In this paper, we propose new unified methodologies of reliability and its cost evaluation in power distribution systems. The unified method means that the proposed reliability approaches consider both conventional evaluation factor, i.e. sustained interruptions and additional ones, i.e. momentary interruptions and voltage sags. Because the three voltage quality phenomena generally originate from the outages on distribution systems, the basic and additional reliability indices are summarized considering the fault clearing mechanism. The proposed unified method is divided into the reliability evaluation for calculating the reliability indices and reliability cost evaluation for assessing the damage of customer. The analytic and probabilistic methodologies are presented for each unified reliability and its cost evaluation. The time sequential Monte Carlo technique is used for the probabilistic method. The proposed DVL(Demand Varying Load) model is added to the reliability cost evaluation substituting the average load model. The proposed methods are tested using the modified RBTS(Roy Billinton Test System) form and historical reliability data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) system. The daily load profile of the each customer type in domestic are gathered for the DVL model. Through the case studies, it is verified that the proposed methods can be effectively applied to the distribution systems for more detail reliability assessment than conventional approaches.
This paper propose a new power conditioner topology with intelligent power management controller that integrates multiple renewable energy sources such as solar energy, wind energy and fuel cell energy with battery backup to make best use of their operating characteristics and obtain better reliability than that could be obtained by single renewable energy based power supply. The proposed embedded controller is programmed for maintaining a constant voltage at PCC, maximum power point tracking for solar PV panel and WTG and power flow control by regulating the reference currents of the controller on instantaneous basis based on the power delivered by the sources and load demand. Instantaneous variation in reference currents of the controller enhances the controller response as it accommodates the effect of continuously varying solar insolation and wind speed in the power management. The power conditioner uses a battery bank with embedded controller based online SOC estimation and battery charging system to suitably sink or source the input power based on the load demand. The simulation results of the proposed power management system for a standalone solar/WTG/fuel cell fed hybrid power supply with real time solar radiation and wind velocity data collected from solar centre, KEC for a sporadically varying load demand is presented in this paper and the results are encouraging in reliability and stability perspective.
Application of residential demand response (DR) programs are currently realized up to a limited extent due to customers' difficulty in manually responding to the time-differentiated prices. As a solution, this paper proposes an automatic home load management (HLM) framework to achieve the household minimum payment as well as meet the operational constraints to provide customer's comfort. The projected HLM method controls on/off statuses of responsive appliances and the charging/discharging periods of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and battery storage at home. This paper also studies the impacts of different time-varying tariffs, i.e., time of use (TOU), real time pricing (RTP), and inclining block rate (IBR), on the home load management (HLM). The study is effectuated in a smart home with electrical appliances, a PHEV, and a storage system. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed HLM program. Peak of household load demand along with the customer payment costs are reported as the consequence of applying different pricings models in HLM.
The potential impacts of climate change on heating and cooling energy demand were investigated by means of transient building energy simulations and hourly weather data scenarios for Inchon. Future trends for the 21 st century was assessed based oil climate change scenarios with 7 global climate models(GCMs), We constructed hourly weather data from monthly temperatures and total incident solar radiation ($W/m^2$) and then simulated heating and cooling load by Trnsys 16 for Inchon. For 2004-2080, the selected scenarios made by IPCC foresaw a $3.7-5.8^{\circ}C$rise in mean annual air temperature. In 2004-2080, the annual cooling load for a apartment with internal heat gains increased by 75-165% while the heating load fell by 52-71%. Our analysis showed widely varying shifts in future energy demand depending on the season. Heating costs will significantly decrease whereas more expensive electrical energy will be needed of air conditioning during the summer.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.11-14
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2014
In the smart grid, it will be possible to communicate with the consumers for the purposes of monitoring and controlling their power consumption without disturbing their business or comfort. This will bring easier administration capabilities for the utilities. On the other hand, consumers will require more advanced home automation tools which can be implemented by using advanced sensor technologies. For instance, consumers may need to adapt their consumption according to the dynamically varying electricity prices which necessitates home automation tools. This paper tries to combine neural network and nonlinear autoregressive with exogenous variable (NARX) class for next week electric load forecasting. The suitability of the proposed approach is illustrated through an application to electric load consumption data. The suggested system provides a useful and suitable tool especially for the load forecasting.
Hassanzadeh, Muhammad Naseh;Fotuhi-Firuzabad, Mahmud;Safdarian, Amir
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권5호
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pp.1719-1728
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2017
Recent concerns about environmental conditions have triggered the growing interest in using green energy resources. These sources of energy, however, bring new challenges mainly due to their uncertainty and intermittency. In order to alleviate the concerns on the penetration of intermittent energy resources, this paper investigates impacts of realizing demand-side potentials. Among different demand-side management programs, this paper considers demand response wherein consumers change their consumption pattern in response to changing prices. The research studies demand response potentials from different load sectors on generation system well-being. Consumers' sensitivity to time-varying prices is captured via self and cross elasticity coefficients. In the calculation of well-being indices, sequential Monte Carlo simulation approach is accompanied with fuzzy logic. Finally, IEEE-RTS is used as the test bed to conduct several simulations and the associated results are thoroughly discussed.
The automated demand response (DR) program encourages consumers to participate in grid operation by reducing power consumption or deferring electricity usage at peak time automatically. However, successful deployment of the automated DR program sphere needs careful assessment of appliances load profile (ALP). To this end, the recent method estimates frequency, consistency, and peak time consumption parameters of the daily ALP to compute their potential score to be involved in the DR event. Nonetheless, as the daily ALP is subject to varying with respect to the DR time ALP, the existing method could lead to an inappropriate estimation; in such a case, inappropriate appliances would be selected at the automated DR operation that effected a consumer comfort level. To address this challenge, we propose a more proper method, in which all the three parameters are calculated using ALP that overlaps with DR time, not the total daily profile. Furthermore, evaluation of our method using two public residential electricity consumption data sets, i.e., REDD and REFIT, shows that our energy management systems (EMS) could properly match a DR target. A more optimal selection of appliances for the DR event achieves a power consumption decreasing target with minimum comfort level reduction. We believe that our approach could prevent the loss of both utility and consumers. It helps the successful automated DR deployment by maintaining the consumers' willingness to participate in the program.
This paper presents development of variable speed generation (VSG) system with energy saving function. The rubber tyred gantry crane (RTGC) requires the power from diesel-engine. Significant fuel savings by reducing the engine speed can be achieved, because all of operation modes except hoisting are required lower power than rated value of engine. When low speed operation output voltage of generator is decrease until acceptable range of motor driver inverters and auxiliary load supplier. According to power demand engine speed is varying from 20 to 60Hz, and voltage is varying between 210Vac and 480Vac. When idle mode or low power operation dc/dc converter operates by constant output voltage control and inverters dc site voltage is compensated by it. This paper proposed 3-phase interleaved boost converter which has the same structure as the commercially available 3-phase inverter and current sharing capability. 400kW interleaved converter is designed and a performance of converter is evaluated through several experiments with a RTGC system. Energy saving VSG system can cut down fuel consumption by 36% and 21.3% at idle and unidirectional load operations.
The renewable energy system and the real-time pricing can provide the significant economic advantage for end-user of residential house. However, according to recent studies, high initial cost of renewable energy system such as photovoltaic (PV) system and lack of suitable load control methods adjusting electric power consumption in response to time-varying price are regarded as the major obstruction for introduction of renewable energy system and real-time pricing in residental household. In this paper, we propose automated optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity cost but also the increase in the utilization rates of PV generation power of residential PV house in real-time pricing environment. Simulation results show that our proposed optimal load control strategy leads to significant reduction in the electricity costs and increase in the utilization rates of power generated by PV system in comparison with the conventional PV house. Therefore, the proposed optimal load control strategy can provide more economic benefit to end-user.
본 논문에서는 새로운 수요관리 자원으로 대두되고 있는 조광제어의 잠재량과 가치평가, 활용방안을 제시하고자한다. 현재 전력IT기술이 발전하고 있으며, 이는 수요관리 분야에도 많은 기회를 제공하고 있다. 특히 조광제어는 실시간 요금이 변하는 전력시장에서 전력IT 기술을 통해 그 가치를 드러내고 있다. 또한 본 논문에서는 조광자원이 변화하고 있는 전력산업 환경에서, 효율향상뿐 아니라 부하관리 측면에서도 매우 효과적인 수요자원임을 검증코자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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