Park, Hong-Kyu;Kim, Young-Il;Park, Jin-Hyoung;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.591-593
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2007
This paper is to cluster the AMR (Automatic Meter Reading) data. The load survey system has been applied to record the power consumption of sampling the contract assortment in KEPRI AMR. The effect of the contract assortment change to the customer power consumption is determined by executing the clustering on the load survey results. We can supply the power to customer according to usage to the analysis cluster. The Korea a class of the electricity supply type is less than other country. Because of the Korea electricity markets exists one electricity provider. Need to further divide of electricity supply type for more efficient supply. We are found pattern that is different from supplied type to customer. Out experiment use the Clementine which data mining tools.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
국내의 심각한 저출산 문제와 평균수명의 연장으로 인하여 고령화가 다른 어떤 나라들보다도 빠르게 진행되고 있기 때문에 고령화 문제를 심각하게 다루고 다양한 사회적 파급효과를 분석하여 대응할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향을 분석하였다. 1965년~2010년까지 46년간의 연도별 시계열 자료를 분석한 연구 결과에 의하면 가정용 전력수요는 전력가격, 소득 수준, 고령화에 유의하게 반응하고 있는 것으로 분석되었고, 특히 고령화가 가정용 전력수요에 미치는 영향은 단기적으로 더욱 크게 나타났다. 이러한 결과는 고령화가 전력수요에 복합적인 영향을 미치는데 단기적으로 수요를 감소시키는 요인이 더욱 강력하게 영향을 주는 반면, 수요를 증가시키는 요인은 장기적으로 서서히 나타나기 때문일 것이다. 그러나 장기적으로도 고령화는 가정용 전력수요를 감소시키는 것으로 나타났고, 정부가 예측한 속도로 고령화가 진행될 경우 가정용 전력수요는 연간 3%보다 낮은 수준으로 증가할 것으로 예상된다.
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
For electricity markets to function in a truly competitive and efficient manner, it is not enough to focus solely on improving the efficiencies of power supply. To recognize price-responsive load as a reliability resource, the customer must be provided with price signals and an instrument to respond to these signals, preferably automatically. This paper attempts to develop the Windows-based load management system in competitive electricity markets, allowing the user to monitor the current energy consumption or billing information, to analyze the historical data, and to implement the consumption strategy for cost savings with nine possible scenarios adopted. Finally, this modeling framework will serve as a template containing the basic concepts that any load management system should address.
본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.
In this study, measurement and analysis of energy consumption of a research building have been conducted. The energy audit procedure includes monitoring of electricity and LNG consumption over a period of three yews from 2000 to 2002. Data acquisition system for collecting energy consumption data of HVAC equipment such as chillers, fan filter units, AHUs, cooling towers, boilers, pumps, fan coil units, air compressors and etc. has been installed in a building located in Seoul. Data collected at an interval of 1 minute are analyzed for studying the energy consumption pattern of a research building. Percentage of energy consumption of all HVAC equipment is $51.0\%$ in 2000, $55.4\%$ in 2001, and $62.3\%$ in 2002, respectively. Electricity consumption of chillers accounts for $17.6\%$ of the total energy consumption, which is the largest. Annual energy consumption-rate per unit area is $840.5Mcal/m^2{\cdot}y$ in 2000, $1,064.8Mcal/m^2{\cdot}y$ in 2001, and $1,393.0Mcal/m^2{\cdot}y$ year 2002, respectively.
국내 전기요금 체계는 연료비 인상 등 원가 변동에 연계될 수 있는 제도적 근거가 마련되어 있음에도 물가상승 등 국민경제적 부담 등을 고려해 적기에 인상되지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이처럼 전기요금이 정상적으로 조정되지 않음에 따라 우리나라 전기요금은 전 세계적으로 낮은 수준을 기록하고 있으며, 가격신호 전달 기능을 상실해 비효율적인 전력소비가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구는 2017~2020년 연료비와 발전원별 발전량 등 실적 자료를 바탕으로 계약종별 전력의 공급원가(총괄원가) 수준을 추산하였으며, 이를 바탕으로 2030년 전기요금이 조정되어 가격신호 왜곡 문제가 해소될 경우 전력소비가 얼마나 변화하는지를 추정해 보았다. 추정 결과 전기요금이 공급원가(총괄원가)를 모두 회수할 수 있는 수준으로 조정된다면 전력소비는 9,000GWh 가량 절감될 것으로 나타났다. 이는 발전 부문의 온실가스 배출량을 약 3.82백만CO2ton 감축시키는 효과로 이어졌다.
상품 및 서비스 소비구조의 변경을 통해 에너지절약이 실현될 수 있기 때문에 가정부문의 간접 및 총 에너지소비를 추정할 필요가 있다. 가정부문의 직간접 에너지소비를 보다 정확히 추정하기 위해 본 연구는 기업과 소비자(가정부문) 간 석유제품 및 전력의 가격을 차별화하였다. 한국의 가정부문은 1995-2010년 기간 중 한국 1차 에너지소비 중 55% 이상을 소비하였다. 가정부문의 에너지소비 중 69% 이상이 간접 에너지소비였다. 따라서 가정부문의 직접뿐만 아니라 간접 에너지소비도 에너지절약의 대상이 되어야 한다. 전력 소비는 2009년 한국의 가정부문의 주 에너지소비가 되었다. 생활수준이 향상됨으로써 가정부문은 전력 원단위가 높은 상품과 서비스를 소비하게 되었다. 한국 가정부문이 소비하는 제품의 에너지 원단위가 낮아짐으로써, 에너지소비의 증가율이 감소하게 되었다. 반면에 한국 가정부문의 상품 및 서비스 소비구조는 에너지 다소비형으로 변경되어 오히려 에너지소비 증가를 가속시키는 결과를 초래함으로써, 구조효과는 악화되었다. 이에 따라 에너지정책은 에너지소비를 감소시키기 위해 소비자로 하여금 에너지 저소비형 재화와 용역을 소비하도록 유도하여야 한다. 에너지 저소비형 소비를 촉진시킬 수 있는 주요 수단인 에너지가격 현실화가 요구된다.
1970년대 오일쇼크 이후 많은 국가들이 석유에 대한 에너지 의존도를 줄이는 정책을 펼쳤다. 특히, 한국은 빠른 속도의 탈석유화가 일어났으며, 이러한 탈석유화는 급속한 전기화로 이어져 전력수요 급증의 한 요인이 되었다. 본 연구에서는 OECD 34개국을 대상으로 한 1985년부터 2011년까지의 패널자료를 이용하여 탈석유화와 전기화의 관계를 분석함으로써 최근 벌어지고 있는 전력수급난에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 패널분석을 위해 확률효과모형 및 고정효과모형을 적용하였 다. 분석결과 총에너지 소비에서 에너지유 소비 비중(탈석유화 척도)이 10%p 증가하면 전력 소비량이 약 15% 감소하는 것으로 나타났다. 특히 산업용 전력소비가 전체 전력소비에서 차지하는 비중을 국제 비교해보면 우리나라의 경우 OECD 34개 중 4위(2011년 기준)로 나타나는 등 주로 산업부문에서 석유에서 전력으로의 급격한 수요 전환이 현재의 전력수급 위기의 주요 원인 중 하나라는 점을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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