Mobile QR Code QR CODE : The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers

  1. (Planning and Management Office, KEPCO Research Institute, Daejeon, Korea)
  2. (School of Electrical Engineering, Hongik University, Seoul, Korea)



Heat pump, Fuel cell, Microgrid, Economic analysis, Daily load curve, Load pattern, Diffusion policy, HOMER

1. 서론

최근 지속가능한 사회 구현을 위한 방안으로 전 세계적으로 에너지 전환의 기조가 광범위하게 확산되고 있으며, 그 핵심은 신재생에너지와 에너지저장장치 그리고 수요관리 기술 및 정책에 있다. 마이크로그리드는 이들 핵심 요소들을 포괄하고 있는 에너지시스템으로서 각국이 현지 특성에 맞게 다양한 형태로 실증해왔으며, 우리나라 또한 각 지자체와 관련 기업들이 경쟁적으로 에너지 자립섬 형태의 독립형 마이크로그리드와 캠퍼스 또는 마을/도시 규모의 계통연계형 마이크로그리드를 구축했거나 개발하고 있다. 한편, 한전과 가전업체, 정부가 협력하여 수요관리 기능이 강화된 고효율 히트펌프 시스템의 보급을 추진함으로써, 에너지 이용 합리화를 도모하고 있다. 지금까지 구축해온 국내의 마이크로그리드는 선진국과 달리 열에너지를 배제한 전기에너지 중심의 시스템으로서 진정한 에너지 자립을 구현하지 못하고 있다. 본 논문에서는 열에너지 공급까지 고려한 에너지 자립을 위하여 히트펌프를 통한 전기에너지 중심의 마이크로그리드와 전기와 열 에너지를 모두 공급할 수 있는 연료전지를 고려한 마이크로그리드를 대상으로 그 경제성을 평가하고 합리적인 마이크로그리드 보급정책을 설계하기 위한 방안을 제시한다. 사례연구로는 가사도 규모의 부하에 대하여 전기와 열을 모두 공급하는 경우를 상정하고 히트펌프 보급비율, 연료전지 열회수율 등을 고려한 경제성을 평가하였다. 경제성 평가는 순현가비용(NPC : Net Present Cost)를 기준으로 비교하였으며, 이를 위해 마이크로그리드 및 신재생에너지 시스템 설계에 널리 활용되는 툴인 HOMER를 활용하였다.

2. 국내외 관련 동향

2.1 국내외 마이크로그리드 사이트

국내에서 마이크로그리드와 관련 기술의 개발은 2000년대 후반 한전과 중전기기 업체를 중심으로 시작된 이후, 10여 년간 다양한 형태의 실증 과제가 진행되어왔다. 표 1에서 보는 바와 같이 실증 사이트의 대부분은 신재생에너지와 배터리를 갖추고 육지 전력계통과 상관없이 운영되는 독립형 마이크로그리드이다[1]. 각 사이트는 에너지 공급과 수요를 최적으로 관리하는 EMS (Energy Management System)의 유무와 고도화 수준의 차이만 있을 뿐 친환경의 에너지 자립섬을 추구하는 것은 동일하다. 단, 현재까지 구축된 국내의 에너지 자립섬은 전기에너지의 자립만을 타겟으로 한 것으로서, 열에너지는 배제되어 있다. 이는 국내 에너지산업의 구조상 전기사업과 열사업을 병행할 수 없다는 측면에서 나타나는 현상이다.

표 1. 국내 독립형 마이크로그리드 사이트[1]

Table 1. Standalone Microgrid Sites of Korea[1]

Island

Wind (kW)

PV (kW)

Diesel (kW)

ESS (kWh)

EMS Level

Gasado

400

314

300

3,000

High

Gapado

500

114

450

1,860

Middle

Marado

-

150

625

1,200

High

Sammado

30

122

240

1,200

Middle

Baekyado

40

250

240

1,125

Middle

Hyeoldo

6

60

160

960

Middle

Geochado

100

110

450

500

Middle

이와 달리, 해외 마이크로그리드는 개발 초기부터 전기와 열을 통합하여 다루는 방향으로 기술 개발과 실증 연구가 진행되어 왔으며, 선진국의 주요 실증 사이트는 열공급원으로서 주로 CHP를 포함한 마이크로그리드가 대부분이다[2].

2.2 한전의 히트펌프 보급 프로그램

2000년대 초반 한전에서는 요금이 상대적으로 저렴한 심야전력을 이용하여 축열하고 난방 및 온수로 활용할 수 있는 심야전기 보일러를 대대적으로 보급한 바 있다. 이후 10여 년이 지난 시점부터 영세한 심야전기 보일러 제조업체들이 부도 등의 이유로 제품 A/S가 어려워지는 한편, 동계 심야시간대에도 피크가 발생하는 일이 빈번해짐에 따라 요금제가 개편되고 심야전기 보일러의 메리트가 없어지게 되었다. 고객 입장에서는 전기요금 측면에서 이익이 없고, 전력회사 입장에서는 심야시간대 피크 발생에 대한 부담을 안게 된 것이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 기존의 심야전기 보일러를 대체할 수 있는 축열식 히트펌프 보일러의 국산화 개발 연구가 2010년부터 한전을 중심으로 진행되었고[3], 2013년 이후로는 기존의 심야전기 보일러 고객과 신규 심야전력(갑) 고객을 대상으로 보급되고 있다.

그림. 1. 축열식 히트펌프 보일러 구성[4,5]

Fig. 1. Heat Pump Boiler with Thermal Storage[4,5]

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.2.247/fig1.png

축열식 히트펌프 보일러는 기존 심야전기 보일러 대비 50%의 전력 소비로 고객의 경제적 이익을 확보하는 한편, 기 설치된 축열조를 활용함으로써 설비 교체의 편의성 측면에서도 유리하다. 한전은 축열식 히트펌프 보일러의 보급 활성화를 위해 설비용량에 따라 200∼250만원을 지원하고 있다[4,5].

2.3 전기에너지주택용 히트펌프 개발

1차 에너지 이용 합리화 측면에서 냉난방, 급탕, 취사 등 열에너지를 포함한 고객의 모든 에너지 수요를 전기로 공급하는 전기에너지주택은 일본에서는 2000년대 초반부터 활발하게 보급되고 있으나, 국내에서는 2010년 전후로 한전을 비롯한 다양한 기업과 연구기관에서 실증 위주의 연구를 진행한 바 있다[6]. 전기에너지주택은 1차 에너지 측면에서는 효율적인 에너지 사용을 가능하게 하지만, 전력 수요의 증가를 가져오기 때문에 9.15 순환정전과 같이 전력수급에 문제가 발생한 이후로 보급 확산에 부담을 줄 수밖에 없었다. 최근에 와서는 에너지 신산업 창출의 측면에서 다양한 신재생에너지 결합과 수요반응 기능 구현이 가능한 전기에너지주택의 보급이 다시 관심을 받고 있다. 전기에너지주택에서 냉난방과 급탕을 모두 전기로 공급할 수 있도록 하는 핵심설비가 히트펌프이며, 2012년까지 진행된 연구에서 이러한 목적의 전기에너지주택용 히트펌프를 이미 개발한 바 있다. 본 논문에서는 마이크로그리드의 보급 활성화를 위한 수단으로 전기에너지주택용 히트펌프의 도입을 고려하였다.

3. 마이크로그리드 보급 정책 설계

3.1 설비 최적 구성

마이크로그리드는 태양광, 풍력 등 주어진 자연환경에서 가용할 수 있는 신재생에너지 설비와 ESS를 포함하여 가장 경제적인 설비 구성으로 설계된다. 통상 신재생에너지 예측의 불확실성으로 디젤발전기를 포함하여 마이크로그리드를 구성하는데, ESS의 SOC를 최적으로 관리하면서 충방전 스케줄을 설정한다[7]. 또한, 열 공급을 동시에 고려하는 마이크로그리드는 소형 열병합 또는 연료전지를 포함한다. 본 논문에서는 마이크로그리드 설계에 널리 활용되는 툴인 미국 NREL에서 개발한 HOMER를 기반으로 가장 경제적인 설비 구성을 찾는다. 설비 구성 시 기존의 국내 마이크로그리드와 같이 열 공급을 제외한 경우와 열 공급까지 포함한 경우를 구분한다. 전자의 경우에는 보일러를 이용하는 것으로 가정하고, 후자의 경우에는 마이크로그리드에 히트펌프를 설치하여 난방 및 급탕 부하를 감당하는 것으로 가정한다. 전기와 열을 모두 공급할 수 있는 연료전지는 두 경우 모두 적용한다. 이를 표 2에 요약하였다. 즉, 열 공급을 보일러만으로 하는 경우는 기존의 마이크로그리드와 동일한 구성이므로 본 논문에서는 비교 대상에서 제외하였다. 단, 연료전지와 히트펌프가 공급하는 열의 비율을 달리하여 민감도 분석을 수행하였다.

표 2. 열 공급 방식에 따른 설비 구성 옵션

Table 2. Options of resource configuration by heat source

Case

Boiler

Heat Pump

Fuel Cell

Case I

O

X

O

Case II

X

O

O

3.2 민감도 분석

전기와 열을 모두 공급할 수 있는 연료전지의 경우에는 열 공급 비율에 따라 마이크로그리드 시스템 운영이 잘라진다. 따라서, 연료전지 열회수율(Heat Recovery Ratio) 수준에 따른 설비 구성과 경제성의 민감도 분석을 수행하여 마이크로그리드 설계를 위한 실제적인 활용 방안을 제시한다. 또한, 히트펌프의 경우 기존의 난방설비를 한꺼번에 교체하는 것이 쉽지 않으므로 점진적인 교체를 감안하여 히트펌프 교체 비율에 따른 마이크로그리드 설비 구성과 경제성의 민감도 분석을 수행하여 마찬가지로 마이크로 설계를 위한 실제적인 활용 방안을 제시한다. 본 논문에서 비교하는 민감도 분석 범위를 표 3에 보였다.

표 3. 민감도 분석 범위

Table 3. Scope of sensitivity analysis

Case

Variable

Scope

Case I

Heat Recovery Rate

25%, 50%, 75%, 100%

Case II

Diffusion Rate of Heat Pump

25%, 50%, 75%, 100%

3.3 보급정책 설계 방향

본 논문에서는 마이크로그리드 보급 정책 개발자가 기본적으로 HOMER와 같이 이해하기 쉽고 다루기 용이한 툴을 활용하되, 히트펌프와 연료전지와 같은 수요측과 공급측 설비를 포함시켰을 경우 경제적이면서도 입지조건에 적합한 마이크로그리드 보급 가이드라인을 탐색할 수 있도록 돕는 측면에서 정책 설계 방향을 잡았다. 이러한 가이드라인 탐색은 마이크로그리드와 관련된 산업의 환경을 고려하여 시장에 부담을 주지 않는 점진적 보급이 가능하게 한다.

4. 사례 연구

4.1 대상 사이트 설비 최적 구성 및 NPC 비교

사례 연구는 전라남도 진도군 가사도에 구축된 독립형 마이크로그리드 규모의 전기 수요에 열 수요량까지 포함한 경우를 가정하였다. 월평균 전기 및 열 수요는 각각 2,165kWh와 6,300kWh(가스보일러 기준)이다. COP 3.45인 전기주택용 히트펌프와 효율 90%인 IH조리기의 설치를 고려하여 부하패턴을 변경하였는데, 이는 기존의 난방연료로 가스나 유류를 사용하던 것에서 모든 에너지 수요를 전기로 바꾼 것이어서 낮시간대보다 저녁과 새벽 시간대 부하가 급격하게 증가한 것이다. 이를 그림. 2에 보였다.

그림. 2. 사례연구 대상 지역의 연평균 일부하 패턴

Fig. 2. Annual average load daily pattern for case study

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.2.247/fig2.png

본 사례연구에서 고려한 에너지 공급설비는 태양광, 풍력, 연료전지 및 디젤 발전기이며, HOMER 툴을 활용하여 미래의 가치를 현재가치로 환산한 순현가비용(NPC) 최소화로 가장 경제적인 설비 구성을 찾았다. 열 수요를 기존과 같이 보일러로 공급하는 경우와 히트펌프로 공급하는 경우를 대상으로 사례연구를 수행하였으며, 표 4그림. 3에 각종 비용요소과 일사량 및 풍속 조건을 각각 보였다. 한편, 경제성 평가 대상기간은 20년이다. 각종 비용요소는 최근 관련 연구를 참고하여 적용하였다.

표 4. 각종 비용요소[3,8,9]

Table 4. Cost elements for case study[3,8,9]

$ \quad \quad \quad \quad $ Facility

Cost

Wind

PV

Diesel

Battery

Fuel Cell

Capital Cost ($/kW)

5,000

4,000

3,577

900

40,000

O & M Cost ($/kW)

50

40

0.1

0

0.4

그림. 3. 연간 일사량 및 풍속 조건

Fig. 3. Annual condition of solar radiation and wind speed

../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.2.247/fig3.png

HOMER 시뮬레이션을 통해 도출한 각 Case의 최적 자원구성 순위는 표 5와 같다. Case I과 Case II는 열 수요를 각각 보일러와 히트펌프로 감당하는 경우의 NPC에 따른 최적 설비 구성을 보여준다. 보일러 이용을 고려하는 Case I의 경우 전기만으로 열 수요에 대응하는 Case II에 비하여 경제성이 높은 편이다. 이는 히트펌프 이용을 위해 전력공급 설비용량의 추가가 발생하기 때문이다. 반면에 Case II의 경우 화석연료 소비가 감소하므로 보다 친환경적이고 연료비 증가에 보다 유연하게 대응할 수 있다. Case I의 4순위, 5순위와 Case II의 3순위, 4순위 같은 경우에는 태양광을 설치하지 않아도 된다는 측면에서 부지확보에 부담이 되는 경우에 유용한 대안이 될 수 있음을 알 수 있다. 한편, Case II의 5순위는 풍력발전기 입지조건이 적합하지 않은 경우의 대안이 될 수 있다.

표 5. 순현가비용 기반의 케이스별 최적 자원 구성 비교

Table 5. Comparison of optimal resource configurationst

Case

Resource Configuration

Fuel Consumption (L/yr)

NPC (M$)

PV (kW)

Wind (kW)

Diesel (kW)

FC (kW)

Battery (kWh)

PCS (kW)

I

216

200

230

50

1,400

134

348,621

9.9

283

200

0

100

1,500

278

326,867

10.0

160

200

230

0

500

201

385,445

10.0

0

300

230

50

300

168

398,420

10.3

0

300

230

0

300

308

403,978

10.3

II

190

300

460

50

1,700

245

203,104

11.1

174

300

460

0

1,900

232

207,570

11.2

0

500

460

100

1,000

301

218,381

11.7

0

400

460

0

500

319

254,045

11.8

339

0

460

100

1,900

242

261,913

11.9

4.2 연료전지 열회수율에 따른 민감도 분석

상기에 다룬 Case I의 경우에는 보일러로 열 수요에 대응하고, Case II의 경우에는 히트펌프로 열 수요에 대응하는 것으로 가정하여 연료전지는 발전용으로만 제한한 것이다. 따라서, 연료전지가 열과 전기를 모두 공급하는 경우를 가정하여, 연료전지 열회수열 수준에 따른 경제성을 평가할 필요가 있다. 표 6에 Case I의 경우에 대하여 연료전지 열회수율 수준에 따른 NPC 결과를 보였다. 열회수율이 높을수록 경제성이 높은 것으로 나타났는데, 이는 보일러 가동의 부담을 줄임으로써 연료비 절감 효과를 가져온 것에 기인한다. 한편, HOMER의 경우 연료전지를 신재생에너지로 간주하지 않기 때문에 열회수율이 높을수록 신재생 비율(Renewable Fraction)은 상대적으로 낮게 나타났다.

표 6. 연료전지 열회수율에 따른 NPC 비교

Table 6. NPC according to hear recover ratio of Fuel Cell

Heat Recovery Ratio (%)

FC Capacity (kW)

Fuel Consumption (L/yr)

Renewable Fraction (%)

NPC (M$)

Boiler

FC

100

150

222,321

97,044

8.8

9.46

75

150

234,967

95,790

9.7

9.56

50

150

248,454

94,080

10.5

9.72

25

150

261,761

92,877

11.0

9.92

4.3 히트펌프 보급률에 따른 민감도 분석

Case II의 경우 100% 히트펌프가 보급된 경우를 가정한 것으로서, 단번에 히트펌프가 보급되기에는 현실적으로 맞지 않기 때문에 히트펌프의 보급비율에 따른 경제성을 평가할 필요가 있다. 이에 따라, 히트펌프가 부분적으로 보급되어 보일러 또는 다른 열에너지 공급설비와 공존하는 경우에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 표 7에서 보는 바와 같이 히트펌프 보급비율이 높을수록 공급해야 하는 전기부하가 증가하여 설비용량의 추가로 비용이 증가하게 되는 반면, 화석연료 소비는 감소하기 때문에 친환경적인 측면에서 더 유리한 대안이 될 수 있다. 예를 들어, 히트펌프 보급률 100%일 때 연간 연료소비량은 보급률 0%인 경우와 비교하여 약 42% 감소하였고, 반면에 전력 생산량은 약 69% 증가한 것으로 나타났다. 또한, 신재생에너지 비율은 16.2%에서 42%로 증가하였는데, 이는 마이크로그리드 최적 구성 결과가 디젤보다는 신재생에너지 설비의 용량을 증가시키는 것이 더 경제성이 높은 것으로 나타났기 때문이다.

표 7. 히트펌프 보급 비율에 따른 NPC 비교

Table 7. NPC according to diffusion ratio of Heat Pump

Heat Pump Diffusion (%)

Fuel Consumption (L/yr)

Electricity Production (kWh/yr)

Renewable Fraction (%)

NPC (M$)

100

203,104

1,575,059

42.0

11.1

75

229,890

1,445,825

32.8

10.7

50

266,785

1,296,288

26.0

10.3

25

295,808

1,163,124

22.0

10.1

0

348,621

931,945

16.2

9.9

4.4 정책 개발자의 의사결정 활용

표 7에서 보는 바와 같이 태양광 또는 풍력발전기 입지조건이 마땅치 않거나 혹은 친환경 목적으로 디젤을 배제하는 경우 연료전지와 배터리 위주로 설비 구성하게 될 때 상대적으로 낮은 경제성에 대응한 보조금 정책 설계 방안을 모색할 수 있다. 또한, 각 입지조건별 경제성을 고려하여 보조금 지급을 차등화하는 방안 또한 고려할 수 있다. 예를 들어, 풍력발전 입지조건이 나쁜 곳이 마이크로그리드 경제성이 더 낮기 때문에 같은 부하규모라도 보조금을 더 높게 지급해야 한다.

표 8. 입지 조건을 고려한 최적 설비 구성

Table 8. Resource configuration considering environment

Resource Configuration

NPC (M$)

PV (kW)

Wind (kW)

Diesel (kW)

FC (kW)

Battery (kWh)

PCS (kW)

N/A

N/A

N/A

350

700

377

15.0

N/A

N/A

460

100

500

348

13.5

382

N/A

460

200

1,800

234

12.0

209

400

N/A

300

1,100

975

11.7

N/A

400

460

100

1,800

246

11.6

5. 결 론

본 논문에서는 마이크로그리드의 보급 활성화 및 국가 전체적인 에너지 이용 합리화 측면에서 히트펌프와 연료전지 설치를 고려한 마이크로그리드의 경제성을 평가하였다. 20년의 기간을 대상으로 순현가비용을 비교하였으며, 히트펌프 보급 비율과 연료전지의 열회수율에 따른 민감도를 분석하였다. 히트펌프의 설치는 기존에 열 수요를 배제한 마이크로그리드에 난방 및 급탕 에너지까지 모두 전기로 공급함으로써 진정한 에너지 자립을 추구하는 한편, 친환경 에너지 이용을 도모하는 측면에서 의미가 있다. 한편, 연료전지 설치를 통하여 전기와 열을 동시에 공급함으로써 보일러의 부담을 경감하고 에너지 이용 효율을 높이는 효과를 가져올 수 있다. 정책 개발자는 이러한 경향을 고려하여 보조금 지급 수준을 결정하고 에너지 이용 합리화를 보다 높은 수준으로 달성할 수 있는 프로그램을 개발할 수 있다. 예를 들어, 본 논문에서는 태양광 또는 풍력 입지조건이 불리한 입지조건에 대하여 경제성을 평가하고 입지조건별 보조금 지급 수준을 차등화할 필요가 있음을 보였다.

본 논문의 결과를 바탕으로 기존의 히트펌프 보급 프로그램과 신재생에너지 보급 정책을 결합한 마이크로그리드 보급전략 관련 연구가 후속으로 진행될 필요가 있으며, 이를 위해 관련 산업 특성을 고려한 각 경제주체별 비용이익요소를 종합적으로 평가할 수 있는 기법의 개발이 요청된다.

감사의 글

이 논문은 한국전력공사 지원에 의하여 전력연구원의 주관으로 수행된 과제(R16DA11)의 연구 결과입니다.

References

1 
Kim D. K., 2015, Standalone Microgrid Research and the Demonstration Status of KoreaGoogle Search
2 
KEPCO Research Institute , 2017, Demonstration of Energy New Business through the Smart Energy Campus, Interim ReportGoogle Search
3 
KEPCO Research Institute , 2013, Development of Cooling & Heating EHP for Electric Residence & Alternative to Late Night Electric Boiler, Final ReportGoogle Search
4 
Kang B. S., June 2015, Introduction of management system for thermal storage type heat pump boiler using midnight electric power in KEPCO, Proceeding of the Society of Air-conditioning and Refrigerating Engineers of Korea, pp. 120-121Google Search
5 
DSM Site of KEPCO , , http://home.kepco.co.kr/kepco/CY/K/htmlView/CYKDHP01101.do?menuCd=FN0207041001
6 
KEPCO Research Institute , 2012, Development of Standard Model for All Electrified House, Final ReportGoogle Search
7 
Yoon D. S. , et. al., 2015, A Study on the Methodology of Determining Proper SOC Operation Range Considering the Economic Characteristics and the Charge and Discharge Voltage Characteristics of BESS, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, Vol. 64, No. 4, pp. 529-536DOI
8 
KEPCO , 2015, Development of Convergence and Integration Technology for Renewable–based Energy System and its Grid Interconnection, Final ReportGoogle Search
9 
Ryu Seunghyun, Kim Suduk, March 2011, An Analysis on the Optimal Operation and Economic Feasibility of Household Fuelcell System for Climate Change, Korea Energy Economic Review, Vol. 10, No. 1, pp. 25-48Google Search
10 
Bass F. M., January 1990, New Product Diffusion Models in Marketing: A Review and Directions for Research, Journal of Marketing, Vol. 54, pp. 1-26DOI
11 
Chang S. C., 2000, A study on the probabilistic production simulation in electricity resource planning considering demand-side management, Ph.D. Dissertation, Hongik UniversityGoogle Search
12 
Park H. J. , et. al., May 2012, A Study on Load Composition Rate and Load Experiment for Load Modelling of Resident Load Equipment having Various Mode, Proceedings of KIEE PES Spring Conference, pp. 67-69Google Search
13 
Nam Y. H., Youn S. M., Kim J. H., Hwang S. W., January 2019, A Study on the Estimation Method of Daily Load Curve for the Optimization Design and Economic Evaluation of Stand-alone Microgrids Based on HOMER Simulation in Off-Grid Limiting the Supply of Electricity, Trans. KIEE, Vol. 68, No. 1, pp. 27-35Google Search
14 
Kim J. H., Youn S. M., Jung W. J., Lee H. K., Lee Y. S., 2014. 11, Study on the Impact Assessment of the Optimal Capacity of the Existing Generation including Renewable Power Plant using the HOMER Program in the Off- grid with Uncertain Load Conditions, KIEE Conference, pp. 239-241Google Search
15 
Yang S. H., Boo C. J., Kim H. C., 2012, Optimization of Stand-Alone Hybrid Power Systems Using HOMER Program, Journal of the Korean Solar Energy Society, Vol. 32, No. 2DOI
16 
Li Y., Choi Y. S., Zhang Y. S., Lee K. S., 2010, Economical Feasibility Evaluation of Solar-Fuel Cells in Hybrid Energy System for Domestic Electricity Demands, Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers, Vol. 59P, No. 1, pp. 117-122DOI
17 
Hwang Sung-Wook, et. al., July 2013, A Basic Study on the Load Composition Rate Estimation Method Based on Diffusion Models Considering the Charging Load of Electric Vehicles, Proceedings of KIEE Summer Conference, pp. 233-234Google Search
18 
Kim J. H., Lim J. Y., Kim J. O., Singh C., 1999, Application of expert system to load composition rate estimation algorithm, IEEE Journals & Magazines, Vol. 14, No. 3, pp. 1137-1143Google Search

저자소개

황 성 욱 (Sung-Wook Hwang)
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.2.247/au1.png

1974년 4월 20일생

2012년 홍익대학교 전기·정보·제어공학과 졸업(박사)

2008년 한국전력공사 입사

현재 한국전력공사 전력연구원 기획관리실 선임연구원

Tel : 042-865-5082

E-mail : sungwook.hwang@kepco.co.kr

김 정 훈 (Jung-Hoon Kim)
../../Resources/kiee/KIEE.2019.68.2.247/au2.png

1955년 9월 13일생

1985년 서울대학교 전기공학과 졸업(박사)

1981년~현재 홍익대학교 전자전기공학부 교수

Tel : 02-320-1621

E-mail : kimjh@hongik.ac.kr