• 전기저널
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• 통권315호
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• pp.7-9
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• 2003

2002년도 전력소비량은 2,785억kW로서 작년보다 $8.0\%$ 증가하였으며, 12월중 소비량은 248억kW($8.2\%$증가)로 월간 최대를 기록하였다. 이처럼 전력수요가 크게 증가한 것은 8, 9월중 많은 강우와 저기온 영향으로 냉방수요 증가가 둔화되었음에도 불구하고, 10월부터 일찍 시작된 한파의 영향으로 난방전력 수요가 크게 증가한 때문으로 판단된다. $\divideontimes$겨울철 난방전력 민감도 조사에 의하면 총난방전력수요는 665만kW이며, 겨울철 기온이 $1^{\circ}C$하락함에 따라 31만kW의 난방전력이 증가하는 것으로 나타났다. 2002년도 용도별 소비량은 주택용이 $11.8\%$의 높은 증가율을 보였는데 이는 심야전력($24.9\%$ 증가)을 비롯한 난방전력의 수요가 증가한 때문이다. 또한 일반용($9.1\%$ 증가) 및 교육용($11.9\%$ 증가)도 건실한 증가율을 나타냈다. 한편, 산업용전력은 반도체, 기계장비 및 자동차업종 등 수출주도형 업종의 소비량은 높았으나, 소비 비중이 높은 화학제품 및 섬유업종의 전력소비 둔화로 평균증가율보다 낮은 $6.4\%$ 증가에 그쳤다. 그러나 전체 전력소비량에서 차지하는 비중은 $54.3\%$(1,512억kW)로 여전히 제일 높았다. 지역별로는 수도권이 1,049억kWh를 소비하여 전체의 $37.7\%$ 부산$\cdot$경남은 532억kWh로서 $19.1\%$를 점유하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권3호
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• pp.241-245
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• 2009

도심지의 열섬(Heat Island)현상과 연안지역의 해풍(海風)의 영향 때문에, 부산, 인천, 목포 등 연안도시의 도심지역과 연안지역의 각 외기 상태가 서로 다르게 나타난다. 이러한 외기조건은 건물의 냉방부하, 난방부하, 전력소비량 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 에너지절약을 위한 건물설계와 운전방법개발을 위해서는 각 지역에 위치한 건물의 에너지소비특성을 파악해야만 한다. 본 연구에서는 연안지역 아파트의 전력소비량에 주목하였고, 부산광역시 영도구에 위치한 세대수가 100세대 이상인 22개 아파트 단지를 대상으로 기간별, 기능별 전력소비량을 조사하였다. 22개 아파트 전체의 세대내 최대전력소비량은 8월에 발생하고 있으나, 공용 최대전력소비량은 1월에 발생하고 있음을 알수 있었다. 한편 연안지역에서는 여름철에 해풍에 의한 자연환기로 인해 냉방용 전력소비가 감소할 것으로 예상하였으나, 조사결과에서는 여름철에 최대부하가 발생하였는데, 이는 해풍에 포함된 염분의 피해를 예방하기 위해 창문을 닫고 전기구동 에어컨으로 냉방하기 때문인 것으로 파악되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.421-424
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• 2013

최근 문제가 되고 있는 전력 문제를 효율적으로 관리하기 위해 건물 에너지 관리 시스템이 주목받고 있다. 건물 에너지 관리 시스템은 관리자가 건물의 전력 소비량을 효율적으로 관리할 수 있도록 전력 소비량에 대한 모니터링 기능을 제공하는 시스템이다. 기존의 건물 에너지 관리 시스템은 과거, 현재, 미래의 전력 소비량을 통계 자료로 제공하고, 이를 토대로 전력 과부하 발생을 방지하였다. 그렇지만 기존의 시스템에 반응형 웹 디자인을 적용한 사례를 찾아보기 힘들며 온도 변화에 따른 전력 소비량을 고려하지 않기 때문에 정확한 부하 예측을 하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안한 건물 에너지 관리 시스템은 반응형 웹 디자인을 적용하여 여러 모바일 기기로도 편리하고 효율적으로 건물을 관리할 수 있게 하였다. 또한, 건물에서 유지되어야 할 목표 온도, 건물 전력 소비량에 대한 과거 데이터와 기상청에서 제공하는 데이터를 통하여 부하 예측을 하고, 다양한 전력 소비량 통계 자료를 제공한다. 이를 통해 관리자는 효율적인 건물 에너지 관리를 할 수 있다.

• 에너지공학
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• 제29권1호
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• pp.1-12
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• 2020

세계적으로 기후변화에 대응하기 위한 탄소배출 규제가 강화됨에 따라 한국도 기후변화협약의 당사국으로서 강력한 이행을 권고 받고 있다. 특히 한국은 환경규제 강화에 대한 정부와 산업계, 국민의 이해관계가 복잡한 만큼 환경규제가 경제성장과 전력소비량, 이산화탄소 배출량 감축에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 매우 중요하다. 이에 본 논문은 한국에 있어 환경규제와 경제성장, 전력소비량, 이산화탄소 배출량에 관한 인과관계를 실증분석하였다. 이를 위해 1987 ~ 2014년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석의 결과, 환경규제는 전력소비량과 이산화탄소 배출량 간 양방향의 장기 및 강인과관계를 가지며, 전력소비량과 단기적으로 영향을 받는 반면, 경제성장에는 영향을 미치지 못하면서 일방적으로 장기 및 강인과관계로 영향을 받는 것으로 분석되었다. 경제성장은 장기적으로 전력소비량, 이산화탄소 배출량, 환경규제에 영향을 미치면서 단기적으로 전력소비량에 단방향의 인과관계를 보였고, 이산화탄소 배출량은 양방향의 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과에 대응할 수 있는 정책적 시사점으로는, 환경규제가 이산화탄소 배출량 감축을 위한 기술혁신과 생산성 향상을 유발하여 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요하다. 또한 국제 탄소배출 규제가 본격적으로 실행될 경우, 환경규제가 혁신을 통한 경제성장, 전력소비량에 따른 전원구성의 변화와 이산화탄소 배출량의 감축 등에 관련된 정책 간에 충돌을 일으키지 않고 시너지 효과를 창출하도록 하는 세심한 정책구상이 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.19-23
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• 2017

전력은 모든 나라에서 사회 발전과 경제 성장에 가장 기본적인 자원이다. 산업이 고도화 되고 경제의 규모가 발전하면서 전력의 소비량은 점점 증가하고 있다. 전력을 공급하는 쪽에서는 전력을 생산할 때 자원의 낭비를 줄이기 위해 전력 사용량을 예측하는 것은 중요한 일이다. 또한 전력 수요 예측을 통해 여름과 겨울의 피크 타임에서의 전력 수요를 분산하는 것이 가능하다. 그리고 소비 전력의 예측은 국내에서 수요자원 거래시장(Negawatt market)이 본격화되면서 더욱 중요하게 되었다. 더구나 전력 소비량 예측은 소비자가 전력 시장에 직간접적으로 참여하는 수요관리 방법을 제공해준다. 본 연구에서는 1999년부터 2011년까지의 국내총생산, 1인당 국민총소득, 부가세, 국내전력소비량을 이용하여 제주도의 어업 전력 사용량을 예측하는데 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 유전자 알고리즘은 다양한 조합 최적화 분야에서 최적해를 찾는데 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 본 논문에서 유전자 알고리즘에서 최적의 동작을 위한 파라미터들을 찾는다. 그리고 실제 전력 소비량 예측을 위해 사용되는 계수(coefficient)들의 최적값을 찾아 예측값과 실제 전력 소비량의 오차를 최소화하는데 목적이 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권6호
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• pp.501-506
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• 2012

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.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.532-541
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 대기의 미세먼지로 인해 공기의 질을 개선하고자 공기청정기를 사용함으로써, 발생하는 가정용 전력소비량을 확인해 기존의 전력 수요예측 방식에 미세먼지에 따른 전력수요를 포함하여 예측할 것을 제안하고자 한다. 연구방법: 연구의 방법은 서울지역의 3년간 미세먼지의 농도, 가정용 전력소비량, 기후관측 데이터를 활용하여 비교분석하였고, 4월과 10월을 대상으로 미세먼지가 서울지역 전력소비량에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과: 연구의 결과는 4월과 10월의 미세먼지 차이에 의한 서울지역 가정용 공기청정기 전력소비량이 2,141MWh로 산정되어, 4월과 10월의 가전기기 사용의 전체 차이의 3.4%에 해당한다. 결론: 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향을 확인하였으며, 전력 수요예측은 경제적인 계통 운영과 안정적인 전력 수급에 필수적이므로, 기존의 냉·난방기의 전력 소비에 중점을 두어 예측하는 것뿐만 아니라, 미세먼지로 인한 전력 소비도 고려해야 한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2002년도 학술대회논문집
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• pp.297-302
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• 2002

지속적인 경제성장으로 초고층 복합 첨단정보빌딩이 급속히 증가하고, 국민생활 수준의 질적향상으로 쾌적한 환경 요구에 부응하여 고급에너지인 전력 소비량이 매년 10%이상 높게 증가하고 있어 효율적인 전력관리가 절실히 요구되고 있다. 전력소비량이 많은 산업(제조업)분야와 건축물분야 다소비시설물의 전력원단위를 분석하고 효율적인 전력관리 방안을 제시하여 전력사용합리화를 이룩하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 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.

• 전기의세계
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• 제20권4호
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• pp.49-58
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• 1971

블란서 본토의 에너지자원은 북부에서 생산되는 석탄, 삐레네 산록지대의 천연가스와 알프스산맥, 삐레네산맥 및 중앙산지에 분포되어 있는 수력자원이 있으나 국내에너지소비량을 충족하기에 부족한 형편이므로 인접국가로부터 석탄, 석유 및 전기의 수입에 의존해오고 있으며 블란서의 전력은 수력, 화력 및 원자력을 합해서 나라전체 에너지소비량의 약 11%를 감당하고 있는데 아래에 EDF(블란서 전력공사)의 1969년도 보고서(Report)를 중심으로 한 블란서의 전기사정을 살펴보기로 한다.