• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.561_562
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• 2009

발전부문 배출권 모의거래는 배출권 거래제 도입시 발전부부문에 미치는 영향 분석을 통해 발전부문의 대응전략을 수립하기 위한 목적으로 2008년에 전력거래소가 주관하여 발전5사(남동, 중부, 서부, 동서, 남부)가 주요 참여사로 하여 국내최초로 국내실정에 맞는 배출권 모의거래를 시행하였다. 모의거래에서는 2가지의 시나리오를 설정하였다. 시나리오 I은 최소발전량 발전, 시나리오 II는 총발전운영계획량과 발전실적량을 일치토록하는 전제조건을 설정하였다. 그 결과 시나리오 I에서 모든 참여사는 최소 조건을 충족하도록 발전하는 전략적 행위로 인하여 전력공급지장이 발생하였고, 시나리오 II는 온실가스 배출량이 적은 LNG발전소의 발전량은 증가시키고, 온실가스량이 많은 석탄화력은 증가 운전토록하는 전략적 행위를 취함으로써 발전원가의 상승으로 인하여 전력가격이 상승하는 결과를 초래하였다. 따라서 향후 우리나라에 배출권 거래제 도입될 경우에 대비하여 전력시장과 연계한 배출권 거래제의 다양한 시뮬레이션이 필요하다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.5
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• pp.943-950
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• 2019

Machine learning can greatly improve the efficiency of work by replacing people. In particular, the importance of machine learning is increasing according to the requests of fourth industrial revolution. This paper predicts monthly power transactions using MLP, RNN, LSTM, and ANFIS of neural network algorithms. Also, this paper used monthly electricity transactions for mount and money, final energy consumption, and diesel fuel prices for vehicle provided by the National Statistical Office, from 2001 to 2017. This paper learns each algorithm, and then shows predicted result by using time series. Moreover, this paper proposed most excellent algorithm among them by using RMSE.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.632-633
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• 2011

2010년 전력시장은 금융위기에서 완전히 벗어나 본격적인 경기회복세와 이상한파와 폭염 등 이상기후로 인해 전력수요가 크게 증가하였다. 특히 1월에는 전년동월 감소세에 따른 기저효과와 강추위에 따른 난방수요 증가의 영향으로 월간 전력거래량이 전년대비 14.8% 증가하였다. 연간 거래량은 전년대비 8.7% 증가(440,868GWh)하여 전력시장 개설이후 가장 높은 증가율1)을 기록했다. 전력시장의 대표적인 가격인 SMP는 낮은 예비율로 인해 기저발전기의 SMP 결정비율이 하락하여 전년대비 12.1% 증가하였고, 정산단가도 10.2% 상승하였다. 이러한 가격상승과 거래량 증가로 전력거래 대금은 전년대비 19.7% 크게 증가하였다. 신재생에너지 지원금 축소 등으로 전력시장 회원수 증가는 크게 둔화되어 전년말대비 11개사가 증가하는데 그쳤으며, 시장에 참여한 발전설비 용량은 12월말 현재 7,736만kW를 기록하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.179-181
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• 2001

계량규칙은 전력거래에 따른 전력량의 수수를 정량적으로 계산하기 위한 규칙이다. 계량규칙에서는 전력거래소를 포함하여 전력거래와 관계된 모든 시장참석자들의 거래 전력량을 정확하게 측정하여 이들 데이터를 정산시스템에 전달함으로써 전력거래에 따른 요금계산이 가능하도록 지원할 뿐만 아니라 계량기에 저장된 데이터를 바탕으로 시장운영자의 발전지시를 발전사업자가 잘 준수하고 있는지의 감사 근거자료를 제공하기도 한다. 본 논문에서는 이 밖에 계량설비에 요구되는 조건, 계량설비의 설치위치 계량기 설치 및 비용부담의 주체, 계량기의 교정 및 시험 등에 관련된 사항 등에 대해 각 시장 참여자가 양방향 입찰 전력시장의 효율적인 운영을 위해 지켜야할 책임과 의무 등에 대해 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.656-657
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• 2011

산업사회의 급속한 발전과 생활수준 향상에 따라 전력수요 및 공급전망에 대한 인식이 점차 강조되고 있다. 에너지자원이 부족한 우리나라는 전체 에너지의 약 97%를 수입에 의존하고 있으므로 전력공급의 정확한 수요예측을 통해서 안정적, 경제적으로 전력을 공급해야 한다. 2001년 전력산업구조개편에 따라 전력시장은 발전부문만 시장에 참여하여 경쟁하는 발전경쟁체제로 발전사업자의 입찰량과 전력거래소의 전력수요 예측 결과를 이용하여 시간대별 전력시장가격을 결정하는 가격결정발전 계획을 수립하고 있다. 본 논문에서는 청정 녹색에너지로 피크시간대에 발전하여 주파수 조절을 담당함으로써 전력계통에 크게 기여하고 있는 수력 발전기의 최적 입찰 전략 및 수력발전 사업계획에 활용할 수 있는 전력거래가격 전망 전략을 제시하여 수력발전사업자의 수익 증대와 전력시장 가격 안정화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.574-577
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• 2019

국내 에너지 생산량의 고갈과 더불어 태양열, 풍력 등이 지속적 가능한 신재생 대체 에너지로 떠오르는 것과 더불어 가정에서 직접 전력을 생산하는 전력생산시스템이 주목을 받고 있다. 이를 위한 정부의 정책으로 태양광 패널을 이용하여 전력을 생산하고 이를 이웃 간의 전력 거래를 할 수 있는 실증사업을 실시하였다. 본 논문에서는 이 실증 사업에서 보안성과 안정성을 높이고 빠른 거래가 가능한 블록체인 기반 P2P 전자거래 시스템을 설계하고, 이를 통해 신재생 에너지 거래 시스템 개발 기술의 기술 사업화 과정에서 발생할 수 있는 경제적 리스크를 최소화할 수 있는 기틀을 마련한다.

• 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.11b
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• pp.365-368
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• 2002

최근 몇 년간 전 세계적으로 전력 및 에너지 시장의 성장률은 매우 급격한 상승세를 기록하고 있어 가까운 장래에 전력 및 에너지 시장에서의 거래금액이 다른 어떤 상품 시장에서의 거래금액보다도 많아질 것으로 보인다. 전 세계적으로 가스 및 전기에너지 산업의 구조적 변화는 이러한 시장에 참여하고자 하는 많은 관전 기업들에게 사업상의 문제를 불러일으키고 있다. 전력 및 에너지시장은 매우 변화가 심하며, 이러한 변화에 장기적으로 대처하지 못할 경우 위험요소가 증대되어 큰 손실을 입을 수 있다. 또한 전력시장거래에서 소비자의 전력수요를 정확히 예측하고 그에 따른 최적의 발전량을 결정하는 것은 전력공급업체의 수익성을 높이는 절대적인 요소로 작용한다. 이미 오래전에 경쟁체제가 도입된 서구 국가들에서는 이러한 목적을 수행하기 위한 전력시장해석프로그램(computer-based tool)이 상용화되어 많은 업체들이 경쟁하고 있으며, 전 세계적인 구조개편 확산 움직임에 따라 시장규모가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 흐름에 따라, 우리나라에서도 일부 학계와 벤처기업 연구소를 중심으로 관련 연구가 시작되어 진행 중에 있다. 본 논문에서는 우리 연구실에서 전력시장해석 시뮬레이터 개발을 위해 벤치마킹 시뮬레이터로 도입한 PLEXOS에 대한 간단한 소개와 PLEXOS를 이용한 샘플 계통 및 시장의 전력시장가격 예측을 수행해 보고자 한다.

• 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.

• Journal of Energy Engineering
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• v.27 no.4
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• pp.86-91
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• 2018

This paper is a review of accounts balancing time in small distributed power trading platform using blockchain technology. First, the national VPP energy management system using the AMI applied to this study is introduced and then the accounts balancing time and process of the cryptocurrency coin payment which based on the power generation of pro-consumer certified by power big data analysis in a test bed environment is discussed. Futhermore the configuration of a power Big Data analysis system with GPU Fast Big Data that applies MapD to current lambda architecture is also introduced.