시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.
Zero energy building is a self sufficient building that minimizes energy consumption through passive elements such as insulation, high performance window system and installing of high efficiency HVAC system and uses renewable energy sources. The Korea Government has been strengthening the building energy efficiency standard and code for zero energy building. The building energy performance is determined by the performance of building envelope. Therefore it is important to optimize facade design such as insulation, window properties and shading, that affect the heating and cooling loads. In particular, shading devices are necessary to reduce the cooling load in summer season. Meanwhile, BIPV shading system functions as a renewable energy technology applied in solar control facade system to reduce cooling load and produce electricity simultaneously. Therefore, when installing the BIPV shading system, the length of shadings and angle that affect the electricity production must be considered. This study focused on the facade design applied with BIPV shading system for maximizing energy saving of the selected standard building. The impact of changing insulation on roof and walls, window properties and length of BIPV shading device on energy performance of the building were investigated. In conclusion, energy consumption and electricity production were analyzed based on building energy simulations using energyplus 8.1 building simulation program and jEPlus+EA optimization tool.
In recent years, the energy storage systems such as LiB, NaS, RFB(Redox-Flow Battery), Super- capacitor, pumped hydro storage, flywheel, CAES(Compressed Air Energy Storage) and so on have received great attention as practical solutions for the power supply problems. They can be used for various purpose of peak shaving, load leveling and frequency regulation, according to the characteristics of each ESS(energy storage system). This paper will focus at 1 MWh RFB system, which is being developed through the original technology project of energy material. The output of ESS is mainly characterized by C-rate, which means that the total rated capacity of battery will be delivered in 1 hour. And it is a very important factor in the ESS operation scheduling. There can be several options according to the operation intervals 15, 30 and 60minutes. The operation scheduling is based on the optimization to minimize the daily electricity cost. This paper analyzes the cost-saving effects by the each operating time-interval in case that the RFB ESS is optimally scheduled for peak shaving and load leveling.
Feasibilities of the application of a micro gas turbine cogeneration system to a large size hospital building are studied by estimating energy demands and supplies. The energy demand for electricity is estimated by surveying and sorting the consumption records for various equipment and devices. The cooling heating, and hot water demands are further refined with TRNSYS and ESP-r to generate load profiles for the subsequent operation simulations. The operation of the suggested cogeneration system in conjunction with the load data is simulated for a time span of a year to predict energy consumption and gain profile. The simulation revealed that the thermal efficiency of the gas turbine is about 30% and it supplies 60% of the electricity required by the building. The recovered heat can meet 56% of total heating load and 67% of cooling, and the combined efficiency reaches up to 70%.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
In this study, a new UC (Unit Commitment) algorithm is proposed to consider the uncertainty of a daily load profile. The proposed algorithm calculates the UC results with the lower load level than the one generated by the conventional load forecast and the more hourly reserve allocation. In case of the worse load forecast, the deviation of the conventional UC solution can be overcome with the proposed method. The proposed method is tested with sample systems, which shows that the new UC algorithm yields completely feasible solution even though the worse load forecast is applied. Also, the effects of the uncertain hourly load demand are statistically analyzed especially by the consideration of the average over generation and the average under generation. Finally, it is shown that independent power producers participating in electricity spot-markets can establish bidding strategies by means of the statistical analysis. Therefore, it is expected that the proposed method can be used as the basic guideline for establishing bidding strategies under the deregulation power pool.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권1호
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pp.16-21
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2005
In this study, a new Unit Commitment (UC) algorithm is proposed to consider the uncertainty of a daily load profile. The proposed algorithm calculates the UC results with a lower load level than that generated by the conventional load forecast method and the greater hourly reserve allocation. In case of the worst load forecast, the deviation of the conventional UC solution can be overcome with the proposed method. The proposed method is tested with sample systems, which indicates that the new UC algorithm yields a completely feasible solution even when the worst load forecast is applied. Also, the effects of the uncertain hourly load demand are statistically analyzed, particularly by the consideration of the average over generation and the average under generation. Finally, it is shown that independent power producers participating in electricity spot-markets can establish bidding strategies by means of the statistical analysis. Therefore, it is expected that the proposed method can be used as the basic guideline for establishing bidding strategies under the deregulation power pool.
An IGCC was evaluated as one of the next generation technologies that would be able to substitute for coal-fired power plants. According to "The 4th Basic Plan of Long-term Electricity Supply & Demand" which is developed by the Electricity Business Acts, the first IGCC will be operated at 2015. Like other new and renewable energy such as solar PV, Fuel cell, The IGCC is considered as non-competitive generation technology because it is not maturity technology. Before the commercial operation of an IGCC in our electricity market, its economic feasibility under the Korean electricity market, which is cost-based trading system, is studied to find out institutional support system. The results of feasibility summarized that under the current electricity trading system, if the IGCC is considered like a conventional plant such as nuclear or coal-fired power plants, it will not be expected that its investment will be recouped within life-time. The reason is that the availability of an IGCC will plummet since 2016 when several nuclear and coal-fired power plants will be constructed additionally. To ensure the reasonable return on investment (NPV>0 IRR>Discount rate), the availability of IGCC should be higher than 77%. To do so, the current electricity trading system is amended that the IGCC generator must be considered as renewable generators to set up Price Setting Schedule and it should be considered as pick load generators, not Genco's coal fired-generators, in the Settlement Payment.
Worldwide, the building energy simulation becomes inevitable step for predicting the energy consumption in building. In simulation process, the expertise is required for the accurate analysis results. In Korea, however, most of user use the inconsistent data with Korea circumstance. In this step, we need to construct the standard input data matched building in Korea. In this study, electricity consumption of apartments in Daejeon is analyzed. The yearly data of a apartment complexes of 2009 are analyzed as monthly, daily(week and weekend), timely, and completion year. With this result, we are able to predict the demand pattern of electricity in a house and make the schedule by demand pattern. The results of this study are followed. The averaged amount of electricity consumption in winter is higher than summer because of the high capacity of heating equipment. All of the house has electric base load from 0.26kWh to 0.5kWh. The average of the electricity consumption of month is shown as 326.7kWh. A week is seperated as 4 part such as week, weekend, Saturday and Sunday. During week, the average of timely electricity consumption is shown as 0.442kWh. The Saturday consumption is 0.453kWh. The Sunday is 0.461kWh.
This paper presnts a controller for the heat capacity of thermal storage systems using off-peak electricity which is composed of an identifier using neural networks and a storage time adjuster in order to store exactly the required thermal energy without loss. Since thermal storage systems have nonlinear characteristics and large time constant, even if we predict the heating load accurately, it is very difficult to store exactly the required thermal energy. Thus, in the neural network for the identifier, the adaptive learning rate for high learning speed and bit inputs based on state changes of thermal storage power source are used. Also a hardware for the controller using a microprocessor is developed. The performance of the proposed controller is shown by experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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