Korea Power Exchange has successfully performed the Long-term Electricity Demand Forecasting. Recently there is a lot of change in electricity industry sector; the national master-plan for green gas emission reducing, rise of smart-grid, and new trend of electricity consumption, and it is becoming painful challenging for demand forecasting. In new circumstance the demand forecasting is required more flexible and more accurate.
The recent problems such as the rapid increase o electricity consumption, the large variation of electrical loads, and the sitting difficulty for new power plants could become a barrier to stable electrical power supply. Consequently, an electrical load management technology has become important, by which an electricity can be stored during off-peak time and efficiently used during peak time. The technology provides a variety of direct or indirect benefits which include, for utilities, reduction of new power plants, economical electricity production, and improved efficiency and reliability of power system and for consumers, low prices o electricity. The study is to develop a proto-type load management system and its application technology for a peak shaving. In the system, conventional batteries are used as energy storage device.
The variations of real time electric power price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. The effects of the consumers for electric power price can be expressed the price elasticity coefficient of the power demand as a measurement. Residential, commercial, and industrial consumers with different characteristics cause the different price elasticity of the power demand due to changing the pattern of consumption. It is necessary that the effects of electric power demands as a function of elasticity coefficient for each loads should be analyzed in Korea which is processing deregulated electric market. Therefore, this paper calculate the elasticity coefficient of each loads and analysis the effects of electric power demands as a function of elasticity coefficient of inflexible and flexible consumers in competitive electricity market.
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.
Purpose: To evaluate the economic performance of grid-connected photovoltaic system in residential house, household electricity bill policy of Korea Electric Power Corporation (KEPCO) must be applied precisely, and market tendency and uncertainty of system also need to be considered. In this study, to evaluate the economic feasibility of PV system, we measured PV power generation and electricity consumption of six of Green home in Daejeon through web based remote monitoring system. Method: We applied Monte-Carlo simulation based on life cycle cost analysis, to reflect an uncertainty of main factor in economic feasibility evaluation of photovoltaic system. Result: First, with deterministic analysis, the difference of NPV of cumulative financial savings among households varied from -3,310 ~ 24,170 thousand won, portraying notably big range. Also the possibility of getting the same result was 50% when applying uncertainty. Second, the higher electricity consumption is, the more economic feasibility of photovoltaic system increases because KEPCO uses progressive taxation in household electricity bill policy. Third, The contribution to variance of electricity price increases in NPV varied from 98.5% to 99.9%. While the inflation rate and annual degradation contributed very little to none.
In case of school buildings, energy consumption has been noticeably on the increase, along with the changes in outdoor temperature triggered by the improvement in national economic development and educational environments. Research on the characteristics of energy consumption in school buildings influenced by the changes in outdoor temperature is considered very significant in social aspects in that it will be fundamental to the suggestion of the alternatives, such as saving energy consumption in construction buildings and control of emitting carbon dioxide. In this regard, this study examined sensitivity to temperature of power consumption in school buildings, based on the changes of outdoor temperature for the past five years in the target buildings of elementary, middle and high schools and the amount of energy consumption. From the results, it has been believed that this study was very significant in terms of figuring out a quantitative, optimum level of energy consumption, maintenance of pleasant environments and functions, and the necessity of effective energy use and management in school buildings.
Ngoc, Lan Dong Thi;Van, Khai Phan;Trang, Ngo-Thi-Thu;Choi, Gyoo Seok;Nguyen, Ha-Nam
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.59-65
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2021
Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.
아파트에서의 전력수요예측과 에너지 절약을 유도하기 위하여 본 연구에서는 1,080아파트 단지의 전력소비실태를 설문조사하여 전력부하밀도, 전력소비량, 설비의 현황 등을 분석·제시하였다. 분석 결과 연면적 대비 전력 부하밀도는 최대 7.70[VA/m2], 평균 6.0[VA/m2] 등으로 분석되었으며, 평균 부하율은 64[%]인 것으로 나타났다. 그리고 전국 아파트에서 년간 소비되는 전력량은 국내 총 소비전력량의 7[%]에 해당되는 14,008[GWh/년]으로 분석되었다.
The urban railway station is a structure that consumes a large amount of electric energy. Thus, the rationalization of using electric power is acutely demanded, but statistical data and design criteria that consider operating power load characteristics and structures, are very insufficiency. Therefore, this study investigated and analyzed that electricity consumption a year, characteristics, gross floor area of the station, structure, and etc, on the basis of Seoul metro station 1~4 line. Through regression analysis theory, we verified the overall features and the main tendency by analysis of specific parameter value(average, maximum, minimum, etc). The object of this study is the analysis about power density considering structure of the urban railway station, managing electric energy for the rationalization and setting a new standard of maintenance and construction.
With current real economic growth of more than 10% per year, the Chinese energy consumption is rapidly increasing. Coal supply consists of the vast majority of China's total energy consumption requirements in 2008. China, the largest energy consumer, is expected to be heavily dependent on coal for future power generation, too (IEA,2009). A growing concern on global warming, on the other hand, drives Chinese government to declare her commitment to the reduction of CO2 emission by 2020. In this paper, China's energy market is examined for the current and future primary energy mix. Coal is found to be the biggest part accounting for 68.7% of total primary energy consumption while coal-fired power accounts for over 80% of the total power generation. The importance of Clean Coal Technology is being discussed based on the findings of the importance of coal in China's economy and its sustainable development. Among the technologies involved, a brief investigation of IGCC(Integrated Gasification Combined Cycle) technology with a review on current IGCC projects in China are provided from the perspective of environmental benefits. Studies on regional Chinese power market is also conducted. It is found that the regulated power tariff in electricity system makes the power suppliers suffer from financial loss and changes in the electricity price system is under serious consideration by Chinese government. Even though Chinese power market system causes difficulties of commercialization for IGCC technology, the potential benefits will be high due to China's huge requirements of power generating capacity and its heavy reliance on coal if the electricity price system can be changed smoothly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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