The renewable energy based MG is becoming one of the prominent solutions for greenhouse gas and constructing less power lines. However, how to procure the economics of MG considering the CO2 emission and utility network impact is one of major issues as the proportion of renewable resource increases. This paper proposes the feasibility study scheme of campus MG and shows that the LCOE and CO2 emission can be reduced by utilizing the excess power and introducing hydrogen system and plus DR. For this, the three cases: (a) adding the PV and selling excess power to utility, (b) producing and selling hydrogen using excess power, and (c) participating in plus DR are considered. For each case, not only the topology and component capacity of MG to secure economic feasibility, but also CO2 emission and utility network effects are derived. If an electrolyzer with a capacity of 400 kW participates in plus DR for 3,730hours/year, the economic feasibility is securable if plus DR settlement and hydrogen sale price are more than 7.08¢/kWh and 8.3USD/kg or 6.25¢/kWh and 8.6USD/kg, respectively. For this end, continuous technical development and policy support for hydrogen system and plus DR are required.
Kim, Seong-Eun;Chung, Min-Hee;Park, Jin-Chul;Rhee, Eon-Ku
한국태양에너지학회:학술대회논문집
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2008.04a
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pp.294-299
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2008
The enforcement of the Kyoto Protocol to reduce greenhouse gas is definitely a challenge we cannot avoid. Korea ranks 10th in the world and 1st among OECD countries in terms of the volume of greenhouse gas emission and is expected to join Annex I countries which have to reduce emission after 2012. For the sustainable development, we shouldn't depend upon fossil fuel energy longer. This study will provide preliminary data to developing renewable energy systems for urban generation. There are investigated a recent case study of CONCERTO projects co-funded by the European Commission and analyzed application of renewable energy systems as a urban energy source.
Regarding the fact that wind power forecast accuracy is gradually improved as time is approaching, this paper proposes a two-stage rolling dispatch approach based on model predictive control (MPC), which contains an intra-day rolling optimal scheme and a real-time rolling base point tracing scheme. The scheduled output of the intra-day rolling scheme is set as the reference output, and the real-time rolling scheme is based on MPC which includes the leading rolling optimization and lagging feedback correction strategy. On the basis of the latest measured thermal unit output feedback, the closed-loop optimization is formed to correct the power deviation timely, making the unit output smoother, thus reducing the costs of power adjustment and promoting wind power accommodation. We adopt chance constraint to describe forecasts uncertainty. Then for reflecting the increasing prediction precision as well as the power dispatcher's rising expected satisfaction degree with reliable system operation, we set the confidence level of reserve constraints at different timescales as the incremental vector. The expectation of up/down reserve shortage is proposed to assess the adequacy of the upward/downward reserve. The studies executed on the modified IEEE RTS system demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
Dae-Kug Lee;Seok-Ho Yoon;Jae-Hyeok Kwak;Choong-Ho Cho;Dong-Hoon Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1123-1146
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2023
In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.
Wind energy, which is one of renewable energy, would be useful resources that can be applied to making energy recycling villages without using fossil fuels. This study analyzed energy potential on wind power considering weather condition in three rural villages and compared with energy consumption surveyed. A wind turbine system in the 5kW class can generate 26.1%, 73.9% and 39.5% of the yearly mean consumption of electric power per house in Makhyun, Boojang and Soso respectively. A 750kW wind turbine system can generate 1.7%, 30.3% and 22.1% of the total amount of electric power consumption in three study villages respectively. Wind power energy density was too low in Makhyun and Soso, so it is determined that the application of wind turbine system is almost impossible. Wind energy potential was generally low in Boojang either, but it is evaluated that there is a little possibility of wind power generation relatively. For practical application of renewable energy to rural green-village planning, assessment of energy potential for the local area should be preceded.
Suhyun Kim;Yoonsoo Kim;Sumin Park;Jihyeon An;Sanghun Lee
New & Renewable Energy
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v.19
no.1
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pp.22-30
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2023
Recently, the use of renewable energy has been increasing to achieve carbon neutrality. The concept of a zero-energy building is also attracting attention. In this study, a preliminary study was conducted to analyze the feasibility of a hybrid wind and solar power generation system between buildings that utilize the building wind generated by the Venturi effect. For this purpose, the wind speed and sunshine hours were monitored in the area where the building wind blows by the Venturi effect, and the power generation depending on system types, areas, and season was estimated. Consequently, the wind power generation system showed a larger amount of power per area than solar power. The wind power systems can generate larger power if wind power blades are installed along the height of the building. As a preliminary study, this study verified the feasibility of the system utilizing building wind and suggested follow-up studies.
YI, YONG;SHIN, SEOCK JAE;PARK, SE JIN;KIM, MIN SOO;KIM, HYUNG JOONG;KIM, JUN HO;KIM, INHWAN;KIM, YONG SU
Journal of Hydrogen and New Energy
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v.28
no.5
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pp.502-511
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2017
Design, manufacture and operate the 700W Solid oxide fuel cell system suitable for housing. Except for BOP not produced domestically, most of the domestic BOPs were applied as much as possible. Finally, the system size was 350 liter. System performance was electric efficiency 44.64%, thermal efficiency 40.99%, total efficiency 85.62% at certificate authority. The system was operated for 4,500 hours, this operation time include automatically system on/off, E-stop for emergency stop, load trip for blackout and inverter error. There were that the system on/off were 26 times. System performance remains intact after system on/off.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.1
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pp.97-115
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2022
Smart power grid is a user friendly system that transforms the traditional electric grid to the one that operates in a co-operative and reliable manner. Demand Response (DR) is one of the important components of the smart grid. The DR programs enable the end user participation by which they can communicate with the electricity service provider and shape their daily energy consumption patterns and reduce their consumption costs. The increasing demands of electricity owing to growing population stresses the need for optimal usage of electricity and also to look out alternative and cheap renewable sources of electricity. The solar and wind energy are the promising sources of alternative energy at present because of renewable nature and low cost implementation. The proposed work models a smart home with renewable energy units. The random nature of the renewable sources like wind and solar energy brings an uncertainty to the model developed. A stochastic dual descent optimization method is used to bring optimality to the developed model. The proposed work is validated using the simulation results. From the results it is concluded that proposed work brings a balanced usage of the grid power and the renewable energy units. The work also optimizes the daily consumption pattern thereby reducing the consumption cost for the end users of electricity.
The global rise of greenhouse gas(GHG) emissions and its potentially devastating consequences require a comprehensive regulatory framework for reducing emissions, including those from the transport sector. alternative fuels and technologies have been promoted as a means for reducing the carbon intensity of the transport sector. Renewable fuel policies were historically motivated by energy security concerns, and to promoted agricultural industries. In the last decade, biofuels have also been discussed as low or net-zero carbon soures of energy for transportation. Hence, the development of biofuels has been supported by a range of policy instruments, including volumetric targets or blending mandates, tax incentives or penalties, preferential government purchasing, government funded research, development in world-wide. As one of the most powerfuel instruments, renewable fuel mandates require fuel producers to produce a pre-defined amount(or share) of biofuels and blend them with petroleum fuel. In this study, we reviewed Renewable Fuel Standard(RFS, USA), Renewable Transport Fules Obligation (RTFO, UK) as a renewable fuel mandate policy to reduce GHG. This includes not only mandate system for blending of biofuels in transport fuels, but also sustainability to use biofuels in this system.
Korea government established the energy technology development plan (2011-2020) and declared to be a leader of the green energy technologies. The plan aims for 10% market share in the green energy industry, 12% energy efficiency improvement, and 15% greenhouse gas reduction. In order to achieve these goals, the government has tried to calculate the whole scale of national energy R&D investment, annual budget and specific expenditures for new technologies by computer simulation. The simulation modules include the R&D investment model, GDP model, energy consumption and $CO_2$ emission model by System Dynamics. Based on these simulation modules, I tested various scenarios for effectiveness of energy R&D investments until 2020. The results show that Korea should increase national energy R&D investment to 2.3 billion U.S. dollars, and switch the investment from electricity and nuclear power to the renewable energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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