본 논문은 Peak Shaving 알고리즘의 성능 향상을 위한 예측 부하 곡선의 생성의 한 방법을 제시한다. 여기서 논하는 Peak Shaving 알고리즘은 대용량의 배터리 에너지 저장시스템 (BESS, Battery Energy Storage System)을 위한 PMS (Power Management System)의 장주기 스케쥴링 알고리즘을 의미한다. 위의 PMS는 주로 배터리에서 에너지의 입출력을 제어하는 데에 주목적이 있다. 이를 위해서 Peak Shaving 알고리즘이 사용되는데, 여기서 예측 부하곡선과 실제 부하곡선 사이의 불확실성이 나타난다. 원활한 에너지의 충,방전을 위하여 본 논문에서는 주 단위의 표준화 방법과 계절별 부하의 특성을 고려한 예측 부하 곡선 생성 방법을 제안한다.
Cho, Sohyun;Bak, Jonghun;Lee, Yeong Jae;Kim, Kyunghyun;Jung, Kang Young
한국환경과학회지
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제28권10호
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pp.873-885
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2019
In this study, a load duration curve was applied to the Jangseongcheon, one of the tributaries of the Yeongsan River, to assess whether the target water quality was achieved. In addition, pollution of the water body was investigated to develop and suggest the optimal management time with respect to polluted flow sections and monthly conditions. The average flow rates of sections JS1 and JS2 were $0.25m^3/s$ and $1.08m^3/s$, respectively. The BOD and T-P for water-quality standards at JS1 were rated at II, whereas the COD and TOC were rated at III, thus indicating a fair level of water quality. By contrast, the BOD at JS2 was rated at III, the T-P at IV, and the TOC at V, indicating poor water quality in this section. The load duration curve was plotted using the actual flow data measured in eight-day intervals for eight years from 2011 to 2018 at locations JS1 and JS2 in the Jangsungcheon Basin. In an assessment using the load duration curve on whether the target water quality was met at location JS1, all of the water quality parameters (BOD, COD, TOC, T-N, T-P, and SS) satisfied the target water quality. By contrast, at location JS2, parameters COD, TOC, T-N, and T-P exceeded target values by more than 50%, indicating the target water quality was not met. The discharge loads of locations JS1 and JS2 were analyzed to identify the reasons the target water quality was exceeded. Results revealed that the land system contributed considerably. Furthermore, the discharge load of JS2 accounted for more than 80% of the load on the entire basin, excluding that of JS1. Therefore, the best method for restraining the inflow of pollutants into the stream near location JS2 must be applied to manage the water quality of the Jangsungcheon.
In korea, TMDL is being implemented to manage nonpoint pollution sources as well as point pollution sources. LDC is being used for the planning of TMDL. In order to analyze the water quality using LDC, it is necessary to prepare FDC using the daily flow data. However, only the daily flow data is measured at the WAMIS branch, and 8days flow data and water quality data are measured at the monitoring Networks. So, in many researches, the water quality is being grasped by deriving the LDC using the 8days flow or the daily flow obtained by various methods. These fluctuations may lead to differences in determining whether the target load is achieved. In this study, each LDC was prepared using the 8day flow and the related daily flow. Then, the effect using different flow data on the achievement of target load was compared according to flow conditions. As a result, the difference ratio in the number of overloads under flow condition was showed 19% in high flows, 42% in moist conditions, 49% in mid-range flows, 41% in dry conditions, and 104% in low flows. In the top ten watershed with the highest difference ratio, the flow became lower the difference ration increases. These differences can cause uncertainty in assessing the achievement of target load using LDC. Therefore, in order to evaluate the water quality accurately and reliably using LDC, accurate daily flow data and water quality data should be secured through the installation of national nonpoint measurement network.
This paper aims to assessing impact of reduction of non-point source pollution in the Bokha Stream watershed. The BASINS/HSPF model was calibrated and verified for water flow and water qualities using Total Maximum Daily Load 8days data from 2006 to 2007. Accuracy of the BASINS/HSPF models in simulating hydrology and water quality was compared and there were somewhat differences of statistical results, but water flow and water quality were simulated in good conditions over the study period. The applicability of models was tested to evaluate non-point source control scenarios to response hydrology and water quality in the Bokha stream using various measures which include BMPs approach and change of landuse. The evaluation of reduction of non-point source pollution was developed using load-duration curve. Despite strong reduction of non-point source, there are not satiated target quality at low flow season.
Flow duration curve (FDC) can be developed by linking the daily flow data of stream flow monitoring network to 8-day interval flow data of the unit watersheds for the management of Total Maximum Daily Loads. This study investigated the applicable method for the development of long term FDC with the selection of the stream flow reference sites, and suggested the development of the FDC in 4 river basins. Out of 142 unit watersheds in 4 river basins, 107 unit watersheds were shown to estimate daily flow data for the unit watersheds from 2006 to 2010. Short term FDC could be developed in 64 unit watersheds (45%) and long term FDC in 43 unit watersheds (30%), while other 35 unit watersheds (25%) were revealed to have difficulties in the development of FDC itself. Limits in the development of the long term FDC includes no stream monitoring sites in certain unit watersheds, short duration of stream flow data set and missing data by abnormal water level measurements on the stream flow monitoring sites. To improve these limits, it is necessary to install new monitoring sites in the required areas, to keep up continuous monitoring and make normal water level observations on the stream flow monitoring sites, and to build up a special management system to enhance data reliability. The development of long term FDC for the unit watersheds can be established appropriately with the normal and durable measurement on the selected reference sites in the stream flow monitoring network.
Reliable long-term flows by SWAT-K model were applied to the relationship between stream flow and pollutant load derived from 8-day measured data of Ministry of Environment (MOE) in order to obtain continuous loadograph and evaluate accuracy in water quality modeling for the Chungju dam watershed. The measured flow were compared with flow duration curve from the model, and it showed that measured values corresponded to the almost full range of stream flow conditions except at Odae A. And there was significant relationship ($R^2=0.60{\sim}0.97$) between measured flow and water quality load at all unit-watersheds. Applying this relationship to simulated flows, continuous loadograph was obtained and compared with modeled pollutant loads. Although there were some differences during some dry and flood seasons, those were not significant and overall trend showed a good agreement. From the results, we would be able to derive a continuous loadograph based on measured data at total maximum daily loads (TMDLs) unit-watersheds on a national scale, in which stream flow and water quality have been measured at 8-day intervals since 2004, and this could be helpful to utilize distributed water quality models with difficulty in calibrating and validating parameters from lack of measured data at present.
Long term monthly monitoring data showed that the water quality of streams flowing into Lake Paldang has been improved by various strategy for water. However, the effect of quality on Lake Paldang is still insufficient because of nonpoint source from watershed. In order to evaluate quantifying methods for pollution source and make a suggestion on improvements, Storm Water Management Model (SWMM) was constructed by using data set from the water quality and streamflow monitoring network in the Kyoungan watershed for Total Maximum Daily Loads (TMDLs). Load duration curve (LDC) based on the result of the Kyoungan watershed SWMM indicated that the water quality criterion on $BOD_5$ was often exceeded in up-stream than down-stream. From flowrate-load correlation curve, SS load significantly increased as streamflow increases. 75.3% of streamflow and 62.1% of $BOD_5$ loads is discharged especially in the zone of high flows, but monitoring data set didn't provide proper information about the conditions and the patterns associated with storm events. Therefore, it is necessary to acquire representative data set for comparing hydrograph and pollutograph through monitoring experimental watershed and to establish methods for quantifying point and nonpoint source pollutant loads.
본 연구에서는 현재 시행되고 있는 오염총량관리제 모니터링 시스템에 적용가능한 부하량 추정기법에 대하여 제시하였다. 수정 TANK 모형을 통하여 8일 간격 유량자료의 1일 간격 유량자료로의 확장을 시행하여 유황곡선의 작성을 가능하게 하였다. 7변수 대수 선형 모형 적용 통한 BOD, COD 및 TOC 부하량 추정에서 만족스러운 결과를 확인할 수 있었다. 연구의 적용의 일환으로, 낙동강유역의 BOD, COD 및 TOC 항목의 부하량 유황 곡선을 작성하여 전체적인 분포를 살펴보았다. 본 연구를 통하여 파악된 부하량 유황곡선은 해당 지점의 현재 전체적인 수질현황을 확률적으로 파악할 수 있음과 동시에 이를 시각적으로 도시할 수 있는 장점을 가지고 있다.
In this study, we discussed the application of Watershed model and Load Duration Curves (LDC) in Total Water Load Management System. The Flow Duration Curves (FDC) and the LDC were generated using the results of the daily HSPF model and analyzed on monthly or yearly flow duration variability, and non-point pollutant discharge loads by entire flow conditions. As a result of the calibration and verification of the HSPF model, both the flow and the water quality were appropriately simulated. The simulated values were used to generate the Flow Duration Curve and the Load Duration Curve, and then the excess rate by entire flow conditions was analyzed. The point and non-point pollutant discharge loads for entire flow conditions were calculated. It is possible to evaluate the variability of water quality in specific flow duration through the curves reflecting the flow duration variability and to confirm the characteristics of the pollutant source. For a more scientific Total Water Load Management System, it is necessary to switch from a current system to a system that can take into account the entire flow conditions. For this, the application of the watershed model and load duration curve is considered to be the best alternative.
This paper presents fuzzy clustering and wavelet transform analysis based technique for the industrial hourly load forecasting fur the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using fuzzy clustering and then wavelet transform is adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed composite model of fuzzy clustering and wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the industrial hourly peak load forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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