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전기 에너지 모니터링 시스템의 신뢰성 평가 방안
Assessing the accuracy of electric energy monitoring system 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.9, 2018년, pp.53 - 60  

유영학 (연세대학교 대학원 융합기술경영공학과) ,  임춘성 (연세대학교 공과대학 산업공학과) ,  최대순 ((주)엔토스정보통신 부설 연구소)

초록
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고도의 경제성장에 지속되고 있는 가운데 에너지를 효과적으로 사용하는 연구와 기술은 꾸준히 개발되고 있으며, 에너지를 효율적으로 관리하기 위해서는 에너지의 사용량을 분석하여 에너지 사용량에 관여한 요인들의 특성을 파악하여야 한다. 따라서 에너지 사용 데이터의 정확한 측정은 에너지 관리측면에서 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 데이터 측정의 중요성을 인식하여 전기에너지 모니터링 시스템의 신뢰성 평가방안을 제시한다. 전통적인 통계 기법에 따라 측정오차 값을 확률변수로 하여 통계량으로 정하고, 이 통계량의 분포를 생각하여 임의의 신뢰구간을 적용하고 측정 정확도의 신뢰수준을 결정하는 절차 및 방법을 제시한다. 제안된 절차는 모집단의 평균과 표준편차 정보가 없을 때 그리고 적은 표본자료에도 용이하게 이용될 수 있도록 t-분포의 누적분포함수를 사용하여 에너지 측정장비의 신뢰도를 평가하는 방안을 활용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to manage energy efficiency by analyzing the amount of energy, it would determine the nature of the factors involved in the energy utilization. Therefore, accurate measurement of the energy consumption data is an important factor in the energy management. In this study, we are aware of the ...

주제어

#정확도 평가   #신뢰 구간   #에너지 관리 시스템   #측정   #상대 오차  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 에너지 데이터에 대한 정확한 측정은 그 중요성이 상당하다고 할 수 있다. 이에 본고에서는 표준 통계학 추정에 기반하여 추출된 에너지 측정 정보로부터 모집단의 값을 추정하고 정확도에 대한 확신을 결정하는 과정을 제시하는 것을 목적으로 한다.

가설 설정

  • 측정오차는 관측하려는 실제 참값과 관측에서 얻어지는 측정값의 차이로 정의되는데, 본고에서는 실제 소비 전력과 전력측정 장비가 소비전력을 측정하는 과정에서 발생한 임의의 개별오차들을 독립적이고 정규분포를 따르는 것으로 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
에너지 관리 시스템이란? 일반적으로 에너지 관리 시스템은 하드웨어, 소프트웨 어 및 ICT 기반 모니터링과 제어 기술을 토대로 에너지 사용현황을 실시간으로 모니터링하고 집계 데이터를 분석하여 에너지 사용을 최적화하는 통합 에너지 관리 솔루션이다. 이 같은 에너지 관리 시스템은 일반적으로 Fig.
전기에너지의 에너지 절감을 위해서 파악해야 하는 점은? 이와 같은 에너지 관리 및 모니터링 시스템을 통해 에너지 절감을 실현하기 위해서 가장 우선시되어야 할 일은 얼마만큼의 에너지를 사용하고 있는지를 파악하는 일 이다[7]. 본고에서 언급하는 전기에너지의 경우를 예로 들면 현재 전압, 전류, 역률을 종합적으로 측정 하여 어떤 부하를 가동하고 있으며, 부하 가동에 대한 낭비요소는 없는지를 분석하여 최적의 운전 조건을 찾음으로써 전기 에너지 소비의 효율을 확보 하는 것이다.
에너지 관리 시스템은 주로 어떤 기능을 수행하는가? 이 같은 에너지 관리 시스템은 일반적으로 Fig. 1과 같이 주로 측정, 가시화, 분석, 관리 및 절감의 5개 기능을 수행하며 전반적인 에너지관리성과 측정을 위해 필요한 공정, 설비별, 제품별로 에너지의 사용량을 분석하여 특성을 파악한다. 이때 에너지원으로 전력, 가스, 열, 스팀 등을 다양하게 사용할 수 있는데, 특히 전기에너지는 일 한 결과가 다양한 형태로 나올 수 있어 여러 분야에 적용 되기 때문에 종종 에너지 관리대상의 중점 항목으로 분류된다.
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참고문헌 (19)

  1. Korea Environment Industry Technology Institute. (2017), BEMS Core technology and energy management issues and market analysis: Trend Report 

  2. J. Y. Chu & D. H Lee. (2018), Influence of smart factor's implementing energy management system on innovation resistance and performance, Journal of Digital Convergence, 16(1), 103-116. 

  3. Korea Energy Economics Institute. (2013). Energy Management System Industrial Promote Plan: Basic Research Report. 

  4. G. T. Lee, G. J. Lee & J. W. Kim. (2014), Korea Evaluation Institute of Industrial Technology Issue Report - Cloud-based integrated building automation system technology that provides energy optimization services. 

  5. K. O. Lee. (2017), Journal of Smart Factory - Integrated system energy monitoring system will be the future industry trend. 

  6. KT Group. (2017), KT-MEG https://blog.kt.com/tag/KT-MEG 

  7. Schneider Electric. (2011), Power monitoring system for energy management, https://www.kernco.or.kr 

  8. K. T. Jung, S. M. Yoon, H. J. Moon &, W. H. Yeo. (2012), A Study on Building Energy Consumption Pattern Analysis Using Data Mining. Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment, 12(2), 77-82. 

  9. G. Y. Cho, C. S. Lim & K. Y. Nam. (2016), Development and Operation of an Energy Management system for Solar Photovoltaic Power Generation, the Korea Society for New and Renewable Energy Fall Conference.(pp. 85). 

  10. Statistics Korea. (2003), Theory and Practice of Intuitive Field Surveillance Monitoring - Research Report 

  11. Sheldon M. Ross. (2011), Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Forth Edition : Elsevier. 

  12. Julian L. Simon. (1997), Resampling: "The New Statistics", Second Edition : Simon Books. 

  13. Sheldon M. Ross. (2014), Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists : Academic Press 

  14. Pang-ning Tan, Michael Steinbach & Vipin Kumar. (2007) Introduction to Data Mining : Addison-Wesley. 

  15. S. S. Hong. (2013), Statistics of Use 2 https://www.kocw.net/home/cview.do?cide43fc0165bfcd878 

  16. Wikipedia. (2017), Chebyshev's inequality https://en.wikipedia.org/wiki/Chebyshev%27s_inequality 

  17. Data NET. (2017), Intelligent data center for power monitoring and management http://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno116480 

  18. J. H. Lee, (2017), A Study on How Reference Group, Convenience and Pursuit of Information Affect Subscription-Based Webtoon Service Usage through Reliability and Curiosity, Journal of Convergence for Information Technology, 7(2), 101-109. 

  19. Y. S. Jeong, (2018), Linking Algorithm between Iot devices for smart factory environment of SMEs, Journal of Convergence for Information Technology, 8(2), 233-238. 

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