• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.435-438
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• 2008

우리나라 최대전력은 70년대 연도별로 36만 kW, 약 15%씩 증가하였으나, 최근 2000년대에는 연도별로 300만kW 이상, 약 6%대의 증가를 보이고 있다. 발생시간도 70년대에는 저녁시간대에 주로 발생했으나 80년대부터 최근까지는 15시에 하계 최대전력이 발생하고 있다 아울러 최근에는 기상의 변동폭 증가로 여름과 겨울의 계절성이 증폭되는 추세에 있고 이러한 최대전력 발생의 이면에는 시간별 부하패턴이 다양하게 나타나고 있다. 과거 70-80년대에는 연간이나 월간 부하패턴 모두 평균전력대비 변동폭이 크게 나타났으나 최근에는 변동폭이 상당히 작아지고 있다. 이는 최대전력에 못지않게 전력소비량이 지속적으로 증가하여 부하수준이 평준화되고, 부하율이 높아지고 있다는 것을 나타내며 연중 및 일간 피크 발생시점도 다변화되는 특징을 보이고 있다. 따라서 이러한 부하패턴 변화에 합리적으로 대응하기 위해서는 짧은 기간의 부하관리보다는 상시 수요관리인 효율향상 위주의 프로그램이 필요하고, 저렴한 전기 요금의 정상화를 통한 전력소비 감축을 통한 대응이 중요하다. 외국의 사례를 보면 우리나라 냉방 및 난방전력은 현재보다 10%p-20%p 정도 점유비가 추가적으로 상승할 개연성이 높으므로 다양한 시나리오 예측을 통한 철저한 위험관리 체계 확립이 요구된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.118-124
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• 2001

아파트에서의 전력수요예측과 에너지 절약을 유도하기 위하여 본 연구에서는 1,080아파트 단지의 전력소비실태를 설문조사하여 전력부하밀도, 전력소비량, 설비의 현황 등을 분석·제시하였다. 분석 결과 연면적 대비 전력 부하밀도는 최대 7.70[VA/m2], 평균 6.0[VA/m2] 등으로 분석되었으며, 평균 부하율은 64[%]인 것으로 나타났다. 그리고 전국 아파트에서 년간 소비되는 전력량은 국내 총 소비전력량의 7[%]에 해당되는 14,008[GWh/년]으로 분석되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-142
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• 2019

에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권2호
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• pp.341-369
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• 2012

국내의 심각한 저출산 문제와 평균수명의 연장으로 인하여 고령화가 다른 어떤 나라들보다도 빠르게 진행되고 있기 때문에 고령화 문제를 심각하게 다루고 다양한 사회적 파급효과를 분석하여 대응할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향을 분석하였다. 1965년~2010년까지 46년간의 연도별 시계열 자료를 분석한 연구 결과에 의하면 가정용 전력수요는 전력가격, 소득 수준, 고령화에 유의하게 반응하고 있는 것으로 분석되었고, 특히 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향은 단기적으로 더욱 크게 나타났다. 이러한 결과는 고령화가 전력수요에 복합적인 영향을 미치는데 단기적으로 수요를 감소시키는 요인이 더욱 강력하게 영향을 주는 반면, 수요를 증가시키는 요인은 장기적으로 서서히 나타나기 때문일 것이다. 그러나 장기적으로도 고령화는 가정용 전력수요를 감소시키는 것으로 나타났고, 정부가 예측한 속도로 고령화가 진행될 경우 가정용 전력수요는 연간 3%보다 낮은 수준으로 증가할 것으로 예상된다.

• 설비공학논문집
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• 제12권4호
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• pp.354-362
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• 2000

Optimal supervisory control strategy for the set points of controlled variables in the central cooling system has been studied by computer simulation. A quadratic linear regression equation for predicting the total cooling system power in terms of the controlled and uncontrolled variables was developed using simulated data collected under different values of controlled and uncontrolled variables. The optimal set temperatures such as supply air temperature, chilled water temperature, and condenser water temperature, are determined such that energy consumption is minimized as uncontrolled variables, load, ambient wet bulb temperature, and sensible heat ratio, are changed. The chilled water loop pump and cooling tower fan speeds are controlled by the PID controller such that the supply air and condenser water set temperatures reach the set points designated by the optimal supervisory controller. The influences of the controlled variables on the total system and component power consumption was determined. It is possible to minimize total energy consumption by selecting the optimal set temperatures through the trade-off among the component powers. The total system power is minimized at lower supply, higher chilled water, and lower condenser water set temperature conditions.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5C호
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• pp.291-301
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• 2006

본 논문에서는 HERO-2D를 이용하여 전극배치에 따른 2차원 동전기 정화 특성을 예측하였다. 즉 1차원 전극배치와 2차원 전극배치에 대해 전극 간 간격을 변화시키면서 나타나는 동전기 현상을 예측하고, 이러한 예측결과를 토대로 소비 전력량, 전극 설치 비용과의 상관관계를 분석하여 각각의 전극배치마다의 전극간격을 결정하였다. 연구 결과 대상지역의 높은 정화효율이 요구되는 경우에는 높은 전체 정화효율을 나타내는 전극배치를 채택하는 것이, 대상부지에서 시공상의 어려움이 예상되는 경우에는 2차원 전극배치에 비해 시공이 용이한 1차원 전극배치를 채택하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 4각형 전극배치는 전력소비량과 단위전력당 정화속도, 그리고 전극설치비용 등 경제성 면에서 다른 전극배치보다 우수함을 보여주고 있기 때문에, 시공에 투입되는 비용 절감을 목적으로 할 경우에 적용한다면 최적의 결과를 얻을 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.47-54
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• 2024

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.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제4권1호
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• pp.27-34
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• 2016

지열 시스템을 대상으로 데이터 마이닝 기반 성능 예측 모델을 구축하였다. 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 예측에 필요한 데이터의 기본 조건을 검토한 후, 데이터베이스의 구조를 설계하였다. 먼저 시스템 성능계수(COP)와 전력 소비량을 분석 대상으로 설정한 후, 이들 물리량의 추출 주기(1분 5분 10분 30분 60분 간격)가 예측 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 이어서 범주형과 수치형 의사결정나무 모델을 적용하여 시스템의 성능을 예측하였다. 범주형 의사결정나무 모델을 적용했을 때, 10분 주기의 예측 결과의 정확도는 97.7%로 가장 높았다. 또한 수치형 의사결정나무 분석 결과를 통해 COP가 변하는 순간의 임계값을 찾을 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 지열 시스템의 실시간 성능 분석과 운전 상태 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.883-888
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• 2023

데이터센터는 24시간 365일 IT 서비스를 제공하는 곳이기 때문에, 2030년에는 데이터센터의 전력 소비량은 약 10%로 증가될 것으로 예측되고, 고밀도 IT장비들의 도입이 점차 증가하면서, IT장비가 안정적으로 운영될 수 있도록 냉방 에너지 절감 및 이를 위한 에너지 관리가 갖춰져야 하기에 다양한 연구가 요구되고 있는 상황이다. 본 연구는 데이터센터의 에너지 절약을 위해 다음과 같은 과정을 제안한다. 데이터센터를 CFD 모델링하고, 인공지능기반 열환경 예측 모델을 제안하였으며, 실측 데이터와 예측 모델 그리고 CFD 결과를 비교하여 최종적으로 데이터 센터의 열관리 성능을 평한 결과 전처리 방식은 정규화 방식으로 사용되었고, 정규화에 따른 RCI, RTI 및 PUE의 예측값 또한 유사한 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 데이터센터에 적용될 열환경 예측 모델로 적용 및 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 교육녹색환경연구
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• 제12권2호
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• pp.61-70
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• 2013

As the existing school building power consumption is expressed by total power consumption, in the view of energy saving is disadvantage. The the power consumption of school building is divided as cooling, heating, lighting and others. The cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption can be calculated using real total power consumption that gained from Korea Electric Power Corporation(KEPCO). The power consumption for cooling and heating can be calculated using heat transmittance, wall area and floor area, and for lighting is calculated by artificial lighting calculation. but this calculation methods is difficult for laymen. This study was carried out in order to establish the regression equation for cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption and other power consumption in school building. In order to verify the validity of the regression equation, it is compared regression equation results and calculation results based on real power consumption. As the results, difference between regression result and calculation results for cooling and heating power consumption showed 0.6% and 3.6%.