• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.1
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• pp.169-178
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• 2019

Now a day, we can perform various predictions by applying machine learning, which is a field of artificial intelligence; however, the finding of best algorithm in the field is always the problem. This paper predicts monthly power trading amount, monthly power trading amount of money, monthly index of production extension, final consumption of energy, and diesel for automotive using machine learning supervised algorithms. Then, we find most fit algorithm among them for each case. To do this we show the probability of predicting the value for monthly power trading amount and monthly power trading amount of money, monthly index of production extension, final consumption of energy, and diesel for automotive. Then, we try to average each predicting values. Finally, we confirm which algorithm is the most superior algorithm among them.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.4
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• pp.735-742
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• 2021

Recently, renewable energy-related power generation facilities have been surging due to the government's "Renewable Energy 3020", "Green New Deal", "2050 Carbon Neutrality" and "K-RE100" policies. Most renewable energy facilities are small and distributed, making it difficult to manage efficiently, and small distributed resources less than 1MW are having a hard time with participating in the market due to the limited sales and avoidance of trading. In particular, the intermittency of renewable energy has a significant impact on the stability of the power grid. The government is seeking to address volatility and intermittency issues through 'small distributed resource brokerage trading, and to expand the systematic resourceization and acceptability of heterogeneous large and small distributed resources. In this work, we intend to apply an AI-based power generation prediction model to a distributed resource brokerage trading system so that it can be utilized as a foundation platform for pioneering new energy business markets.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.13 no.2
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• pp.271-300
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• 2004

We investigate the two recent simulations of the proto-type domestic carbon emission trading system in Korea and draw some policy implications. The first simulation includes the 5 electric power companies based on baseline and credit. But the second one is with the 7 energy-intensive companies based on cap and trade. The voluntary approaches in this paper revealed the instability of market equilibrium, i.e., price volatility or distortion, excess supply or demand. These phenomena stems from excess incentives to the players, asymmetric information, players' irresponsible strategic behaviors, and non acquaintance of trading system. This paper suggests the basic design for domestic carbon trading system in future and a stepwise introduction strategy for it including the incentive auction scheme, the total quantity of incentive needed, and how to finance it. Meantime, the further simulations on the various sectors based on voluntary participation must be essential for learning experiences and better policy design.

• Journal of Energy Engineering
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• v.8 no.2
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• pp.265-271
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• 1999

In recent years, the electric utility industry in Korea has undergone fast change. Private power generation has been introduced by competitive bidding to improve economic efficiency and to strengthen the competitive generation market. In these private generation projects, the yearly pattern of purchase price between the utility and IPPs is very important. Currently, the levelized payment schedule is applied to capacity payment, and price escalation rates are reflected to energy payment. In this paper, we Proposed different patterns of payment and analyzed the outcomes. As a result, we found possibility of applying the partial front-loading pattern in Korean market to share the risk of the long-term business. And, the importance of discount rate is also found.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07a
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• pp.89-91
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• 2003

최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도록 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소가 계통의 현 상태를 정확하게 파악하고 가능한 상정 고장에 대비하여 전력계통을 안정적으로 운영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이를 위해 기존의 스카다를 사용하여 계통의 상황을 파악하는 방법은 통신상의 잡음 및 측정값의 부정확성으로 인해 계통을 전체적으로 정확하게 파악하고 실시간 상정고장 분석과 같은 검토를 하는데 한계가 있다. 따라서 차세대 에너지 관리 시스템(NEMS)을 구축하는 단계에서 한국전력거래소는 상태추정 및 관련 응용프로그램을 실계통에 도입하여 전력 계통의 안정 운영에 기여하려 하고 있다. 상태추정이란 에러를 포함하고 있는 측정값과 네트워크 모델을 사용하여 현 계통의 전압, 위상각, 조류 둥의 실제 상태를 추정하는 방법으로 상태추정을 사용하여 현 상태 감시 및 실시간 상정고장 분석, 안전도 개선과 같은 기능을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 EMS에 적용된 상태추정을 설명하고 실계통에 적용하여 파악한 상태추정의 기능을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.75-81
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• 2000

본 논문은 전력서비스거래에 있어서 디지털시대에 걸맞는 새로운 전자상거래 체계의 도입 방안을 탐색적으로 연구한 결과이다. 전기거래cycle의 전자상거래화는 다른 일반상품의 전자상거래와 비교할 때 신뢰확보, 거래교섭, 배송(配送), 대금결제 등에 있어서 유리하다. 따라서 기존 한전의 고객관련DB가 대부분 HDB이므로 web 상에서의 완벽한 연계의 어려움이 있지만, EDA/SQL이라는 Middle-ware를 이용한 전자상거래 시스템을 운영할 때, 사용량검침 및 요금청구서 송달·수금관련 업무에 대한 BPR이 이루어지게 될 것이므로 연간 약 1,200억원 정도의 고정비절감 효과를 얻어 경영효율향상이 예상된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.236-238
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• 2019

국내 마이크로그리드는 실증단지, 도서지역, 캠퍼스, 산업단지등에 구축되고 있다. 특히 산업단지는 수용가의 전기에너지 이용 효율화와 신재생에너지 전원을 활용한 전력거래를 위해 마이크로그리드를 구축하는 추세이다. 본 논문에서는 ESS(Energy Storage System) 복합운영을 통한 비용절감과 전력거래 수익창출 실증을 위하여 나주혁신도시 동수산업단지 내계통과 연계된 제조업체(태산, 범한, 하이옥스)에 구축되는 마이크로그리드 경제성을 분석한다. 경제성 분석 툴인 HOMER를 이용하여 각 업체별 PV(PhotoVoltaic) 및 ESS용량에 따른 순 현재비용과 1[kWh]당 발전단가를 산출한다. 경제성 분석을 위해 각 제조업체의 최근 1년간 부하량과 산업용 전기요금기준, 기업체 소재지의 기후조건에 따른 태양광발전량, 각 기업체 마이크로그리드 실제구축비용을 입력하고, 공인할인율 5.5[%]와 유류비 1500[원/ℓ]를 기준으로 경제성을 분석한다. 분석을 바탕으로 개별 제조업체 부하 특성에 부합한 마이크로그리드 분산전원 및 설비 용량 선정과 운영방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2002.11a
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• pp.291-296
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• 2002

대규모 투자와 규모의 경제가 필요한 전력 산업은 지난 40여 년간 한국전력 독점의 공기업 체제로 운영되어왔다. 그러나 최근 규모의 경제를 초과한 한국 전력은 경영효율의 한계에 도달하고 비경제성 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위한 방안으로 정부는 정쟁과 선택이라는 시장 원리를 전력산업에 도입시키기로 결정하고 지난 2001년 4월에 한국 전력거래소의 출범과 함께 본격적인 정쟁체제 구축을 진행했다.(중략)

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.25 no.3
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• pp.377-401
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• 2016

This study analyzes how much cost the power generation and energy sector in South Korea have to bear due to the introduction of emissions trading scheme during 2016 - 2017. To this end, the data on the seventh basic plan for long-term electricity supply and demand is applied to the electricity market simulation model called M-Core, and then the model forecasts carbon dioxide emissions to compare with the free emission allowances in the first national emissions permit allocation plan. The main results are as follows. Carbon dioxide emissions are estimated to be less in 2016 but more than the free emission allowances in 2017. When the price of the allowances is changed from \10,000/ton to \20,000/ton, the cost of purchasing the allowances is ranged from \70 billion to \140 billion. Under the assumption that CO2 cost is incorporated into the variable cost, a reversal of merit order between coal and LNG generation takes place when the price of the allowances exceeds \80,000/ton.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.137.1-137.1
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• 2011

2010년말 기준으로 약 3,200MW의 신재생에너지 발전소가 전력시장에 참여하여 전력거래를 실시하고 있다. 이 논문을 통해 2010년 1년간 운전한 신재생에너지 발전소들의 발전실적을 월별, 지역별 등으로 분석해 보고, 또한 과거 발전 실적과 비교 분석해 보고자 한다.