International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.89-100
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2021
Smart Grid Network (SGN) is a next generation electrical power network which digitizes the power distribution grid and achieves smart, efficient, safe and secure operations of the electricity. The backbone of the SGN is information communication technology that enables the SGN to get full control of network station monitoring and analysis. In any network where communication is involved security is essential. It has been observed from several recent incidents that an adversary causes an interruption to the operation of the networks which lead to the electricity theft. In order to reduce the number of electricity theft cases, companies need to develop preventive and protective methods to minimize the losses from this issue. In this paper, we have introduced a machine learning based SVM method that detects malicious nodes in a smart grid network. The algorithm collects data (electricity consumption/electric bill) from the nodes and compares it with previously obtained data. Support Vector Machine (SVM) classifies nodes into Normal or malicious nodes giving the statues of 1 for normal nodes and status of -1 for malicious -abnormal-nodes. Once the malicious nodes have been detected, we have done a trust evaluation based on the nodes history and recorded data. In the simulation, we have observed that our detection rate is almost 98% where the false alarm rate is only 2%. Moreover, a Trust value of 50 was achieved. As a future work, countermeasures based on the trust value will be developed to solve the problem remotely.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.937-944
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2022
Electric vehicles (EVs) have been growing to reduce energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions in the transportation sector. The increasing number of EVs requires adequate recharging infrastructure, and at the same time, adopts low- or zero-emission electricity production because the GHG emissions are highly dependent on primary sources of electricity production. Although previous research has studied solar photovoltaic (PV) -integrated EV charging stations, it is challenging to optimize spatial areas between where the charging stations are required and where the renewable energy sources (i.e., solar photovoltaic (PV)) are accessible. Therefore, the primary objective of this research is to support decisions of siting EV charging stations using a spatial data clustering method integrated with Geographic Information System (GIS). This research explores spatial relationships of PV power outputs (i.e., supply) and traffic flow (i.e., demand) and tests a community in the state of Indiana, USA for optimal sitting of EV charging stations. Under the assumption that EV charging stations should be placed where the potential electricity production and traffic flow are high to match supply and demand, this research identified three areas for installing EV charging stations powered by rooftop PV in the study area. The proposed strategies will drive the transition of existing energy infrastructure into decentralized power systems. This research will ultimately contribute to enhancing economic efficiency and environmental sustainability by enabling significant reductions in electricity distribution loss and GHG emissions driven by transportation energy.
The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper analyze the effects of spot pricing for the change of the electric power demand based on the demand elasticity of each loads in competitive electricity market.
The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers, with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper calculate the elasticity of each loads and analysis the effects of electric power demands and spot pricing as a function of elasticity in competitive electricity market.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.26
no.2
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pp.18-26
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2012
Though electricity consumption amount in industry has been increased gradually, corresponding power supply show symptoms of marginal point. Importance of demand-side management from large-industries has also been raised. This paper deals with induction motor, which is one of representative examples of heavy electricity consumption utilities, to analyze potential technical capability, economic feasibility from consumers' viewpoint and demand-side management feasibility from nation-wide perspective. Nation-wide economic feasibility analysis was done through California test, which has been used as demand-side management evaluation model. This paper also describes limitation of existing high efficiency induction motor in terms of contribution to demand-side management and utilizes premium motor to calculate demand-side management contribution level and economic feasibility evaluation. Likewise, this paper emphasizes the efficiency improvement of induction motor and analyzes how much premium motor related technologies can contribute to demand-side management.
This paper considers a profit-based unit commitment problem with fuel consumption constraint and maintenance cost, which is one of the key decision problems in electricity industry. The nature of non-linearity inherent in the constraints and objective functions makes the problem intractable which have led many researches to focus on Lagrangian based heuristics. To solve the problem more effectively, we propose mixed integer programming based solution algorithm linearizing the complex non-linear constraints and objectives functions. The computational experiments using the real-world operation data taken from a domestic electricity power generator show that the proposed algorithm solves the given problem effectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.3
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pp.487-492
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2005
As the portable medical equipments consume the power and transmission of the information, they need the system to use long. Although the current wireless transform systems for medical equipments use Bluetooth protocol system, an electricity consumption is big because it uses long and there is the difficulty in the utility We designed a module using the Zigbee protocol which an electricity consumption is more small though a transmission speed is slower than Bluetooth and drew the plan the wireless transmit system for medical equipments to use long.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.6
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pp.85-90
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2014
This paper shows a reasonable demand power, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated transformer capacity and peak power for the last 6 years of subway substation customer as to AMR. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimum and thus it was carried by the linear and nonlinear regression analysis. And we studied on the application of a BESS. Analysis showed that the revulsion of capital is about 3 years and 4 months.
Including the rolling black out in 2011, Korea has suffered from rapid increase of electricity consumption and demand forecasting failure for last five years. In addition, because of the Fukushima disaster, high fuel prices, and introduction of new generation sources such as renewables, the uncertainty on a power supply strategy increases. Consequently, a stable power supply becomes the new agenda and a revisino of strategy for new power generation sources is needed. In the light of this, we appraises the sixth basic plan for long term electricity demand and supply considering the changes of foreign and domestic conditions. We also simulate a strategy for the new power generation sources using a portfolio analysis method. As results, a diversity of power generation sources will increase and the share of renewable power generation will be surged on the assumptions of a cost reduction of renewable power sources and an increase of fuel costs. Particularly, on the range of a risk level(standard deviation) from 0.06 and 0.09, the efficient frontier has the most various power sources. Besides, the existing power plan is not efficient so that an improvement is needed. Lastly, the development of an electricity storage system and energy management system is necessary to make a stable and efficient power supply condition.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.4
no.4
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pp.300-306
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2011
In this paper, we suggest a usage profiles for electric home appliances. In Korea, it is published the records for total consumption of electricity in a house but the electric home appliance consumption records in a households are not. To build the data, we must collect the usage of every appliances in a house and the information of the household which live in the house. Unfortunately, it is hard to get the data because of the worry about the breach of privacy. In this paper, we make a scenarios on the electricity consumption pattern of a few households type. Based on the conjecture, we make the power consumption profiles for some home appliances. Comparison to the total electric consumption records for a house, we found our scenarios are quite reasonable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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