We estimated the price range of electricity transactions under the prosumer system, considering the spread of renewable energy and the prospect of introducing a surplus power trading system between power consumers in Korea. The range (min/max) of power transaction prices was estimated by prosumers and consumers who could purchase electricity from utilities if needed. It is assumed that utilities purchased electricity from prosumers and consumers under a Time-of-Use (TOU) rate, trading at a monthly price. The range of available transaction prices according to the amount of power purchased from utilities and the amount of transaction power was also estimated. The price range that can be traded is expected to vary depending on variables such as the TOU rate, purchased and surplus power, levelized cost of electricity, etc.
Electricity has become a factor that dramatically affects the market economy. The day-ahead system marginal price determines electricity prices, and system marginal price forecasting is critical in maintaining energy management systems. There have been several studies using mathematics and machine learning models to forecast the system marginal price, but few studies have been conducted to develop, compare, and analyze various machine learning and deep learning models based on a data-driven framework. Therefore, in this study, different machine learning algorithms (i.e., autoregressive-based models such as the autoregressive integrated moving average model) and deep learning networks (i.e., recurrent neural network-based models such as the long short-term memory and gated recurrent unit model) are considered and integrated evaluation metrics including a forecasting test and information criteria are proposed to discern the optimal forecasting model. A case study of South Korea using long-term time-series system marginal price data from 2016 to 2021 was applied to the developed framework. The results of the study indicate that the autoregressive integrated moving average model (R-squared score: 0.97) and the gated recurrent unit model (R-squared score: 0.94) are appropriate for system marginal price forecasting. This study is expected to contribute significantly to energy management systems and the suggested framework can be explicitly applied for renewable energy networks.
본 논문에서는 전국 521가구를 대상으로 조사한 횡단면 자료를 분석에 이용하여 주택용 전력의 수요함수를 추정하고자 한다. 주택용 전력의 수요함수는 수용가의 전력 수요행태에 대한 정보를 제공하여 가격과 같은 주요 정책변수의 효과를 사전적으로 진단하는 데, 그리고 수요예측을 하는 데 유용하게 활용된다. 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 오차항의 분포에 있어서 동분산 및 정규성의 가정을 하지 않는 최소절대편차 추정량을 사용하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.68 및 0.14로 추정되었으며 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 가격 및 소득 변화에 비탄력적인 주택용 전력수요의 특징을 잘 보여주고 있다. 이는 주택용 전력이 필수적인 재화로서 가격이 변동된다고 해서 급격하게 수요를 조정하기 어려우며 소득이 변동된다고 해서 수요가 빠르게 조정되지 않음을 시사한다.
Although South Korea experienced a rolling blackout in 2011, the possibility of a blackout in South Korea continues to increase due to rapid electrification. This study examines the problems of energy taxation and price distortions as possible reasons for the rapid electrification in South Korea, which is occurring at a faster rate than in Japan, Europe, and other developed countries. Further, we suggest new energy taxation and price systems designed to normalize electricity prices. In order to do so, we consider two possible scenarios: the first imposes a tax on bituminous coal for electricity generation and the second levies a tax to provide compensation for the potential damages from a nuclear accident. Based on these scenarios, we analyze the effects of a new energy system on electricity price and demand. The results show that a new energy system could guarantee the power generation costs and balance the relative prices between energy sources, and could also help prevent rapid electrification. Therefore, the suggested new energy system is expected to be utilized as a basis for energy policy to decrease the speed of electrification, thus preventing a blackout, and to induce the rational consumption of energy in South Korea.
Islands that is far away from onshore have used internal-combustion engine driving alternators to secure electric power. However, with Paris convention on climate change, there is a growing interest in eco-friendly energy independent island that replaces microgrid(MG) consisting of photovoltaic, wind power, and energy storage system with alternators for internal combustion engines. And also, national emission trading has been implemented, and the price of certified emission reduction(CER) has a influence on system marginal price(SMP). Because, the low cost generation source decides SMP when CER price is low, while the more expensive generation source decides SMP when CER price is high. Therefore, the increasing of CER price has a strong influence on the annualized return of MG independent power producer. Moreover, the fixed RPS price is implemented from 2017, which the increasing of CER price under the fixed RPS price or the variable RPS price affects annualized return differently. In this paper, the annualized return according to CER price is analyzed for large, middle, and small scaled islands, the effect of CER price on the annualized return was confirmed.
본 논문에서는 국내 발전산업에 대한 비용함수를 추정하고 계수에 대한 시뮬레이션을 통하여 신재생에너지 투입 확대가 화석에너지 수요와 전력공급가격에 미치는 파급효과를 분석한다. 신재생에너지는 풍력, 태양광, 바이오, 연료전지, 수력 등 여러 에너지원을 통합한 개념으로서 산정방식의 일반화 문제와 자료의 제약 등의 이유로 각 에너지원의 상용 단가를 하나의 투입 가격으로 객관적으로 산정하는 것은 용이하지 않다. 이러한 현실적 한계를 고려하여 적정 수준의 신재생에너지 투입을 전제로 제약비용함수(restricted cost function)를 도출한 다음, 공급관계식(supply relation)을 결합하여 추정을 위한 방정식체계를 구성한다. 특히 신재생에너지의 암묵가격(shadow price)을 산출함으로써 신재생에너지 투입 확대로 인한 기업의 잠재적 비용부담의 변화추이를 분석한다.
2차 에너지인 전력은 다양한 연료를 발전원으로 하고 있기 때문에, 전력에 대한 수요는 에너지 각 부문에 적지 않은 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 전력수요함수를 추정하여 가격탄력성 및 소득탄력성에 대한 정량적 정보를 도출하고자 한다. 이를 위해 1991년부터 2014년까지의 연간 시계열 자료를 이용하되, 탄력성을 단기와 장기를 구분하여 추정할 수 있는 내생시차변수모형을 적용한다. 종속변수로는 연간 전력수요, 독립변수로는 상수항, 전력실질가격, 실질 국내총생산의 3가지를 이용한다. 분석결과 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.142 및 0.866으로 추정되었으며 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 즉 전력수요는 단기적인 관점에서 가격 변화에 대해 비탄력적임과 동시에 소득 변화에 대해서도 비탄력적이다. 장기 가격탄력성 및 소득탄력성을 추정한 결과를 살펴보면 각각 -0.210 및 1.287이며 이 값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 장기적인 관점에서 보더라도 전력수요는 가격 변화에 대해 여전히 비탄력적인 반면에, 소득 변화에 대해서는 전력수요가 탄력적으로 변한다. 따라서 가격정책 위주의 수요관리정책은 단기 및 장기 모두 효과가 제한적이며, 향후 예상되는 소득 증가에 기인하는 전력수요의 증가는 단기보다는 장기에 보다 두드러질 것으로 예상된다.
Objectives: This study evaluated nutritional quality of convenience store meal boxes according to store company and meal price. Methods: In May 2020, 71 meal boxes from five major convenience store companies were collected. Respective weights of all dishes and food ingredients included in each meal box were measured with a digital scale. Information on nutritional contents was collected from nutrition fact panels on packages. Food group patterns, dietary diversity scores (DDS), and dietary variety scores (DVS) were analyzed. Nutritional contents, i.e., amounts of energy, protein, and sodium, and percentages of energy from carbohydrate, sugar, fat, and saturated fat were compared with respective standards based on the 2020 Dietary Reference Intakes for Koreans. Comparison was made among five companies (Company A, B, C, D, E) and three price groups (≦ 4,200 won, ≧ 4,300 and ≦ 4,500 won, ≧ 4,600 won). Multiple regression analyses were conducted to examine the difference of nutritional contents according to company and price, respectively while holding the other variable constant. Results: DDS, but not DVS, significantly differed among companies. The percentages of meal boxes meeting the nutritional standards of sodium significantly differed among companies; the percentage was highest in companies B (75.0%) and C (73.3%). "Company" was associated with amount of energy, protein, and sodium, and percentage of energy from saturated fat. "Price" was associated with the amount of energy and percentage of energy from carbohydrate. The average number of satisfied standards was highest in companies B (5.0) and C (4.0). About two-thirds of the meal boxes provided less amount of energy than the standard; the percentage of such meal boxes was highest in meal boxes with price of 4,200 won or lower. Conclusions: There were significant differences in the nutritional quality of meal boxes according to "company". Meanwhile, higher-priced meal boxes did not necessarily ensure better nutritional quality.
클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.
본 연구에서는 중앙냉방시스템용 모형실험장치를 구성하여 에너지 소비량 및 전력사용요금의 절감을 위한 최적제어방법을 구현하여 실험적 연구를 수행하였다. 최적제어방법으로는 새벽시간의 예냉을 이용한 전력디맨드 응답제어와 외기온도변화를 고려한 외기보상제어방법 등을 고려하였으며, 제어알고리즘은 LabVIEW 프로그램을 이용하여 작성하였으며, 제어 및 모니터링을 통해 최적제어방법과 기존제어방법과의 제어성능을 비교 고찰하였다. 연구결과로서 본 연구에서 제시한 최적제어방법이 기존제어방법에 비해 양호한 응답특성을 나타냈으며, 에너지소비량은 약 9.5%, 전력요금은 약 15.7%를 각각 절감한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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