Recently, the amount of electrical heat pump(EHP), a electrical conditioning equipment, is sharply increasing due to the luxury and multi-story trend of building. Accordingly, the cooling load that occupying substantial part of summer electric consumption has increased dramatically, making difficulties in domestic supply of electricity in summer. There are some efforts to replace it with an alternative cooling equipment such as gas heat pump(GHP), a gas cooling equipment, in order to solve the problem of summer electricity supply through reducing the summer electricity peak. It is rare, however, to find studies on the actual effects of GHP on the reduction of summer electricity peak. This study, therefore, estimated the effects of the GHP on the summer electricity peak by the gas consumption and characteristics of gas cooling systems. In addition, electric substitution effects by gas cooling systems were analyzed through case studies in the summer of 2010.
This study is to analysis the characteristics of electric power consumption of apartments complex in Korea. This study shows the pattern of electric power consumption and correlation of each apartment complex's completion year monthly and timely. With this result, we are able to predict the demand pattern of electricity in a house and make the schedule by demand pattern. It is expected this data is used as reference of electric consumption of Daejeon area to operate the simulation tools to predict the building energy. The yearly data of 10 apartment complexes of 2010 are analyzed. The results of this study are followed. The averaged amount of electricity consumption in winter is higher as 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 310.2kWh. 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 0.426kWh. The Saturday consumption is 0.437kWh. The Sunday is 0.445kWh. The peak electricity consumption in summer and winter is measured. The peak consumption on summer season is 1.389kW on 22th August 64% higher than winter season 0.887kW on 3rd January.
In this paper, we investigate a group building based power consumption scheduling to minimize the electricity cost. We consider the demand shift to reduce the peak load and suggest the compensation function reflecting the relationship between the change of the building demand and the occupants' comfort. Using that, the electricity cost minimization problem satisfied the convexity is formulated, and the optimal power consumption scheduling algorithm is proposed based on the iterative method. Extensive simulations show that the proposed algorithm achieves the group management gain compared to the individual building operation by increasing the degree of freedom for the operation.
As electricity consumption is increasing rapidly these days, an urgent. need exists to minimize consumption through smart and intelligent ways in order to prevent a future energy crisis. For this purpose, development of an intelligent peak power management system should be required. As the number of appliances and consumer electrical devices increase, power consumption in unit business tends to grow. Generally, electricity consumption can be minimized using a peak power management system capable of. effectively controlling the load power by continuously monitoring the power. In this work, a peak power management system which consists of arduino microprocessor equipped with ethernet and Zigbee shield is presented. To verify the feasibility of the proposed scheme, laboratory-scale experiments are carried out.
For the large scale of electricity consumer, since the price for the electricity consumption depends on the peak power, the issue for peak power reduction have been being studied widely. Electric railway systems, which is one of the most representative large scale of loads, also has assignment to reduce the peak power since they have high peak power and low energy consumption load characteristics. In the aspect of the economic operation through reduction of peak power, this paper proposes a novel algorithm for power management system in electric railway systems using energy storage.
It is important issue to reduce the electric energy to save the operating cost of HVAC system. Even if electrical energy is the clean energy, it is difficult and takes high cost for storage of electricity. These cause the high peak load of electric energy for HVAC in summer season. In korea, government impose the electric charge with several grade for the purpose of cut-off the peak load of electricity. Government has a policy to support to design and install the heat/ice storage system using midnight electricity. In this study, analysis of cooling load and operating characteristics for ice storage system are performed. And, also economical efficiency is compared between ordinary charge system of electricity and midnight rate charge of electricity. The systematic and economical supports are needed for expansion of usage of energy saving equipments.
The recent problems such as the rapid increase o electricity consumption, the large variation of electrical loads, and the sitting difficulty for new power plants could become a barrier to stable electrical power supply. Consequently, an electrical load management technology has become important, by which an electricity can be stored during off-peak time and efficiently used during peak time. The technology provides a variety of direct or indirect benefits which include, for utilities, reduction of new power plants, economical electricity production, and improved efficiency and reliability of power system and for consumers, low prices o electricity. The study is to develop a proto-type load management system and its application technology for a peak shaving. In the system, conventional batteries are used as energy storage device.
Since 2009, electricity consumption has developed a unique seasonal pattern in South Korea. Winter loads have sharply increased, and they eventually exceeded summer peaks. This trend reversal distinguishes these load patterns from those in the USA and the EU, where annual peaks are observed during the summer months. Using Levene's test, we show statistical evidence of a rise in temperature but a decrease in variance over time regardless of the season. Despite the overall increase in the temperature, regardless of the season there should be another cause of the increased demand for electricity in winter. With the present study using data from 1991 to 2012, we provide empirical evidence that relatively low electricity prices regulated by the government have contributed significantly to the rapid upward change in electricity consumption, specifically during the winter months in the commercial sector in Korea.
서울특별시 소재 대형 상업건물중 50개 에너지 다소비업체를 선정하여 에너지 사용실태를 조사하였다. 조사대상 건물은 병원, 호텔, 백화점/사무실 등 3개 집단으로 분류하여 시설현황, 에너지사용량, 부하분포특성 등을 분석하였다. 여름철 냉방전력 사용량이 열부하 피크 발생에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며 이를 열병합발전-흡수식 냉동기 방식으로 대체할 경우 전기부하 분포가 연간 비교적 일정하게 변환시킬 수 있어 열부하추종운전방식에 적합함을 알 수 있었다. 그러나, 단일건물의 경우 연간열부하분포가 경제적 규모에 미달하여 단독으로 열병합발전 설비를 도입하기에는 미흡한 점이 있어 다수건물을 대상으로 하는 공동 열병합발전 방식이 보다 유리한 것으로 판단된다. 이를 추진하기에는 전기사업법, 액화천연가스 요금체계 등과 같은 법제도의 정비가 선결되어야 할 것이다.
For effective electricity consumption in urban railway station such as peak load shaving, it is important to know each electrical load pattern by various usage. The total electricity consumption in the urban railway substation is already measured in Korea, but the electricity consumption for each usage is not measured. The author proposed the deep learning method to estimate the electrical load pattern for each usage in the urban railway substation with public data such as weather data. GRU (gated recurrent unit), a variation on the LSTM (long short-term memory), was used, which aims to solve the vanishing gradient problem of standard a RNN (recursive neural networks). The optimal model was found and the estimation results with that were assessed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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