For saving electricity bill, energy storage system(ESS) is being installed in factories, public building and commercial building with a Time-of-Use(TOU) tariff which consists of demand charge(KRW/kW) and energy charge(KRW/kWh). However, both of peak reduction and ESS special tariff are not considered in an analysis of initial cost payback period(ICPP) on ESS. Since it is difficult to reflect base rate by an amount of uncertain peak demand reduction during mid-peak and on-peak periods in the future days. Therefore, the ICPP on ESS can be increased. Based on this background, this paper presents the advanced analysis method for the ICPP on ESS. In the proposed algorithm, the representative days of monthly electricity consumption pattern for the amount of peak reduction can be found by the kmeans clustering algorithm. Moreover, the total expected energy costs of representative days are minimized by optimal daily ESS operation considering both peak reduction and the special tariff through a mixed-integer linear programming(MILP). And then, the amount of peak reduction becomes a value that the sum of the expected energy costs for 12 months is maximum. The annual benefit cost is decided by the amount of annual peak reduction. Two simulation cases are considered in this study, which one only considers the special tariff and another considers both of the special tariff and amount of peak reduction. The ICPP in the proposed method is shortened by 18 months compared to the conventional method.
These days, although thermal energy is decreasing, electric energy is increasing in building. Also, it is very important to research and distribute BIPV(Building Integrated photovoltaic) because our society consider electricity more significant than other energy in building. Therefore, in this paper, our research team analyzed difference between BIPV yield and building energy consumption through experimental research. As a result, yearly building energy consumption was 104,602.4kWh and BIPV yield was 105,267kWh. And then, totally counterbalanced time took up 26%, reduced electric load time took up 16%. In other words, peak load could be reduced up to 42% by BIPV. As a result, yearly building energy consumption was 104,602.4kWh and BIPV yield was 105,267kWh. And then, totally counterbalanced time took up 26%, reduced electric load time took up 16%. In other words, peak load could be reduced up to 42% by BIPV.
This paper shows efficient peak demand control method in office buildings. With a rapid growth of national economics and living standard, electrical energy consumption markedly increased. Expecially, it is increased electrical energy comsumption in the office buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. From the data of electric equipment capacity and electric power consumption for 96 buildings, current levels of demand factor and a growth trend of peak loads by office buildings were surveyed and analyzed. In addition the efficient peak demand control method in office buildings were studied.
한반도의 지구 온난화는 세계에서 가장 빠른 속도로 진행되고 있고, 이상기후 현상도 날로 심화되고 있다. 따라서 하절기의 혹서와 동절기의 혹한으로 인한 전력수요가 급증함에 따라 우리나라의 전력 수급상황은 매우 어려운 상황에 있다. 현재 천연가스는 현존하는 화석연료 중 온실가스 배출이 가장 적어서 공급이 확산되고 있다. 천연가스냉방은 전력피크 완화는 물론, 발전소 추가 건설비용의 절감, 천연가스 저장설비의 효율적 운영 및 분산형 전원으로서의 역할수행도 가능한 장점이 있다. 따라서 본 연구는 전력 부하관리의 대안으로서 천연가스냉방의 경제성을 분석하였다.
As power consumption increases, more power utilities are required to satisfy the demand and consequently results in tremendous cost to build the utilities. Another issue in construction of power utilities to meet the peak demand is an inefficiency caused by surplus power during non-peak time. Therefore, most power company considers power demand management with time-based electricity rate policy which applies different rate over time. This paper considers an optimal machine operation problem under the time-based electricity rates. In TOC (Theory of Constraints), the production capacities of all machines are limited to one of the bottleneck machine to minimize the WIP (work in process). In the situation, other machines except the bottleneck are able to stop their operations without any throughput loss of the whole manufacturing line for saving power utility cost. To consider this problem three integer programming models are introduced. The three models include (1) line shutdown, (2) block shutdown, and (3) individual machine shutdown. We demonstrate the effectiveness of the proposed IP models through diverse experiments, by comparing with a TOC-based machine operation planning considered as a current model.
본 논문에서는 전기요금 절감용 ESS를 활용한 Particle swarm optimization(PSO) 기반 Peak shaving 제어 방법을 제안한다. 제안한 방식은 실제 부하와 예상되는 부하의 소비를 비교하여 피크 절감을 위해 ESS의 추가 유효전력값을 계산하여 입력을 더한다. 또한 추가로 증가시킨 유효전력을 보상하기 위해, 유효전력을 할당하는 과정을 수행하며 유효전력 할당치가 피크 부하에 영향을 주지 않도록 유효전력 할당 지점에 예상되는 부하의 평균을 최소화하는 최적화 해를 PSO를 통해 찾는다. 제안한 방식의 성능 검증을 위해 실제 부하 데이터와 예측 알고리즘을 반영하여 예측 오차가 적은 경우와 큰 경우의 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구 수행 결과 제안한 방식을 전기요금 절감을 위한 충·방전 제어 방식과 같이 수행한 경우 예측 오차가 큰 경우에도 성공적으로 피크 부하 절감을 수행하였으며, 17.8%의 피크 부하 절감 효과와 6.02%의 전기요금 절감 효과를 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제4권1호
/
pp.1-9
/
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.
This study calculated monthly and sectoral (for industry, energy industry, transport, residential, commercial and public sectors) greenhouse gas (GHG) emissions of Seoul, Korea from 1999 until 2009 with following the IPCC 2006 Guideline for National Greenhouse Gas Inventories through an analysis on available monthly data of fossil fuel and electricity consumption for the period. The time series analysis showed that GHG emissions had significant cyclical pattern season by season with the highest peak in August and the lowest peak in January throughout the period. The analysis on monthly and sectoral energy consumption showed that residential, commercial and public sectors had emitted about 65% of total GHG emissions of Seoul and had consumed more energy in winter for heating. About 30% GHG of Seoul was emitted from transport sector but its monthly energy consumption showed irregular pattern and it consumed 80% petroleum (in 2009) of Seoul. Hopefully together with further study on this subject, it is expected that this study can be used as basic data for various research regarding Greenhouse gas baseline emission, energy consumption pattern and estimation for future GHG emission of Seoul.
With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.
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.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.