얼마나 많은 에너지를 사용하느냐에 대한 예측은 사회에서 중요한 이슈이다. 특히 주거 건물은 건물의 특성상 다른 건물에 비해 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 주거용 건물의 전력 사용량에 대한 시계열 분석의 방법들을 설명하고자 한다. 일반적으로 온도는 전력 사용량과 밀접한 관련이 있다고 알려져 있다. 변수들 사이에 공적분 관계가 존재한다면, 시간에 따른 오차를 조정하는 방법인 오차수정모형을 적용한다. 전력 사용량과 온도를 포함한 변수들 사이에 공적분 관계가 있음을 보이고, 새로운 온도 반응 함수를 정의하여 온도 효과를 고려한 오차수정모형을 적용하고자 한다.
Because of their low operating and maintaining costs, ground-source heat pump(GSHP) systems are an increasingly popular choice for providing heating, cooling and water heating to public and commercial buildings. Despite these advantages and the growing awareness, GSHP systems to residential sectors have not been adopted in Korea until recently. A feasibility study of a residential GSHP system was therefore conducted using the traditional life cycle cost(LCC) analysis within the current electricity price framework and potential scenarios of that framework. As a result, when the current residential electricity costs for running the GSHP system are applied, the GSHP system has weak competitiveness to conventional HVAC systems considered. However, when the operating costs are calculated in the modified price frameworks of electricity, the residential GSHP system has the lower LCC than the existing cooling and heating equipments. The calculation results also show that the residential GSHP system has lower annual prime energy consumption and total greenhouse gas emissions than the alternative HVAC systems considered in this work.
Ngoc, Lan Dong Thi;Van, Khai Phan;Trang, Ngo-Thi-Thu;Choi, Gyoo Seok;Nguyen, Ha-Nam
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.59-65
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2021
Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.
Among the various statistical factors for South Korea, the population has been steadily decreased by lower birthrate. Nevertheless, the number of household is constantly increasing amid population aging and single life style. In general, residential electricity use is more the result of the number of household than the population. Therefore, residential electricity consumption is expected to be far higher for decades to come. The existing long-term load forecasting, however, do not necessarily reflect the growth of single and two-member households. In this respect, this paper proposes the long-term load forecasting for residential users considering the effect of changes of the housing type, and in the case study the changes of the residential load pattern is analyzed for accurate long-term load forecasting.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.284-291
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2018
As environmental pollution has become worse green technologies to replace or reduce consumption of fossil fuel get spotlight from government, industry and academia globally. It is reported that 40% of carbon dioxide emission is caused by electricity power generation. And 37% of end user electricity power is used by residential costumer in US. Smart Grid is considered as one of promising technology to alleviate severe environmental problem. In residential environment, Home Energy Management System (HEMS) can play a key role for green smart home. The HEMS can give several benefits like aslowering electric utility bill, improvement of efficiency of electric power consumption and integration of generator using renewable energy resources. However just limited functions of HEMS can be used for residential customer in real life because of lack of smart function in home appliances and optimal managing software for HEMS. This study provides comprehensive analysis for Home Energy Management System for residential customer. Simple HEMS system with real products on the market are explained and limitation of current HEMS are also discussed.
The effective energy management method will provide the significant advantage to the residential customers under real time pricing plan since it can reduce the electricity charge by controlling the energy consumption according to electricity rate. The earlier studies for load management mainly aim to minimize the electricity charges and peak power but put a less emphasis on the human comfort dwelling in the residence. The discomfort and displeasure from the energy management only focusing on reduction of electricity charge will make the residential customer reluctant to enroll the real time pricing plan. In this paper, therefore, we propose optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining human comfort by introducing "the human comfort coefficient." Using the human comfort coefficient, the energy management system can reflect the various human personality and control the loads within the range that the human comfort is maintained. Simulation results show that proposed load control strategy leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in comparison with the conventional load management method.
Recent years in Korea, some new developed buildings are only using electricity as power for heating, cooling, bathing and even cooking which means except electricity, there is no natural gas or other kinds of energy used in such kind of building. In vehicle industry area, scientists already invented electric vehicle as an environment friendly vehicle; after that, in architecture design and construction field, buildings only using electricity appeared; the curiosity of the environment impact of energy consumption by such kind of building lead me to do this research. In general, electricity is known as a clean energy resource reasoned by it is noncombustible energy resource; however, although there is no environmental pollution by using electricity, electricity generation procedure in power plant may cause huge amount of environment pollution; especially, electricity generation from combusting coal in power plant could emit enormous air pollutants to the air. In this research, the yearly amount of air pollution by energy using under traditional way in research target building that is using natural gas for heating, bathing and cooking and electricity for lighting, equipment and cooling is compared with yearly amount of air pollution by only using electricity as power in the building; result shows that building that only uses electricity emits much more air pollutants than uses electricity and natural gas together in the building. According to the amount of air pollutants comparison result between two different energy application types in the building, residential SOFC (Solid oxide fuel cell) is simulated to apply in this building for decreasing environment pollution of the building; furthermore, high load factor could lead high efficiency of SOFC, in the scenario of simulating applying SOFC in the building, SOFC is shared by two or three households in spring and autumn to increase efficiency of the SOFC. In sum, this research is trying to demonstrate electricity is a conditioned environment friendly energy resource; in the meanwhile, SOFC is simulated efficiently applying in the building only using electricity as power to decrease the large amount of air pollutants by energy using in the building. Energy consumption of the building is analyzed by calibrated commercial software Design Builder; the calibrated mathematical model of SOFC is referred from other researcher's study.
Standby power is the electricity consumed in an electrical equipment when it is switched-off or not performing its main function. Due to the acceleration of digital electronics and home networking, standby power use tends to increase rapidly year by year. In this paper, standby power consumption in residential sector in Korea has been surveyed and reported for the first time. Totally 825 pieces of electrical equipments that consume standby power in 53 households were investigated. The average standby power per equipment and total standby power per household were 3.66W and 57.0W, respectively. Annual standby power consumption per household was estimated 306kWh; which means the standby power consumption in residential sector in Korea can be estimated 4.6TWh a year representing 1.67 percent of total electrical consumption (274TWh).
주택용 전기 소비자는 태양광 발전기를 대여할 수 있고, 만일 감소된 전기요금이 대여료보다 크다면 수익이 발생할 수 있다. 아직까지 수익의 정확한 함수식은 계산되지 않았는데 본 논문에서 계산했다. 두 가지 가정이 있다. 첫 번째는 대여한 태양광 발전기가 월간 300kWh 발전하는 것이고, 두 번째는 태양광 발전기를 대여할 때 일시불로 362300원 지불한다는 것이다. 함수가 구간에 따라 달라지므로 3개의 구간을 가정하고 각 구간에서의 함수를 유도했다. 유도한 함수에 의해서 기본 7년간 월간 전기 사용량 401~1000kWh 사용하는 저압 주택용 전기요금 소비자의 수익률, 회수 시간, 감도를 계산했다. 본 논문에서 계산된 값에 의해서 월간 전기 사용량 401~1000kWh 사용하는 저압 주택용 전기요금 소비자가 3kW 태양광 발전기를 대여할지 말지 결정할 때 중요한 자료다.
Purpose: To evaluate the economic performance of grid-connected photovoltaic system in residential house, household electricity bill policy of Korea Electric Power Corporation (KEPCO) must be applied precisely, and market tendency and uncertainty of system also need to be considered. In this study, to evaluate the economic feasibility of PV system, we measured PV power generation and electricity consumption of six of Green home in Daejeon through web based remote monitoring system. Method: We applied Monte-Carlo simulation based on life cycle cost analysis, to reflect an uncertainty of main factor in economic feasibility evaluation of photovoltaic system. Result: First, with deterministic analysis, the difference of NPV of cumulative financial savings among households varied from -3,310 ~ 24,170 thousand won, portraying notably big range. Also the possibility of getting the same result was 50% when applying uncertainty. Second, the higher electricity consumption is, the more economic feasibility of photovoltaic system increases because KEPCO uses progressive taxation in household electricity bill policy. Third, The contribution to variance of electricity price increases in NPV varied from 98.5% to 99.9%. While the inflation rate and annual degradation contributed very little to none.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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