Recently, many actions are taking to accelerate progress toward social consensus and implementation of Smart Grid. 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. The most distinguished element will be Advanced Metering Infrastructure (AMI) that will be installed to every end-use consumer's home or building and optimize the energy consumption of the end-use consumer. The key function of AMI is energy management capability that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments. In this study, we figure out the basic function of AMI in Smart Energy House that can be defined as a model house implementing in Smart Grid. This paper proposes the energy management algorithm that will be implemented in AMI at Smart Energy House. The paper also show how energy saving in Smart Energy House can be achieved applying the proposed algorithm to an actual house model that has mainly lighting, air-conditioning, TV loads.
Cause of struggling to escape from dependency of fossil fuels, the fuel cell and the Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV) draw attention in the all of the world. Especially, the Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems have been anticipated for next generation's energy supplying system, and we can predict the PHEV will enlarge the market share in the next few years to reduce not only the air pollution in the metropolis but the fuel-expenses of commuters. This paper presents simulation results about the strategy of smart charging system for PHEV in the residential house which has 1 kW PEMFC cogeneration system. The smart charging system has a function of recommending the best time to charge the battery of PHEV by the lowest energy cost. The simulated energy cost for charging the battery based on the electricity demand data pattern in the house. The house which floor area is $132\;m^2$ (40 pyeong.). In these conditions, the annual gasoline, electricity, and total energy cost to fuel the PHEV versus Conventional Vehicle (CV) have been simulated in terms of cars' average life span in Korea.
In this paper, some ideas are proposed to establish the infrastructure of all-electric houses which are able to reduce primary energy consumption and $CO_2$ emission by adopting heat pump systems and induction heating cookers excluding the use of fossil fuel energy. This electrification concept is based on the consumption of only one type of energy which means electricity as secondary energy and the conventional fossil fuel energy is just consumed to generate electricity as primary energy. All-electric house is laid on the extension of the hydrogen economy in a long-term viewpoint so that the effectiveness of this new conceptual house is estimated analyzing the reduction of $CO_2$ emission. In this analysis, the balance of electricity supply and demand is considered including the construction of new power plants by renewable energy such as nuclear, IGCC and fuel cell because decarbonization is an essential element of hydrogen technology and economy and this action is accomplished in both supply and demand side of electricity. The results are able to contribute to develop various useful hydrogen policies and strategies and some detail researches are required previously to make the best application of this new conceptual house.
최근 환경 문제가 전 세계적으로 대두가 되면서 효율적인 에너지 관리 기술이 요구 되고 있다. 이러한 추세에 따라 앞으로의 홈 네트워크 서비스는 효율적인 에너지 관리 기술을 중심으로 한 스마트 홈 서비스 가 대두가 될 것으로 보이며 사용자 중심의 실시간 에너지 감시 및 제어 시스템의 통합 기술이 요구가 되고 있다. 본 논문에서는 주택 내 효율적인 에너지 사용 관리를 위하여 스마트폰을 이용하여 위치 기반 그린 홈 서비스를 제시한다. 단독 주택에 그린 홈 서비스를 적용하기 위한 그린 홈 네트워크 시스템을 설계하고 홈 네트워크를 구성하는 각 기기들과 연계하여 통합 게이트웨이를 구현한다. 스마트폰을 활용하여 가전 제어 서비스와 실내 위치 서비스를 구현하고 각 방의 신호세기 변화에 따른 위치 측위를 시행하여 사용자의 재실 여부를 확인한다. 에너지의 절감 여부를 확인하기 위해 에너지 사용 패턴에 대한 시나리오를 설정하고 스마트 미터를 활용하여 실내 위치 서비스 적용에 따른 에너지 변화를 비교하였다. 제안 시스템 적용 전과 적용 후의 에너지 사용량 비교 결과 최대 30%의 에너지 절감 효과를 보여 주택 내 에너지 비용의 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 첨단 주택에서 가전기기 에너지 절약을 위한 재실 기반 에너지 절약 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 센싱 시스템과 홈 게이트웨이 시스템으로 구성된다. 센싱 시스템은 사람의 움직임을 감지하는 PIR 센서를 장착한 무선 센싱 노드와 CT센서를 이용하여 전류 사용량을 측정하고 무선으로 전달하는 스마트 플러그로 구성된다. 스마트 플러그를 이용하여 가전기기의 전류 소모량을 측정하고, 방과 문에 설치한 재실 감지 센서를 이용하여 거주자의 재실 유무를 확인하였다. 제안한 시스템은 부재 공간의 불필요한 전기 에너지 사용량을 스위치를 끔으로서 절약한다. 실험 결과 재실 기반으로 전기 에너지를 절약한다면 약 34%를 절약할 수 있음을 확인하였다.
센서 네트워크는 무선 네트워킹 기능이 있는 작고, 독립적인 장치이다. 실제 응용에서의 적응성을 향상시키기 위해서 에너지 소모를 최소화하는 것이 중요한 문제 중의 하나이다. 그러므로 무선 센서 네트워크를 평가하기 위해서는 정확한 에너지 모델이 필요하다. 센서 노드의 수명을 추정하기 위해 TinyOS로 동작하는 Telosb 플래폼 기반의 센서 노드의 에너지 특성을 측정하였다. 제안한 모델을 사용하면 배터리로 구동되는 센서 노드는 1시간 동안 10번 움직임을 감지한다면 약 6.925개월을 사용할 수 있다.
히트파이프 일체형 고효율 난방기는 겨울철 시설원예 내 작물생육에 필수인 난방장치와 배기열 회수기를 일체화하여 배기열이 외부로 배출되기 전 미사용 에너지를 재이용하는 장치이다. 시설원예, 유리온실 등 점검을 통해 우리나라 농업용 난방기의 문제점을 파악하였고, 개선방향을 찾아 시설원예 및 하우스에 맞는 최적화된 농업용 고효율난방기 및 스마트 제어시스템을 제안하였다.
The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.
Park, Sun-Kyoung;Son, Sung-Yong;Kim, Dongwook;Kim, Buhm-Kyu
한국기후변화학회지
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제7권3호
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pp.217-229
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2016
Increased evidences reveal that the global climate change adversely affect on the environment. Smart grid system is one of the ways to reduce greenhouse gas emissions in the electricity generation sector. Since 2013, Korea Electric Power Corporation (KEPCO) has installed smart grid station in KEPCO office buildings. The goal of this paper is two folds. One is to quantify the reduction in greenhouse gas emissions through smart grid stations installed in KEPCO office buildings as a part of pilot project. Among components of smart grid stations, this research focused on the photovoltaic power system (PV) and energy storage system (ESS). The other is to estimate the reduction in greenhouse gas emissions when PV is applied on individual houses. Results show that greenhouse gas emissions reduce 5.8~11.3% of the emissions generated through the electricity usage after PV is applied in KEPCO office buildings. The greenhouse gas emissions reduction from ESS is not apparent. When PV of 200~500 W is installed in individual houses, annual greenhouse gas emission reduction in 2016 is expected to be approximately $2.2{\sim}5.4million\;tCO_2-eq$, equivalent to 6~15% of greenhouse gas emissions through the electricity usage in the house hold sector. The saving of annual electricity cost in the individual house through PV of 200 W and 500 W is expected to be 47~179 thous and KRW and 123~451 thousand KRW, respectively. Results analyzed in this study show the environmental effect of the smart grid station. In addition, the results can be further used as guidance in implementing similar projects.
Dae-Kug Lee;Seok-Ho Yoon;Jae-Hyeok Kwak;Choong-Ho Cho;Dong-Hoon Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1123-1146
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2023
In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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