In this paper, the operating characteristics of a 3 kW class grid-interactive photovoltaic(PV) power system was analysed from January 1998 to December 2000. The construction of the PV system includes a DC/AC inverter for grid connection, PV module, and data Monitoring & Acquisition system. The major results of the field test of the 3 kW class grid-interactive PV system showed that the system utilization rate was 13.83% the conversion efficiency of the inverter was 88% at an over half load, and the PV system generated the electricity more then 300 kWh per month.
A Shipboard power system consists of three or four diesel generator sets connected to a grid. In case of dual fuel diesel generator sets employed LNG ship as a prime mover, large amounts of electricity are required for electric propulsion, auxiliary machinery and accommodation facilities. The electrical connection between generators through a network, torsional vibration can lead power swings. In this paper, the influence on the network by the torsional vibration of diesel generator sets in grid operation were studied. The torsional vibration characteristics were investigated and analyzed through theoretical analysis and the vibration measurement and the results were presented.
Recently, many actions are taking to accelerate progress toward social consensus and implementation of Smart Grid. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. The most distinguished element will be Advanced Metering Infrastructure (AMI) that will be installed to every end-use consumer's home or building and optimize the energy consumption of the end-use consumer. The key function of AMI is energy management capability that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments. In this study, we figure out the basic function of AMI in Smart Energy House that can be defined as a model house implementing in Smart Grid. This paper proposes the energy management algorithm that will be implemented in AMI at Smart Energy House. The paper also show how energy saving in Smart Energy House can be achieved applying the proposed algorithm to an actual house model that has mainly lighting, air-conditioning, TV loads.
This paper presents the methodology for optimal design of power grid for offshore wind power plant (OWPP) and optimum location of offshore substation. The proposed optimization process is based on a genetic algorithm, where the objective cost model is composed of investment, power loss, repair, and reliability cost using the net present value during the whole OWPP life cycle. A probability wind power output is modeled to reflect the characteristics of a wind power plant that produces electricity through wind and to calculate the reliability cost called expected energy not supplied. The main objective is to find the minimum cost for grid connection topology by submarine cables which cannot cross each other. Cable crossing was set as a constraint in the optimization algorithm of grid topology of the wind power plant. On the basis of this method, a case study is conducted to validate the model by simulating a 100-MW OWF.
Recently, technologies for efficient power grid operation have become important due to climate change. For this reason, predicting power demand using deep learning is being considered, and it is necessary to understand the influence of characteristics of each region, industrial structure, and climate. This study analyzed the power demand of New Jersey in US, with a high urbanization rate and a large service industry, and West Virginia in US, a low urbanization rate and a large coal, energy, and chemical industries. Using recurrent neural network algorithm, the power demand from January 2020 to August 2022 was learned, and the daily and weekly power demand was predicted. In addition, the power grid operation based on the power demand forecast was discussed. Unlike previous studies that have focused on the deep learning algorithm itself, this study analyzes the regional power demand characteristics and deep learning algorithm application, and power grid operation strategy.
본 논문은 높은 확장성 및 효율성을 바탕으로 최근 다양한 응용 분야에서 통신 기간망 기술로 주목받고 있는 "무선 메쉬 네트워크"를 스마트 그리드 환경에 적용하는 방안에 대해 다룬다. 스마트 그리드(Smart Grid)란 기존 전력망에 IT 통신기술을 도입하여 실시간으로 전력 정보를 모니터링하고 전력의 흐름을 제어함으로써 에너지 효율을 극대화할 수 있는 "차세대 지능형 전력망"이다. 무선 메쉬 통신망을 스마트 그리드에 적용하기 위해서는 높은 수준의 신뢰성 및 QoS(Quality of Service) 지원이 가능한 동시에 대용량의 전력 관련 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 또한 상호 호환성 및 확장성을 고려하여 국제 표준 기반의 설계가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하기 위하여 IEEE 802.11s 표준 기반의 스마트 그리드 메쉬 네트워크를 제안하고, ns-3 시뮬레이터를 이용한 성능 검증을 통해 그 타당성을 입증하였다. 또한, 무선 메쉬 네트워킹 기술을 스마트 그리드에 적용했을 때 요구되는 주요 연구 주제에 관해 조사하고 개선 방안들을 제시하였다.
Global environmental concerns and the ever increasing need of energy, coupled with steady progress in renewable energy technologies, are opening up new opportunities for utilization of renewable energy resources. Distributed electricity generation is a suitable option for sustainable development thanks to the load management benefits and the opportunity to provide electricity to remote areas. Solar energy being easy to harness, non-polluting and never ending is one of the best renewable energy sources for electricity generation in present and future time. Due to the random and intermittent nature of solar source, PV plants require the adoption of an energy storage and management system to compensate fluctuations and to meet the energy demand during night hours. This paper presents an efficient, economic and technical model for the design of a MPPT based grid connected PV with battery storage and management system. This system satisfies the energy demand through the PV based battery energy storage system. The aim is to present PV-BES system design and management strategy to maximize the system performance and economic profitability. PV-BES (photovoltaic based battery energy storage) system is operated in different modes to verify the system feasibility. In case of excess energy (mode 1), Li-ion batteries are charged using CC-CV mechanism effectively controlled by fuzzy logic based PID control system whereas during the time of insufficient power from PV system (mode 2), batteries are used as backup to compensate the power shortage at load and likewise other modes for different scenarios. This operational mode change in PV-BES system is implemented by State flow chart technique based on SOC, DC bus voltages and solar Irradiance. Performance of the proposed PV-BES system is verified by some simulations study. Simulation results showed that proposed system can overcome the disturbance of external environmental changes, and controls the energy flow in efficient and economical way.
세계풍력발전협회(GWEC) 2017년도 Global Wind Report에 따르면 전세계 풍력에 의한 발전용량은 2001년도 23,900 MW에서 2016년도 486,790 MW로 비약적으로 발전하고 있다. 반면 국내 발전원별 총발전량 비중에서 풍력에 의한 발전은 0.2 % 불과하다. 국내외 발전원별 정산단가가 풍력으로 전기를 생산하는 데 드는 발전원가가 석유 등 화석연료 발전원가와 같아지는 Grid Parity에 이미 도달하여 풍력발전에 의한 전기의 생산은 더욱 확대될 것이다. 본 연구에서는 전 세계 해상풍력설비의 88 %가 위치하고 있는 유럽의 주요 해상풍력발전단지의 선박통항 규정과 어로활동에 대한 기준을 분석하여 향후 국내 해상풍력발전단지 설치 시 선박통항 및 어로활동 기준 설정 시 고려되어야 할 사항을 제시하였다.
In order to prohibit global warming, various kinds of regulatory policies have been established in the whole world. One example is the establishment of the Renewable Portfolio Standard. It requires the increased portion in energy production from renewable energy sources. The Republic of Korea adopted the act on the promotion of the development, use, and diffusion of new and renewable energy since 2012. However, in spite of the effort on the consideration of the renewable energy sources, it was reported the carbon intensity of electricity in Korea was not that low in 2015. Thus, it is required to examine the recent state of the utilization degree of the renewable energy sources in Korea. This paper analyzed the statistical data provided by Korea Power Exchange (KPX) to examine any problems and solutions for generating electricity from the renewable energy sources. We focused on the generation capacity provided by the power plants participated in the market, the electric power trading amount, and the utilization coefficient for 10 years. By analyzing the data, we provide an alternative to solve some imbalance among the factors contributing to renewable energy use.
V2G (Vehicle-to-Grid)는 전기자동차 배터리에 저장된 전기를 전력판매사의 전력망을 통해 되파는 양방향 전력 전송 기술이다. V2G 시스템을 활용하는 전기자동차 운전자는 전기요금이 저렴한 심야에 충전한 뒤 출퇴근시 사용하고 남은 전력을 전력사용량이 많고 전기요금이 높은 주간에 판매하므로, 피크시 전력수급의 안정성이 향상된다. 이에 정부는 V2G 인프라 구축 및 지원 대책을 마련하면서 V2G 시스템에 대한 잠재적 소비자의 선호 정보를 요구하고 있다. 본 논문에서는 잠재적 소비자인 일반 국민 1,000명을 대상으로 한 일대일 개별면접 설문조사를 통해 수집된 자료를 수집하였다. 소비자의 선호를 분석하기 위해 경제학적 기법인 선택실험법을 적용한다. V2G 시스템의 속성으로 잔존 전력량, 전력 판매시간, 의무접속시간, 현행 차량가액에 추가하는 가격으로 평가된 지불의 사액이라는 4개를 고려하였다. 분석모형으로는 우선 다항로짓모형을 적용하였는데 '비관련 대안의 독립성' 가정이 위배되어, 이 가정을 요구하지 않는 중첩로짓모형을 최종적으로 적용하였다. 효용함수의 모든 추정계수는 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 속성별 분석결과, 전력 판매가능시간이 1시간 증가하는 것에 대한 한계지불의사액(MWTP, marginal willingness to pay)은 1,601,057원이었다. 그러나 잔존 전력량이 1% 감소 및 의무접속시간 1시간 증가에 대한 MWTP는 각각 -91,911원 및 -470,619원으로 분석되었다. 본 연구에서 도출한 V2G 시스템에 대한 정량적인 소비자 선호 정보는 향후 V2G 시스템 도입 및 관리정책에 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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