비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.
현행 국내의 주택용 전기요금은 월 전력 사용량에 따라 누진 단계를 적용하여 부과하는 방식으로 전기사용량이 많을 경우 전기요금이 급격하게 상승하는 구조로 이루어져 있다. 이러한 획일화된 전기요금 누진제는 소비자의 전력소비 패턴에 대한 고려가 부족한 점과 소비자의 선택권을 제한하는 측면에서 한계가 있다. 이에 산업통상자원부와 한국전력공사에서 계절과 시간대별 전기사용량에 따라 전기요금을 부과하는 방식인 주택용 계시별 요금제 기반의 실증이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대도시 소재 아파트 단지 5개동 362세대의 5년간 AMI 데이터 분석을 통해 10개의 전기사용 패턴을 도출하였다. 도출된 패턴을 국내의 기존 요금제인 주택용 전기요금제 및 현재 실증에 적용하고 있는 계시별 요금제인 일반형과 집중형 요금제 등 3개 요금제와 미국과 호주의 계시별 요금제 3개에 적용하여 각 패턴 별 선택형 요금제의 효과를 전기요금 편익 측면에서 분석한 결과 기존 요금제 대비 5개 패턴에서는 편익이 발생하였고 5개 패턴에서는 오히려 전기요금이 증가하였으며 이러한 현상은 실증 중인 국내요금을 포함하여 해외 요금제에서도 동일한 현상을 보이고 있음을 확인하였다.
최근 스마트폰, 태블릿과 같은 기기의 사용량이 증가하면서, 이에 탑재되는 소프트웨어는 더욱 복잡해지고 규모가 커지고 있다. 배터리의 전력으로 구동되는 모바일 기기들은 전력 공급의 한계로 인해 운용시간을 증가시키는 것이 중요한 이슈이다. 최근에는 소프트웨어 동작이 하드웨어 구동을 통해 전력 소모를 일으킨다는 점에서, 효율적인 동작 패턴을 갖는 소프트웨어 개발에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기에 탑재되는 소프트웨어는 그 개발 주기가 짧은 경우가 많아 최적화와 전력 소모량을 반영하기 어려운 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 소모전력 절감을 위한 코드 리팩토링 기법을 제안하여, 소프트웨어 개발 및 유지보수에서 보다 용이하게 저전력 요구사항을 충족시키고자 한다. 이를 위해 전력 소모량을 감소시킬 수 있는 코드 패턴에 대하여 Energy Bad Smell을 식별하고, 이를 제거하기 위한 새로운 코드 리팩토링 기법을 제안하며, 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.
소비패턴과 무관하게 부과되는 현행 주택용 전기요금은 소비자선택권을 제약하는 문제가 있다. 이의 개선을 위하여 정부는 2019년 9월부터 주택용 계시별 요금제 기반의 실증 사업을 개시하였으나 그 효과에 대한 분석은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 우선 기존 누진요금 대비 주택용 계시별 요금의 변화와 한계를 분석하였다. 분석을 위하여 두 개 단지의 아파트 전기사용량 데이터를 사용하였다. 주택용 계시별 요금제 적용 결과 전기사용량이 많은 경우 요금이 최대 33.8 % 까지 감소하는 반면 전기사용량이 적은경우 최대 117.7 % 증가한 것으로 나타났다, 이는 사회적 관점에서 전기요금의 수용성 문제를 야기할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 누진제기반 계시별요금제를 제시하였다. 분석 결과 누진제 대비 계시별 요금제는 사용자의 전력소비 패턴에 따라 요금의 변동을 보이면서도 요금변동률 평균은 32%에서 -1.9 %로 감소한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전기요금이 기존 누진제의 틀을 유지하면서도 계시별요금제의 효과를 지원할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 2대 이상의 소형 발전기를 사용하는 환경에서 부하의 전력 소비량을 이용하여 에너지를 절약하는 전력 관리 시스템을 제안하고 개발하였다. 고속의 하드웨어 플로팅 포인트 연산처리가 가능한 TI사의 TMS320C6713 DSP 칩을 사용하여 하드웨어를 구성하였으며, 시리얼 통신을 이용하여 모니터링 PC와 통신하게 하였다. 모니터링 PC에서 수동제어가 가능하도록 하였으며, DSP main board에서 CT/PT센서로 수집한 데이터를 이용하여 자동적으로 발전기를 on/off 할 수 있도록 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 전력 관리 시스템이 이상 없이 동작하는 것을 확인할 수 있었으며, 부하의 전력사용량을 이용하여 에너지를 절약하는 알고리즘을 적용하였을 경우 소형 발전기 2대를 지속적으로 사용할 때 보다 더욱 오래 전력을 공급하는 것을 알 수 있었다.
최근 한전에서는 배전부문을 분리하여 발전부문과 배전부문이 입찰시장에 참여하여 수요와 공급에 따라 시장가격이 결정되고 송전망을 개방 배전회사의 자유로운 사용을 보장하고 있다. 본 논문에서는 전력 수요 요인(기온, 경제성장)에 따른 패턴을 추출하여 전력 수요를 예측 한다. 예측된 데이터들을 Database화하여 Web으로 보여주며 발전 최적 시장가를 제안한다. 제안 시스템은 앞으로 개방될 전력 수급 시장에서 정확한 수요 예측을 통하여 경쟁력을 향상 시키고 전력 수급의 원활을 통해 소비자의 만족도를 증가시킨다. 또한 전년, 전월, 전주, 전일의 시간대별 전력 사용량을 미리 예측하고, 분석하기 때문에 공급자가 전력을 생산하는데 필요한 기본요금 절감효과와 하한가를 정함으로써, 사용자의 기본요금 지출을 절감할 수 있다.
빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.
파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.
지구 온난화 현상, 국제 유가 급등, 화석 연료의 고갈 등 여러 가지 환경 문제에 대한 세계적인 관심이 높아지면서 UNFCCC(United Nations Framework Convention on Climate Change) 이 각국의 온실가스 배출량을 제한하기 위한 활동을 벌이고 있다. 그리고 온실가스 배출량을 국가별 또는 산업별로 정량적으로 산출하기 위해 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change), WRI/WBCSD (World Resources Institute and World Business Council for Sustainable Development) 및 ISO 등 국제기관과 표준단체에서 표준지침을 제정하여 온실가스를 산정하는 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 IT산업에서 환경 문제 해결을 위해 자구적인 노력을 하고 있는 그린 IT분야에서 이슈가 되고 있는 그린데이터센터에 대해 알아보고, 데이터센터를 에너지관리 측면에서 관리하기 위한 전력사용량 모니터링에 탄소배출량 산정 지침을 적용한 "스마트 에너지/탄소 관리 시스템 설계"에 대해 살펴보고 향후 구축에 있어 이슈가 될 사항을 점검해 본다.
전 세계적으로 기후 위기와 에너지 비용 증가 등의 문제로 인해 에너지 절감과 관리에 대한 관심이 증대되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지 사용량의 약 53.5%가 산업 단지에서 사용하여 이와 관련한 에너지 절감 포인트를 찾고자 유사한 에너지 유틸리티를 사용하는 기업 간의 "공유 네트워크 유틸리티 플랜트"를 통해 문제점을 개선하고자 하였다. 이러한 에너지 절감을 위해서 활용하는 다양한 기법들과 공장의 안정적인 운영을 위해서는 데이터의 안정적 수급이 그 무엇보다 중요하다. 그를 위해 데이터를 안정적으로 수급할 수 있는지에 대해 알아볼 수 있는 이상 데이터 감지 시스템과 알림 시스템의 대다수는 에너지 관리 시스템에 종속되어 한계가 있었고 에너지 관리 시스템의 구축은 대단위 시스템의 구축으로 공간, 에너지적 한계가 있는 소형 공장에서 구축이 어려웠다. 본 논문에서는 문제점들을 극복하고자 적은 공간과 전력을 소비하는 임베디드 디바이스에 데이터 수집 시스템과 이상 데이터 감지 알림 시스템를 구축하고, 데이터 수집을 하는 보편적인 기관에서 이상 데이터 감지 알림 시스템의 활용 가능성과 구축 과정에 대한 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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