This study aims to investigate the usage of the renewable energy systems installed in buildings and make suggestions for the effective management. In this regard, a questionnaire survey was conducted on 1)design and construction, 2) operation and management, 3) user satisfaction and improvements about the renewable energy systems in buildings. Findings from this study can be summarized as follows; a lack of the basic information about systems, non-use of energy management systems, the differences in the features by energy source, and a lack of expertise of managers. The requirements to resolved these problems include the integrated management of various electric heat sources including a renewable energy source, an operation schedule based on the prediction of production and consumption, and so on. Furthermore the necessity of multiplex energy sources management system was confirmed and the basic data needed to establish the targets of this system were obtained.
With the increasing interest of a demand side management using a Smart Grid infrastructure, the demand resources and energy usage data management becomes an important factor in energy industry. In addition, with the help of Advanced Measuring Infrastructure(AMI), energy usage data becomes a Big Data System. Therefore, it becomes difficult to store and manage the demand resources big data using a traditional relational database management system. Furthermore, not many researches have been done to analyze the big energy data collected using AMI. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big Data system to manage the demand resources energy data and we will also show how the demand side management systems can be used to improve energy efficiency.
Recent concerns about rising fuel prices and greenhouse gas emissions have focused attention on alternative energy sources, particularly in the transport sector. Transportation consumes 40% of overall fuel usage. As a result, a growing majority of researches on Electric Vehicles (EVs) and their Energy Management Systems (EMS) have been done. In order to enhance the performance and to meet the needs of drivers, more information regarding the EMS is needed. A new Energy Management System is proposed using a FOPID controller. To put the concept into practice, state equations are utilised. The fifth-order state-space model under study is a linked model with several inputs and outputs and the transfer matrices are calculated for decoupling the system. Utilizing these transfer matrices to decouple the system and FOPID controller is used to tune the system. The tuned parameters are minimized using a Particle Swarm Optimization (PSO) approach with Integral Time Absolute Error (ITAE) as the goal. When the suggested FOPID system's results are compared to those of PID-controlled systems, a sizable improvement is observed, which is explained by the results.
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
전 세계적으로 에너지 사용량이 증가함에 따라 지구온난화와 같은 환경문제가 초래되었으며, 이에 각국은 협정·협약을 통한 에너지 산업의 탈탄소화와 함께 화석 에너지를 신재생에너지로 빠르게 전환 중이다. 발전량이 급변하는 신재생에너지 보급 확대에 따라 효율적인 에너지 관리의 필요성이 대두되는 한편, AI 기술이 발전함에 따라 에너지 관리 분야와 결합한 AI 기반 빌딩 에너지 관리 시스템(Building Energy Management System, BEMS)의 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법중 Multi-Armed Bandit(MAB) 알고리즘을 활용하여 빌딩 각 방의 조명시스템 전력사용량을 효율적으로 관리함과 동시에 사용자들의 불쾌지수를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
In this paper, a novel power management structure for an energy harvesting pervasive system is proposed. The system considers the power state of each subsystem to assign proper power sources. The switch matrix structure utilizes each power source to reduce the peak current of the battery. The power management structure can be interfaced to an embedded system power supply without significant design change.
The energy management technology for an independent fuel cell-battery hybrid system is developed for a household usage. To develop an efficient energy management technology, a simulation model is first developed. After the model is verified with experimental results, three energy management schemes are developed. Three control techniques are a fuzzy logic control (FLC), a state machine control (SMC), and a hybrid method of FLC and SMC. As the fuel cell-battery hybrid system is used for a house, battery state of charge (SOC) regulation is the most important factor for an energy management because SOC should be kept constant every day for continuous usage. Three management schemes are compared to see SOC, power split, and fuel cell power variations effects. Experimental results are also presented and the most favorable strategy is the state machine combined fuzzy control method.
The performances of the building service equipment relay on the individual superintendent's share for the assessment of performance, fault detection, deterioration diagnosis of the building service equipment. A major use of building energy management system(BEMS) is for monitoring plant and building's energy consumption. National building management system (N-BMS) presented in this study links buildings into a network group in order to monitor and control the buildings. How to construct the N-BMS was considered to save energy resource and to conserve performance of building service equipment. The FEMIS, facility, energy/environmental management & information system, for building service offer management process integrated with BAS, FMS and EMS and so on.
본 논문에서는 신재생에너지 발전과 연계한 에너지저장시스템(ESS)의 최적 운영을 위한 에너지관리시스템(EMS)의 구성요소 설계 시 고려할 기능, 운영 효과 분석과 전력요금 절감 방안을 제안한다. 이를 위해 태양광 발전 시스템에 리튬이온전지 기반의 배터리 시스템과 에너지관리시스템 연계 및 구축방안을 제시하고, 1년 동안 운영 데이터에 대한 분석한 결과를 기술한다. 또한 시스템 운영 효과를 높이기 위한 방안으로 EMS를 이용하여 최대수요 발생시간대의 피크전력을 경부하 시간대 충전전력으로 대체하여 ESS 전용 요금제에 따른 요금편익과 부하 평준화에 기여하는 효과를 제안한다.
본 논문에서는 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원을 위한 에너지관리시스템의 구조에 대해 서술한다. 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원 에너지관리시스템은 분산에너지자원들의 상태나 시간대별 차등요금제와 같은 마이크로그리드 내외의 각종 정보들을 다양한 프로토콜들을 통해 수집한다. 에너지관리시스템은 수집한 정보들을 바탕으로 예측과 최적화 계산을 수행하고, 전기요금 절감이라는 마이크로그리드 최적운영 목표를 달성할 수 있도록 분산에너지자원들의 운전 스케줄을 도출한다. 최적운영 달성을 위하여 에너지관리시스템은 내부적으로 효과적 스케줄 도출을 위한 알고리즘을 포함하고 있어야하며, 도출한 스케줄을 외부의 분산에너지자원에 전달할 수 있는 프로토콜을 갖추어야 한다. 예측 과정에서 발생하는 실제와의 오차를 줄이기 위하여 에너지관리시스템은 rolling horizon controller로 작동한다. 도출된 운전 스케줄은 국제표준프로토콜을 통하여 실시간으로 분산에너지자원에 전달되어 마이크로그리드 최적운영을 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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