In this study, we proposed a model for forecasting power energy demand by investigating how outside temperature at a given time affected power consumption and. To this end, we analyzed the time series of power consumption in terms of the power spectrum and found the periodicities of one day and one week. With these periodicities, we investigated two time series of temperature and power consumption, and found, for a given hour, an approximate linear relation between temperature and power consumption. We adopted an exponential smoothing model to examine the effect of the linearity in forecasting the power demand. In particular, we adjusted the exponential smoothing model by using the variation of power consumption due to temperature change. In this way, the proposed model became a mixture of a time series model and a regression model. We demonstrated that the adjusted model outperformed the exponential smoothing model alone in terms of the mean relative percentage error and the root mean square error in the range of 3%~8% and 4kWh~27kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric energy together with the outside temperature.
To assist the further development of hight-visibility clothing this study compared the visibility and subjective wear sensation of commercial protective vests with retro-reflecting materials or LEDs. Nine subjects compared high-visibility vests to evaluate how easy they were to see when exposed to the headlight of a car at night, and the subjects assessed the wear sensation of the vests also. The intensity and visibility of five different colored LEDs assembled on the five substrates separately were also evaluated to select the suitable LED color for night protective clothing. The intensity of illumination was measured by an illuminometer, and the visibility was evaluated by 11 participants both in a dark room and in front of a car outdoors at night. Results showed, the most effective LEDs were high intensity LEDs which shift blinking red and white were most effective. However, excessively high intensity of illumination could decrease the working efficiency. In subjective wear evaluation, the most favorable vest had a front opening, were adjustable at the sides, and had an electric power switch on the front of the vest.
This paper describes the developement of a Design Issue Management System (DIMS). Although human factors engineering has been recognized as one of the critical activities in the design of man-machine system, it has been hardly successful nor effective in practice to cope with the hyman factors requirements by regulations. For supporting the human factors engineering in nuclear power plants, DIMS ahs three major modules : Design Requirements Data Base, Design Issue Tracking System, Issue Evaluation Support System. These modules function as formal verification architects that the licensing authority requests for verifying the safety of the equip- ment and facilities in nuclear power plants. An example application to an operator support system, named Critical Function Monitoring System, during its independent review of the human factors shows the usage and the benefit of DIMS.
센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 유비쿼터스 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 센서 네트워크에서는 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 에너지 소모를 줄임으로써 네트워크의 지속시간을 늘이는 것이 무엇 보다도 중요하다. 기존의 MAC(Medium Access Control) 프로토콜은 채널 폴링 기법을 이용하여 효율적인 에너지 관리에 대한 해결책을 제시 하였으나 각 노드의 Duty Cycle이 길어짐으로써 발생하는 에너지 소모에 대한 해결책은 제시하지 못하였다. 센서 네트워크에서 센서 노드를 디자인할 때 중요한 고려사항 중 하나가 제한된 자원을 가진 센서 네트워크에서 주어진 에너지 소모를 최소화 하여서 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 제안된 라우팅 프로토콜을 비교 에너지 소모를 줄이는 방안을 제시 한다.
본 연구에서는 가정용 전력 모니터링 시스템을 구현하고 실험가구에 적용하여 평가하였으며, 평가과정에서 확보한 기기별 전력 사용 패턴 정보를 이용하여 자동 기기 식별 알고리즘을 개발하였다. 실험가구에 적용해본 결과, 기기별 전력사용 정보와 월별 예상 사용량 정보가 전력 소비 절감에 도움이 된다는 응답을 얻을 수 있었다. 그리고 시스템을 보다 편리하게 사용하기 위해서는 설치의 편의성과 UI를 개선해야한다는 응답을 얻었다. 본 연구에서는 UI 개선을 위하여 일반냉장고, TV, 전기밥솥, 김치냉장고, 세탁기를 자동으로 식별하는 알고리즘을 구현하였다. 자동 장치 식별 알고리즘은 전력 모니터링 과정에서 수집한 전력 소비 패턴을 관찰하여 Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO), Duty Cycle(DC) 등 4가지 특징을 규정하여 이용하였으며, 특징을 적용하는 시간 구간은 기기가 동작하는 시간이 25% 이상이 되는 2시간 길이의 구간을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 테스트 set에 동일한 기기를 포함하는 경우 82.1%의 성능을 얻을 수 있었다.
이동통신 시스템에서 이동단말이 소비하는 전력은 휴대용 배터리의 용량 제약으로 인하여 매우 중요하게 고려되는 이슈이다. 따라서, Mobile WiMAX 시스템을 포함한 대부분의 무선통신 네트워크 규격은 이동단말의 전력소모를 줄이기 위한 전력절약 모드를 지원한다. 그러나 이들 규격에서 제시하는 전력절약 모드는 청취구간의 시간적인 배치만을 정의한다. 따라서 전력절약 모드로 동작하는 단말의 소비전력은 단말제조사의 구현형태에 의존적이며, 채널환경 변화에 따라 페이징 손실의 위험성도 존재한다. 본 논문은 광대역 이동통신 네트워크 환경에서 전력절약 모드로 동작하는 이동단말이 채널품질의 변동추이를 바탕으로 최선의 기지국을 선택하는 방식을 통해 보다 효율적인 전력사용 및 청취구간 동안 페이징 메시지의 손실 위험을 줄이는 실용적인 알고리즘을 제시한다. 이러한 채널적응형 주파수/기지국 재선택 알고리즘은 청취구간 동안 채널품질을 측정하는 과정, 측정된 채널품질의 변동을 추적하는 과정, 추적결과에 따라 이종 주파수 탐색을 수행하는 과정, 탐색결과에 따라 최선의 주파수 및 기지국을 재선택 하는 과정으로 구성되어 있다. 그러므로 제안된 방식은 단말이 이동함에 따라 해당 네트워크의 채널환경이 변하더라도 전력을 합리적으로 사용함과 동시에 양호한 기지국을 선택하게 함으로써, 청취구간에서 페이징 메시지 수신성능을 향상시킨다. 본 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 결과는 단말의 이동하는 채널환경에서 다른 후보방안들 보다 페이징 메시지 수신성능이 우수함을 보여주고 있으며 동시에 단말이 평균적으로 보다 양호한 채널환경에서 전력절약 모드를 동작하게 함을 보여준다.
Global warming has pressured companies to put a greater emphasis on environment management which allows them to reduce environmental impact and costs of their operations. In Korea, the coal-fired power plants take a large account of electricity generation at 31.7% of the total electricity usage in 2014. Thus, environmental impact of coal-fired power plants is significant. This paper illustrated how to compute environmental impact and costs in electricity generation at a coal-fired power plant using MFCA methodology. Compared to the traditional accounting, an advantage of MFCA is to provide information on electricity generation costs and environmental wastes incurring throughout the production process of electricity. Based on MFCA, the coal-fired power plant was able to reduce production cost of electricity by 52.3%, and environmental wastes by 47.7%. As a result, MFCA seemed to be an effective tool in environmental management for power plants.
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 센서 네트워크에서 센서 노드를 디자인할 때 중요한 고려사항 중 하나가 제한된 자원을 가진 센서 네트워크에서 주어진 에너지 소모를 최소화 하여서 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 본 논문에서는 센서 노드의 에너지 소모를 줄이기 위해 2계층 클러스터 구조를 사용한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 1계층에서는 기존의 LEACH 기반 라우팅 프로토콜을 그대로 사용하며, 2계층에서 효율적인 사용을 위해 데이터의 값의 비교판단으로 송신 여부를 결정함으로서 불필요한 에너지 소모를 줄일 수 있다.
Zhao, Zhuang;Lee, Won Cheol;Shin, Yoan;Song, Kyung-Bin
ETRI Journal
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제35권4호
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pp.677-686
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2013
In this paper, we first introduce a general architecture of an energy management system in a home area network based on a smart grid. Then, we propose an efficient scheduling method for home power usage. The home gateway (HG) receives the demand response (DR) information indicating the real-time electricity price, which is transferred to an energy management controller (EMC). Referring to the DR, the EMC achieves an optimal power scheduling scheme, which is delivered to each electric appliance by the HG. Accordingly, all appliances in the home operate automatically in the most cost-effective way possible. In our research, to avoid the high peak-to-average ratio (PAR) of power, we combine the real-time pricing model with the inclining block rate model. By adopting this combined pricing model, our proposed power scheduling method effectively reduces both the electricity cost and the PAR, ultimately strengthening the stability of the entire electricity system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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