컨테이너터미널에서 사용되는 하역시스템은 유류 및 전기 에너지를 주로 소모하는 특성을 가지고 있어 컨테이너의 작업량에 따라 에너지 소비가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영사에서 하역작업시 장비별로 소비하는 에너지소비 패턴분석을 하고자 한다. 에너지소비 패턴을 분석하기 위해 하역장비별 에너지 소모량과 영역별 컨테이너 처리량을 상호비교 분석하였다. 그리고 컨테이너터미널에서 소비하는 에너지의 월별 소비패턴에서 정상적인 에너지 소비패턴과 비정상적인 에너지 소비패턴을 분류하는 방법을 도출하고 정상적인 에너지소비 패턴을 유도하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
컨테이너터미널에서 사용되는 하역장비의 에너지 소비패턴을 분석하여 효율적인 에너지 소비 관리방안을 제시하고자 한다. 컨테이너터미널의 하역장비는 전기에너지와 유류에너지 소비 패턴의 차이가 있으며, 이를 실적자료를 바탕으로 분석하였다. 또한 하역장비의 상호작용에 의한 대기현상을 발생과정을 분석하여 에너지 소비가 많은 애로공정을 도출하였으며, 하역장비 애로공정의 발생지점을 분석하였다. 에너지 소비 관리방안으로 처리량과 에너지 소비 상관계수 비교, 처리물량 변화 패턴 추적 관리, 하역장비 부족에 의한 에너지 소비 애로공정 관리 등의 3가지를 제시하였다.
본 논문에서는 경기도 에너지 소비량 DB를 구축하고 소비패턴을 분석하였다. 각 에너지원별로 최근 8년간 공급업체의 판매량 자료를 토대로 부문별 사용량을 시군별로 DB를 구축하였다. 경기도 에너지 소비량 분석 결과 2008년 기준 에너지 소비량이 높은 지역은 평택시였으며. 2005년대비 2008년 에너지 증가율이 상대적으로 높은 지역은 화성시, 남양주시, 성남시였다 평택시에는 대규모 국가산업단지가 입지해 있으며, 특히 석유화학과 관련된 업체가 많아 석유류 에너지 소비가 큰 것으로 나타났다. 또한 화성시, 남양주시, 성남시는 택지개발로 인한 급격한 인구증가로 대부분의 에너지가 증가한 것으로 나타났다. 경기도 온실가스를 저감하기 위해서는 이들 시군에 대한 에너지 관리방안이 타 시군보다 우선시 되어야 할 것으로 사료된다. 또한 이를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 관리방안도 필요하다. 이러한 에너지 소비를 지속적으로 관리하기 위해서는 모니터링시스템 구축을 통한 관리가 절실하다.
현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.
일반적으로 최종적인 건물 설계에 의한 건물의 에너지 성능은 거주후평가(POE)에 의해 이루어지게 되며, 축적된 평가 결과는 설계에 의한 시행착오를 예측하기 위한 새로운 설계의 Feedback 자료로 이용되어져야 한다. 그러나 이러한 기존 건물의 에너지 평가자료가 구체적으로 편집되어 제시되어 있지 못한 현 실정에서 본 조사는 설계시에 에너지 성능을 비교할 수 있는 척도를 제공해 줄 수 있을 것이며, 추후 건물 에너지 성능규제를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다. 이에 대전 및 인근지역 35개 공공건물의 건물에너지소비의 패턴이 조사되었으며, 우선 전화국, 백화점, 병원, 연구소, 스포츠센터 수영장, 전시관, 대학교, 호텔의 8개 건물로 분류하였다. 그러나 많은 수의 공공건물은 여러 가지 복합적인 기능을 갖추고 있고 따라서, 건물의 이름만으로 건물의 에너지소비패턴을 분석하기 위하여 (1) 준공연도, (2) 층수, (3) 단열정도, (4) 주연료, (5) 난방면적, (6) 연간난방일수, (7) 평균난방실내온도, (8) 냉방면적, (9) 평균냉방실내온도, (10) 보일러형식, (11) 보일러대수, (12) 보일러용량, (13) 보일러연료사용량, (14) 전기사용량, (15) 최대부하등이 조사되었다.
해양에너지를 비롯한 신재생에너지를 이용한 분산형 발전시스템 설계의 기초자료로 활용하기 위해 본 연구에서는 도서 주민의 전력소비량을 실측 분석하고 시기별 전력소비 패턴을 개발하였다. 실측조사는 남해안에 위치한 곤리도의 5가구를 대상으로 2010년 10월부터 2012년 2월까지 수행되었다. 월평균 전력소비량은 가구에 따라 12월 혹은 1월에 최대값이 발생하였다. 가구별 월간 전력소비량은 H가구가 J가구보다 2~3배 많았지만 가구별 1인당 월평균 전력소비량은 J가구가 H가구보다 10~30% 가량 많은 것으로 조사되었다. 시각별 전력소비 패턴을 개발한 결과 여름철에는 20시에서 자정 사이에 최대 전력소비가 발생하고, 겨울철은 여름철에 비하여 하루 동안의 전력소비 변화는 완만하지만 18시 이후 자정까지의 시간대에 전력소비가 증가하는 경향을 보였다. 가구별 주중과 주말의 전력소비 패턴은 매우 유사한 것으로 나타났다.
생활양식의 변화나 생활행위의 변화에 관련한 가정부문 에너지소비 패턴의 분석을 위해서 용도별 에너지소비자료 작성이 절실히 요청되어 왔다. 이에 따라, 생활행위의 분류에 의한 가정부문 용도별 에너지소비 분석모형을 개발하여 에너지소비 분석을 시도하였다. 본고에서는 부위(방)별 에너지 사용기기의 에너지 소비효율에 생활행위별 기기마다 가동시간을 곱해서 가구당 에너지소비량이 산출될 수 있도록 상향식의 가정 내 모형을 구축하였다. 생활행위 분류를 감안한 용도는 조명용, 난방용, 냉방용, 오락용, 정보용, 위생용, 취사용 등으로 구분하였다.
본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
우리나라의 인구구조는 1인 가구 및 고령가구가 점차 증가하는 형태로 변화하고 있으며, 이는 국내 에너지 수요에 영향을 미칠 가능성이 있다. 이 연구를 통해 1인 및 고령가구의 에너지 소비패턴이 일반 가구의 에너지 소비패턴과 구별되는 특징이 존재하는지를 분석함으로써 인구구조 변화에 따른 에너지 소비 특성을 살펴보고자 하였다. 지역고정효과 모형과 에너지 경제연구원의 가구상설표본조사 패널 자료(2013-2015년)를 실증분석에 활용하였다. 1인 가구는 다른 가구 형태에 비해 모든 에너지원에서 소비가 많은 것으로 나타났으며, 특히 1인 가구 중 4060대의 소비가 가장 많았다. 고령화 효과는 에너지원에 따라 상이하게 나타났다. 고령가구의 전력 소비는 다른 연령대에 비해 대체로 많거나 비슷하였으나, 등유는 고령가구의 소비가 가장 적었다. 반면, 가스 및 총에너지는 연령에 따른 차이가 존재하지 않았다. 연구결과는 정부가 1인 가구 및 고령화로 인해 증가하는 전력 혹은 에너지 소비 추이를 면밀히 관찰하면서 이에 대응하기 위한 다양한 정책 방안을 마련할 필요가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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