This paper presents a method for assessing reliability indices of transmission system. Because successful operation of electric power under the deregulated electricity market depends on transmission system reliability management, quantity evaluation of transmission system reliability is very important. The key point idea is based on that the reliability level of transmission system is equal to reliability level difference of between composite power system(HLII) and generation system(HLI). It is sure that risk indices of reliability of composite power system are larger than those of generation system. It is the reason that composite power system includes uncertainties and capacity limit of transmission lines. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by the case study using MRBTS.
As an electricity industry transforms into a competitive system, an electricity market revolves into a combined market consisting of generation and operating reserve. This paper presents a market model combined by an energy market and an operating reserve market. In a competitive structure, Gencos strive to choose strategic bidding parameters that maximize total profit resulting from an energy market and a reserve market. The primary goal of the paper is to analyze power transactions of generation and operation reserve based on marginal profits and capacity limits at NE(Nash Equilibrium). In case studies, the reserve market and the energy market are compared at the n from the viewpoints of marginal profits, prices and transaction quantities. It is shown that the marginal profit in an energy market is equal to that in a reserve market, and Gencos strategic bidding is greatly influenced by capacity limit.
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.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.331-338
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2005
In this paper, an improved maintenance scheduling approach suitable for the competitive environment is proposed by taking account of profits and costs of generation companies and the formulated combinatorial optimization problem is solved by using Reactive Tabu search (RTS). In competitive power markets, electricity prices are determined by the balance between demand and supply through electric power exchanges or by bilateral contracts. Therefore, in decision makings, it is essential for system operation planners and market participants to take the volatility of electricity price into consideration. In the proposed maintenance scheduling approach, firstly, electricity prices over the targeted period are forecasted based on Artificial Neural Network (ANN) and also a newly proposed aggregated bidding curve. Secondary, the maintenance scheduling is formulated as a combinatorial optimization problem with a novel objective function by which the most profitable maintenance schedule would be attained. As an objective function, Opportunity Loss by Maintenance (OLM) is adopted to maximize the profit of generation companies (GENCOS). Thirdly, the combinatorial optimization maintenance scheduling problem is solved by using Reactive Tabu Search in the light of the objective functions and forecasted electricity prices. Finally, the proposed maintenance scheduling is applied to a practical test power system to verify the advantages and practicability of the proposed method.
Current feed-in tariffs(FIT) of Electricity generating from new and renewable energy sources are reappraised with the corrected formula of levelized generation cost(LGC) of utility power. The LGC of new and renewable electricity should be formulated in explicitly reflecting the capital cost and corporate tax during the economic life cycle based on its realistic application data. An applicable term of the FITs should, especially, be equal to the economic life cycle. The revised FITs issued in 2006 were, however, derived from the incorrect formula described in the study of KERI(Korea Electrotechnology Research Institute), and consequently misestimated. The reappraisal values for FIT of new and renewable electricity were shown and interpreted in this paper. An FIT of PV more than 30 kW, for example, should be 972.86 won/kWh instead of current 677.38 won/kWh increasing 43.6%. An upward revision of other FITs for new and renewable electricities should also be required in the range of 8.6% to 47.3%.
This study organizes scenarios on the power supply plans and electricity load forecasts considering their uncertainties and estimates natural gas quantity for electricity generation, total electricity supply cost and air pollutant emission of each scenario. Also the analysis is performed to check the properness of government's natural gas demand forecast and the possibility of achieving the government's CO2 emission target with the current plan and other scenarios. In result, no scenario satisfies the government's CO2 emission target and the natural gas demand could be doubled to the government's forecast. As under-forecast of natural gas demand has caused the increased natural gas procurement cost, it is required to consider uncertainties of power plant construction plan and electricity demand forecast in forecasting the natural gas demand. In addition, it is found that CO2 emission target could be achieved by enlarging natural gas use and demand-side management without big increase of total costs.
국제적인 지구환경 보호문제 및 에너지의 효율적인 활용이라는 측면에서 다른 발전시스템 보다 월등하게 효율이 높은 열병합발전시스템은 개발 및 실용화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 열병합발전시스템을 모 호텔에 도입하는 경우 기존의 열 및 전기공급 방법의 요금과 신규로 열병합을 도입하였을 경우의 열 및 전기요금의 차액을 계산하고 신규투자비를 고려하여 단순 투자비 회수를 토대로 도입에 대한 경제성을 분석하였다. 열병합설비의 투자비 회수기간은 약 10년 정도로 10년 이후에는 열 및 전기요금의 혜택을 볼 수 있으므로 도입 가치가 충분히 있으며, 이자율 하락이나 정량적으로 계산하기 어려운 환경문제 개선비용 및 전기요금의 증가를 고려하면 실제적으로는 더욱 경제성이 있음을 알 수 있다.
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.
Levelized generation cost(LGC) has been widely used in assessing feed-in tariffs(FiT) for electricity generating from new and renewable energies. Current FiTs for renewable electricity in Korea have been fixed and applied with realistic economic data by the efforts of KERI(Korea Electrotechnology Research Institute) since October 2006. Some critical issues on the estimation of LGC are, however, found in KERI's report. Major issues are the estimation of capital cost, the consideration of corporate tax, and the application of economic life cycle in the formulae for LGC. These critical issues are examined and interpreted in a correct way in this paper.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.889-898
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2017
In this research multiple change-points estimation for South Korean electricity generation data is considered. We analyze the South Korean electricity data via deterministically trending dynamic time series model with multiple structural changes in trends in a Bayesian approach. The number of change-points and the timing are unknown. The goal is to find the best model with the appropriate number of change-points and the length of the segments. A genetic algorithm is implemented to solve this optimization problem with a variable dimension of parameters. We estimate the structural change-points for South Korean electricity generation data and Nile River flow data additionally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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