메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정상우 (ETRI) 안윤영 (ETRI) 김기일 (충남대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
1,063 - 1,073 (11page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.6.1063

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Modern power systems are developing in a sustainable and energy-efficient direction, and research on intelligent power grids that accommodate new and renewable energy is being actively conducted. Since new and renewable energy-based distributed power generation systems and ESS are output as DC power, the DC microgrid reduces the power conversion step and improves the stability and efficienc of the power distribution network. The core of this study is to compare and analyze the performance of the three charge/discharge operation algorithms based on AI prediction in the LVDC microgrid environment. The AI server learns real-time data through interworking with the EMS to predict future load usage and solar power generation, and performs the charge/discharge operation algorithm of ESS based on the collected ESS state data. This paper presents the configuration of the LVDC microgrid testbed, the integration method between EMS and electrical facilities, and analyzes the performance of the developed ESS charge/discharge operation algorithm. It also evaluates the effectiveness of each operation algorithm through actual operation data and simulation, analyzes how these strategies contribute to system load reduction and energy efficiency improvement, and provides guidelines for selecting the optimal ESS charge/discharge operation algorithm under specific conditions.
#LVDC #LSTM #Load Forecasting #Machine Learning #ESS #Neural Networks

목차

Abstract
1. 서론
2. LVDC 마이크로그리드
3. 부하 사용량, 태양광 발전량 예측
4. ESS 충방전 운영 알고리즘
5. 성능 분석
6. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문과 함께 이용한 논문

ESS 운영효율 극대화를 위한 예측 알고리즘 비교 분석
이태주 ,  이우철 ,  김래영 한국조명·전기설비학회 학술대회논문집 2024 .05
ESS가 포함된 태양광 발전의 생애주기 비용추정 사례 연구
유홍국 ,  구욱현 ,  노광철 외 1명 전기학회논문지 2024 .05
PCB 적층 구조를 고려한 유한요소해석 모델링 방법에 따른 고유진동수 변화 연구
이현성 ,  박수동 ,  신문성 대한기계학회 춘추학술대회 2024 .05
2050 탄소중립과 재생에너지 확대를 위한 ESS 확보 최적화 기술 개발
제갈성 ,  이지현 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2024 .05
전기차 사용 후 배터리의 ESS 활용을 위한 정부 정책에 관한 연구
정재범 ,  임민규 ,  노대석 한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집 2024 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089831447