KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1404-1423
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2015
In smart grid, electricity consumption data may be handed over to a third party for various purposes. While government regulations and industry compliance prevent utility companies from improper or illegal sharing of their customers' electricity consumption data, there are some scenarios where it can be very useful. For example, it allows the consumers' data to be shared among various energy resources so the energy resources are able to analyze the data and adjust their operation to the actual power demand. However, it is crucial to protect sensitive electricity consumption data during the sharing process. In this paper, we propose a fine-grained access control scheme (FAC) with efficient attribute revocation and policy updating in smart grid. Specifically, by introducing the concept of Third-party Auditor (TPA), the proposed FAC achieves efficient attribute revocation. Also, we design an efficient policy updating algorithm by outsourcing the computational task to a cloud server. Moreover, we give security analysis and conduct experiments to demonstrate that the FAC is both secure and efficient compared with existing ABE-based approaches.
The virtual power plant (VPP) is a new technology to achieve flexibility as well as controllability, like traditional centralized power plants, by integrating and operating different types of distributed energy resources (DER) with the information communication technology (ICT). Though small-sized DERs may not be controlled in a centralized manner, these are more likely to be utilized as power plants for centralized dispatch and participate in the energy trade given that these are integrated into a unified generation profile and certain technical properties such as dispatch schedules, ramp rates, voltage control, and reserves are explicitly implemented. Unfortunately, the VPP has been in a conceptual stage thus far and its common definition has not yet been established. Such a lack of obvious guidelines for VPP may lead to a further challenge of coming up with the business model and reinforcing the investment and technical support for VPP. In this context, this paper would aim to identify the definition of VPP as a critical factor in smart grid and, at the same time, discuss the details required for VPP to actively take part in the electricity market under the smart grid paradigm.
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.
Power TAC (Power Trading Agent Competition) is an agent-based simulation for competitions between electricity brokering agents on the smart grid. To win the competition, agents obtain electricity from the electricity wholesale market among the power plants. In this operation, a key to success is balancing the demand of the customer and the supply from the plants because any imbalance results in a significant penalty to the brokering agent. Given the bidding on the wholesale market requires the price and the quantity on the electricity, this paper proposes four different price estimation strategies: exponentially moving average, linear regression, fuzzy logic, and support vector regression. Our evaluations with the competition simulation show which strategy is better than which, and which strategy wins in the free-for-all situations. This result is a crucial component in designing an electricity brokering agent in both Power TAC and the real world.
현재 정부는 본격적인 전력 스마트그리드 확대에 앞서 제주도 구좌읍 6,000호를 대상으로 스마트그리드 실증사업을 추진 중에 있다. 하지만, 관련 기업들은 정부와 한전 주도의 한국 전력시장의 한계, 기존 전력망의 높은 안정성 및 효율성, 신재생에너지 활용도 미흡, 전기요금 인상 우려 등을 이유로 스마트그리드 확산에 대한 부정적인 시각을 가지고 있다. 본 연구는 스마트그리드 시장을 활성화하기 위한 핵심 이슈들을 1) 이해관계자들의 대립 문제, 2) 실시간 요금제 도입에 따른 효과 문제, 3) 소비자들의 수요 반응 참여 부족, 4) 스마트그리드의 비즈니스 모델부재, 5) 스마트그리드 거점지구 확산 문제 등의 5가지로 분류하고, 이에 대한 전략적 방안을 제시하였다.
With the development of smart grid technology, it has become a hotspot to increase benefits of both residential users and electric power companies through demand response technology and interactive technology. In this paper, the game theory is introduced to the interaction between residential users and an electric company, making a mutually beneficial situation for the two. This paper solves the problem of electricity pricing and load shifting in the interactive behavior by building the game-theoretic process, proposing the interaction strategy and doing the optimization. In the simulation results, the residential users decrease their cost by 11% mainly through shifting the thermal loads and the electric company improves its benefits by 5.6% though electricity pricing. Simulation analysis verifies the validity of the proposed method and shows great revenue for the economy of both sides.
In island and backcountry areas, electrical power is usually supplied by diesel generators. It is difficult for small scale diesel generators to have an economy of scale owing to the usage of fossil fuels to produce electricity. Also, there is a problem of carbon dioxide emissions that brings some environmental pollution to the entire region of the area. For solving those, this paper proposes a design method of autonomous micro-grid to minimize the fossil fuels of diesel generator, which is composed of diesel generator, wind turbine, battery energy storage system and photovoltaic generation system. The proposed method was verified through computer simulation and micro-grid operation system.
This paper analyses the economics of grid-connected photovoltaic systems. With the 2003 cost of photovoltaic systems, under prevailing capital market conditions, with a system lifetime of 30 years, and under the best climatic conditions, it appears that the cost of production of grid-connected electricity could be of 0.21 US $/kWh, and under medium climatic conditions, European locations, Switzerland, Japan and South Korean could be of 0.28$/kWh. If the lifetime if the system goes up, due to future technological improvements, to a very large value such as 50 years, these costs can be lowered by 10-20%. Competitiveness of grid-connected photovoltaic electricity, while it still cannot be taken for granted, is a possibility, especially if major technological advances further lowers the costs of photo cells and increases their lifetimes.
There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.
There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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