the distribution ratio compared to the entire $CO_2$ emissions; the heat recovery ventilator is 0.5%, the photovoltaic system is $1.9%{\sim}5.9%$, the solar hot water heating system is $6.3%{\sim}13.1%$ and the ge thermal heat-pump system is 39.0% when both heating and hot water heating are applied. An optimally integrated application method for the building technologies is in charge of heating and hot water heating through the geothermal source heat pump system and in charge of the electricity load through the photovoltaic system(45.2%).
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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제21권4호
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pp.88-95
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2007
Korea is highly dependent on foreign countries for energy while at the same time having a high energy-consumption industrial structure. Therefore, logical improvements in energy use efficiency and nationwide energy saving are becoming more and more important in coping with the worldwidehigh oil prices and environmental issues such as listed in the Kyoto Protocol to the United Nations Framework Convention on Climate Change. Consequently, a study was conducted on the average annual load factor in domestic areas to set a reasonable and reliable technology standard plan for high-efficiency transformers. The average annual load factor in Korea was discovered to be 18.4[%] classified by industry. This factor is expected to be used in arranging a domestic standard for a minimum efficiency system for transformers, and in reviewing and supplementing the standard transformers plan for the High Energy-Efficiency Appliance Certification. The expected effect from the establishment of the technology standards plan for highly efficient transformers is the expansion of the manufacturing and distribution of highly efficient transformers that are suitable for domestic use. These will lead to electricity cost savings for users, strengthening the related industries' market competitive powers and the effective reduction of greenhouse gases on a national level by drastically reducing loss from transformers, which accounts for a large portion of the total electric supply losses.
This paper compares the economic effects of climate policy options in Korea. The impacts and implications of carbon and Btu tax schemes are analyzed using the META Net modeling system, which was developed at the Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL). Findings indicate that carbon tax is more cost effective compared to Btu tax, but this does not necessarily mean the former is more desirable than the latter. Energy market stability and national energy security is equally important in choosing policy options. Moreover Btu tax is more effective in reducing energy consumption in general. It reduces not only carbon intensive energy sources, but non-fossil fuel like electricity. Korean economy consumes too much energy and energy efficiency is very low compared to other OECD countries. So the reduction of energy demand growth should be the first priority of the national energy policy in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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