This paper describes nuclear energy technologies for the solution of long term energy problem with better reliability. A short overview about nuclear energy applications are explained with a basic analysis of energy. Furthermore, industrial application, space application of nuclear systems and ship propulsion in nuclear energy application are demonstrated in more detail. This report also includes some examples of the experienced nuclear power plant to identify energy production. The general purpose of the article is to understand how efficiently nuclear systems generates energy, and solve the world's increasing energy demand in our century.
This paper analyzes the correlation between Net Benefit Test (NBT) and System marginal price (SMP), which has a significant impact on the allocation of demand response (DR) resources in resource scheduling and commitment (RSC) process, based on the performance data of the demand resource market which has been established in 2014. Demand resources compete with generation resources in the RSC process, and it is prescribed to use demand resources only when net benefit occurs. Analysis result shows that the larger the SMP than the Net Benefit Threshold Price (NBTP), the more the winning bid of demand response resource was. It is interpreted that the introduction of NBT in DR market is justified. The demand resource market has been steadily growing. It is required to expand the scope of resources up to the small-sized DR, and to expand the functionalities of demand resources not only in the current energy market but also in the reserve market in the future. In order for that, institutional improvements are required.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.2
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pp.74-78
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2015
With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.
The determination of production level of the domestic anthracite coal is an important issue in the national energy strategy. It is also closely related to the energy mix scenarios in the future. The objective of the paper is to discuss and analyze the options of expanding anthracite coal demand in the utility sector. The observed options are including; (1) New pulverized system of the 200 and 500 MW level, (2) Atmospheric Fluidized Bed Combustion (AFBC), and (3) Pressurized Fluidized Bed Combustion (PFBC). Special emphasis is placed on the considerations in estimating the effects on the electric system costs and government subsidies when the options are introduced in the utility sector.
In this study, the different energy demands in reinforced concrete (RC) wall piers, coupled by buckling restrained braces (BRBs), are investigated. As well as this, a single plastic hinge approach (SPH) and an extended plastic hinge (EPH) approach is considered for the wall piers. In the SPH approach, plasticity can extend only in the 0.1H adjacent to the wall base while, in the EPH approach, the plasticity can extend anywhere in the wall. The seismic behavior of 10-, 20- and 30-storey structures, subjected to near-fault (NF) as well as far-fault (FF) earthquakes, is studied with respect to the energy concepts involved in each storey. Different kinds of energy, including inelastic, damping, kinetic, elastic and total input energy demand, are investigated. The energy contribution from the wall piers, as well as the BRBs in each model, are studied. On average, for EPH approach, the inelastic demand portion pertaining to the BRBs for NF and FF records, is more than 60 and 80%, respectively. In the SPH approach, these ratios are 77 and 90% for the NF and FF events, respectively. It appears that utilizing the BRBs as energy dissipation members between two wall piers is an efficient concept.
Energy is a vital resource for the economic growth and the social development for any country. As the industry becomes more sophisticated and the economy more grows, the electricity demand is increasing. So forecasting electricity demand is an important for electricity suppliers. Forecasting electricity demand makes it possible to distribute electricity demand. As the market for Negawatt market began to grow in Korea from 2014, the prediction of electricity consumption demand becomes more important. Moreover, power consumption forecasting provides a way for demand management to be directly or indirectly participated by consumers in the electricity market. We use Genetic Algorithms to predict the energy demand of the fishing industry in Jeju Island by using GDP, per capita gross national income, value add, and domestic electricity consumption from 1999 to 2011. Genetic Algorithm is useful for finding optimal solutions in various fields. In this paper, genetic algorithm finds optimal parameters. The objective is to find the optimal value of the coefficients used to predict the electricity demand and to minimize the error rate between the predicted value and the actual power consumption values.
As entering in the time of high oil price, seriousness of an energy is on the rise and the importance of energy is growing. Especially, building energy occupying 24% of total demand of energy is expected to be possible to reduce energy demand more than other section. To reduce the building energy consumption, this study analyzes function and thermal performance of Super window by heat experimental apparatus. Super window is a 2-track low-e glazing window for high insulation efficiency. By applying the results of this experiment to building energy efficiency rating tool, this study compares energy efficiency rates depending on a region.-Jeju, South, Central. And it shows how much does Super window reduce Building energy consumption.
Load Management, is originated from efficiency improvement of energy use, or energy conservaion. Traditionally, electric utilities have constructed new power plants to meet the steadily increasing electricity demand. Power development planning, however, is becoming more difficult in the countries like Korea, Japan, and the United States, and increasing concerns about global environmental problems necessitate changes from existing supply-side options based on fossil-fuel to environmentally agreeable supply strategies. This paper discusses the demand side management strategy with emphasis on the concept, implementation scheme, and current practices employed in utilities.
In this paper, we estimate a time series model of energy demand in the industrial sector with an asymmetric response to energy prices. Including the asymmetric response to energy prices in the model strengthens robustness of the cointegration relationship and reduces the variation of the estimated coefficients across the estimating methods. We find that rising energy prices have a larger impact on energy demand than falling energy prices, with the largest impact occurring when energy prices rise to new highs. The estimation results are partially improved when using gross output rather than value added as a measure of production. Using single equation methods to estimate the asymmetric response model, the elasticity of gross output ranged from 1.05 to 1.09 and the elasticity of price-rise ranged from -0.48 to -0.56, which is similar to the results of international studies.
The importance of new renewable energy is emphasized not only new growth engine but also the key solution for the exhaustion problem of fossil energy and environment problem. For the steady growth of new renewable energy industry, securing related labor force is an essential factor. In this study, the status on labor force of new renewable energy industry was identified and forecasted the labor force demand of new renewable energy in 2015 by reflecting the industrial growth outlook on the new renewable energy. For the quantitative analysis methodology, the stock approach of Bureau of Labor Statistics (BLS) of the United States was applied. Also by performing survey on the experts, the opinions of experts on supply and demand of new renewable energy labor force or worker training programs have been gathered. As a result of study, it has been analyzed that nearly 20% annual growth rate will be shown as the labor force demand in the field of new renewable energy industry increases from 14,100 people in 2010 to 33,200 people in 2015. In the survey on experts, we could find that a plan for supplying labor force must be prepared promptly in order to accomplish new renewable energy supply objectives and industrial growth objectives by our country in the future as the supply of new renewable energy labor force is currently insufficient. Also, it has been analyzed that the effort for deciding the proper new renewable energy labor force training program standard will be necessary. This study result could be used as a material of labor force training plan for the steady growth of new renewable energy industry in the future.
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