This paper presents a window-based load management system (LMS) developed as a decision-making tool in the competitive electricity market The developed LMS can help the users to monitor system load patterns, analyze their past energy consumption and schedule for the future energy consumption. The LMS can also provide the effective information on real-time energy/cost monitoring, consumed energy/cost analysis, demand schedule and cost-savings. Therefore. this LMS can be used to plan the optimal demand schedule and consumption strategy.
This paper aims to analyze architectural planning factors that could contribute to reductions in electricity consumption in the household of apartments, to apply energy saving methods at the design phase. These six architectural planning factors were orientation, building type (flat, tower block), standard floor access type (corridor access type, stair case type, EV hall access type), household location (floor), household opening type (one side opening, right angle opening, two sides opening or three sides opening), and bay on the facade (one bay, two bays, three bays, four bays), and these were derived from literature review. Household electricity consumption data were gathered from 2168 households with a total area of 135~150$m^2$ of 6 apartment complexes over 1000 households in Seoul. The annual characteristics of electricity consumption according to architectural planning factors were analyzed. And, variances between groups with respect to the mean of summer, winter, and annual electricity consumption according to each architectural planning factors were analyzed using ANOVA and t-test. The results showed that an annual electric energy saving of over 1000kWh was facilitated by these planning factors. In addition, high energy efficiency architectural planning factors based on the analysis were as follows: southwest orientation, flat type, corridor access type and staircase type, household loation below the 20th floor, two sides opening and three sides opening, and 2 bays and 3 bays.
The commercial buildings are consuming about 30% of total energy used in Korea. And a large amount of energy consumption in commercial buildings is consumed by HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning) system. Therefore, if we can reduce the energy consumption in HVAC or air-conditioning system in commercial buildings, the overall energy consumption in Korea can be reduced. Currently, an electricity charge called Time of Use (TOU) is applied to typical commercial buildings. This paper proposes the novel energy management method where the temperature setting of air-conditioning system are adjusted to minimize the use of electrical energy while indoor comfort level is retained. The simulation test for a typical commercial building shows that the proposed method gives over 10% savings in electricity bills and electricity consumption compared to the conventional air-conditioning method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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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 purpose of this study was to analyze characteristics and to develop estimation model of IHG(Internal Heat Gain) from appliance in domestic apartment units. To do this, it was defined the source of IHG from appliance and the calculation method through the case study of international and domestic codes. And the equipment related datum such possession, usage or not, etc were collected through field survey in apartment units, and the appliances' electricity consumption were measured separately from overall electricity consumption. Annual electricity consumption value were calculated with field survey datum and appliances' electricity consumption measurement datum, and then IHG value was calculated by applying PHPP v9 method. And it was conducted correlation analysis between IHG value and the area for exclusive use, the number of occupants, and then the IHG from applianace estimation model was deducted with regression analysis. Finally, it was analyzed the present level and of the domestic code(The Building Energy Efficiency Rating System) comparing with the value of estimation model, and the various international codes(HERS, Building America, SAP).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1553-1571
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2018
Currently, many of schemes for smart grid data aggregation are based on a one-level gateway (GW) topology. Since the data aggregation granularity in this topology is too single, the control center (CC) is unable to obtain more fine-grained data aggregation results for better monitoring smart grid. To improve this issue, Shen et al. propose an efficient privacy-preserving cube-data aggregation scheme in which the system model consists of two-level GW. However, a risk exists in their scheme that attacker could forge the signature by using leaked signing keys. In this paper, we propose a secure and fine-grained electricity consumption aggregation scheme for smart grid, which employs the homomorphic encryption to implement privacy-preserving aggregation of users' electricity consumption in the two-level GW smart grid. In our scheme, CC can achieve a flexible electricity regulation by obtaining data aggregation results of various granularities. In addition, our scheme uses the forward-secure signature with backward-secure detection (FSBD) technique to ensure the forward-backward secrecy of the signing keys. Security analysis and experimental results demonstrate that the proposed scheme can achieve forward-backward security of user's electricity consumption signature. Compared with related schemes, our scheme is more secure and efficient.
As the energy consumption increases continuously, the emission amount of air pollutants is growing, and after all it can influence the global environment as welt as the regional atmosphere. So, the clean energy which emits less air pollutants should be developed and widely used to reduce emission of pollutants. Electricity, known for clean energy in the side of consumption, is not actually clean in the process of generation. Electric power is generated using fossil fuels which produce acidic gases like $SO_{2}$, $NO_{x}$, etc. The emission rates of $SO_{2}$, $NO_{x}$, $CO_{2}$ are 2g,0.78g and 1 l0g per electric power generating Ikwh. If one light(60 watt bulb) be turned off at each house for a month electricity will be saved about 1.Skillion kwh a year. This is almost the same as 4,170 tons of $SO_{2}$ and $NO_{x}$. As a result the economization of electricity will be one of the effective strategy to reduce the air pollution and to keep our life clean and comfortable.
Electroluminescent Display(ELD) will be the innovative ideas to replace existed electricity illumination systems that consider to under effectiveness and environmental pollution generators in the commercial caves because ELD has less heat and low electricity consumption by the new illumination materials. Characteristics of the ELD are as following: it is a proper matter for the small merchandise ads due to its thickness is only below 3oo micoron, electricity consumption of ELD is less (1/3) than LED, ELD that is a whole face illumination system is much brighter than LED that is a dot illumination system, ELD is longer life than others due to its less light generation systems, ELD is any problems to bend, and it is a best device to use a light board ads. ELD has advantages on conservation of cave biosystems and reduce pollution when ELD is installed in touring spots and emergency corridors of weak illuminated cave internal areas by less heating and low electricity consumption using the indirect illumination of the ELD. Therefore when the high technologic ELD is installed in the commercial caves in Korea, it will be innovating cave environmental systems, saving budgets, and increasing tours.
In these days global energy policy is changed from "supply" to "demand". In this regards, there are needs to analysis on effect of policy such as energy efficiency strategy, electricity rates. This study examines the relationship between energy consumption reduced by new energy policy and GDP growth for each industrial sector for Korea from 1970 to 2013. With respect to the direction of causality, energy use of 1th industry like agriculture and mining leads to GDP growth. On the other hand, GDP growth of 2nd industry, manufacturing, leads to energy use. And there is bidirectional causality in 3rd industry, service sector. These findings imply that the government policies aimed at reducing electricity consumptions and increasing energy efficiency should be progressed cautiously depend on status of each industry condition.
Ngoc, Lan Dong Thi;Van, Khai Phan;Trang, Ngo-Thi-Thu;Choi, Gyoo Seok;Nguyen, Ha-Nam
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.59-65
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2021
Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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