Compared with a traditional power system of electricity providers, distributed power systems consist of power suppliers which are small and demand-oriented. Each small power supplier tends to utilizes renewable energy sources such as solar and wind power. It is because that home renewable energy systems do not need a large scale infrastructure which is required for traditional power plants. In this work we study an economic feasibility of such a renewable energy source. We describe how renewable power generation works and what it brings in terms of economic benefits. Also, we analyze limitations by the current policy and their possible solutions.
The increase of exhaust gas which is caused by with the industry activity which follows in the Industrial Revolution of the human being has had an influence on the globe climate system so that causes the problem of the greenhouse effect. As a comprehensive countermeasures, it has been prompted to save energy, build a structure environmentally friendly and use renewable energy sources that are continually replenished by nature-the sun, the wind, the Earth's heat, and plants. In addition, new technologies that turn these fuels into usable forms of energy-most often electricity, but also heat, chemicals or mechanical power have been applied actively to the social infrastructure. Therefore, there should be methods to manage forms of renewable energy effectively and securely. This paper proposes the web-based monitoring system for the wind power system of these methods and introduces the real web-based monitoring system installed in Daegwallyeong.
Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.
오늘날의 사회는 디지털 기술기반에 의해 가속화되는 새로운 사회적, 경제적 경험의 세계로 움직이고 있다. 그 결과로서, 과거 어느 때 보다도 전력시스템, 인터넷, 통신망 등 복잡하고, 상호작용적인 네트워크의 원활한 기능에 전적으로 의존되어 가고 있고, 이러한 상황은 네트워크에 전례 없는 품질과 안정성을 부각시켰다. 또한 디지털 기기의 확산과 디지털 산업의 성장에 따른 고품질의 전력요구, 전력수급의 유형 변화, 소비자 생활양식의 변모 등에 의해 과거와는 다른 새로운 전력 시스템을 요구하고 있다. 이를 위해서는 Electricity Network와 IT Network와의 결합을 바탕으로 다단계의 지능적인 제어 능력을 보유한 전력 Super Highway가 필요하다. 본 논문은 디지털 시대를 대비한 해외의 신 전력시스템 개발 현황 및 이를 뒷받침하기 위한 네트워크 구축 방안들을 살펴보고, 이를 통해 현재 우리나라의 전력시스템 환경에서 필요한 요구조건과 가능한 네트워크 구축 방안에 대하여 살펴본다.
As global demand for energy, energy prices, and power generation has increased worldwide, the government is turning to supply-oriented electricity supply and demand policies, such as behavior-based energy efficiency programs. In order to measure the implementation effect of the behavior-based energy efficiency program, the energy reduction must be accurately calculated by calculating the customer baseline load.
Myanmar's current power situation remains severely constrained despite being richly endowed in primary energy sources. With low levels of electrification, the demand for power is not adequately met. Cooperation in energy has been a major focus of future initiative for all developed and developing nations. If we want to solve climate change, and change our energy infrastructure, we need to be innovative and entrepreneurial in energy generation. This paper will help us in examining Bayesian MCMC Analysis for the parameters estimation among the arrival rates of disaster occurrences, firm's expected income-based electricity tariffs, and estimated R&D investment expenses in new energy industry. Focusing on Japan's electric power business, we would like to search the potential for innovative initiatives in new technological energy industry for the regional development and ecological sustainability in Myanmar.
Biofouling initiated by biofilm (slime) formation is a key challenge for practical ocean engineering and construction. This study evaluated a new anti-biofilm technology using bioelectricity. The anti-microfouling electrical technology is based on the principles of the bioelectric effect, known as the application of an electrostatic force for biofilm removal. Previously, the electricity was optimized below 0.82V to avoid electrolysis, which can prevent the production of biocides. A test boat comprised of microelectronics for electrical signal generation with electrodes for an anti-biofouling effect was developed. The tests were conducted in the West Sea of Korea (Wangsan Marina, Incheon) for three weeks. The surface biofouling was quantified. A significant reduction of fouling was observed under the bioelectric effect conditions, with approximately 30% enhanced prevention of fouling progress (P<0.05). This technology can be an alternative eco-friendly technique for anti-microfouling that can be applied for canals, vessels, and coastal infrastructure because it does not induce electrolysis.
In this study, Life Cycle Assessment(LCA) has been carried out to evaluate the environmental impacts of a metallic can. A 360 mL volume of an aluminum can bottle was used as the functional unit. The results of Life Cycle Inventory(LCI) showed that iron ore and coal were the major parts of the input materials, whereas aluminum can products, carbon dioxide, wastewater, and hazardous wastes were those of the output ones. According to LCA weighting, it was observed that the most significant impact potential was found to be global warming(49.11%) followed by abiotic resource depletion(47.72%). In the whole system, cold rolled steel coil showed the largest environmental impact potential(86%), followed by electricity(14%). Meanwhile, lubricating oil and industrial water had the minor portion of the total environmental impact potentials. It was suggested that the use of cold rolled steel and electricity should be the main source for $CO_2$, resulting in the big impact on global warming.
개발도상국은 빈약한 식수 인프라로 인해 식수공급에 어려움을 겪고 있으며 식수가 공급되지 않는 지역에서는 지하수를 주된 식수원으로 이용하는 경우가 많다. 하지만 지하수의 경우 다양한 오염원에 노출되어 있고 이로 인한 문제가 발생하기도 한다. 특히 해안지역은 그 지리적 특성으로 인해 해수침투에 노출되기 쉽고 해수침투에 노출된 지역의 지하수는 일반적인 경우보다 높은 염도를 가지는 경향이 있다. 만약 염도가 높은 지하수를 지속적으로 마시게 된다면 심장 및 신장질환 등 인체에 다방면으로 치명적인 영향을 끼치는 원인이 될 수 있기에 주의가 필요하다. 본 연구에서는 해수침투가 일어난 지역에서의 탈염을 위한 기술인 CDI(Capacitive Deionization)와 역삼투의 원리를 이용한 RO(Reverse Osmosis)의 적용가능성을 탐색해보고자 하며, 염수 농도에 따른 정수성능 실험을 진행하여 탈염성능을 평가해 보고자 한다. 또한 개발도상국의 일부 지역은 전력이 원활하게 보급되지 않는 경우가 많기에 본 연구에는 정수하는데 실제 사용하는데 필요한 소비전력을 계산하여 평가에 포함하고자 한다. 이를 통해 개발도상국 해수침투지역에 적합한 탈염기술을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
Purpose: This study aims to map the spatial distribution of poverty using nighttime light satellite images as a proxy indicator of economic activities and infrastructure distribution in D.I Yogyakarta, Indonesia. Research design, data, and methodology: This study uses official poverty statistics (National Socio-economic Survey (SUSENAS) and Poverty Database 2015) to compare satellite imagery's ability to identify poor urban areas in D.I Yogyakarta. National Socioeconomic Survey (SUSENAS), as poverty statistics at the macro level, uses expenditure to determine the poor in a region. Poverty Database 2015 (BDT 2015), as poverty statistics at the micro-level, uses asset ownership to determine the poor population in an area. Pearson correlation is used to identify the correlation among variables and construct a Support Vector Regression (SVR) model to estimate the poverty level at a granular level of 1 km x 1 km. Results: It is found that macro poverty level and moderate annual nighttime light intensity have a Pearson correlation of 74 percent. It is more significant than micro poverty, with the Pearson correlation being 49 percent in 2015. The SVR prediction model can achieve the root mean squared error (RMSE) of up to 8.48 percent on SUSENAS 2020 poverty data.Conclusion: Nighttime light satellite imagery data has potential benefits as alternative data to support regional poverty mapping, especially in urban areas. Using satellite imagery data is better at predicting regional poverty based on expenditure than asset ownership at the micro-level. Light intensity at night can better describe the use of electricity consumption for economic activities at night, which is captured in spending on electricity financing compared to asset ownership.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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