This study deals with the application of an artificial neural network (ANN) model to predict power consumption for utilizing seawater source heat pumps of recirculating aquaculture system. An integrated dynamic simulation model was constructed using the TRNSYS program to obtain input and output data for the ANN model to predict the power consumption of the recirculating aquaculture system with a heat pump system. Data obtained from the TRNSYS program were analyzed using linear regression, and converted into optimal data necessary for the ANN model through normalization. To optimize the ANN-based power consumption prediction model, the hyper parameters of ANN were determined using the Bayesian optimization. ANN simulation results showed that ANN models with optimized hyper parameters exhibited acceptably high predictive accuracy conforming to ASHRAE standards.

In this paper, a tidal power conversion system (PCS) using seawater level differences was presented.. To verify the presented PCS, an actual lab-scale tidal power generation system was constructed. The operation of the lab-scale PCS was first modeled mathematically and was analyzed through dynamic simulation and experimental tests.

Recent, there has been a need for a terminal device with artificial intelligence to detect emergency situations in various means of transportation to prevent overdischarge of the battery even when parking the vehicle for a long time so that the driver can properly prepare. The transmission system, which guides the situation and location information of the vehicle, uses AHD video technology and RTOS technology to reduce the load of wireless networks by increasing the video playback rate through UDP implementation by WiFi, and stabilizes through wireless networks and low-power sensors using LoRa services.

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이 를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제 안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유 틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최 적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논 문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환 경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스 템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현 하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.

해양구조물에 전기 안전사고가 급증하면서 전력시스템 고조파 분야가 최근 많은 관심 받고 있다. 이것은 주로 비선형 (또는 고조파 생성) 부하가 일반적인 산업플랜트 전력시스템에서 계속 증가되고 있기 때문이다. 해양플랜트에서는 전력시스템의 안전설계로 인하여 고조파 문제의 발생률은 낮지만, 고조파 문제에 대한 인식은 전력시스템 설계의 신뢰성을 향상시키는데 여전히 도움이 될 수 있다. 전력시스템에 고조파 문제가 드물게 발생되는 경우, 이는 생성된 고조파의 크기 혹은 전력시스템의 공진 때문이다. 이 고조파 비교분석에 관한 연구는 전력부하를 고려한 부유식 액화천연가스 생산·저장·하역 (FLNG) 설비의 하역 운전 시나리오에 대한 전기적인 구성으로 비교분석하였다. 전기적인 네트워크 구성은 전기적인 네트워크 부하 흐름에서 볼 수 있다. 본 연구는 해양플랜트 전력시스템의 안전을 보장하기 위해 전기 모터 시스템의 고조파 효율에 초점을 맞추어 전력시스템 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한, 본 연구의 설계분야에서도 운전 및 유지·보수의 향상시키기 위해 FLNG 설비의 전력시스템을 분석하였다.

In this paper, we utilize a Gaussian process to predict the power consumption in the air-conditioning system. As the power consumption in the air-conditioning system takes a form of a time-series and the prediction of the power consumption becomes very important from the perspective of the efficient energy management, it is worth to investigate the time-series model for the prediction of the power consumption. To this end, we apply the Gaussian process to predict the power consumption, in which the Gaussian process provides a prior probability to every possible function and higher probabilities are given to functions that are more likely consistent with the empirical data. We also discuss how to estimate the hyper-parameters, which are parameters in the covariance function of the Gaussian process model. We estimated the hyper-parameters with two different methods (marginal likelihood and leave-one-out cross validation) and obtained a model that pertinently describes the data and the results are more or less independent of the estimation method of hyper-parameters. We validated the prediction results by the error analysis of the mean relative error and the mean absolute error. The mean relative error analysis showed that about 3.4% of the predicted value came from the error, and the mean absolute error analysis confirmed that the error in within the standard deviation of the predicted value. We also adopt the non-parametric Wilcoxon’s sign-rank test to assess the fitness of the proposed model and found that the null hypothesis of uniformity was accepted under the significance level of 5%. These results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the air-conditioning system.

다이오드 정류기가 AC-DC 컨버터로 산업현장에서 널리 응용되고 있다. 그러나 입력전류에 많은 저차고조파가 포함되어 전력변환 장치의 공급전압을 왜곡시켜 전력의 품질을 저하시키므로 이를 완화시킬 수 있는 적절한 설비가 필요하다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 논문에서는 정류기의 출력단에 보조 전원장치를 설치하여 고조파를 저감하는 장식을 제안하였다.

This study is designed to predict the overall electric power load, to apply the method of time sharing and to reduce simultaneous load factor of electric power when authorized by user entering demand plans and using schedules into the user’s interface for

This study is designed to predict the overall electric power load, to apply the method of time sharing and to reduce simultaneous load factor of electric power when authorized by user entering demand plans and using schedules into the user’s interface for a certain period of time. This is about smart grid, which reduces electric power load through simultaneous load factor of electric power reduction system supervision agent. Also, this study has the following characteristics. First, it is the user interface which enables authorized users to enter and send/receive such data as demand plan and using schedule for a certain period of time. Second, it is the database server, which collects, classifies, analysis, save and manage demand forecast data for a certain period of time. Third, is the simultaneous load factor of electric power control agent, which controls usage of electric power by getting control signal, which is intended to reduce the simultaneous load factor of electric power by the use of the time sharing control system, form the user interface, which also integrate and compare the data which were gained from the interface and the demand forecast data of the certain period of time.

지진 하중을 받는 전체 네트워크 시스템 및 네트워크 구성 절점에 대한 신뢰성 지수를 구할 수 있는 지진 재해 신뢰성 평가 방법을 전력 송전 네트워크 시스템을 대상으로 개발하였다. 전력 송전 시스템에 대하여 절점과 링크로 구성된 네트워크 모형을 개발하였으며, 절점인 변전소의 지진 취약도 곡선은 변전소 구성 기기의 개별 취약도 곡선으로부터 구하였다. 입력 지진 모형으로서 점 지진원 모형을 사용하였고, doubly truncated Gutenberg-Richter 관계식과 감쇠공식을 적용하였다. 몬테 카를로 시뮬레이션을 적용하여 전력 송전 네트워크 시스템의 신뢰성을 평가한 결과 한국의 전력망에 대한 지진 재해의 효과는 무시할 수 있는 수준은 아닌것으로 평가되었다.

등부표의 등명기에 안정적으로 전력을 공급하는 것은 매우 중요하며 전력공급이 안정적이지 못하면 해난 사고를 발생시킨다. 태양광 발전 환경은 해상에서 큰 차이가 있음에도 불구하고, 등부표의 태양광 발전 시스템은 육상의 독립 발전 시스템의 설계 기준에 따라 설계되고 있다. 또한 등부표가 갖는 구조적인 특성을 반영하지 않고 태양광 발전 설비의 용량을 설계하고 있다. 그러므로 해상 환경에 맞지 않는 잘못되 설계로 인하여 발전량이 부족하게 되어 축전지가 과방전하게 된다. 축전지가 과방전하면 등명기에 안정적인 전력을 공급하지 못한다. 본 논문은 태양광 기반의 등부표의 설계 기준을 나타내었다. 3개월 동안 등부표 전력 시스템의 태양광 발전 전력, 소비 전려, 축전지 전압을 측정하였다. 또한 수집한 자료를 바탕으로 해상 등부표 전력운용을 분석하였다. 분석 결과 육상 설계 기준의 태양광 발전 전력과 등부표의 실제태양과 발전 전력이 다르다는 것을 확인하였다. 분석 결과를 바탕으로 등부표의 전력 시스템 설계 기준을 제안한다.