Electric night storage heater was introduced and disseminated for power grid balancing and efficient management of power generation facility. But fuel cost for heating has been increased rapidly while the cost of electricity increased slightly. This abnormal rate system caused peak load in winter at last. To solve this problem, application of an air source heat pump was suggested. In the study, the effect of replacing night heater by heat pump and the economics were analysed. In addition the expectation of prospect of heat pump penetration was simulated based on surveyed and investigated data. As a result, fund supporting as well as institutional backing was needed for effective propagation and return of investment.
As many researchers are relentlessly trying to improve the power generation schemes from the power grid, to meet the constantly increasing electricity demand. In this paper, the results of a finite element analysis are carried out to study on a design optimization of an asymmetric air-gap structure in 3-phase Permanent Magnet Brushless DC Motors. To achieve a high efficiency for a 3-phase PM BLDC motor, the asymmetric air-gap structure is proposed considering the rotation direction of a motor. Generally, a single-phase BLDC motor is applied asymmetric air-gap structure for starting. This is because the asymmetric air-gap structure causes reluctance variation so the motor can utilize reluctance torque toward a rotation direction. In this paper, the asymmetric air-gap is applied to 3-phase BLDC SPM motor so it utilizes reluctance torque with alignment torque. A proposed model is designed by 2-D FE analysis and the results are verified by experimental test.
Demand response is usually operated through using the power rates and incentives. Demand management based on power charges is the most rational and efficient demand management method, and such methods include rolling base charges with peak time, sliding scaling charges depending on time, sliding scaling charges depending on seasons, and nighttime power charges. Search for other methods to stimulate resources on demand by actively deriving the demand reaction of loads to increase the energy efficiency of loads. In this paper, ESS algorithm for saving energy based on predicting the amount of solar power generation that can be used for buildings with small loads not under electrical grid.
Electric vehicles contribute greatly to energy conservation, $CO_2$ reduction and energy security through high fuel economy and various electric sources. Electric cars have a huge economic impact. More than 14 million hybrid electric cars have been sold worldwide. More than 3 million plug-in electric vehicles have been sold worldwide. The environmental impact depends greatly on the amount of national power generation, and as the electric grid becomes more and more carbon-intensive, countries are increasingly adopting hybrid and electric vehicles. Electricity is expanding beyond cars. Electric buses, trucks, and ships have similar benefits.
최근 기존의 단 방향 전력망 시스템에 IT기술을 접목한 스마트그리드 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 스마트그리드의 핵심 인프라로 원격검침시스템인 AMI는 스마트미터에서 측정한 전력량을 상위 데이터 저장소인 MDMS에 전송한다. 스마트미터는 IT기술을 활용하여 전력데이터를 전송하고 있기 때문에 기존 보안위협을 포함한 추가적인 보안위협이 예상된다. 이는 소비자의 개인정보노출 및 산업시스템 마비 등의 손실이 발생할 가능성이 있다. 따라서 이러한 보안위협에 대응하기 위해 스마트 그리드 환경에서 스마트미터와 MDMS간 상호인증과 데이터 전송방식에 관하여 제안하였다.
스마트 배전은 스마트 그리드의 도입으로 인해 가장 큰 변화를 경험할 것으로 평가되는 분야이다. 본 연구는 스마트 배전과 관련하여 전략 및 정책 대안들의 유효성을 평가하기 위하여, IT Ecosystem 분석을 활용하였다. 스마트 배전의 Ecosystem을 우선 파악하고 한국의 Ecosystem을 비교 분석하여 봄으로써 전략적인 관점에서 스마트 배전을 통해 기업들이 지속 가능한 경쟁 우위를 어떻게 획득할 수 있을지 검토하였으며 스마트 배전의 정보 체계 구성 대안에 대해서 이해 관계자의 관점에서 논의하였다. 국내 스마트 배전 사업 및 정책의 핵심은 Demand Response System의 도입을 통한 전력의 효율성 향상과 더불어 관련된 부품 및 배전 시스템 사업자들의 국제 시장 기회 선점으로 파악된다. 기술적인 선결과제로서 스마트 기기, 부품, 시스템을 기반으로 하는 인프라를 개발하고 이를 바탕으로 한 응용 프로그램 및 서비스를 도입하여 기업 및 일반 소비자들이 쉽게 전력 상품의 소비를 결정할 수 있는 인터페이스를 제공해 주어야 한다. 이러한 Demand Response System의 성공을 위해서는 소비자의 참여가 가장 중요한 요소이다. 소비자의 에너지 소비의 선호 및 패턴을 파악하고 이에 자동으로 대응하는 기능들이 스마트 배전의 효과성을 가장 크게 제고할 것으로 보인다. 저소득 소비자들이 보다 민감하게 가격에 반응한다는 해외 사례 연구에 비추어 현재 스마트 배전에 참여하는 기업형 사업자 뿐만 아니라 소비자들에게도 확대될 필요가 있다. 정보 기술을 통해 소비자가 이해하기 쉽도록 전력 상품의 일반화를 이루어 내고 다양한 실시간 요금제와 품질 가격제 등을 통해 유인을 제공하여야 한다. 정책적으로 소비자의 참여를 증대시키기 위해서는 적절한 경제적인 유인을 제공하는 것도 신중히 검토할 필요가 있다.
하이브리드 시스템의 최적 설계 및 운영을 위한 프로그램으로 해외의 여러 곳에서 활용중인 Homer를 사용하여 현재 디젤발전기를 전원으로 사용하고 있는 독립계통의 도서지역에 신 재생에너지원의 조합으로 구성된 하이브리드 시스템을 보급할 경우의 타당성 분석을 시도하였다. 에너지기술연구원의 풍속자료, 일사량, 온도자료 등을 근거로 추자도, 거문도, 그리고 영산도를 평가대상으로 선정하였다. 해당지역의 전력부하 자료는 부분적으로 실측된 자료를 바탕으로 재구성하였으며, 시스템 구성 발전기들의 비용 자료는 국내 관련 자료가 미비한 관제로 해외 시장의 자료를 이용하였다. 추자도, 거문도, 영산도의 평가결과가 각각 278원/kWh, 234원/kWh 그리고 353원/kWh으로 나타났다. 정부 보조금에 의한 디젤발전시스템의 발전단가가 300원/kWh($0.300/kWh)인 것을 고려한다면, 추자도와 거문도는 자체적으로 경제성을 확보하는 반면 영산도의 경우는 그렇지 못함을 알 수 있다. 이러한 결과 차이는 기본적으로 해당지역의 재생에너지 자원조건의 차이, 그 중에서도 특히 풍력자원의 차이에 기인하는 것으로 나타난다. 결론적으로 독립계통의 도서지역에 대한 신 재생복합전력시스템의 도입은 경제성 평가의 결과에 의거해야 하며 모든 도서지역이 이 조건을 충족시키는 것이 아님을 지적한다.
팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 국내 환경에서 설정된 가정 하에 지능형 전력망 기술이 지능형 송배전, 소비자, 전력서비스, 신재생 에너지 및 운송 등의 5가지 분야에 적용될 경우 2030년까지의 연도별 국내 에너지 절감 및 $CO_2$ 감축 효과와 그 상대적 기여도를 예측, 분석하였다. 2030년 지능형 전력망 운용에 따른 총 에너지 절감량은 103,121 GWh로 계산되며 이는 당해 소비전력량 전망치의 약 13.1%로 2025년 이후 이 비율은 약 10% 이상으로 유지될 것으로 예측되었다. 이를 토대로 계산된 2030년 $CO_2$ 배출 감축량은 5,538만 $tCO_2$로 계산되었고 이는 당해 온실가스 감축 목표량인 3억 1,500만 $tCO_2$에 17.6%에 해당하는 값이다. 이러한 $CO_2$ 배출 감축량은 에너지 절감량과는 다르게 해가 거듭될수록 전체 배출 감축량에 대한 그 비율이 감소하는데 이는 향후 온실가스 배출량의 대부분을 차지하는 석탄화력 발전량의 지속적인 증가와 국가의 목표 배출 감축 속도가 매우 빠르게 설정되었기 때문으로 판단된다. 2030년 5가지 각 분야에서의 에너지 절감 및 $CO_2$ 배출 감축 기여 비율은 지능형 소비자 44.37%, 신재생 에너지 29.16%, 전력서비스 20.12%, 송배전 5.11%, 운송 1.24%로 계산되고 시간에 따른 상대적 에너지 절감 속도는 지능형 소비자 분야가 가장 빠르며 신재생 에너지 및 전력서비스로 순서를 이룬다. 송배전 분야에서의 절감 속도는 송배전 손실률 향상의 한계 때문에 낮고, 전기자동차 예상 보급 대수의 증가율이 낮아 운송 부분의 절감 속도가 가장 느리므로 이에 대한 대책이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 유럽지역 내 20개 연결계통국가들을 대상으로 2000년부터 2014년까지의 패널 자료를 구성하여 유럽이 2005년에 도입한 배출권거래시장을 기점으로 표본기간을 전과 후로 나누어 탄소배출량 결정요인을 이분산과 자기상관의 문제를 고려한 패널 GLS 방법으로 추정하였다. 종속변수로는 개별국가들에서의 탄소배출량이 사용되었으며, 설명변수로는 발전원별 발전량 비중, 이웃 국가들의 전력수급률, 자원보유국의 전력생산량, 발전원집중도, 산업부문에서의 1인당 총에너지 사용량, 전력가격에서의 세금, 1인당 전력 순수출량, 1인당 국토면적의 크기 등이 사용되었다. 추정결과에 의하면, 2005년을 기점으로 전과 후 모두에서 원전과 재생에너지 발전량 비중, 발전원집중도, 1인당 국토면적의 크기 등은 탄소배출량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 석탄 발전량 비중, 이웃 국가들의 전력수급률, 자원보유국의 전력생산량, 산업부문에서의 1인당 총에너지 사용량 등은 탄소배출량에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이외 가스 발전량 비중과 전력가격에서의 세금은 2005년 이전에 대해서만 각각 탄소배출량에 음(-)과 양(+)의 영향을 미쳤으며, 1인당 전력 순수출량은 2005년 이후에 대해서만 탄소배출량에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 저탄소 녹색성장으로의 탄소배출량 절감을 위한 거시적인 대응전략을 제시하며 전력교역시장을 고려한 중장기 전원믹스 최적화 방안과 그 역할에 대한 의미와 가치를 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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