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서종관,전희연,이재조 한국통신학회 2017 정보와 통신 Vol.34 No.5
본고에서는 Advanced Metering Infrastructure (AMI) 네트워크 기반의 자동 수요반응 기술에 대해 소개한다. 수요반응은 피크 수요 기간 동안 전력의 안정화에 큰 기여를 할 수 있으며, 수요반응의 범위와 효과가 증가함에 따라 일반 수용가의 참여가 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 하지만, 다양한 지역에 위치한 수용가를 대상으로 수요반응 서비스를 제공하기 위해서는 유틸리티 또는 수요관리사업자와 고객 간의 수요반응 신호 교환과 정보 공유를 위한 통합 네트워크 구축이 필수적으로 필요하다. 또한, 이기종 시스템 간 상호운용성 보장을 위한 공통의 통신 제어 기술이 요구된다. 본고에서는 AMI 네트워크를 기반으로 IEC/PAS 규격인 Open Automated Demand Response version 2.0 (OpenADR2.0) 기술을 채택하여 수용가를 대상으로 한 자동화된 수요반응 서비스를 실현하고자 한다. AMI 디바이스를 수요반응 자원으로 활용하기 위하여 기존의 기능은 유지한 채로 OpenADR2.0 프로토콜을 탑재하여 수요반응 기능이 추가된 디바이스들을 개발하였으며, 프로토콜 적합성 테스트와 필드 테스트를 통하여 자동화된 수요반응 서비스 및 부하 감축을 검증하였다. 개발 소프트웨어는 OpenADR Alliance로부터 국제공인인증을 획득함으로써 수요반응 시스템의 레퍼런스 통신 기술로 적용이 가능하다.
서종관,이유형,유명식 한국통신학회 2024 韓國通信學會論文誌 Vol.49 No.2
Residents of residential complexes often experience charging station hopping due to overnight charging competition, blind spots for charger location and parking space occupation. In this paper, a customized charger recommendation model is proposed for electric vehicle users, focusing on 7kW slow chargers. By analyzing the utilization rate of the charger is determined based on time slots. Additionally, the main charging hours and charging contribution rates are derived from users’ charging history. Simulation results show an enhanced performance of the recommended chargers compared to existing ones, validating the improvement in the success rate of charger recommendations.
전기차 이용자를 위한 클라우드 기반 충전소 검색 시스템 구현
서종관,백상용,유명식 대한전자공학회 2024 전자공학회논문지 Vol.61 No.2
본 논문에서는 한국환경공단에 등록된 모든 충전 사업자의 충전기 정보를 실시간으로 수집, 전처리, 저장하고 이용자의 요청에 따라 충전소 목록을 즉시 전달하는 시스템을 구현하였다. 대용량 데이터의 수집 시간을 최소화하기 위해 비동기 라이브러리와 카프카를 활용하였으며, 데이터의 가변 속성에 따라 메타, 상태, 로그 형태로 재 정의하였다. 또한, 로그스태시를 활용하여 쿼리 검색에 유리한 형태로 전처리하였으며, 해당 결과를 엘라스틱서치와 관계형 데이터베이스에 나누어 하이브리드 저장소를 구축하였다. 구현된 시스템은 6 종류의 검색 API를 제공하며, 이용자들이 다양한 조건을 통해 유리한 충전소를 신속하게 선점할 수 있도록 편의성을 반영하였다. 또한, 충전 운영 서버를 통해 이용자의 요청에 따라 응답 결과를 확인하였다. 3 가지 유형의 성능 평가를 통해 구현 시스템은 1분 이내 처리 속도를 보장하였다. This paper presents a system that collects, preprocesses, and stores charger information from all charge point operators registered with the Korea Environment Corporation in real time and immediately delivers stations upon user request. To minimize the collection time of large amounts of data, asynchronous libraries and Kafka were used, and the data was redefined into meta, state, and log formats depending on the variable properties. In addition, we used Logstash to build a hybrid storage that stores preprocessed results in a form that is advantageous for query search in Elasticsearch and a relational database. The implemented system provides six types of search APIs and reflects convenience so that users can quickly occupy advantageous charging stations through various conditions. In addition, the response results were confirmed according to the user's request through the charging operation server. Through three types of performance evaluation, the implementation system guaranteed a processing speed of less than 1 minute.
태양광 발전 이상감지를 위한 아웃라이어 추정 방법에 대한 연구
서종관(Jong Kwan Seo),이태일(Tae Il Lee),이휘성(Whee Sung Lee),박점배(Jeom Bae Park) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.2
태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다. Photovoltaic (PV) has both intermittent and uncertainty in nature, so it is difficult to accurately predict. Thus anomaly detection technology is important to diagnose real time PV generation. This paper identifies a correlation between various parameters and classifies the PV data applying k-nearest neighbor and dynamic time warpping. Results for the two classifications showed that an outlier detection by a fault of some facilities, and a temporary power loss by partial shading and overall shading occurring during the short period. Based on 100kW plant data, machine learning analysis and test results verified actual outliers and candidates of outlier.
분산자원 통합 관리를 위한 OpenADR2.0 및 TASE.2 기반 가상발전소 시스템
서종관(Jong Kwan Seo),이태일(Tae Il Lee),이휘성(Whee Sung Lee),박점배(Jeom Bae Park) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.1
가상발전소는 개별 분산자원의 통합 관리를 통해 계통운영에 참여를 가능하게 하는 일종의 소프트웨어 발전소이다. 본 논문에서는 단일 발전시스템으로 가상발전소를 운영하기 위하여 국내 전력시스템 통신에 사용되는 TASE.2(Telecontrol Application Service Element) 표준과 분산자원 관리 기술인 OpenADR(Open Automated Demand Response)2.0 표준을 결합하여 상위 전력시스템과 하위 분산자원을 공통정보모델로 구성한 통신 아키텍처를 제시한다. 분산자원의 기본 형태인 ESS를 TASE.2 SBO(Select Before Operate) 디바이스로 구성하고 관련 오브젝트를 OpenADR2.0 리포트 및 이벤트 서비스와 매핑하여 단일 시퀀스 타입으로 설계한다. 시뮬레이션 검증을 통해 두 표준에 준수한 데이터 교환 및 동작을 확인한다. A virtual power plant is a kind of software power plant that enables participation in power operation by integrally managing individual distributed resources. This paper proposes a common information communication architecture based on the TASE.2 standard and the OpenADR2.0 standard to operate a virtual power plant as a single power system. ESS is designed TASE.2 SBO devices that related objects are mapped to OpenADR2.0 services and composed as a single sequence type. Through simulation verification, it conforms data exchange and operation based on both standards.