Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.3
no.3
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pp.23-34
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.375-385
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2013
As climate change and environmental pollution become one of the biggest global issues today, new renewable energy, especially solar photovoltaic (PV) system, is getting great attention as a sustainable energy source. However, initial investment cost of PV system is considerable, and thus, it is crucial to predict electricity generation accurately before installation of the system. This study analyzes the loss ratio of solar photovoltaic electricity generation from the actual PV system monitoring data to predict electricity generation more accurately in advance. This study is carried out with the following five steps: (i) Data collection of actual electricity generation from PV system and the related information; (ii) Calculation of simulation-based electricity generation; (iii) Comparative analysis between actual electricity generation and simulation-based electricity generation based on the seasonality; (iv) Stochastic approach by defining probability distribution of loss ratio between actual electricity generation and simulation-based electricity generation ; and (v) Case study by conducting Monte-Carlo Simulation (MCS) based on the probability distribution function of loss ratio. The results of this study could be used (i) to estimate electricity generation from PV system more accurately before installation of the system, (ii) to establish the optimal maintenance strategy for the different application fields and the different season, and (iii) to conduct feasibility study on investment at the level of life cycle.
According to the Renewable Energy 3020 Implementation Plan announced in 2017 by the South Korean government, the electricity share of renewable energy will be expanded to 20% of the total electricity generation by 2030. Given the intermittency of electricity generation from renewable energy, realization of such a plan presents challenges to managing South Korea's isolated national electric grid and implies potentially large excess electricity generation in certain situations. The purpose of this study is: 1) to develop a model to accurately simulate the effects of excess electricity generation from renewables which would arise during the transition, and 2) to propose strategies to manage excess electricity generation through effective utilization of domestic electricity generating capabilities. Our results show that in periods of greater PV and wind power, namely the spring and fall seasons, the frequency of excess electricity generation increases, while electricity demand decreases. This being the case, flexible operation of coal and nuclear power plants along with LNG and pumped-storage hydroelectricity can be used to counterbalance the excess electricity generation from renewables. In addition, nuclear energy plays an important role in reducing CO2 emissions and electricity costs unlike the fossil fuel-based generation sources outlined in the 8th Basic Plan.
To provide electricity power of good quality, it is essential to establish generation of electricity plan in electric power system based on accurate power-demand prediction and cope with changes of power-need fluctuating constantly. The role of hydraulic-power generation of electricity in electric power system is of importance because responding to electric power-demand counts or reservoir-type hydraulic-power generation of electricity which is designed for additional load in electric power system. So hydraulic-power generation of electricity must have fast start reserve. But the amount of water, resources of reservoir-type hydraulic-power generation of electricity is restricted and multi-used, so the scheduling of management by exact forecasting the amount of water is critical. That is why efficient hydraulic-power generation of electricity makes a main role on pumping up the utility of energy and water resource. This thesis introduced the example of optimal generation of electricity plan establishment which is used in managing reservoir-type hydraulic-power generation of electricity.
Electricity generation in Korea mainly depends on thermal power and nuclear power. Especially the coal power has led to the increase in $CO_2$ emissions. This paper intends to analyze the current status of $CO_2$ emissions from electricity generation in Korea during the period 1990~2016, and apply the logarithmic mean Divisia index (LMDI) technique to find the nature of the factors influencing the changes in $CO_2$ emissions. The main results as follows: first, $CO_2$ emission from electricity generation has increased by $165.9MtCO_2$ during the period of analysis. Coal products is the main fuel type for thermal power generation, which accounts about 73% $CO_2$ emissions from electricity generation. Secondly, the increase of real GDP is the most important contributor to increase $CO_2$ emissions from electricity generation. The carbon intensity and the electricity intensity also affected the increase in $CO_2$ emission, but the energy intensity effect and the dependency of thermal power effect play the dominant role in decreasing $CO_2$ emissions.
Although coal-fired power generation has played a role as base load unit, it has incurred various social costs in the process of generating and providing electricity. It is necessary to extend the proportion of low-carbon power generations, and reduce the ratio of coal-fired power generation to cope with global climate changes. This study, therefore, attempts to estimate the public's willingness-to-pay (WTP) for substitution of supplied electricity from hydro-electricity generation, a representative renewable energy, for coal-fired power generation. To this end, we apply the contingent valuation (CV) method, widely used technique when valuing non-market goods, to elicit the public's WTP. In addition, a spike model is employed to consider zero WTPs. After the empirical analysis with 1,000 households CV survey data, the results show that mean household's WTP for replacing supplied electricity from hydro-electricity generation with coal-fired power generation is estimated to be about 54 KRW per kWh. The results of this study are expected to contribute to determining energy-mix and provide benefit information of hydro-electricity generation.
This paper attempted to analyze impacts of transition in electricity generation system on a national economy and environmental level in Korea using a recursive computable general equilibrium(CGE) model. In particular, the paper presented a hybrid model combining the top-down CGE model with the bottom-up model which describes the structure of electricity production in detail. The impacts were analyzed by two policy scenarios base on the basic plan for electricity supply and demand proposed by the Korean government. As a result, the paper specifically showed that there exists a trade-off relationship in the policy-making between economic efficiency and environmental level. The paper also suggested that the transition in electricity generation system should be done more gradually and carefully.
This paper presents an approach to solve the long-term generation expansion planning problem of the restructured electricity industry using an agent-based environment. The proposed model simulates the generation investment decisions taken by a particular agent (i.e. a generating company) in a market environment taking into account its competitors’ strategic investment. The investment decision of a particular company is modeled taking into account that such company has imperfect foresight on the future system development hence electricity prices. The delay in the construction of new plants is also explicitly modeled, in order to compute accurately the yearly revenues of each agent. On top of a conventional energy market, several capacity incentive mechanisms including capacity payment and capacity market are simulated, so as to assess their impact on the investment promotion for generation expansion. Results provide insight on the investment cycles as well as dynamic system behavior of long-term generation expansion planning in a competitive electricity industry.
In Korea, nuclear power plants are major sources of electricity supply with relatively low costs. Despite the importance and scale of nuclear electricity generation, the Korean tax and levy system is less organized than those in other countries, such as France and Japan, where nuclear power plants also play significant roles for electricity supply. Countries impose tax on nuclear electricity generation roughly in three ways: tax on nuclear reactors; tax on uranium fuel; tax on electricity from nuclear power plants. The Korean government may consider taxing nuclear electricity generation based on uranium fuel or electricity generation. If taxing on uranium fuel at the rate of 90 KRW per milligram of uranium, the Korean government can collect additional tax revenue of 430 billion KRW. If taxing on electricity from nuclear power plants at the rate of 11 KRW per kilowatt-hour, the government can collect additional tax revenue of 1,600 billion KRW.
Global warming has pressured companies to put a greater emphasis on environment management which allows them to reduce environmental impact and costs of their operations. In Korea, the coal-fired power plants take a large account of electricity generation at 31.7% of the total electricity usage in 2014. Thus, environmental impact of coal-fired power plants is significant. This paper illustrated how to compute environmental impact and costs in electricity generation at a coal-fired power plant using MFCA methodology. Compared to the traditional accounting, an advantage of MFCA is to provide information on electricity generation costs and environmental wastes incurring throughout the production process of electricity. Based on MFCA, the coal-fired power plant was able to reduce production cost of electricity by 52.3%, and environmental wastes by 47.7%. As a result, MFCA seemed to be an effective tool in environmental management for power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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