• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.302-302
• /
• 2018

최근 우리나라는 기후변화의 영향으로 인해 가뭄의 발생빈도와 강도가 점점 더 증가하고 있다. 기후변화로 인해 발생할 수 있는 극심한 가뭄을 대비하기 위해 추가적인 용수확보방안의 필요성이 대두되고 있다. 이러한 방안 중 하나로 2011년 수립된 수자원장기종합계획에서는 용수공급 예비율의 도입이 필요하다고 언급한 바 있다. 현재 국내 대부분의 다목적댐들은 용수공급에 이용되는 이수용량 외에 비상시 활용 가능한 비상용량을 확보하고 있지만 명확한 활용방안이 없어 이를 활용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 추가적인 용수확보를 위해 비상용량을 예비량으로 활용하였으며, 낙동강수계의 다목적댐들을 대상으로 적정 예비율을 산정하여 예비율 활용에 따른 용수공급능력 향상 정도를 분석하고자 하였다. 저수지 모의운영을 위해 저수지 모의운영 프로그램인 HEC-ResSim을 이용하였으며 기후변화의 영향을 고려하기 위해 RCP 4.5 CMCC-CMS 수문 시나리오를 유입량 자료로 이용하였다. 분석기간은 21세기 초기('11-'40년), 21세기 중기('41-'70년), 21세기 후기('71-'99년)로 설정하였으며 예비율 활용에 따른 용수공급능력 향상 정도를 분석하기 위해 신뢰도와 회복도, 취약도 등을 산정하고 그 결과를 비교 분석하였다. 마지막으로 과거 낙동강유역에 발생한 가뭄 시 유입량 자료를 이용하여 ('94-'96년, '00-'01년, '14-'15년) 모형을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.393-393
• /
• 2019

국내의 가뭄피해 사례를 보면 1990년 이후 5~7년 주기로 극심한 가뭄이 발생하고 있는 것을 확인할 수 있다. 특히 2014~2015년에 발생한 가뭄으로 인해 보령댐, 횡성댐, 용담댐에서 역대 최저 저수율을 기록하기도 했다. 기후변화로 인해 가뭄의 발생빈도는 더 짧아지고 강도는 더 증가할 것으로 예상됨에 따라 수자원장기종합계획에서는 기후변화에 따른 극한가뭄 대처 방안 중 하나로 용수공급 예비율의 도입이 필요하다고 언급한 바 있다. 국내 대부분의 다목적댐은 용수공급에 이용되는 이수용량 외에 비상시 활용 가능한 비상용량을 확보하고 있다. 비상용량은 평상시에는 용수공급 목적으로 사용되지 않는 것을 원칙으로 하지만 가뭄과 같은 비상시에는 용수공급에 기여할 수 있는 비상용수로 사용할 수 있다. 하지만 비상용량에 대한 명확한 활용방안이 없어 이를 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다목적댐의 비상용량을 활용한 용수공급예비율 개념을 도입하고, 낙동강수계 내 다목적댐을 대상으로 적정 예비율을 산정하여 예비율 확보에 따른 용수공급능력의 향상 효과를 분석하여 비상용량의 활용 방안을 제시하고자 한다. 적정 예비율 산정을 위해 낙동강 유역내 6개 다목적댐(안동, 임하, 군위, 김천부항, 합천, 밀양)을 대상으로 저수지 모의운영을 실시하였다. 저수지 모의운영 시 댐 연계운영을 실시하여 수계내 조절점을 기준으로 상류 댐의 수문상황에 따라 방류량을 배분하였다, 또한 기후변화의 영향을 고려한 적정 예비율 산정을 위해 APEC 기후센터에서 생산한 일단위 수문시나리오 자료를 유입량 자료로 이용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
• /
• pp.348-350
• /
• 2008

본 논문의 목표는 한국 전력에서 의뢰한 용량 과제를 리뷰하기 위한 것이다. 한국 전력은 현재 책정된 용량 가격(CP)을 최적화하려고 한다. 이러한 과정에서 한국 전력과 발전사들 간에 논란이 있었다. 우리 연구팀은 중립적인 입장에서 한국 계통의 안정성에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 리뷰에서 다룬 내용은 한국 계통의 적정 설비 예비율을 구하기 위해, Loss of Load Probability-이하 LOLP를 산출하는 과정을 시뮬레이션을 통해 보여주는 것이다. 더 정확한 결과를 산출하기 위해 2007년 실제부하 및 설비 용량 자료가 사용되었다. 또한 본 연구에서 진행된 여러 가지 과제 수행 단계 중, 본 논문은 2번째 단계인 적정 설비 예비율을 12${\sim}$15%로 하향시킬 가능성을 찾는 연구를 설명한다. 한국 전력 계통의 안정성 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 기존 LOLP에 맞는 적정 설비 예비율을 찾는다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.2573-2578
• /
• 2014

본 연구는 4실린더 커먼레일 디젤 기관에서 바이오 디젤 혼합 연료를 사용하여 예비 분사시기와 EGR율을 변화시켰을 때 연소 압력과 배기 특성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 실험을 수행하였다. 예비 분사 시기와 EGR율은 디젤 기관의 연소 및 배기 배출 특성에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 일반적으로 많이 사용되고 있는 기관 회전 속도 2,000rpm에서 바이오 디젤 혼합율 20%의 연료를 사용하여 예비 분사 시기와 EGR율에 다양하게 변화를 주어 실험을 하였다. 실험결과, 도시 평균 유효 압력은 예비 분사 시기가 상사점전 BTDC $10^{\circ}$에서 가장 높았으며, 연소 압력과 열 발생율은 동일 예비 분사 시기에서 EGR율에 비례하여 감소하였다. NOx배 출량은 예비 분사시기에 관계없이 EGR율이 증가할수록 큰 폭으로 감소하였으며, 매연(Soot)은 예비 분사 시기 BTDC $20^{\circ}$에서 가장 적게 배출되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
• /
• pp.800-801
• /
• 2007

본 연구는 지역별 전력수급을 고려한 발전기 보수 계획 수립에 관한 Hybrid Particle Swarm Optimization알고리즘(HPSO) 접근법을 제시하였다. 전체 계통의 예비력 확보에 초점이 맞춰진 기존의 연구에 지역별 예비력을 고려한 제약조건을 추가하였다. 본 연구의 목적함수로는 결정적 신뢰도 지수인 공급 예비율 분산값의 최소화(공급예비율 평활화)를 사용하였으며, IEEE RTS(1996) 계통에서의 사례연구를 수행하여 기존의 PSO알고리즘의 경우와의 비교분석을 통해 제안된 방법의 우수성을 보였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
• /
• 한국신뢰성학회 2000년도 춘계학술대회 발표논문집
• /
• pp.39-46
• /
• 2000

초고속, 대용량전송망 구축을 위해 설치, 운용되는 2.5Gbps 동기식 광전송장치에 대하여 MIL-HDBK-217의 부품고장율 산출방법을 기본으로 유니트별 예상 고장율을 산출한후 산출된 예상 고장율과 실제 년간 집계된 고장발생 데이타와 비교 분석하였다. 또한 서울망등 12개 통신망운용국에서 확보계획인 예비유니트수와 산출한 유니트별 예상고장율을 Erlang's Loss Fomula에 적용하여 산출한 수량과 비교분석을 실시한 후 투자계획에 따른 적정 예비 유니트를 선정, 산출하였다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제22권9호
• /
• pp.55-61
• /
• 2008

최근 전력수요의 높은 증가율로 인하여 전력계통에 가장 안정적으로 전력을 공급하기 위한 적정예비력을 얼마만큼을 가져야 할 것인가? 하는 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 연도별 계통규모와 예비력 및 예비율의 변화 풍향 분석을 통하여 계통규모가 증가할수록 적정 예비력은 증가하고 있는 반면에 예비율은 하락하는 추세를 보이고 있는 것을 분석하였다. 이 자료를 관계로 현재시점에서 단기 전력수급전망에 적용되는 공급예비력으로 산정한 600만[kW]는 적정수준이라 여겨진다. 또한 최대전력수요가 5,000만[kW]를 넘어서면서 적정수준인 $10{\sim}12[%]$ 예비율 보다는 적정수준의 예비력을 산정하여 적용하는 것이 전력계통을 경제적이고 안정적으로 운영할 수 있다고 분석되었다.

• 전기의세계
• /
• 제62권1호
• /
• pp.76-77
• /
• 2013

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.822-828
• /
• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제42권1호
• /
• pp.49-57
• /
• 2014

최종함수율은 예비천연건조를 수행한 시험재에서 더 균일하게 건조가 가능하였으며, 예비천연건조 후 고온저습건조시 최종함수율은 초기함수율에 영향을 받는 것으로 사료된다. 재면할렬 억제 효과는 예비천연건조를 수행한 시험재에서 더 효과적인 것으로 조사되었으나, 예비천연건조 중 발생된 재면할렬에 의한 영향이 크기 때문에 예비천연건조 중할렬발생 억제가 중요할 것으로 판단된다. 부분엔드코팅은 내부할렬, 표면경화율, 비틀림, 수축율에 미치는 영향이 없는 것으로 조사되었다. 예비천연건조는 고온저습건조 중 내층에 발생하는 인장응력을 감소시켜 내부할렬의 발생을 매우 효과적으로 억제하고 표면경화율을 감소시키는 것으로 조사되었다. 비틀림의 경우 함수율감소에 따른 수축으로 인하여 비틀림의 정도가 증가되었다.