Park, Sung-Won;Son, Sung-Yong;Kim, Changseob;LEE, Kwang Y.;Hwang, Hye-Mi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권5호
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pp.1874-1885
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2018
The customer side operation is getting more complex in a smart grid environment because of the adoption of renewable resources. In performing energy management planning or scheduling, it is essential to forecast non-controllable resources accurately and robustly. The PV system is one of the common renewable energy resources in customer side. Its output depends on weather and physical characteristics of the PV system. Thus, weather information is essential to predict the amount of PV system output. However, weather forecast usually does not include enough solar irradiation information. In this study, a PV system power output prediction model (PPM) under limited weather information is proposed. In the proposed model, meteorological radiation model (MRM) is used to improve cloud cover radiation model (CRM) to consider the seasonal effect of the target region. The results of the proposed model are compared to the result of the conventional CRM prediction method on the PV generation obtained from a field test site. With the PPM, root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE) are improved by 23.43% and 33.76%, respectively, compared to CRM for all days; while in clear days, they are improved by 53.36% and 62.90%, respectively.
Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
An Off grid or remote solar electric systems are an energy supply to our home or to our companies without the utility of Grid at all. Off grid solar systems are very important for those who live in remote locations especially for developing countries where getting the electric grid is extremely expensive, inconvenient or for those who doesn't need to pay a monthly bill with the electric bill in general. The main critical components of any solar power system or renewable energy harvesting systems are the energy storage systems and its charge controller system. Energy storage systems are the essential integral part of a solar energy harvesting system and in general for all renewable energy harvesting systems. To provide an optimal solution of both high power density and high energy density at the same time we have to use hybrid energy storage systems (HESS), that combine two or more energy storage technologies with complementary characteristics. In this present work, design and simulation we use two storage systems supercapacitor for high power density and lithium based battery for high energy density. Here the system incorporates fast-response supercapacitors to provide power to manage solar smoothing and uses a battery for load shifting. On this paper discuss that the total energy throughout of the battery is much reduced and the typical thermal stresses caused by high discharge rate responses are mitigated by integrating supercapacitors with the battery storage system. In addition of the above discussion the off grid solar electric energy harvesting presented in this research paper includes battery and supercapacitor management system, MPPT (maximum power point tracking) system and back/boost convertors. On this present work the entire model of off grid electric energy harvesting system and all other functional blocks of that system is implemented in MATLAB Simulink.
Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.254-261
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2016
The present research paper is devoted to solving an urgent problem, i.e., the energy saving and energy efficiency of buildings. A rapid settlement method and experimental control of the energy conservation based on the specific characteristics of the thermal energy consumption for the heating and ventilation of the buildings, and as well as the rapid development of wireless sensor networks, can be used in a variety of monitoring parameters in our daily lives. Today's world has become quite advanced with smart appliances and devices such as laptops, tablets, TVs, and smartphones with various functions, and their use has increased significantly in our day-to-day lives. In this case, the most important role is played by a wireless sensor network with its development and use in heterogeneous areas and in several different contexts. The fields of home automation, process management, and health management systems make extensive use of wireless sensor networks. In this paper, we explore the main factors of the microclimate in an indoor environment. We control the temperature humidity, and other factors remotely using sensors and Internet-of-Things technologies.
Sangkeum Lee;Sarvar Hussain Nengroo;Hojun Jin;Yoonmee Doh;Chungho Lee;Taewook Heo;Dongsoo Har
ETRI Journal
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제45권4호
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pp.650-665
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2023
A novel smart metering technique capable of anomaly detection was proposed for real-time home power management system. Smart meter data generated in real-time were obtained from 900 households of single apartments. To detect outliers and missing values in smart meter data, a deep learning model, the autoencoder, consisting of a graph convolutional network and bidirectional long short-term memory network, was applied to the smart metering technique. Power management based on the smart metering technique was executed by multi-objective optimization in the presence of a battery storage system and an electric vehicle. The results of the power management employing the proposed smart metering technique indicate a reduction in electricity cost and amount of power supplied by the grid compared to the results of power management without anomaly detection.
Dynamics of the proton exchange membrane fuel cell is specially important when the system is frequently working on transient conditions. Even though the dynamics of proton exchange membrane fuel cell for residential power generation is less critical than that of PEMFC for transportation application, the system dynamics of PEMFC for RPG can be very important for daily start-up and stop. In particular, thermal management of the PEMFC for RPG is very important because the heat generation from electrochemical reaction is delivered to the home for hot water usages. Additionally, the thermal management is also very important for heat balance of the system and temperature control of the fuel cell. The objective of this study is to develop a dynamic system model for the study of PEMFC performance over various BOP options. Basic simulation results will be presented.
기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근에 및 온도관리는 현대 컴퓨터 시스템의 주요 관심사로 대두되고 있다. 에너지의 효율성은 모바일과 임베디드 시스템의 중요한 특성이다. 최근의 고성능 모바일 프로세서의 에너지 요구 증가와 짧은 배터리 수명, 발열로 인한 에너지 손실 등으로 인한 전력소모 때문에 전력과 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍춰 기반인 Marvell PXA320 프로세서에 대한 주파수/전압 변경과 성능 모니터링을 구현하였다. 또한, Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크로 측정하고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정하고, 성능 카운터 값을 CPU의 전압과 전류와 동기화된 데이터를 랩뷰로 사용하여 측정하였다. 또한, 성능 모니터링으로 측정한 데이터를 기반으로 전력관리 기법을 위한 스케쥴링이 가능하고, 측정한 전압과 전류로 실제 전력 소모량 파악이 가능하였다.
In this paper, a new strategy for estimating building temperature based on the modified resistance capacitance (R - C) network thermal dynamic model is proposed. The proposed method gives accurate indoor temperature estimation using minimum variance finite impulse response filter. Our study is clarified by the experimental validation of the proposed indoor temperature estimation method. This experiment scenario environment is composed of a demand response (DR) server and home energy management system (HEMS) in a test bed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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