A renewable energy resource data has the characteristic that its measurement value changes every moment. So the amount of primitive data which is produced by the change of time arevast. Therefore researches are needed for the construction of history database which can save and manage vast amount of history information of renewable energy resource data systematically, the estimation system of renewable energy resources. In this paper, to solve these problems, the estimation method of renewable energy resources is suggested. The method makes it possible to estimate momently changing data of the past systematically.
With the concern of the potential problems which can be observed in terms of the power supply of renewable energies, we need to analyze the impact of additional power generation capacities of renewable energy sources on peak load. Each renewable energy sources are dependent upon wind speed, solar radiation, head differences caused by lunar calendar. Considering that these exogenous renewable energy sources follow their own stochastic distributions, we analyze the probability distribution of the impact of each renewable energy power supply on peak load. As a conclusion, we note that traditional tools used for the analysis of power supply such as capacity factors are no longer appropriate for the analysis of renewable energy sources in that perspective.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.30
no.3
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pp.480-487
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2013
Bioenergy is classified to one of the renewable energy resources such as solar, wind, hydro and tidal energies. It should be noted that all the renewable energies contribute to the reduction of greenhouse gases emission. In some cases, energy from wastes was also categorized as a renewable energy in our country even though it has only negligible effect on the emission reduction. In this paper, we tried to identify the bioenergy in order to follow the global indices of the renewable energy. The indices evaluated here were whether a resource is renewable, biogenic, biodegradable, combustible and organic. Biogenic and combustible were selected as the indices to identify the bioenergy. It was also suggested that combustible as an index can be exchangeable to organic.
Rapid urbanization, resource depletion, and limited land are further increasing the need for skyscrapers in city centers; therefore, it is imperative to enhance tall building performance efficiency and energy-generative capability. Potential performance improvements can be explored using parametric multi-objective optimization, aided by evaluation tools, such as computational fluid dynamics and energy analysis software, to visualize and explore skyscrapers' multi-resource, multi-system generative potential. An optimization-centered, software-based design platform can potentially enable the simultaneous exploration of multiple strategies for the decreased consumption and large-scale production of multiple resources. Resource Generative Skyscrapers (RGS) are proposed as a possible solution to further explore and optimize the generative potentials of skyscrapers. RGS can be optimized with waste-energy-harvesting capabilities by capitalizing on passive features of integrated renewable systems. This paper describes various resource-generation technologies suitable for a synergetic integration within the RGS typology, and the software tools that can facilitate exploration of their optimal use.
This paper starts with a model of monopolistic competition and endogenous growth, and it adds pollution as an input to production. Then I adopt environmental quality as a renewable resource used in production. I show that increasing returns due to specialization of clean activities as inputs can help lead to sustainable growth with no harm to environmental quality. I also compare and evaluate alternative policy combinations (i.e. taxes +subsidies) that correct two distortions from pollution and monopolistic competition. Finally, I find that, if the productivity of environment in final good production is not sufficiently enough, the number of clean goods tends to increase with more environmental concerns.
As variable renewable sources rapidly increase due to the Energy Transition plan, integration cost of renewable sources to the power system is rising sharply. The increase in variable renewable energy reduces the capacity factor of existing traditional power capacity, and this undermines the efficiency of the overall power supply, and demand resources are drawing attention as a solution. In this study, we analyzed how much electric vehicle demand resouces, which has great potential among other demand resources, can reduce power supply costs if it is used as a flexible resource for renewable generation. As a methodology, a stochastic form of power system optimization model that can effectively reflect the volatile characteristics of renewable generation is used to analyze the cost induced by renewable energy and the benefits offered by electric vehicle demand resources. The result shows that virtual power plant-based direct control method has higher benefits than the time-of-use tariff, and the higher the proportion of renewable energy is in the power system, the higher the benefits of electric vehicle demand resources are. The net benefit after considering commission fee for aggregators and battery wear-and-tear costs was estimated as 67% to 85% of monthly average fuel cost under virtual power plant with V2G capability, and this shows that a sufficient incentive for market participation can be offered when a rate system is applied in which these net benefits of demand resources are effectively distributed to consumers.
Kim, Chang Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.39
no.2
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pp.71-80
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2019
Daily ahead forecast is necessary for the electricity balance between load and supply due to the variability renewable energy. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for more than 12 hours forecast horizon. UM-LDAPS model is the numerical weather prediction operated by Korea Meteorological Administration and it generates the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study attempts to evaluate the model performance against the in situ measurements at 37 ground stations from January to May, 2013. Relative mean bias error, mean absolute error and root mean square error of hourly total irradiance are averaged over all ground stations as being 8.2%, 21.2% and 29.6%, respectively. The behavior of mean bias error appears to be different; positively largest in Chupoongnyeong station but negatively largest in Daegu station. The distinct contrast might be attributed to the limitation of microphysics parameterization for thick and thin clouds in the model.
A low-resolution national wind map, which is a prerequisite for setting up the national dissemination target and strategy of wind energy development, has been established by numerical wind simulation using the synoptic wind map, developed at the first stage, as an upper boundary condition. Based on the wind map, Wind Resource Information System has been composed in order to support scientific and systematic wind resource assessment and analysis.
The wind-power among the new and renewable energies uses the wind, a limitless, clean and pure energy which is available at any place. It requires low installation cost compared to the generation of other renewable energies, and is easy to operate, and furthermore, can be automated for operation. Korea has been taking a great deal of interest in the development of renewable energy generating equipment, specifically wind power generation as the nation has a nearly total reliance on imported petroleum. A measuring poll 30m high was installed at a location with an altitude of 142m above the sea level in order to measure and analyze the wind power potentiality at H University's Asan Campus, and the wind velocity and wind direction were measured for 1 year. As for the wind power resource of the area adjacent to Asan campus, the Weibull Distribution coefficient was C=2.68, K =1.29 at H30m. Weibull Distribution coefficient was modified on the basis of compensated wind velocity (=3.1m/s) at H 60m, and the energy density was $42W/m^2$. AEP 223,750 KWh was forecast based on the simulation of an 800KW grade wind turbine. It is considered that the wind power generation has to be studied further in the inland zone with low wind velocity to cope with the possible exhaustion of fossil fuel and ensure a sustainable environmental preservation.
Kim, Sang-Yeob;Yun, Chang-Yeol;Jo, Dok-Ki;Kim, Hyun-Goo;Kang, Young-Heack
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.1044-1045
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2013
신재생에너지자원 사용의 확대와 더불어 그 안전성에도 관심이 고조되고 있다. 이에 따라 신재생에너지의 개발과 보급을 위한 데이터를 축적하고 관리, 활용할 수 있는 체계가 필요하다. 본 연구에서는 신재생에너지자원을 보다 효율적으로 활용하기 위한 WebGIS 기반의 시스템을 개발한다. 공간 데이터의 관리, 공간정보 서비스 인프라를 구축하기 위해서 기 구축된 시스템에 OGC의 표준을 적용하고, 평가를 위한 공간정보를 연계하여 신재생에너지자원의 개발 및 보급을 위한 경제성평가 모듈의 신뢰성을 향상시켰다. 이를 통해 신재생에너지 자원평가, 최적지 선정 및 잠재량 등에 대한 정밀한 분석 및 평가가 가능하며, Web기반의 시스템 개발을 통해 신재생에너지 정보의 활용성 증대, 신재생에너지에 대한 인식제고를 위한 도구로써 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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