KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5712-5728
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2017
Recently, there are many studies, that considering green wireless cellular networks, have taken the energy consumption of the base station (BS) into consideration. In this work, we first introduce an energy consumption model of multi-mode sharing BS powered by multiple energy sources including renewable energy, local storage and power grid. Then communication load requests of the BS are transformed to energy demand queues, and battery energy level and worst-case delay constraints are considered into the virtual queue to ensure the network QoS when our objective is to minimize the long term electricity cost of BSs. Lyapunov optimization method is applied to work out the optimization objective without knowing the future information of the communication load, real-time electricity market price and renewable energy availability. Finally, linear programming is used, and the corresponding energy efficient scheduling policy is obtained. The performance analysis of our proposed online algorithm based on real-world traces demonstrates that it can greatly reduce one day's electricity cost of individual BS.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권1호
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pp.1-9
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2016
The demand for energy in Thailand has been continually increasing as the economic and social country grows. Approximately 60% of Thailand's primary energy is imported, mostly petroleum products. In 2008 Thailand's total energy consumption was 80,971 ktoe and the net price of energy imported was up to 1,161 billion Baht which is equivalent to 12.8% of GDP at the current price. The energy consumption or energy demand has been growing at an annual compounded growth rate of 6.42% and the peak electric power demand and electricity consumption was recorded at 22,568 MW and 148,264 GWh and grew at a rate of 7.0% and 7.5% per annum during the period from 1989 to 2008. The gross agriculture production in 2008 was recorded at 135.4 Mt which represents agriculture residue for energy at 65.73 Mt, which is equivalent to energy potential of about 561.64 PJ or 13,292 ktoe an increase in average of 5.59% and 5.44% per year respectively. The agricultural residues can converted to 15,600 GWh/year or 1,780 MW of power capacity. So, if government sector plan to install small biomass gasification for electricity generation 200 kW for Community. The residue agricultural is available for 8,900 plants nationwide. The small biomass power generation for electricity generation not only to reduce the energy imports, it also makes the job and income for people in rural areas as well. This paper's aim is to report the energy situation in Thailand and has studied 5 main agricultural products with high residue energy potential namely sugarcane, paddy, oil palm, cassava, and maize appropriate for small electricity production. These agricultural products can be found planted in many rural areas throughout Thailand. Finally, discuss the situation, methods and policies which the government uses to promote small private power producers supplying electricity into the grid.
In this work, we analyzed correlations between life-cycle greenhouse gas (GHG) emissions and life-cycle cost of energy resources. Energy resources studied in this paper include coal, natural gas, nuclear power, hydropower, geothermal energy, wind power, solar thermal energy, and solar photovoltaic energy, and all of them are used to generate electricity. We calculated the mean values, ranges of maximum minus minimum values, and ranges of 90% confidence interval of life-cycle GHG emissions and life-cycle cost of each energy resource. Based on the values, we plotted them in two dimensional graphs to analyze a relationship and characteristics between GHG emissions and cost. Besides, to analyze the technical maturity, the GHG emissions and the range of minimum and maximum values were compared to each other. For the electric generation, energy resources are largely inverse proportional to the GHG emission and the corresponding cost.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.19-24
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2014
Many people all over the world have been conducting a great deal of research to solve the problem of global warming since the great majority consider reduction of CO2 as the only solution for that. That is why the production and conservation of energy is thought to be highly crucial. while it is important to produce energy with the high efficiency, the efficient use of the energy is also important. This paper focused on the development of devices for the reducing electricity which is a primary energy source used in homes, shops, buildings, factories and so on. Also the objective of this paper is to develop the inference mechanism as the core component of the devices. Therefore, in this paper, we propose the inference algorithm for reducing the electricity consumption using SARIMA mode and present the feasibility of the procedure.
Nowadays, in islands where electricity should be provided autonomously, stand-alone microgrid technologies using renewable energy such as sunlight generation and wind power generation come into wide use. The microgrid electricity generation using renewable energy is greatly affected by the natural environment of a site. In order to maintain stable electricity supply for fluctuating electricity generation due to natural environment, the energy management via EMS is positively necessary. In existing stand-alone microgrid EMS, system operation logic is not changeable flexibly because compiled or builded codes are released into the EMS of a site, respectively. In this paper, we designed a flexible operating script-based microgrid EMS Framework for various sites and applied it to some island sites. We could confirm its usability.
This paper presents a window-based load management system (LMS) developed as a decision-making tool in the competitive electricity market The developed LMS can help the users to monitor system load patterns, analyze their past energy consumption and schedule for the future energy consumption. The LMS can also provide the effective information on real-time energy/cost monitoring, consumed energy/cost analysis, demand schedule and cost-savings. Therefore. this LMS can be used to plan the optimal demand schedule and consumption strategy.
Liquid air energy storage (LAES) using gas liquefaction has attracted considerable attention because of its mature technology, high energy density, few geographical constraints, and long life span. On the other hand, LAES has not yet been commercialized and is being developed recently. Therefore, few studies have performed an economic analysis of LAES. In this study, the levelized cost of electricity was calculated and compared with that of other energy storage systems. As a result, the levelized cost of electricity of LAES was $371/MWh. This is approximately $292/MWh, $159/MWh, $118/MWh, and $3/MWh less than that of the LiCd battery, VRFB battery, Lead-acid battery, and NaS battery. In addition, the cost was approximately $62/MWh and $195/MWh more than that of Fe-Cr flow battery and PHS. Sensitivity analysis of the levelized cost of electricity according to the main economic factors was performed, and economic uncertainty analysis was performed through a Monte-Carlo simulation. The cumulative probability curve showed the levelized cost of electricity of LAES, reflecting price fluctuations in the air compressor cost, electricity cost, and standing reserve hourly fee.
RPS(Renewable Portfolio Standards)제도는 시장기능을 통하여 전력생산의 일정 양 또는 비율을 신재생에너지로 충당하도록 의무화함으로써 신재생에너지의 보급을 활성화하는 제도이다. 본 논문은 RPS제도의 국내 도입이 전력시장, 개별 산업부문 및 경제 전체에 어떤 영향을 미칠 것인가를 검토하였다. 의무비율을 채우지 못하거나 과다충족한 경우 각 해당부분을 대상사업자로부터 구매하거나 또는 대상사업자에게 판매할 수 있는 TREC(Tradable Renewable Energy Credits)시장과 RPS제도 실시에 따른 추가적인 공급비용이 유발하는 소비자의 추가비용을 판단할 수 있는 소매시장을 분석하여 최종소매가격과 공급량의 변화를 살펴보았다. 끝으로 RPS제도 도입에 따른 전력가격의 상승과 공급의 변화가 국민경제에 미치는 효과를 분석하였다. 주요 결과를 보면, 2011년 기준으로 전력가격의 용도별 평균치는 약 5% 정도 상승, 부문별 물가는 평균 0.268% 상승, 그리고 부문별 GDP는 평균 1.940% 감소하여 물가상승효과는 작은 반면 GDP 감소효과는 큰 것으로 나타났다.
전력은 모든 나라에서 사회 발전과 경제 성장에 가장 기본적인 자원이다. 산업이 고도화 되고 경제의 규모가 발전하면서 전력의 소비량은 점점 증가하고 있다. 전력을 공급하는 쪽에서는 전력을 생산할 때 자원의 낭비를 줄이기 위해 전력 사용량을 예측하는 것은 중요한 일이다. 또한 전력 수요 예측을 통해 여름과 겨울의 피크 타임에서의 전력 수요를 분산하는 것이 가능하다. 그리고 소비 전력의 예측은 국내에서 수요자원 거래시장(Negawatt market)이 본격화되면서 더욱 중요하게 되었다. 더구나 전력 소비량 예측은 소비자가 전력 시장에 직간접적으로 참여하는 수요관리 방법을 제공해준다. 본 연구에서는 1999년부터 2011년까지의 국내총생산, 1인당 국민총소득, 부가세, 국내전력소비량을 이용하여 제주도의 어업 전력 사용량을 예측하는데 유전자 알고리즘을 사용하고 있다. 유전자 알고리즘은 다양한 조합 최적화 분야에서 최적해를 찾는데 유용하게 사용되는 알고리즘이다. 본 논문에서 유전자 알고리즘에서 최적의 동작을 위한 파라미터들을 찾는다. 그리고 실제 전력 소비량 예측을 위해 사용되는 계수(coefficient)들의 최적값을 찾아 예측값과 실제 전력 소비량의 오차를 최소화하는데 목적이 있다.
nZEH (net-Zero Energy House) is defined as a self-sufficient energy building where the sum of energy output generated from new & renewable energy system and annual energy consumption is zero. The electricity generated by new & renewable energy system with the form of distributed generation is preferentially supplied to electrical demand, and surplus electricity is transmitted back to grid. Due to the recent expansion of houses with photovoltaic system and the nZEH mandatory by 2025, the rapid increase of distributed generation is expected. Which means, we must prepare for an electricity-power accident and stable electricity supply. Also electricity charges have to be reduce and the grid-connected should be operated efficiently. The introduction of ESS is suggested as a solution, so the analysis of the load matching and grid interaction is required to optimize ESS design. This study analyzed the load matching and grid interaction by expected consumption behavior using actual data measured in one-minute intervals. The experiment was conducted in three nZEH with photovoltaic system, called all-electric houses. LCF (Load Cover Factor), SCF (Supply Cover Factor) and $f_{grid}$ (Grid Interaction Index) were evaluated as an analysis indicator. As a result, LCF, SCF and $f_{grid}$ of A house were 0.25, 0.23 and 0.27 respectively; That of B house were 0.23, 0.23, 0.19, and that of C were 0.20, 0.19, 0.27 respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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