• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.5712-5728
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• 2017

Recently, there are many studies, that considering green wireless cellular networks, have taken the energy consumption of the base station (BS) into consideration. In this work, we first introduce an energy consumption model of multi-mode sharing BS powered by multiple energy sources including renewable energy, local storage and power grid. Then communication load requests of the BS are transformed to energy demand queues, and battery energy level and worst-case delay constraints are considered into the virtual queue to ensure the network QoS when our objective is to minimize the long term electricity cost of BSs. Lyapunov optimization method is applied to work out the optimization objective without knowing the future information of the communication load, real-time electricity market price and renewable energy availability. Finally, linear programming is used, and the corresponding energy efficient scheduling policy is obtained. The performance analysis of our proposed online algorithm based on real-world traces demonstrates that it can greatly reduce one day's electricity cost of individual BS.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권1호
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• pp.93-127
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• 2012

본 논문에서는 전력시장에서 원가 이하로 규제되고 있는 소매요금제도의 문제점을 분석하기 위해 규제된 소매요금 대신 시간별 도매시장가격의 변동을 반영하는 실시간 요금제를 도입할 경우 사회후생에 미치는 영항과 이와 같은 소매요금제도의 변화가 한국전력의 손실 규모를 어느 정도 보전할 수 있는지를 추정한다. 전력거래소의 전력통계정보시스템(EPSIS)과 에너지경제연구원 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS), 통계청, 한국은행, 기상청의 2008~2010년 통계자료에 기초하여 실질소매가격, 온도, 가구수, 습도 실질 GDP, 그리고 요일 및 공휴일 더미 등을 설명변수로 이용하여 상대적으로 수요가 많은 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 최대 부하시간대와 최저 부하시간대의 수요패턴을 분석하였다. 회귀분석을 통해 추정된 선형수요함수와 발전기별 한계비용에 기초하여 산정된 계단식 공급함수를 이용하여 규제된 소매요금이 시장균형가격인 실시간 요금으로 전환될 경우의 사회후생 변화를 살펴본 결과, 여름기간(6~8월)에는 사회후생이 약 674억 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 한전손실 총액 중 7,055억 원은 소비자잉여의 이전으로, 나머지 674억 원은 시중손실의 감소로 충당될 수 있음을 확인하였다. 겨울에는 사회후생 증대가 약 2,251억 원에 이르고, 한전의 손실 중 1조 1,743억 원이 소비자잉여의 전가로 보전될 수 있는 것으로 나타나 소매요금의 규제가 사중손실의 발생을 통해 전체 사회후생을 감소시키고, 한전에게 막대한 손실을 초래하고 있다는 결과를 도출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2398-2421
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• 2020

In third world countries like Pakistan, the production of electricity has been quickly reduced in past years due to rely on the fossil fuel. According to a survey conducted in 2017, the overall electrical energy capacity was 22,797MW, since the electrical grids have gone too old, therefore the efficiency of grids, goes down to nearly 17000MW. Significant addition of fossil fuel, hydro and nuclear is 64.2%, 29% and 5.8% respectively in the total electricity production in Pakistan. In 2018, the demand crossed 20,223MW, compared to peak generation of 15,400 to 15,700MW as by the Ministry of Water and Power. Country faces a deficit of almost 4000MW to 5000MW for the duration of 2019 hot summer term. Focus on one aspect considering Demand Side Management (DSM) cannot oversea the reduction of gap between power demand and customer supply, which eventually leads to the issue of load shedding. Hence, a scheduling scheme is proposed in this paper called RPSMDSM that is based on selection of those appliances that need to be only Turned-On, on priority during peak hours consuming minimum energy. The Home Energy Management (HEM) system is integrated between consumer and utility and bidirectional flow is presented in the scheme. During peak hours of electricity, the RPSMDSM is capable to persuade less power consumption and accomplish productivity in load management. Simulations show that RPSMDSM scheme helps in scheduling the electricity loads from peak price to off-peak price hours. As a result, minimization in electricity cost as well as (Peak-to-Average Ratio) PAR are accomplished with sensible waiting time.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권1호
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• pp.99-127
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• 2007

시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.

• 산업공학
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• 제10권1호
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• pp.237-248
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• 1997

The purpose of this study is to make an economic analysis of power plant utilities by examining electricity generating costs with environmental consideration. Economic growth has caused pollutant emission, and subsequent environmental pollution has been identified as a very real limit to sustainable development. Considering the enormous role of electricity in the national economy, it is thus very important to study the effect of environmental regulations on the electricity sector. Because power utilities need large investments during construction, operation and maintenance, and also require much construction lead time. Economic analysis is the very important process in the electric system expansion planning. In this study, the levelized generation cost method is used in comparing economic analysis of power plant utilities. Among the pollutants discharged of the electricity sector, this study principally deals with the control activities related only to $CO_2$, and $NO_2$, since the control cost of $SO_2$, and TSP (Total Suspended Particulates) is already included in the construction cost of utilities. The cost of electricity generation in a coal-fired power plant is compared with one in an LNG combined cycle power plant. Moreover this study surveys the sensitivity of fuel price, interest rate and carbon tax. In each case, this sensitivity can help to decide which utility is economically justified in the circumstance of environmental regulations.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권2호
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• pp.105-114
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• 2012

최근 지구 온난화와 에너지 고갈 및 환경파괴로 인한 환경 문제에 대하여 세계 각국에서 심각하게 고민하고 있으며, 전기자동차의 상용화를 앞두고 이산화탄소 배출의 저감 및 효율적인 에너지 사용이 중요시 되고 있다. 또한, IT 기술의 발달과 함께 독점적인 전력공급에서 수요자가 참여하는 양방향 커뮤니케이션의 스마트 그리드의 개념이 도입되었다. 주요 국가들에서는 스마트 미터의 보급과 함께 에너지 사용의 효율성 개선을 위하여, 전력 경쟁시장에서 소비자의 수요반응의 활성화를 위한 인센티브의 지급 등의 정책도입이 요구되고 있다. 이에, 본 연구에서는 머지않아 등장할 소매전력시장에서 소비자의 수요반응을 증진하여 소비자의 전기 사용 비용을 절감하며 소매사업자의 이익을 최대화하는 전력 가격결정 모델을 제시하였다. 소비자 수요반응 참여율과 가격 탄성률에 따른 시뮬레이션을 시행하여 수요 반응을 나타내는 소비자 별 탄성률을 모든 소비자가 시간대별 고정 값을 사용하는 것과 소비자 별 탄성률을 예측하는 것을 비교하였다. 이를 통하여 전력 소매 시장에서 소비자의 에너지 사용을 줄이고 소매업자의 이익을 최대화할 수 있음을 밝혔다.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.291-297
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• 2010

A system called demand response programs (DRP) is being introduced among various countries owing to the lack of new generation capacity and the higher fuel generation cost. It is a program which provides for the end-users to select their consumption of electricity by recognizing the value of their consumption in real time. That is, Demand Response can be defined as the changes in electric usage by end-use customers from their normal consumption patterns in response to changes in the price of electricity or other signals. It is expected that the effects of DRP are preventing price spike, improving supply reliability and social welfare and increasing option of customers. Considering the customer's thermal comfort zone, this paper determines the most profitable combination of optimal incentives and amounts of load reduction for a retailer to maximize profits according to predicted outdoor temperatures while implementing DRP.

• 대한산업공학회지
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• 제41권5호
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• pp.414-424
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• 2015

In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권1호
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• pp.107-128
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• 2021

우리나라 전력시장에서 한계비용 기반의 가격결정메커니즘에 관한 논의가 이루어질 때 마다 한계발전기의 수익 감소는 가장 큰 장애물로 인식되었다. 하지만 수익감소는 한계비용 기반의 가격결정메커니즘의 한계점이 아니라 시장개설 초기 CBP체제의 단기 운영 계획, 발전계획프로그램의 기능 부재, 성능시험의 구조적 결함이 결합된 문제이다. 다조합 복합발전기에 운전조합별 비용함수를 적용할 경우 고출력구간에서 한계비용이 평균비용을 초과할 수 있으며, 이것은 비용함수를 산정하는 방식에 따라 가격결정메커니즘 제도개선을 가로막았던 구조적인 장애물을 극복할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 실시간 시장, 계통운영보조서비스 시장 등 재생에너지 확대를 수용하기 위한 전력시장 개선 및 DR, ESS 등 새로운 자원들의 시장참여 확대 등 향후 전력시장의 복잡성은 더욱 증가할 것으로 전망된다. 전력시장이 복잡해질수록 합리적인 가격신호를 제공하는 것이 바로 전력시장의 가장 중요한 역할이며 한계비용 기반의 가격결정메커니즘이 바로 전력시장 선진화의 출발점이 될 것이다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제54권3호
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• pp.144-151
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• 2005

This paper presents a forecasting technique of the short-term marginal price (SMP) using an Artificial Neural Network (ANN). The SW forecasting is a very important element in an electricity market for the optimal biddings of market participants as well as for market stabilization of regulatory bodies. Input data are organized in two different approaches, time-axis and day-axis approaches, and the resulting patterns are used to train the ANN. Performances of the two approaches are compared and the better estimate is selected by a composition rule to forecast the SMP. By combining the two approaches, the proposed composition technique reflects the characteristics of hourly, daily and seasonal variations, as well as the condition of sudden changes in the spot market, and thus improves the accuracy of forecasting. The proposed method is applied to the historical real-world data from the Korea Power Exchange (KPX) to verify the effectiveness of the technique.