• 대한산업공학회지
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• 제39권4호
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• pp.247-252
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• 2013

Korea gas corporation (KOGAS) is responsible for the whole sale of natural gas in the domestic market. It is important to forecast the daily demand of city gas for supply and demand control, and delivery management. Since there is the autoregressive characteristic in the daily gas demand, we introduce a modified autoregressive model as the first step. The daily gas demand also has a close connection with the outdoor temperature. Accordingly, our second proposed model is a temperature-based model. Those two models, however, do not meet the requirement for forecasting performances. To produce acceptable forecasting performances, we develop a weighted average model which compounds the autoregressive model and the temperature model. To examine our proposed methods, the forecasting results are provided. We confirm that our method can forecast the daily city gas demand accurately with reasonable performances.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제29권4호
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• pp.419-442
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• 2020

우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6860-6868
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• 2015

본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.

• 한국태양광발전학회지
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• 제4권2호
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• pp.45-53
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• 2018

Natural gas demand for power generation continued to increase until 2013 due to the expansion of large-scale LNG power plants after the black-out of 2011. However, natural gas demand for power generation has decreased sharply due to the increase of nuclear power and coal power generation. But demand for power generation has increased again as energy policies have changed, such as reducing nuclear power and coal power plants, and abnormal high temperatures and cold waves have occurred. If the gas pipeline pressure can be properly maintained by predicting these fluctuations, it can contribute to enhancement of operation efficiency by minimizing the operation time of facilities required for production and supply. In this study, we have developed a regression model with daily power demand and base power generation capacity as explanatory variables considering characteristics by day of week. The model was constructed using data from January 2013 to December 2016, and it was confirmed that the error rate was 4.12% and the error rate in the 90th percentile was below 8.85%.

• 한국가스학회지
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• 제23권5호
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• pp.52-58
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• 2019

본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.105-108
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• 2007

Fuel cell with high electric efficiency has many probabilities of commercial use. Especially, proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) which is a low temperature fuel cell and has less influence on $CO_2$ concentration is considered the power generation system of small building and household. We calculated the optimal operational plans of 1 kW household PEMFC power system based on the daily electricity and heat demand patterns of Japan and Korea. Calculated results show that the economic feasibility of PEMFC power system is very sensitive to the cost policy of electricity and natural gas.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.31-34
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• 2007

Fuel cell with high electric efficiency has many probabilities of commercial use. Especially, polymer electrolyte or proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) which is a low operating temperature and has less influence on $CO_2$ concentration is considered the power generation system of small building and household. We calculated the optimal operational plans of 1 kW household PEMFC power system based on daily electric and heat demand patterns of various size of apartments. Calculated results show that the economic feasibility of PEMFC power system is very sensitive to the cost policy of electricity and natural gas.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권3호
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• pp.315-319
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• 2020

The modern transportation and mobility sector is expected to encounter high penetration of Electric Vehicles (EVs) because EVs contribute to reducing the harmful emissions from fossil fuel-powered vehicles. With the prospective growth of EVs, sufficient and convenient facilities for fast charging are crucial toward satisfying the EVs' quick charging demand during their trip. Therefore, the Fast Electric Vehicle Charging Stations (FECS) will be a similar role to gas stations. In this paper, we study a charging scheduling problem for the FECS with solar photovoltaic (PV) and an Energy Storage System (ESS). We formulate an optimization problem that minimizes the operational costs of FECS. There are two cost and one revenue terms that are buying cost from main grid power, ESS degradation cost, and revenue from the charging fee of the EVs. Simulation results show that the proposed scheduling algorithm reduces the daily operational cost by effectively using solar PV and ESS.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권4호
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• pp.125-140
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• 2018

본 연구는 2009년 1월 2일부터 2018년 6월 29일까지 원유가격(Brent, Dubai, WTI)의 3대 유종과 BDI의 일별가격 자료를 이용하여 원유가격과 BDI의 상호관련성를 변화율과 변동성 측면에서 분석하였다. 기존연구와 달리 VAR, Granger 인과검정, GARCH, DCC 모형을 이용하여 BDI와 원유가격 사이의 상호관련성을 변화율 측면과 변동성 측면 모두를 분석하였다. 상호관련성 분석결과 원유가격 변화율과 변동성이 BDI 변화율에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 BDI 변동성이 원유가격 변화율과 변동성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 원유가격과 BDI 사이에는 상호 영향을 주고받는 관계가 확인되었지만 상관정도는 낮은 편이라고 볼 수 있다. 이는 전 세계적으로 현재 천연가스에 대한 수요가 증가하고 신재생에너지에 대한 수요가 증대됨에 따라 원유에 대한 의존도가 하락하고 있으므로 둘 간의 상호관련성은 시간이 지남에 따라 더 낮아질 수도 있을 것으로 판단된다. 따라서 향후 국제 해운(실물경제) 및 원유시장의 투자와 거시경제 분석에 있어서 원자재에 대한 수요 변화에 초점을 맞추어 나갈 필요가 있을 것으로 보인다.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.1-7
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• 2019

최근 수소충전소 수요 증가에 따라, 산업통상자원부는 LPG, CNG, 주유소 등 기존의 자동차용 연료공급시설 내에 융합, 복합의 형태로 수소충전소 설치가 가능하도록 특례고시를 제정·공포하였다. 수소 융복합충전소는 특례기준 제정 이전까지 국내에서 운영된 사례가 없어, 4계절, 일교차와 같은 환경특성을 감안한 실증이 필요하다. 본 연구에서는, 국내 최초로 실증을 위해 설치된 울산 LPG-수소복합충전소의 충전데이터를 수집하여 분석하였다. 충전데이터는 압축기, 저장용기, 디스펜서에서 발생한 시간별 온도, 압력 데이터이며, 계절별 특성을 비교하기 위해 2018년 7월 중 울산 지역의 최고기온 일과 2018년 1월 중 최저기온 일을 포함하여 4계절 충전데이터를 수집하여 비교하였다. 비교결과, 외기온도의 변화가 수소차 차량용기의 초기온도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 최종적으로 차량의 충전시간과 충전속도에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국내 수소충전소 기준(KGS FP217)과 미국의 충전프로토콜(SAE J2601)에서 제시한 한계온도를 초과한 경우는 없어 차량용기에 대한 영향은 없는 것으로 나타났다.