태양광과 풍력 등의 신 재생에너지 전원은 기후나 온도, 지형적인 영향을 많이 받기 때문에 배전계통에 연계 시 기존 배전계통의 전압품질에 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 따라서, 분산전원 계통 연계시 부하와 전원이 혼재되어 운용되는 형태의 배전계통에서 야기되는 여러 가지 문제점을 검토, 분석할 수 있는 배전계통 연계해석 프로그램의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 비전문가라도 쉽게 사용이 가능한 일반용 평가 시스템을 엑셀 프로그램으로 구현하였다.
전기를 에너지원으로 사용하는 각 종 부하는 가정, 공장 및 상가 등에 널리 분산되어 있고, 여기에 전기를 생산 공급하는 발전기도 지역적으로 분산되어 병렬운전이 되고 있다. 새로운 발전기가 병렬운전에 참여하기 위해서는 기존 운전되고 있는 전력계통과의 전압, 주파수, 상회전, 위상이 일치하여야 한다. 만약 이들 조건이 갖추어지지 않은 상태에서 임의 병렬 접속을 시도하게 되면 해당 발전기는 물론 전체 계통에 충격과 손상을 초래할 수 있다. 양측의 전압과 주파수 비교는 상용 계측기를 사용하여 비교적 쉽게 할 수 있느나, 상회전 방향과 위상차의 판별에는 세심한 주의가 필요하다. 최근의 발전기에는 병렬 운전 조건을 자동으로 조정, 확인을 하는 장치를 채용하고 있으며 구체적인 회로구성과 동작원리를 여기에서 살펴보았다. 병렬 접속이 이루어진 후 발전기 별 전력 분담과, 계통 주파수 변동에 따라 자동으로 발전기 출력 제어가 이루어지는 기능이 터빈 조속기 측에 설정되어 사용된다.
이동 Ad-hoc 네트워크는 기존의 인프라스트럭쳐 네트워크가 없이 이동 노드들이 자율적으로 다수의 홉을 통해 통신하는 네트워크다. 이동 Ad-hoc 네트워크의 이동 노드는 스스로 호스트나 라우터가 되며 능동적인 연결 설정이 가능하고 네트워크의 참여 또는 이탈이 자유롭고 베터리로 운영되어 에너지원의 공급이 제한되고 무선 망 특성에 따른 잦은 환경 변화에 의해 네트워크의 토폴로지가 자주 변하는 특성을 가진다. 이러한 Ad-hoc 네트워크의 특성 때문에 기존의 고정적인 유선 망 관리에 비해 Ad-hoc 네트워크에서의 망 관리는 더 힘들고 어려운 연구분야다. 특히, 기존의 중앙 집중식 망 관리와 같은 구조는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 적합하지 않다. 이 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 특성에 맞는 자동적이고 적응력 있는 지적 망 관리 구조를 제시한다. 제시한 관리 구조는 JMX(Java Management Extensions)와 Mobile Agent 프레임웍을 이용한 분산 망 관리 구조이다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 물체를 에너지 효율적으로 추적하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 것은 물체의 이동에 따라 동적으로 클러스터링을 구성해 나가는 방법이다. 물체의 이동에 따라 클러스터를 구성한 후 클러스터 내부에서는 모든 센서 노드들이 연속적으로 물체를 모니터링하거나 혹은 일반적인 스케줄링 기법을 사용하여 에너지 소모를 분산시킨다. 이런 스케줄링 기법들은 환경 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되고 있기 때문에 이동하는 물체를 추적하는 응용에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체의 이동경로를 따른 동적 클러스터링 환경에서 물체의 이동 정보를 고려한 클러스터 내부에서의 스케줄링 기법을 제안함으로써 이동하는 물체에 대한 missing-rate를 최소화하는 동시에 에너지 소모를 최대한 줄임으로써 전체 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키고자 한다. 시뮬레이션 결과가 증명하는 바와 같이 제안한 방안은 보다 낮은 에너지 소모와 missing-rate를 달성하였다.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 급성장중인 기술이며 다양한 분야에서 응용과 연구가 진행 되고 있다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 분산 네트워크 환경에서 배터리를 이용하여 Life cycle을 유지하기 때문에 QoS 요구보다는 에너지 효율이 매우 중요하다. 이러한 사항을 고려하여 IEEE802.15.4의 MAC 프로토콜에서는 트래픽에 적응적인 MAC 프로토콜 연구와 무선 센서 네트워크 환경에 신뢰성과 효율성이 강조된 표준화 작업을 진행중에 있지만, 에너지 효율이 줄어든 만큼 센서 노드의 응답속도가 떨어지는 문제점을 지니고 있다. 이에 본 논문은 동기식 방식과 하이브리드 방식의 MAC 프로토콜을 분석하여 전체네트워크의 에너지 효율이 개선된 MAC 프로토콜을 설계하였다.
최근 신재생에너지의 보급 정책으로 인해 태양광 또는 풍력과 같은 신재생에너지가 전체 전력 계통에서 차지하는 비율이 증가되고 있는 실정이다. 그러나 신재생에너지는 변동 적이기 때문에 계통의 안정성을 저해하는 원인이 될 수 있다. 이에 따라 각 나라에서는 계통 안정성을 위한 기능들을 요구하고 있으며, 그 요구는 점차 강화되고 있다. 이와 같이 신재생에너지 비율의 증가로 인해 계통 안정성에 대한 문제가 강조되고 있지만, 태양광 분산 발전 시스템의 경우에는 일사량에 의존하여 운전하기 때문에 일사량이 낮거나 야간에는 계통 안정성을 위한 기능을 수행하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일사량이 낮거나 야간에도 계통 안정화를 위해 무효전력 지원이 가능한 확장된 무효전력 운전(EF-RPO: Extended feed-in Reactive Power Operation)방법의 제어 전략을 제안하며, 제안한 방식은 1MVA 계통 연계형 인버터의 제작과 실험을 통해 검증하였다.
센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.
수소는 연료전지 등의 에너지원으로 사용될 경우 NOx, SOx, $CO_2$ 등의 한경오염물질, 온실가스를 발생시키지 않기 때문에 친환경 에너지원으로 각광을 받고 있다. 수전해는 수소를 생산하는 가장 간단하고 효율적인 방법 중의 하나로서, 잉여전력 또는 신재생에너지에 의한 전기에너지를 통해 환경오염물질 발생 없이 고순도의 수소를 얻을 수 있으며 분산/대량 생산이 용이하다. 수전해에서 환원전극에서는 수소발생반응이 일어나고, 산화전극에서는 산소발생반응이 일어난다. 이때 주로 산소발생전극 촉매로는 과전압이 작게 걸리고 활성이 우수한 귀금속 계열의 $IrO_2$와 $RuO_2$ 등의 촉매가 현재 사용되고 있다. 본 연구에서는 고분자 용액을 만들어 전기방사를 이용하여 공정변수에 따른 직경과 morphology를 확인하였고, 고가의 귀금속 산화물 대신 저렴한 전이금속산화물인 Cu와 Co를 이용하여 1D 나노섬유를 산소발생 촉매로 합성하였다. 합성된 나노섬유의 구조적, 물리화학적 특성을 분석하고 산소발생반응(OER)에 대한 전기화학적 활성 및 내구성을 평가하였다.
우리나라 전기자동차의 잠재 전력수요는 최대부하 측면에서 분석해보면 2008년말 현재 우리나라 자동차 16,794,287대를 전력부하로 환산해보면 1,887,017MW로서 우리나라 발전용량(70,353MW)의 약27배로 나타난다. 다행히도 전기자동차는 비동시 부하이며 최대부하로 충전하지는 않으므로 동시에 그만한 최대전력수요가 필요한 것은 아니다. 그러므로 연간 공급가능한 전기에너지(GWh)를 밸리 필링(Vally Filling;여유 심야전력) 전력량으로 구해보면 약 50,151GWh/년이고, 전기자동차의 에너지 필요용량을 계산해보면 46,587GWh/년이 된다. 이 결과는 전기자동차용 에너지양이 기설 발전설비로 공급가능한 밸리 필링 전력량의 93%로서 전기자동차의 수요를 적당한 시간대로 유도하면 현재의 발전설비 용량으로도 전기자동차에 에너지 공급이 가능하다는 것을 의미한다. 그러나 수도권의 자동차가 45.9%를 차지하고 있어 향후 수도권의 전력공급을 위한 전력 수송의 병목현상인 북상조류의 문제는 심화될 위험이 있다. 하지만 전기자동차의 축전지를 계통에 연계하여 분산전원으로 운영한다면 계통의 피크전력과 예비전력, 주파수 조정 등에 이점을 가져올 수도 있을 것이다.
본 논문에서는 Wireless Sensor Networks에서 Max k-Cut Problem을 기반으로 위치 정보를 사용하지 않고 클러스터 헤드를 적절히 분산하여 선출함으로써 에너지 효율적인 클러스터링을 하는 중앙처리 방식의 새로운 알고리즘 "MCCA : Max k-Cut based Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks"을 제안한다. MCCA는 이웃 노드와의 상대적이고 근사적인 거리 정보만을 사용하여 효율적으로 클러스터링을 하고 에너지가 적은 노드는 클러스터 헤드 선출에서 일정 기간 제외되는 방법을 사용함으로써 LEACH, EECS보다 에너지 효율이 증대됨과 GPS를 사용한 BCDCP와 에너지 효율이 비슷함을 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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