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.
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
The electric power load during the peak time in summer is strongly affected by cooling load, which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice-storage system and heat pump system etc. are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice storage system is suggested. And also the method of forecasting the cooling load using neural network is suggested. For the simulation, the cooling load is calculated using actual temperature and humidity, The forecast of the temperature, humidity and cooling load are simulated. As a result of the simulation, the forecasted data is approached to the actual data.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제11권4호
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pp.170-177
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2003
The electric power load during the summer peak time is strongly affected by cooling load, which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice storage system and heat pump system etc. are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice storage system is suggested. The method of forecasting the cooling load using neural network is also suggested. The daily cooling load is mainly dependent on actual temperature and humidity of the day. The simulation is started with forecasting the temperature and humidity of the following day from the past data. The cooling load is then simulated by using the forecasted temperature and humidity data obtained from the simulation. It was observed that the forecasted data were closely approached to the actual data.
The change of the electricity charge from cost base to price base due to the introduction of the electricity market competition causes consumer to choose a variety of charge schemes and a portion of loads to be affected by this change. Besides, it is required the index that consolidate the price volatility experienced on the power exchange with gaming and strategic bidding by suppliers to increase profits. Therefore, in order to find a mathematical model of the sensitively-responding-to-price loads, the price-sensitive load model is needed. And the development of state-of-the-art technologies affects the electricity price, so the diffusion of high-efficient end-uses and these price affect load patterns. This paper shows the analysis on learning curves algorithms which is used to investigate the correlation of the end-uses' price and load patterns.
End-user electric power consumption trends shows various load curves dependant on industry, contract, season, day and time. Analysis of end-user electric power consumption trends has a key role to efficiently meet electricity demand. There are several factors of change in electricity demand such as the change of weather, international conflict, and industrial trends during summer. This paper has analyzed the analysis the end-user electric power consumption trends using the load curve during international conflict. We observed that international conflict decreased electric demand by $5.4\%$. This increase is not significant, and therefore we conclude that the international conflict has not greatly affected Korea's electricity demands. This paper provides useful information so as to mon: efficiently perform demand side management.
Fundamentally, success of the competitive electricity market is dependent on efficient market design. However, since electricity incorporates various physical constraints as other commodities, the resource assignment (i.e., dispatch scheduling) is also one of requisites for the successful operation of electricity market. Therefore, efficient dispatch scheduling is an important issue to succeed in the deregulated electricity market and the efficiency of this electricity market may be considerably increased by systematic studies on dispatch scheduling algorithm and corresponding constraints, especially system security. Moreover, contrary to traditional vertically-integrated electric power industry condition, since various decision-makings in deregulated electricity market are directly connected with market participants' benefits, only rational dispatch scheduling algorithm can convince these participants. Therefore, it can provide a basis of grievance prevention. In this paper, we propose an algorithm for security constrained dispatch scheduling with respect to load curtailment. Proposed algorithm decomposes the dispatch problem into a master problem corresponding to basecase optimal power flow (OPF) and several subproblems corresponding a series of contingencies using two-stage optimization technique.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제9권1호
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pp.58-64
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2001
This study is to examine the emission quantity of $CO_2$ gas as the environmental load in office buildings. After the investigation of monthly consumption of each energy source(electricity and natural gas), it is analyzed that the $CO_2$ emission quantity of 34 office buildings surveyed is 22.4 kg-c/$m^2$-year, which consists of 17.5 kg-c/$m^2$-year by consurunlelectncif. and 4.9 kg-c/$m^2$-year by consuming natural gas. And the $CO_2$ emission quantity of each load in those buildings consists of 68% emitted by general electricity, 16% by cooling load and 16% by beating load. It is also proposed that the $CO_2$ emission quantity of cooling and heating load is profoundly pertinent to the variation of outdoor temperature.
The electric power load during the peak time in summer is strongly affected by cooling load. which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice-storage system and heat pump system etc are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice-storage system is suggested. And also the method of forecasting the cooling load using neural network is suggested. For the simulation, the cooling load is calculated using actual temperature and humidity. The forecast of the temperature, humidity and cooling load are simulated. As a result of the simulation, the forecasted data approached to the actual data.
In recent years, the Internet was a lot of information on the use of Tesla coils bifilar [1] in conjunction with induction cooker, for "free" electricity during power resistive load, including different incandescent lamps. With the development of scientific and technological progress, the demand for electricity in each year is increasing, and at the same time, the need to increase the capacity of electricity production, which entails large investments and, consequently, increase of prices for consumers. As before today, the search for free electric energy is an up-to-date and still open topic. The purpose of research - simplification of information on the possibility of using bifilar coils as an electric current source in conjunction with induction cooker. Consequently, it can be concluded from the above that the use of Tesla coils in combination with induction cooker has very low k.k.d. and it is not possible to obtain excessive electric energy using the Tesla coil under the connection schemes considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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