국내 소규모(50kW 이하)를 포함한 태양광발전 설치 업체의 급격한 증가에 따른 발전 설치양은 증가하고 있으나 이에 대한 효율적 운영체계 및 관리가 미흡한 상황이다. 따라서 발전단가의 증가를 초래하는 부가적인 기능 보다는 현 상태에서 발전량을 최대화시키기 위한 유지보수 관리측면으로 새로운 형태의 운영체계가 필요하다. 본 논문에서는 태양광 발전소의 운영효율 극대화를 위해 Big Data와 센서 네트워크를 활용하며 전문가 시스템의 분석을 통해 발전량 예측기술, 모듈 단위 고장검출 기술개발, 인버터 구성요소의 수명 예지 및 Report 기술, 유지보수 최적화 알고리즘 및 경제성 분석 개발 등 태양광 발전소의 최적 운용이 가능하도록 하는 스마트 모니터링 시스템 개발에 목적을 두고 있다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권5호
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pp.273-278
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2017
Recently, one of the areas where research is being actively conducted is the Internet of Things (IoT). The field of using the Internet of Things system is increasing, coupled with a remarkable increase of the use of the camera. However, general cameras used in the Internet of Things have limited viewing angles as compared to those available to the human eye. Also, cameras restrict observation of objects and the performance of observation. Therefore, in this paper, we propose a panoramic image stitching method using feature extraction and matching based on an embedded system. After extracting the feature of the image, the speed of image stitching is improved by reducing the amount of computation using the necessary information so that it can be used in the embedded system. Experimental results show that it is possible to improve the speed of feature matching and panoramic image stitching while generating a smooth image.
최근 지속 가능한 도시시스템 구축을 위해 신, 재생에너지 시스템에 대한 사회적 관심이 집중되고 있으며, 이에 따른 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 전체 에너지 소비의 40% 이상을 차지하고 있는 건설부문 또한 이러한 경향이 두드러지고 있다. 조경부문도 재생에너지설비가 적용된 다양한 조경시설물이 제작, 설치되고 있으나, 계획, 설계단계에서 활용 가능한 체계적인 연구가 아직 국내에 보고되고 있지 않다. 본 연구는 조경시설물에 재생에너지 시스템을 적용하면서 발생되는 에너지, 경제적 효과를 정량적으로 도출하여 조경계획 및 설계에 활용하고자 한다. 이를 위해 서울, 인천, 대구의 도시공원 내 가로등 전력을 계통연계형 태양광시스템으로 대체하는 스마트 가로등 적용 시나리오를 적용하여 에너지, 경제적 해석을 수행하였다. 전산모의는 NASA Satellite Meteorological Data를 이용한 청정에너지 전산모의 프로그램인 RETScreen$^{(R)}$을 적용하였다. 결과적으로 해당 도시의 기후적 특성에 따라 발전량 및 경제성의 차이를 보였으며, 본 연구결과는 향후 조경계획 및 설계에 건전한 재생에너지 시스템 적용을 위한 의사결정에 활용될 것으로 사료된다.
최근 에너지 시장의 흐름은 공급위주에서 효율위주로 이동함에 따라 가정 내에서 스마트 그리드와 연동하고 태양광 및 에너지저장시스템을 활용한 에너지 관리 시스템 기술에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 시중에서 판매되는 제품은 인터페이스를 갖추고 있지 않거나 제조사별 독자 프로토콜 사용으로 인한 기존 홍 네트워크와 호환성 문제를 가지고 있다 본 논문에서는 호환성 향상을 위한 SEP2.0 기반의 흉 에너지 관리 시스템 개발과 에너지 관리 스케줄링에 대해 기술하고자 한다.
With development of electrical power system, the DC distribution system has been considered as a promising technology to be used in the future smart distribution system. Among the various components comprising the DC distribution system, the bi-directional DC/DC converter is one of the most important equipment to interconnect between main power system and various renewable resources such as photovoltaic power generation, wind power generation, and electrical vehicles. In this paper, a bi-directional DC/DC converter based on three-phases interleaved method which is effective to reduce ripple of input current and output voltage is modeled using ElectroMagnetic Transient Program(EMTP), and the verification of modeled bi-directional DC/DC converter is conducted.
연구목적: 본 논문에서는 우리사회의 대체 전력 에너지원으로 적합하고 유용하게 활용 할 수 있는 태양광 발전 단지 건설 시 안전 특성화 접지에 관한 설계 기법을 제안하고자 한다. 즉, 태양광 발전 단지 내의 셀 모듈부터 전기실까지 내부 그리드의 신뢰성을 향상하고 최적화 할 수 있는 용도별 안전 접지를 적용한 사례들을 소개하고자 한다. 연구방법: 태양광 발전 단지 내 토양의 대지 고유저항을 분석하고 컴퓨터 프로그램(CDEGS)을 활용해 전격을 일으키는 접촉전압과 보폭전압을 해석하여 안전접지에 관한 계산과 산출방법에 대해 제안한다. 또한, 토양 환경을 고려한 반영구적인 접지전극의 재료 선정에 관한 연구에 중요성을 논하고자 한다. 연구결과: Wenner 4 전극법으로 측정한 데이터 중 3개 지역의 CASE별 대지 고유저항 최대값과 최소값을 얻을 수 있었고 이 두 값으로 토양의 두께를 알 수 있다. 측정된 데이터를 기본수식 ${\rho}=6.28aR$에 대입하여 MATLAB 컴퓨터 프로그램으로 계산하였다. 즉, 최소 저항값의 두께는 접지전극을 설치하기에 가장 유리한 토양 환경임을 판단 할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 지역의 CASE별 태양광 발전소 내부 그리드에 대지 표면에 전위상승을 억제 할 수 있는 접지시스템 설계기법을 제안하였다. 하지만 대지의 고유저항과 접지시스템에 경련변화를 실시간으로 확인 할 수 있는 모니터링 시스템과 빅 데이터를 축적 할 수 있는 스마트 디바이스의 개발이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.
최근 에너지전환정책은 소규모 태양광발전기 수량을 증가시키고 있다. 계통운영자는 이러한 소규모 태양광 발전량을 정확하게 예측하기가 어렵고 급전계획을 방해할 수도 있으며, 결과적으로 비용상승이 초래될 것이다. 이러한 문제를 해결하는 방법으로 소규모 태양광발전소에서 생산되는 발전량, 전압제어에 대하여 불확실성을 줄이고 예비전력을 공급하는 소규모 태양광발전소의 집합체로서 가상발전소가 떠오르고 있다. 본 연구에서는 가상발전소 클라우드 요금산정을 위하여 순현재가치법과 수익성지수법을 사용하며, 두 종류의 비용평가법 계산결과가 상세하게 설명된다. 계산결과로부터 수익성지수가 1.22로 산정되어 수익성을 확보한 것으로 나타났으며, 순현재가치가 수익성을 충분히 만족시키기 때문에 중개사업자 관점에서 매력적이다.
Increasing energy prices and growing concerns about global warming address the need to improve energy self-sufficiency in many industrial and municipal sectors. Wastewater treatment plants (WWTPs) are representative of energy-consuming facilities in Korea, accounting for 5% of national energy consumption. We present renewable energy technologies and energy self-sufficiency scenarios in a municipal WWTP ($30,000m^3d^{-1}$) located in Yongin, South Korea. By employing photovoltaics (PV, 135 kW), small hydropower turbine (10 kW), and thermal energy from treated effluent (25 RT: refrigeration ton) within the WWTP, a total of 142 tonne of oil equivalent (toe) of energy was estimated to be generated, accounting for $365ton\;CO_2\;yr^{-1}$ of greenhouse gas emission reduction. Core renewable technologies under consideration include 1) hybrid solar PV system consisting of fixed PV, dual-axis PV, and building integrated PV, 2) low-head small hydropower plant specifically designed for treated effluent, 3) effluent heat recovery system for heating and air conditioning. In addition to these core technologies, smart operation and management scheme will be presented for enhancing overall energy savings and distribution within the WWTP.
본 논문은 방초, 방림, 로드킬 등이 적용된 고기능 가드레일 지주에 태양광 모듈을 부착하여 자체 전력을 생산하고 USN을 이용하여 야생동물의 출현과 자동차 도로의 상황을 통합 관제 및 상시 감시할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 전체 시스템은 태양광 발전 모듈, 감지 센서부(초전형), 제어부(동작 선택부 및 동작 센서부), USN시스템, DB(응향 및 섬광), 음향 및 섬광 출력부, 로드킬 방지 및 자동차 안전유도 제어 시스템으로 구성된다. 따라서, 도로환경의 개선과 로드킬을 방지하여 동물들을 보호할 수 있고 자동차를 안전하게 유도하며 신재생에너지와 IT융합 기술이 접목된 USN을 이용한 다목적 가드레일의 원격제어 및 모니터링 시스템에 관한 연구이다. USN을 이용한 원격제어 및 모니터링 시스템의 실험결과 무인 감지 시스템의 동작시간은 5.1 ms 이내, 소비전류는 0.328 mA이며 원격제어 시스템의 데이터 전송 속도는 250 kbps, 소비전류는 0.283 mA로 구현됨을 확인할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.45-53
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2015
This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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