해를 거듭할수록 가정과 기업에서 전력사용량은 꾸준히 증가하고 있다. 그에 따라 전력사용에 대한 비용이 증가하면서 전력사용량을 관리하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 특히 일반 가정과 달리 기업에서는 15분간 전력사용량에 따라 전기요금을 책정하기 때문에 전기요금 절감을 위해서는 정확한 전력사용량 예측과 사용량이 계약전력을 넘지 않도록 관리하는 것이 중요하다. 예전부터 회사 및 공장에서는 ‘최대수요전력제어기’라는 장비를 이용하여 이를 관리해 왔으나 정해진 입력 값에 의해서만 관리 하기 때문에 최적화 되지 못해 효율성이 떨어진다. 따라서 효율적으로 최대수요전력을 관리하기 위해서는 사용자에 맞는 적절한 값을 설정하여 장비를 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 특정 기업들의 실제 전력 사용데이터를 기반으로 ...
해를 거듭할수록 가정과 기업에서 전력사용량은 꾸준히 증가하고 있다. 그에 따라 전력사용에 대한 비용이 증가하면서 전력사용량을 관리하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 특히 일반 가정과 달리 기업에서는 15분간 전력사용량에 따라 전기요금을 책정하기 때문에 전기요금 절감을 위해서는 정확한 전력사용량 예측과 사용량이 계약전력을 넘지 않도록 관리하는 것이 중요하다. 예전부터 회사 및 공장에서는 ‘최대수요전력제어기’라는 장비를 이용하여 이를 관리해 왔으나 정해진 입력 값에 의해서만 관리 하기 때문에 최적화 되지 못해 효율성이 떨어진다. 따라서 효율적으로 최대수요전력을 관리하기 위해서는 사용자에 맞는 적절한 값을 설정하여 장비를 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 특정 기업들의 실제 전력 사용데이터를 기반으로 알고리즘 검증을 위한 시뮬레이션을 DEVS 형식론을 기반으로 구현한다. 또한 대표적인 최대수요전력제어 알고리즘의 입력 값들을 유전알고리즘을 이용하여 최적화해서 최대수요전력제어 최적화 알고리즘을 제안한다.
해를 거듭할수록 가정과 기업에서 전력사용량은 꾸준히 증가하고 있다. 그에 따라 전력사용에 대한 비용이 증가하면서 전력사용량을 관리하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 특히 일반 가정과 달리 기업에서는 15분간 전력사용량에 따라 전기요금을 책정하기 때문에 전기요금 절감을 위해서는 정확한 전력사용량 예측과 사용량이 계약전력을 넘지 않도록 관리하는 것이 중요하다. 예전부터 회사 및 공장에서는 ‘최대수요전력제어기’라는 장비를 이용하여 이를 관리해 왔으나 정해진 입력 값에 의해서만 관리 하기 때문에 최적화 되지 못해 효율성이 떨어진다. 따라서 효율적으로 최대수요전력을 관리하기 위해서는 사용자에 맞는 적절한 값을 설정하여 장비를 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 특정 기업들의 실제 전력 사용데이터를 기반으로 알고리즘 검증을 위한 시뮬레이션을 DEVS 형식론을 기반으로 구현한다. 또한 대표적인 최대수요전력제어 알고리즘의 입력 값들을 유전알고리즘을 이용하여 최적화해서 최대수요전력제어 최적화 알고리즘을 제안한다.
Over the years, electricity usage has steadily increased in homes and businesses. Therefore, it is becoming an important issue to manage power usage with increasing cost of power use. In particular, unlike ordinary households, companies charge electricity for 15 minutes according to the amount of el...
Over the years, electricity usage has steadily increased in homes and businesses. Therefore, it is becoming an important issue to manage power usage with increasing cost of power use. In particular, unlike ordinary households, companies charge electricity for 15 minutes according to the amount of electricity used. Therefore, it is important to manage the electricity usage forecasting and usage so that the electricity usage does not exceed the contracted electricity. In the past, companies and factories have managed this using equipment called 'peak demand power controller', but since they are managed only by the set input values, they are not optimized and are not efficient. Therefore, in order to efficiently manage the maximum demand power, it is important to set the appropriate value for the user to use the equipment. In this paper, a simulation for algorithm verification based on actual power usage data of specific companies is implemented based on DEVS formalism. In addition, we propose a maximum demand power control optimization algorithm by optimizing the input values of representative maximum demand power control algorithm using genetic algorithm.
Over the years, electricity usage has steadily increased in homes and businesses. Therefore, it is becoming an important issue to manage power usage with increasing cost of power use. In particular, unlike ordinary households, companies charge electricity for 15 minutes according to the amount of electricity used. Therefore, it is important to manage the electricity usage forecasting and usage so that the electricity usage does not exceed the contracted electricity. In the past, companies and factories have managed this using equipment called 'peak demand power controller', but since they are managed only by the set input values, they are not optimized and are not efficient. Therefore, in order to efficiently manage the maximum demand power, it is important to set the appropriate value for the user to use the equipment. In this paper, a simulation for algorithm verification based on actual power usage data of specific companies is implemented based on DEVS formalism. In addition, we propose a maximum demand power control optimization algorithm by optimizing the input values of representative maximum demand power control algorithm using genetic algorithm.
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