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NTIS 바로가기에너지공학 = Journal of energy engineering, v.28 no.4, 2019년, pp.76 - 81
김영곤 (서울대학교 차세대융합기술연구원) , 허걸 (서울대학교 차세대융합기술연구원) , 최중인 (서울대학교 차세대융합기술연구원)
This paper is a review of the certification system required for various energy prosumer business models, including P2P energy trading and participation in small demand response programs, which are based on reliable production and consumption certification. One of the most important parameter in ener...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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제로에너지를 달성하기 위한 방식으로 무엇이 있는가? | 이들이 다루어야하는 주 에너지원은 전력 및 열(냉 · 난방)에너지를 들 수 있다. 제로에너지를 달성하기 위한 방식은 크게 패시브 및 액티브방식으로 나눌 수 있으며, 패시브 제어[4]는 건축물의 단열 창호 설치 등을 예로 들 수 있고 액티브 방식에는 최적 운전 제어에 의한 발전자원 효율 극대화 및 생산된 전력에너지의 거래, 공유 그리고 절감에 의한 수요전력(DR; Demand Response)시장 참여 등이 있다. | |
에너지 클라우드가 다뤄야 할 주 에너지원은 무엇인가? | 이러한 마을 또는 도시단위로 형성되는 에너지 클라우드는 제로에너지 즉, 모든 에너지 사용과 공급을 해당 클라우드 내에서 해결하는 것이 가장 바람직하므로 해당 클라우드 내 독자적인 대용량 분산전원의 설치 운영 뿐 만 아니라, 기존 소비만을 하였던 가정, 빌딩, 공장 등의 수용가 또한 분산전원을 설치하여 생산을 같이 할 수 있는 에너지노드로의 역할이 매우 중요하다. 이들이 다루어야하는 주 에너지원은 전력 및 열(냉 · 난방)에너지를 들 수 있다. 제로에너지를 달성하기 위한 방식은 크게 패시브 및 액티브방식으로 나눌 수 있으며, 패시브 제어[4]는 건축물의 단열 창호 설치 등을 예로 들 수 있고 액티브 방식에는 최적 운전 제어에 의한 발전자원 효율 극대화 및 생산된 전력에너지의 거래, 공유 그리고 절감에 의한 수요전력(DR; Demand Response)시장 참여 등이 있다. | |
에너지 클라우드 네트워크의 특징은 무엇인가? | 최근 에너지 분야는 기존 단방향 에너지 흐름을 수용하는 인프라를 양방향 에너지 흐름을 수용하는 새로운 인프라로 변환함과 동시에 이를 새로운 인터넷 연결 기술을 통해 모두 연결된 하나의 에너지 생산 소비 공간으로의 변환이 진행되고 있다. 이러한 새로운 수요 · 공급 방식에 의한 에너지 클라우드 네트워크로의 패러다임 전환은 다양하고 자유로운 에너지 거래 및 공유를 가능케 하여 모든 사회 구성원이 첨단 미래 스마트 에너지 혜택을 누릴 수 있는 기회를 제공 할 것으로 예상된다. 즉, 기존의 일방적인 공급자로부터 소비자로의 흐름에서 벗어나 온라인 플랫폼에 연계된 소비와 생산이 가능한 프로슈머[1]는 에너지사용은 줄이고 생산은 늘리는 방식으로 공급과 수요의 차이를 최소화하는 최적 운영을 통해 발생되거나 스스로의 생산 · 소비 패턴에 의해 발생하는 잉여 에너지 판매[2,3]를 통해 수익을 볼 수 있게 된다. |
에기평, 2019, 산업기술 R&D 전략 보고서(요약본) 에너지프로슈머 전략투자 분야
김형건, 2018.5, 블록체인 기반 최신 플랫폼에 대한 조사, 정보과학회지 36(5), pp. 28-33
장현국, 삼정회계법인, 산업통상자원부, 2015, 전력상계거래 실태조사 및 개선방안
최경석, 2019, 커뮤니티단지 기반 제로에너지건축 기술별 민감도 분석, 건축환경설비 Vol.13 No.4
Jonas Schlund, 2019, A distributed ledger based platform for community-driven flexibility provision, https://doi.org/10.1186/s42162-019-0068-0 Energy Informatics
Jungin Choi, 2015, Development of the Big Data Management System on National Virtual Power Plant, 10th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC), pp. 100-107
Apache Hadoop. https://hadoop.apache.org/
Apache Spark. https://spark.apache.org/
MapD. https://www.omnisci.com/cloud/
S.W. Baik et al., 2019, Improving electric energy consumption prediction using CNN and Bi-LSTM, Applied Sciences, Vol. 9, p. 4237
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