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학술저널
저자정보
강혜겸 (계명대학교) 오병찬 (계명대학교) 김성열 (계명대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 P 전기학회논문지 제70P권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
151 - 156 (6page)
DOI
10.5370/KIEEP.2021.70.3.151

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Power demand of industrial consumers accounts for more than 55% of the total national demand quota, and power demand management measures are strongly required to mitigate the increase in power consumption in the industrial sector. In particular, problems such as insufficient power reserve ratio and large-scale blackouts occur in the power system due to high power consumption during peak periods such as the summer and winter seasons. In view of this, efficient load management and reduction of peak demand power are of importance. In this paper, we obtain predicted load data of industrial consumers via its historical load profile, based on this, we propose a load shifting algorithm to reduce the maximum power demand and basic cost. This is done by applying a load movement algorithm on the day-ahead predicted load data considering the facilities" operational policy and demand profile. The validity of the proposed algorithm is verified with a case study.
#Electric cost reduction #power demand management #load shift algorithm #industrial consumer

목차

Abstract
1. 서론
2. 산업용 전기요금 및 부하패턴 분석
3. 전기요금 최소화를 위한 부하 이동 알고리즘
4. 사례연구
5. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Seo Young-woong, Park Seung-young, Kim Myung-jin, Lim Seong-bin, “LSTM-based ESS operation scheduling technique to reduce peak demand power,” Journal of the Information Science Society 46: 1165-1173, 2019. google schola Ministry of Trade, Industry and Energy Announcement No. 2020-741 of the 9th Basic Plan for Electricity Supply and Demand google schola Jang Hong-soon, Kim Chul-jin, Park Sang-won. “A plan to reduce the maximum power demand of small and mediumsized industrial consumers based on a microgrid.” Journal of Electrical Society P 66P.1: 7-14, 2017. google schola Hyun-Chul Jeong, Jae-Sung Jeong, Byeong-Oh Kang. “Development of winter and summer peak electricity demand prediction algorithm using ARIMA model-based living weather index.” Journal of Electrical Society 67.10: 1257-1264, 2018. google schola S. Yu, A. Lee, J. Baek, D. Cha, and J. Kim, “Studyon ESS operation plan for energy reduction in industrial customer,” The Transactions of the KoreanInstitute of Electrical Engineers, vol. 67, no. 9, pp.1152-1158, Sep. 2018. google schola

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