• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.21-24
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• 2008

Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFC) is an attractive candidate for residential power generator due to fast start-up and stop, high efficiency, low emission, and high power density. In this study, we employ short module stack to understand the performance of the unit cell of the stack in terms of operating temperatures. To simulate the practical fuel cell stack of residential power generator, the structure and active area of the short module stack is kept the same as that of the practical fuel cell. The results shows that the electric potential of short module stack is different from the number of cells times the potential of unit cell because of cell-to-cell variation.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.361-364
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• 2009

KEPRI has studied planar type SOFC stacks using anode-supported single cells and kW class co-generation systems for residential power generation. A 1kW class SOFC system consisted of a hot box part, a cold BOP part and a water reservoir. A hot box part contains a SOFC stack made up of 48 cells with $10{\times}10cm^2$ area and ferritic stainless steel interconnectors, a fuel reformer, a catalytic combustor and heat exchangers. Thermal management and insulation system were especially designed for self-sustainable operation. A cold BOP part was composed of blowers, pumps, a water trap and system control units. When a 1kW class SOFC system was operated at $750^{\circ}C$ with hydrogen, the stack power was 1.2kW at 30 A and 1.6kW at 50A. Turning off an electric furnace, the SOFC system was operated using hydrogen and city gas without any external heat source. Under self-sustainable operation conditions, the stack power was about 1.3kW with hydrogen and 1.2kW with city gas respectively. The system also recuperated heat of about 1.1kW by making hot water. Recently KEPRI developed stacks using $15{\times}15cm^2$ cells and tested them. KEPRI will develop a 5 kW class CHP system using $15{\times}15cm^2$ stacks by 2010.

• 설비공학논문집
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• 제15권8호
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• pp.697-703
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• 2003

Cogeneration is the simultaneous generation of heat and electricity in a single unit, and is a highly energy-efficient technology compared to the independent generation of both products. Therefore, cogeneration has been widely introduced in many countries for use in industrial, commercial and residential applications. However, there have been few models with an output of less than 100 kilowatt. In the present study, a spark ignited gas engine with electric generation output of 10 kilowatts was developed for micro cogeneration package. The gas engine shows 26.7% of electric generation efficiency, NOx emission less than 10 ppm at 13% oxygen, 82 dB of Noise level, and about 3 seconds of switching time from idling to nominal power.

• 전기화학회지
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• 제12권2호
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• pp.119-130
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• 2009

본 논문에서는 고체산화물 연료전지의 스택 제조 및 시스템 연구개발의 최근 연구동향을 살펴보았다. 고체산화물 연료전지는 연료의 화학적 에너지를 전기적 에너지로 변환시킬 수 있는 친환경, 고효율의 전기화학장치이다. 고체산화물 연료전지 발전시스템은 응용분야에 따라 중대형 분산발전, 가정용 열병합 발전, 보조전원 및 휴대용 발전 시스템으로 구분할 수 있으며, 10 kW급 이상의 SOFC 발전시스템의 경우 원통형 셀로 구성된 발전시스템이 연구개발의 주를 이루고 있다. 더불어, SOFC 발전시스템 연구개발의 경우 매년 증가하는 세계 전력소비량에 대응하기 위해 발전시장에 진입 가능한 고성능, 장수명의 SOFC 소재 및 발전시스템에 R&D 노력이 집중되고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.