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).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권7호
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pp.1274-1292
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2011
Due to the variety of household electric devices and different power consumption habits of consumers at present, general home energy management (HEM) systems suffer from the lack of dynamic identification of various household appliances and a unidirectional information display. This study presented a set of intelligent interconnection network systems for electric appliances, which can measure the power consumption of household appliances through a current sensing device based on OSGi platform. The system establishes the characteristics and categories of related electric appliances, and searches the corresponding cluster data and eliminates noise for recognition functionality and error detection mechanism of electric appliances by applying the clustering algorithm. The system also integrates household appliance control network services so as to control them according to users' power consumption plans or through mobile devices, thus realizing a bidirectional monitoring service. When the system detects an abnormal operating state, it can automatically shut off electric appliances to avoid accidents. In practical tests, the system reached a recognition rate of 95%, and could successfully control general household appliances through the ZigBee network.
연구목적: 본 연구의 목적은 대기의 미세먼지로 인해 공기의 질을 개선하고자 공기청정기를 사용함으로써, 발생하는 가정용 전력소비량을 확인해 기존의 전력 수요예측 방식에 미세먼지에 따른 전력수요를 포함하여 예측할 것을 제안하고자 한다. 연구방법: 연구의 방법은 서울지역의 3년간 미세먼지의 농도, 가정용 전력소비량, 기후관측 데이터를 활용하여 비교분석하였고, 4월과 10월을 대상으로 미세먼지가 서울지역 전력소비량에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과: 연구의 결과는 4월과 10월의 미세먼지 차이에 의한 서울지역 가정용 공기청정기 전력소비량이 2,141MWh로 산정되어, 4월과 10월의 가전기기 사용의 전체 차이의 3.4%에 해당한다. 결론: 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향을 확인하였으며, 전력 수요예측은 경제적인 계통 운영과 안정적인 전력 수급에 필수적이므로, 기존의 냉·난방기의 전력 소비에 중점을 두어 예측하는 것뿐만 아니라, 미세먼지로 인한 전력 소비도 고려해야 한다.
본 연구는 유동성제약과 가구별 특성을 고려한 가구소비함수의 추정을 목적으로 한다. 우리나라의 횡단면 자료인 "가구소비실태조사"를 이용하여 분석한 결과 가구원수, 가구 내 취업자 및 취학 아동수, 가구주의 교육수준 및 연령 등으로 표현되는 가구별 특성이 소비결정에 유의하게 작용함을 알 수 있다. 특히, 가구원수가 소비결정에 미치는 영향이 지대한 것으로 나타났는데, 이는 가구원수가 가구소득의 생애주기와 관련되어 있을 뿐 아니라 소비규모를 결정함에 있어서도 직접적인 영향을 미치기 때문인 것으로 보인다. 반면 가구원수 이외의 가구특성 변수들은 소비결정에 직접적으로 작용하기보다는 소득의 변화를 통해 간접적으로(하지만 여전히 유의하게) 소비에 영향을 미친다. 또한 본 연구에서는 유동성제약의 존재 유무를 판별하는 기존의 연구와는 달리 유동성제약의 강도를 파악하는 데 초점을 맞춤으로써 소비함수 추정식의 설명력을 획기적으로 높일 수 있었다. 유동성제약의 강도는 인적자본의 현재가치를 가구별 특성의 함수로 상정한 후 그 가치가 자본시장에서 과소평가되는 정도를 살펴봄으로써 측정된다. 이렇듯 유동성제약의 강도를 구분하는 추정방식은 현실에 존재하는 여러 형태의 자산들을 유동성을 기준으로 하여 세분할 수 있도록 도와준다. 끝으로 본 연구에서는 사용된 소비함수 추정식을 이용하여 외환위기 이후 우리나라 유동성제약의 완화 경향을 확인하고 이에 따른 소비불평등도의 감소를 횡단면 분산분해방식을 이용하여 같은 기간의 소득불평등도 증가 및 가구특성 변화 현상과 분리하여 논의한다.
최근 불규칙적인 전력 수요에 따른 수차례의 전력난에 의해, 양방향 통신을 이용하여 전력의 공급과 수요 정보를 실시간으로 교환함으로써 변동하는 전력 수요에 맞추어 효율적으로 전력을 공급할 수 있게 해주는 스마트 그리드의 도입의 필요성이 급속하게 높아지고 있다. 향후 국내에 스마트 그리드환경이 구축되면, 스마트 그리드 환경에서 얻을 수 있는 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 third-party들 역시 활성화될 것이다. 본 논문에서는 스마트 그리드 환경이 구축된 가정에서 발생하는 가전기기 소비전력 패턴을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하고, 가족 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 가족 유형을 분류하는 분류기를 만들기 위해서는 소비전력이 어떤 가족 유형에서 생성되었는지에 대한 데이터가 필요한데, 현실적으로 그러한 데이터를 수집하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 가상의 데이터를 생성하기 위해 가족 유형에 따른 소비전력을 생성하는 시뮬레이터를 개발하고, 시뮬레이터에서 생성되는 소비전력 정보를 이용하여 가족 유형을 분류한다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법이 향후 각 가구의 특성에 따른 맞춤형 서비스 또는 마케팅에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.
This study investigates the impacts of long-term climate variability on household consumption in Indonesia, a country highly vulnerable to climate change. The analysis combines household survey data from nearly 5,998 families with satellite-derived weather data from NASA POWER spanning 30 years. We use the long-term variability in temperature and precipitation as a proxy for climate change. This study examines the impact of climate change which proceeds over the long term, unlike previous studies concerning one-off or short-term climate events. In addition, using satellite data enhances the accuracy of households' exposure to climate variability. The analysis finds that households in a village with higher temperature and precipitation variability significantly consume less food. This implies that households more exposed to climate change are at higher risk of malnutrition in developing countries. This study has a limitation that it cannot rule out the potential endogeneity of choosing a climate-vulnerable residential location due to economic poorness.
This paper is suitable for household plant factory by design and using both energy-saving LED and solar technology. Conventional household plant factory only depending on natural sunlight is sensitive for the change of external environment. Another a big problem of conventional common household plant factory is large power consumption. Recently interest in wellbeing food such as chemical-free is increased abruptly. To solve these two problems, this paper describes hybrid type of household plant. In particular, reducing the power photosynthesis photon flux density (PPFD) is kept uniform to enhance the growth of the plant. Ambient light sensor is adopted for the control of proper combination of sunlight and LED to keep PPFD constant.
This paper develops a short term forecasting model for household electric power consumption in Seoul, which can be used for the effective planning and control of utility management. The model developed is based on exponentially weighted moving average model and incorporates monthly average temperature as an exogeneous factor so as to enhance its forecasting accuracy. The model is empirically compared with the Winters' three parameter model which is widely used in practice and the Box-Jenkins model known to be one of the most accurate short term forecasting techniques. The result indicates that the developed hybrid exponential model is better in terms of accuracy measured by average forecast error, mean squared error, and autocorrelated error.
전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.687-691
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2001
With today's global environmental and energy problems, high expectations exist for solar power generation to reduce carbon dioxide generated by the consumption of fossil fuels. On the other hand, power consumption in residential homes is increasing every year. Among the many household appliances, the power demand for air conditioners increases dramatically during the summer, particularly in the afternoons. As this pattern closely matches the output pattern of solar cells, it should be possible to combine a photovoltaic array with an air conditioner to decrease the energy consumption within the home. We have developed a residential solar-powered air conditioner that operates through a combination of photovoltaic array and commercial power. In this paper, the configuration and specification of the residential solar-powered system are described to a novel high efficiency inverter using a ZVCS boost converter. And the performance evaluations of the solar-powered air conditioner are examined by the analysis of a new tracking controller with a maximum power $P_{max}$ detection of solar cell.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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