Utility interactive photovoltaic systems is one of the most premising applications of photovoltaic systems. These systems are employed in applications where utility service is already available. In this case, there is no need for battery storage because utility power may be used to supplement photovoltaic systems when the load exceeds available PV generation. The load receives electricity from both the photovoltaic array and the utility inter-tied. In this paper, Principle and operating characteristic of Utility Interconnected Photovoltaic System is presented. For the purpose of optimal utility Inter-tied photovoltaic system design and installation. It is that demonstrate throughout the installed 3 PV system respectively, 3kW utility interconnected residential system.
At present, In korea one of big characteristics in electricity power market is unique seller but in the near future competitions are expected in the market. Another big trend is development of IT technology. Through IT, remote inspection for power usage are possible. So huge power consumer like KORAIL it is necessary to investigate power consumption pattern. This paper presents load consumption pattern for representative substation and billing system database program. Base on the substation annual power usage data, the characteristic of the substation power consumption are investigated and effective electrical billing system are compared each other. The database program was properly designed to examine the billings.
The electric facilities for subway stations require reliable and safe electricity in spite of their load increases rapidly. Nevertheless, Korea Electrical Safety Corporation reports that the accidents of independent electric facilities increased greatly from 4,632 cases in 1998 to 6,024 in 1999 and 6,776 cases in 2000, while the ratio of the accidents related with transformers grew gradually. As it is, it is deemed very important to minimize the spreading effects of the electric system accidents and thereby, enhance reliability of the electric supply as well as its safety. According to the fact that the electric facilities for subway stations are important for the public safety and conveniences, it should be careful to set their capacity instead of simply applying the general capacity standard to them, and thereby, improve their economy as well as prevent their accidents. With such a basic conception in mind, this study is aimed at analyzing the characteristics of the electric load in the subway stations and thereupon, suggesting some guidelines for setting of the electric facility capacity for subway stations in terms of optimal operation and safety.
With the advancement of superconductor materials, especially in HTC YBCO(Gen II), the feasibility of SMES in power systems become much higher than previous days application[1]. Also, with the de-regulation of electricity market, it is indispensable to have a proper estimation of power quality index and power quality cost calcluation mechanism to stabilize highly industrialized society and to vitalize the investment for electric power system. This paper suggests a comprehensive algorithm[2] to determine the policy of SMES investment with the PQ Indices[3] based on aggregated load CBEMA curve reflecting the voltage characteristics such as volatge sags and interruptions which make electric load in unstable operation.
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in the subway station and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design load density in subway stations, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 34 subway stations and 10 electrical design offices. In this dissertation, it is necessary to analyse the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, maximum and thus it was carried linear and nonlinear regression analysis.
Demand response provides customer load reductions based on high market prices or system reliability conditions. One type of demand response, price-based program, induces customers to respond to changes in product rates. However, there are large-scale general and industrial customers that have difficulty changing their energy consumption patterns, even with rate changes, due to their electricity demands being commercial and industrial. This study proposes an in-house pricing model for large-scale general and industrial customers, particularly those with multiple business facilities, for self-regulating demand-side management and cost reduction. The in-house pricing model charges higher rates to customers with lower load factors by employing peak to off-peak ratios in order to reduce maximum demand at each facility. The proposed scheme has been applied to real world and its benefits are demonstrated through an example.
Electric night storage heater was introduced and disseminated for power grid balancing and efficient management of power generation facility. But fuel cost for heating has been increased rapidly while the cost of electricity increased slightly. This abnormal rate system caused peak load in winter at last. To solve this problem, application of an air source heat pump was suggested. In the study, the effect of replacing night heater by heat pump and the economics were analysed. In addition the expectation of prospect of heat pump penetration was simulated based on surveyed and investigated data. As a result, fund supporting as well as institutional backing was needed for effective propagation and return of investment.
The capacity credit (CC) is a key metric for mid- to long-term power system capacity planning. The purpose of this study is to estimate the CCs of domestic wind turbines. Based on hourly capacity factor (CF) data during the seven years from 2011 to 2017, the new so-called probabilistic CF scheme is introduced to effectively reflect the variability of CFs on CC estimation. The CCs are then estimated through the CF-based method and the ELCC (Effective Load Carrying Capability) method reflecting the probabilistic CF scheme, and the results are compared. The results show that the CC value 0.019 for domestic wind turbines proposed in the $8^{th}$ Basic Plan for Electricity Supply and Demand corresponds to the CC with a confidence level slightly lower than 95%.
In this paper, we compared and analyzed the power load patterns of dormitory buildings and office buildings to use them as basic data (demand analysis and capacity design) for the design and operation of microgrids for multi-use facilities, and the following conclusions were got. During the daytime on regular weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 264.0~332.3 kWh, and during the evening hours, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively large at 233.0~258.3 kWh. In the case of vacation, during the daytime on weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 279.1~407.4 kWh, and in the evening, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively high at 280.1~394.1 kWh. During the daytime on regular weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was relatively high at 133.5~201.6 kWh, and it was found that the power consumption of dormitory-type buildings appeared relatively high at 187.5~252.1 kWh. During a vacation in the daytime on weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was found to be 186.5 kWh~ and 218.6 kWh. The increase in power consumption during a vacation (December-February) compared to normal (April-June) was thought to be due to an increase in electricity demand, and the reason for the higher power consumption in dormitory buildings during the vacation was due to reduced working hours in office buildings.
In this study, we analyzed five-year(2011~2015) data for D high school in Seoul area to analyze energy consumption characteristics in high school. The results are summarized as follows. (1) In the result of comparison analysis about 2015 energy consumption by usage, based on primary energy, 18% of energy was consumed in cafeteria, and 82% was consumed in main building. In the case of main building, base and constant load excepting hot water supply in restroom took 40%, heating including freeze protection took 20%, hot water supply in restroom took 14%, and cooling took 8% in order. (2) In the 2015 total energy consumption in D high school based on primary energy, heating energy takes 28%. The range and limit of energy savings coming from the reinforcement of insulation and window performance could be estimated. (3) To introduce new & renewable energy system in high school, electricity-based system is suitable than heat-based system because usage of electric energy is larger than that of heat energy in high school. (4) Five-year energy consumption unit according to heating degree-day showed a linearly increasing trend, and the coefficient of determination(R2) was 0.9763, which means high correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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