The paper estimated the reasonable market price of lead-acid battery energy storage system (BESS) intended for demand management of electricity customers. As time-of-use (TOU) tariffs have extended to a larger number of customers and gaps in the peak and off-peak rates have gradually risen, deployment of BESS has been highly needed. However, immature engineering techniques, lack of field experiences and high initial investment cost have been barriers to opening up ESS markets. This paper assessed electricity cost that BESS operation could save for customers and, based on the possible cost savings, estimated reasonable prices at which BESSs could become a more prospective option for demand management of customers. Battery scheduling was optimized to maximize the electricity cost savings that BESS would possibly achieve under TOU tariffs conditions. Basic economic factors such as payback period and return on investment were calculated to determine reasonable market prices. Actual load data of 12 industrial customers were used for case studies.
본 논문에서는 국내 제조업 가운데 전력 사용량이 상대적으로 많은 화합물 및 화학제품 산업을 대상으로 암묵 (shadow) 비용함수를 사용하여 전력 등의 투입요소 간 효율적 배분 여부를 검증하고 전력의 적정수준 대비 과잉 투입 규모를 조사한다. 기업의 비용최소화 달성을 전제로 각 투입요소에 대한 수요의 가격탄력성을 추정하여 전력요금 인상에 대한 각 요소 수요의 파급효과를 모의실험을 통하여 분석한다. 또한 공급관계식을 비용함수의 방정식체계에 추가하여 동시 추정함으로써 전력요금 10% 인상 시 물가지수에 미치는 영향을 분석한다. 실증분석 결과, 1982-2006년 기간 동안 '투입요소 간 효율적 배분 달성'의 귀무가설은 기각되었으며, 전력은 적정수준 대비 평균적으로 매년 약 98% 과잉 사용되고 있는 것으로 나타났다. 다른 요인들이 불변하다면 전력요금이 10% 인상될 경우 전력 수요는 약 11.4% 감소하였으며, 공급가격은 평균적으로 0.08% 하락하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.
현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.
As restructuring in power industry has introduced competitive markets, a new method on demand side management has been developed. Many programs using the method were developed with providing several choices for customer. Nowadays the programs are called demand response as the load management is done by customer's responding to the market price signal. It was proven that the method was effective for demand control with the active consumer's attending for the program. This paper analyses the perspective and the requirement for designing the demand response system.
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in the office buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design demand factor in office buildings, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 54 office buildings and 34 electrical design offices. In this dissertation, it is necessary to analyse 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, minimun and thus it was carried linear and nonlinear regression analysis.
It is increased electrical energy consumption with the development of intelligence society in office buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. This paper shows a reasonable design demand factor in office buildings, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated electric equipment capacity, peak power consumption, demand factor, etc., for 132 office buildings. 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, minimun and thus it was carried linear and nonlinear regression analysis.
In this raper, Economic value of reserve margin i.i presented by opportunity cost for Korean power system, and the level of compensation for spinning reserve that is necessary to operate power system stably is proposed. The generator that is giving up for opportunity to participate in energy market must take opportunity cost. it is relative to not only whole demand level but also marginal cost of each resource. In this paper, assume that all resource in Korea is equivalent to six generator for simulation. and we evaluate value of reserve in the time of high demand and low demand. Also we propose the way to improve a evaluation method by examine relationship between capacity payment and value of reserve.
Although Jeju is an island, its electricity demand is 430MW. It indicates electricity demand and its growth rate in Jeju are higher than mainland average. The supply of electricity in Jeju consists of power plants within the island and connection of main system using cable line. The cost of supply is higher than mainland system. However the electricity rate and DSM incentives were treated equally with mainland. Therefore, Effective DSM promotion has not been carried out. This paper analyzes the policy alternatives of supply in Jeju and presents effective DSM countermeasures. Also it presents long-term policy on stabilization of supply and demand in Jeju.
The Optimal Power Flow(OPF) is the optimization model that has different constraints and the specified objective function, which is very useful tool for efficient system and market operation in the competitive electricity market. The existed OPF models focus on the minimization of generation fuel cost under informed demand values at each bus Recently, the studies of OPF model with demand function considering the response behavior of customers in the deregulated electricity market have been executed. This paper implements the OPF model using demand function with specified price elasticity, and provides the analysis of related results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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