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.
The fuel cell system is environment-friendly and energy efficient system. Especially, the fuel cell cogeneration systems providing heat and electricity to buildings have been developed and applied to a lot of sites in the world to cope with the global warming and $CO_2$ emission problem. This paper presents the result of study on the economic evaluation with super-micro fuel cell (SMFC) cogeneration system by varying the floor area ($132m^2{\sim}331m^2$) of the house, whose system capacity ranges from 0.10 kWe to 0.50 kWe. The electricity demand, heat demand, saved energy cost, and the simple pay-back period have been simulated for the various capacities of fuel cell cogeneration system. As a result, this study suggests the fuel cell system’s capacity decision strategy for a given house area. Contrary to conventional design assumptions, the smaller capacity fuel cell cogeneration system is appropriate for the house of large floor area to defense the progressive electricity tax, and the larger capacity fuel cell cogeneration system is appropriate for the house of small floor area to sell the electricity.
The fuel cell system is environment-friendly and energy efficient system. Especially, the fuel cell cogeneration systems providing heat and electricity to buildings have been developed and applied to a lot of sites in the world to cope with the global warming and $CO_2$ emission problem. This paper presents the result of study on the economic evaluation with super-micro fuel cell (SMFC) cogeneration system by varying the floor area ($132m^2{\sim}331m^2$) of the house, whose system capacity ranges from 0.10 kWe to 0.50 kWe. The electricity demand, heat demand, saved energy cost, and the simple pay-back period have been simulated for the various capacities of fuel cell cogeneration system. As a result, this study suggests the fuel cell system's capacity decision strategy for a given house area. Contrary to conventional design assumptions, the smaller capacity fuel cell cogeneration system is appropriate for the house of large floor area to defense the progressive electricity tax, and the larger capacity fuel cell cogeneration system is appropriate for the house of small floor area to sell the electricity.
Kang Dong-Joo;Oh Tae-Kyoo;Chung Koohyung;Kim Balho H.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.403-411
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2005
At present, the Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in an oligopoly type market. However, several problems exist in the successful application of this model to the electricity market. The representative one is obtaining the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In the Cournot model, each player offers their generation quantity to obtain maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect the real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears over the long-term through statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as the trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium.
소비패턴과 무관하게 부과되는 현행 주택용 전기요금은 소비자선택권을 제약하는 문제가 있다. 이의 개선을 위하여 정부는 2019년 9월부터 주택용 계시별 요금제 기반의 실증 사업을 개시하였으나 그 효과에 대한 분석은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 우선 기존 누진요금 대비 주택용 계시별 요금의 변화와 한계를 분석하였다. 분석을 위하여 두 개 단지의 아파트 전기사용량 데이터를 사용하였다. 주택용 계시별 요금제 적용 결과 전기사용량이 많은 경우 요금이 최대 33.8 % 까지 감소하는 반면 전기사용량이 적은경우 최대 117.7 % 증가한 것으로 나타났다, 이는 사회적 관점에서 전기요금의 수용성 문제를 야기할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 누진제기반 계시별요금제를 제시하였다. 분석 결과 누진제 대비 계시별 요금제는 사용자의 전력소비 패턴에 따라 요금의 변동을 보이면서도 요금변동률 평균은 32%에서 -1.9 %로 감소한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전기요금이 기존 누진제의 틀을 유지하면서도 계시별요금제의 효과를 지원할 수 있음을 의미한다.
경쟁적인 전력시장에서 실시간 전력가격의 변화는 전력소비자들의 전력소비에 영향을 주게된다. 서로 다른 특성을 가지는 가정용, 상업용, 산업용 부하들은 전력소비 성향의 변화에 따라 서로 다른 가지 탄력성을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 계산된 각 용도별 부하에 대한 수요 탄력성을 적용하여 경쟁 전력시장에서 수요 탄력성에 따른 전력수요의 변화가 현물가격에 미치는 영향을 분석한다.
The solar cells and fuel cells power are being encouraged to reduce the environmental pollution and combat the global warming. And the electric generation hybrid system is usually more reliable and less costly than the systems that use a single source of energy. HOMER provides a platform to design and simulate the power system and then to choose the optimization results. Based on the electricity demand conditions during a year, this paper simulates with the HOMER and performs the monthly average electrical production and the most feasible economical case includes the net present costs and the annualized costs of the hybrid system components.
The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers, with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper calculate the elasticity of each loads and analysis the effects of electric power demands and spot pricing as a function of elasticity in competitive electricity market.
Cogeneration is the simultaneous generation of heat and electricity in a single unit, and is a highly energy-efficient technology compared to the independent generation of both products. Therefore, cogeneration has been widely introduced in many countries for use in industrial, commercial and residential applications. However, there have been few models with an output of less than 100 kilowatt. In the present study, a spark ignited gas engine with electric generation output of 10 kilowatts was developed for micro cogeneration package. The gas engine shows 26.7% of electric generation efficiency, NOx emission less than 10 ppm at 13% oxygen, 82 dB of Noise level, and about 3 seconds of switching time from idling to nominal power.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.723-727
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2015
Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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