• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.2 no.3
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• pp.391-395
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• 2016

In the last few decades, global electricity consumption has dramatically increased and has become drastically fluctuating and uncertain causing blackout. Due to the unexpected peak electricity demand, we need significant electricity supply. The solutions to these problems are smart grid system which is envisioned as future power system. Smart grid system can reduce electricity peak demand and induce effective electricity consumption through various price policies, demand response (DR) control methodologies, and state-of-the-art smart equipments in order to optimize electricity resource usage in an intelligent fashion. Demand response (DR) is one of the key technologies to enable smart grid. In this paper, we propose greedy technique for demand response smart grid system. The proposed scheme focuses on minimizing electricity bills, preventing system blackout and sacrificing user convenience.

• 사료
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• s.14
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• pp.61-66
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• 2005

2005년 2월 현재 미국은 육류 단백질에 대한 수요가 크게 증가한 반면 육류 공급 증가는 수요에 미치지 못하여 가격은 높은 수준을 유지하고 있다. 또한 곡물가격은 적정한 수준을 유지하고, 여러 해 지속된 미 서부의 가뭄이 해소되고 있다. 생산자들은 수익 향상에 따라 반응하고 있다 .돼지와 가금류 생산자들은 현재 이들 산업의 호전된 수익성에 반응하여 생산량을 완만하게 증가시킬 것으로 예상된다. 소 사육 부문도 흑자를 기록하고 있으며, 미 서부의 가뭄이 해소되면서 소 사육두수가 증가하여 회복기로 접어들었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.3
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• pp.23-30
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• 2017

OpenADR is a national standard communication protocol of demand response service. OpenADR uses XML message, called a payload, to support logical transaction of demand response service. For this purpose, OpenADR defines a XML element as transaction identifier which is called requestID. Unfortunately, OpenADR 2.0b profile specification describes some information about requestID but, it is not enough for understanding properly. Ambiguous definition of payload transaction makes vulnerabilities of implementing VEN & VTN and confuses mapping OpenADR 2.0b protocol into other smart grid protocols. Therefore, this paper redefines payload transaction to solve an ambiguous information of OpenADR 2.0b profile specification, proposes a model of analyzing payload transaction, and shows how to detect a payload transaction vulnerability in real-world.

• 전기의세계
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• v.61 no.10
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• pp.41-43
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• 2012

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1988.10a
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• pp.16-16
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• 1988

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.4
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• pp.901-922
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• 2007

To see how the electricity demand for air-conditioning responds to weather condition and what kind of weather condition works better in forecasting maximum daily electricity demand, four different regression models, which are linear, exponential, power and S-curve, are adopted. The regression outcome turns out that the electricity demand for air-conditioning is inclined to rely on the exponential model. Another major discovery of this study is that the electricity demand for air-conditioning responds more sensitively to the weather condition year after year along with the higher non-air-conditioning electricity demand. In addition, it has also been found that the discomfort index explains the electricity demand for air-conditioning better than the highest temperature.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.10 no.2
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• pp.161-172
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• 2001

누진요금에서의 수요행위는 그 복잡성으로 인해 많은 논의를 불러 왔다. 그러한 논의 중 주요한 하나는 과연 소비자들이 한계가격에 반응하는가 아니면 평균가격에 반응하는가이다. 본 연구에서 우리는 서울시 가정용 상수도 수요 자료를 사용하여 체증 누진요금에서의 가격인식 행동을 분석하였다. Shin (1985)의 방법론이 분석을 위하여 사용되었으며, 내생성 문제를 해결하기 위해 도구변수 추정법이 사용되었다. 분석 결과 서울의 경우에는 소비자들이 한계가격보다는 평균가격에 반응함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.89-90
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• 2019

본 논문에서는, 에너지 인터넷에서 정밀한 수요반응을 위한 인공지능 알고리즘 모델을 제안한다. 제안하는 인공지능 모델은 시계열 전력사용량 데이터 처리를 위해 딥러닝 기반 long-short term memory (LSTM) 네트워크를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 시스템 모델의 전력사용량 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.76.1-76.1
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• 2011

With the growing penetration of distributed generation including from renewable sources, smart grid power system is needed to address the reliability problem. One important feature of smart grid is demand response. In order to design a demand response program, it is indispensable to understand how consumer reacts upon the change of electricity price. In this paper, we construct an econometrics model to estimate the hourly price elasticity of demand. This panel model utilizes the hourly load data obtained from KEPCO for the period from year 2005 to 2009. The hourly price elasticity of demand is found to be statistically significant for all the sample under investigation. The samples used for this analysis is from the past historical data under the price structure of three different time zones for each season. The result of the analysis of this time of use pricing structure would allow the policy maker design an appropriate incentive program. This study is important in the sense that it provides a basic research information for designing future demand response programs.