As for the Elect-CAD, it was developed a design of the electricity equipment which did manually, a quotation, all kinds of bill writing in the program that Package anger became. Elect-CAD can easily write an estimate back by all kinds of bill writing and estimatic with a design at the same time, and maximization gets an efficiency of work done and can efficiently manage project, and it is a revolutionary program in a management plane.
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.
캠핑 인구가 증가하면서 야영장과 오토캠핑장에서 이용자에게 다양한 전기 요금 정책으로 안전하게 전기를 공급할 수 있는 전기 설비가 필요하게 되었다. 본 논문은 Z-Wave 개인무선네트워크와 안드로이드 모바일 앱을 이용하여 캠핑장의 관리서버에서 옥외 콘센트 함을 제어할 수 있는 전기 자판기를 개발한다. 개발한 전기 자판기는 관리서버, 제어기, 옥외 콘센트 함, 모바일 앱으로 구성된다. 관리서버는 제어기를 통해 콘센트 함의 스위치를 제어하여 사용자에게 안전하게 전기를 공급한다. 제어기는 관리서버와 스위치 간 중계 장치로 Z-Wave 메쉬 네트워크를 기반으로 스위치들을 제어한다. 옥외 콘센트 함은 2개의 미터 스위치를 갖는다. 옥외 콘센트 함은 캠핑장에서 상용 전기 서비스를 제공하기 위해 관련 인증을 받았다.
The power consumption pattern of high-speed railway has rarely during night time. But, during service time, the power is consumed irregularly related to train operation. Especially certain unusual about 1-2 days of service time interval to indicate the power consumption is rapidly growing phenomenon, which causes the capacity of the power contract is the annual electricity bill to rise rapidly as the cause. Normally, amount of peak power consumption bill rate at railway substation is over 20% of total electrical bill. Therefore, high-speed railway substation is expected to be considerably larger savings by reducing the peak power of the default charge(demand power).
An optimization algorithm is developed based on a simulation case of a single family house model equipped with PV arrays. To increase the nationwide use of PV power generation facilities, a market-competitive electricity price needs to be introduced, which is determined based on the time of use. In this study, quadratic programming optimization was applied to minimize the electricity bill while maintaining the indoor temperature within allowable error bounds. For optimization, it is assumed that the weather and electricity demand are predicted. An EnergyPlus-based house model was approximated by using an equivalent RC circuit model for application as a linear constraint to the optimization. Based on the RC model, model predictive control was applied to the management of the cooling load and electricity for the first week of August. The result shows that more than 25% of electricity consumed for cooling can be saved by allowing excursions of temperature error within an affordable range. In addition, profit can be made by reselling electricity to the main grid energy supplier during peak hours.
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.
For saving electricity bill, energy storage system(ESS) is being installed in factories, public building and commercial building with a Time-of-Use(TOU) tariff which consists of demand charge(KRW/kW) and energy charge(KRW/kWh). However, both of peak reduction and ESS special tariff are not considered in an analysis of initial cost payback period(ICPP) on ESS. Since it is difficult to reflect base rate by an amount of uncertain peak demand reduction during mid-peak and on-peak periods in the future days. Therefore, the ICPP on ESS can be increased. Based on this background, this paper presents the advanced analysis method for the ICPP on ESS. In the proposed algorithm, the representative days of monthly electricity consumption pattern for the amount of peak reduction can be found by the kmeans clustering algorithm. Moreover, the total expected energy costs of representative days are minimized by optimal daily ESS operation considering both peak reduction and the special tariff through a mixed-integer linear programming(MILP). And then, the amount of peak reduction becomes a value that the sum of the expected energy costs for 12 months is maximum. The annual benefit cost is decided by the amount of annual peak reduction. Two simulation cases are considered in this study, which one only considers the special tariff and another considers both of the special tariff and amount of peak reduction. The ICPP in the proposed method is shortened by 18 months compared to the conventional method.
Together with housings, general buildings and industrial facilities, multi-purpose complexes are equipped with various and special equipment. They are often used by many unspecified people, which causes an increase in annual electricity consumption. Because of this, a great amount of money has been spent for electric charge, far more in excess of the budget, so a reasonable electricity rate needs to be estimated. In this study, we surveyed the power consumption, average power use, and annual electricity bill of multi-purpose complexes in the past five years. To see the general tendency of the survey, we conducted a statistical analysis with such parameters as average, maximum, and minimum values. Through regression analysis, we could see the trend of the survey in linear way. Based on the survey, we have developed an electric-rate calculation program to estimate the next year's budget on electricity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.89-100
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2021
Smart Grid Network (SGN) is a next generation electrical power network which digitizes the power distribution grid and achieves smart, efficient, safe and secure operations of the electricity. The backbone of the SGN is information communication technology that enables the SGN to get full control of network station monitoring and analysis. In any network where communication is involved security is essential. It has been observed from several recent incidents that an adversary causes an interruption to the operation of the networks which lead to the electricity theft. In order to reduce the number of electricity theft cases, companies need to develop preventive and protective methods to minimize the losses from this issue. In this paper, we have introduced a machine learning based SVM method that detects malicious nodes in a smart grid network. The algorithm collects data (electricity consumption/electric bill) from the nodes and compares it with previously obtained data. Support Vector Machine (SVM) classifies nodes into Normal or malicious nodes giving the statues of 1 for normal nodes and status of -1 for malicious -abnormal-nodes. Once the malicious nodes have been detected, we have done a trust evaluation based on the nodes history and recorded data. In the simulation, we have observed that our detection rate is almost 98% where the false alarm rate is only 2%. Moreover, a Trust value of 50 was achieved. As a future work, countermeasures based on the trust value will be developed to solve the problem remotely.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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