현재 전력수급 상황은 제4차 전력수급 기본계획을 통하여 안정적인 전력공급을 도모하고 있다. 미래의 전력수요를 예측하는 수요예측(Load Forecast)과 소비자의 합리적인 전기소비를 가능하게 하는 수요관리(Demand Management) 및 소비자가 능동적으로 전기소비를 선택하여 사용할 수 있는 수요반응(Demand response)이 있다. 이와 더불어 제 3차 신재생에너지 기본계획을 바탕으로 신재생에너지원을 고려해 수요예측 및 수요관리를 한다면 환경문제와 연료고갈 문제의 개선과 기타 에너지원의 절약이 가능하다. 또한 탄소량 배출 감소 효과와 현재의 수요관리 목표량보다 효과적인 수요관리가 가능하다.
This paper introduces a radio-wave interference assessment of wind turbines that were planned to be installed at Homi-Cape in Pohang region where wind resource has been evaluated worthwhile developing a wind farm. In that area, AM radio station with two antennas and a harbor radar facility are located so that radio-wave coupling is inevitable if the wind farm is designed without considering radio-wave environmental impact. A low-frequency analysis using MoM (Method of Moment) is used to examine interference effect caused by wind turbines and an optimal layout minimizes coupling effect is presented.
This study reports one approach for the classification of magnetic storms into recurrent patterns. A storm event is defined as a local minimum of Dst index. The analysis of Dst index for the period of year 1957 through year 2000 has demonstrated that a large portion of the storm events can be classified into a set of recurrent patterns. In our approach, the classification is performed by seeking a categorization that minimizes thermodynamic free energy which is defined as the sum of classification errors and entropy. The error is calculated as the squared sum of the value differences between events. The classification depends on the noise parameter T that represents the strength of the intrinsic error in the observation and classification process. The classification results would be applicable in space weather forecasting.
본 연구를 통하여 전력수급계획에 필요한 연간 시간대별 총수요를 예측하는 산법을 개발하였다. 예측과정은 크게 평상일 예측과 특수일 예측으로 구분된다. 평상일의 경우는, 연중 최대수요가 발생하는 하절기 기상으로부터 연중 최대수요를 예측한 다음, 하향식 접근에 의해 주간-일간-시간대별 평상일 수요를 예측하며, 특수일 수요는 예측된 평상일 수요와 평상일 대비 상대계수 모형으로부터 예측한다. 예측의 정확도를 개선하기 위하여 시계열 자료에 가중치를 부여하고, 실적자료가 생길 때마다 자동으로 모형이 갱신되도록 하였으며, 수요예측 결과를 검증, 보정하기 위해 주간수요예측을 재수행할 수 있다. 또한 계획된 월간 전력량 제약에 협조하는 예측산법도 포함하였다.
KEPCO is executing a project in Cambodia consisting of two components, "Power Development Master Plan and Institutional Strengthening" and "Greater Mekong Sub-region (GMS) Power Project Preparation" upon request by the government of the Ministry of Industry, Mines and Energy of Cambodia, contracted on $29^{th}$ September 2005. This paper includes a basic design and review of economical efficiency for constructing the two (2) cross border 115 kV transmission lines, which run from the border of Vietnam and Laos to Cambodia, and four (4) 115kV substations. The main contents of the paper include the process of design and results of a review of line route selection, tower and hardware design regarding transmission line design, as well as the type of substation, and arrangement and specifications of equipment with expects to substation design. Also, long-term demand forecasting, and an economic analysis of the project area are included.
As the distributed power system with PV and ESS is highlighted to be one of the most prominent structure to replace the traditional electric power system, power flow scheduling is expected to bring better system efficiency. Optimal energy management system (EMS) where the power from PV and the grid is managed in time-domain using ESS needs an optimization process. In this paper, main optimization method is implemented using dynamic programming (DP). To overcome the drawback of DP in which ideal future information is required, prediction stage precedes every EMS execution. A simple auto-regressive moving-average (ARMA) forecasting followed by a PI-controller updates the prediction data. Assessment of the on-line optimal EMS scheme has been evaluated on several cases.
In order to clarify the impacts of thermal difference in atmospheric boundary layer due to the different sophistication of building information in Busan metropolitan areas, several numerical simulations were carried out. ACM (Albedo Calculation Model) and WRF (Weather Research and Forecasting) was applied for estimating albedo and meteorological elements in urban area, respectively. In comparison with coarse aggregated and small buildings, diurnal variation of albedo is highly frequent and its total value tend to be smaller in densely aggregated and tall buildings. Estimated TKE and sensible heat flux with sophisticatedly urban building parameterization is more resonable and valid values are mainly induced by urban building sophistication. The simulation results suggest that decreased albedo and increased roughness due to skyscraper plays an important role in the result of thermal change in atmospheric boundary layer.
Pambudi, Lilik Teguh;Meinita, Maria Dyah Nur;Ariyati, Restiana Wisnu
Journal of Marine Bioscience and Biotechnology
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v.4
no.1
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pp.6-10
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2010
Indonesia is well-known as biggest producer of seaweed especially for Eucheuma and Gracilaria and also has huge potential resources and capability to develop seaweed cultivation and product. There are several provinces which have potential resources and have been contributing on seaweed production. The next challenge about seaweed production is using integrated system on brackishwater and marine aquaculture. Furthermore, about 2,000,000 ton of potential seaweed production is not explored yet. This article also tries to figure out some related aspects which are technical, economical and forecasting aspect. There is a disease which named "ice-ice" is one of the main problem and giving a new challenge in developing of problem solving for seaweed cultivation method. Economical parameters are also main important key to find out the feasibility of seaweed cultivation industry. In addition, the seaweed cultivation and production in Indonesia also have potential performance on biofuel resources as a part for solving the world problem on energy demand.
This study aimed to investigate the change in food balance and dietary patterns, caused by the growth of per capita GNP during $1962{\sim}1987$. For the purpose of this analysis, ordinary least square (OLS) was adopted. Per capita GNP was independent variable and the other factors dependent variables. The other factors included Engel coefficient, food supply, energy supply, nutrient intake and the ratio of self-supply of food. The result revealed that the some variables have (+) correlation, the some variables (-) correlation and the other variables no correlation with per capita GNP. If forecasting models are designed with these results, it will be helpful for national health and nutrition, food balance and disease prevention.
Park, Hyang-A;Kim, Seul-Ki;Cho, Kyeong-Hee;Kim, Eung-Sang
Proceedings of the KIEE Conference
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2015.07a
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pp.621-622
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2015
최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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