연구동향 분석
박사

마이크로그리드의 연계선로조류 변동성 완화를 위한 계약기반 운영방안

김선웅 2020년

논문상세정보
인용/피인용
' 마이크로그리드의 연계선로조류 변동성 완화를 위한 계약기반 운영방안' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 응용 물리
  • 계통 유연성
  • 단기 발전계획
  • 마이크로 그리드
  • 변동성계약
  • 연계선로조류
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
4,688 0

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' 마이크로그리드의 연계선로조류 변동성 완화를 위한 계약기반 운영방안' 의 참고문헌

  • 한전경제경영연구원, “KEMRI 전력경제 리뷰
    ” 나주시 [2015]
  • 한국전력공사, 년1월1일시행 전기요금(종합)
    전라남도 나 주시: 한국전력공사 [2017]
  • 한국전력공사, “한국전력공사 사이버지점; 제도 및 약관; 전기 요금제도; 주요 전기요금제도, ” [온라인]. Available: http://cyber.kepco.co.kr/ckepco/front/jsp/CY/H/C/CYHCHP0 0201.jsp
    [액세스: 7 11 ] [2019]
  • 한국전력거래소, “ 전력시장운영규칙, ” 한국전력거래소
    나주 [2018]
  • 한국에너지공단, “재생에너지 3020 이행계획(안) 발표,” 한국 에너지공단
    울산광역시 [2018]
  • 전력거래소, “ 전력거래절차>시장운영>주요사업>전력거래소, ” 한국전력거래소, [온라인]. Available: https://www.kpx.or.kr/www/contents.do?key=72
    [액세스: 15 11 ] [2019]
  • 에너지경제연구원, “주요 국가의 친환경 에너지정책 추진과 신 재생에너지 역할 변화
    ” 세계 에너지현안 인사이트, 제 18, 번 호: 1, pp. 2-15 [2018]
  • 아이온커뮤니케이션즈, “[기술칼럼] 분산 에너지 자원 전력시장 의 새로운 트렌드, Micro Grid(마이크로 그리드),” 17 3 [온라인]. Available: https://www.ion.net/news/newsletter/column/1214925_7965.html
    [액세스: 1 11 2019] [2017]
  • 시장환경에서 마이크로그리드 계통연계 상태의 확률론적 분석에 기반한 최적 예비력 스케쥴링에 관한 연구
    이시영 서울: 서울대 학교 대학원 [2016]
  • 시장 환경에서 능동적 배전계통운영자의 지역분권화 된 계통유연성 자원 활용방안
    김승완 서울: 서울대학교 대학원 [2018]
  • 수급균형 책임의 지역분권화를 고려한 송전계통운영자의 전일 수급불균형 범위 시장 운영
    송용현 서울: 서울대학교 대학원 [2019]
  • 목포대학교 산학협력단, “에너지밸리 조성을 위한 에너지자립섬 구축방안 수립 연구,” 한국전력공사
    전라남도 나주시 [2018]
  • 국가법령정보센터, “전기사업법,” 법령
    세종특별시 [2017]
  • “ 우리나라 전력산업 경쟁체제 도입 현황 및 향후 전 망,”
    장기윤 포스코경영연구원, 서울 [2018]
  • [8] E. Hirst and B. Kirby, "Separating and measuring the regulation and load-following," Utilities Policy, vol. 8, no. 2, pp. 75-81, 1999.
  • [7] M. A. Ortega-Vazquez and D. S. Kirschen, "Estimating the Spinning Reserve Requirements in Systems With Significant Wind Power Generation Penetration," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 24, no. 1, pp. 114 - 124, 2008.
  • [6] N. Navid and G. Rosenwald, "Ramp Capability Product Design for MISO Markets," Market Development and Analysis, MISO, 2013.
  • [5] K. Westendorf, "Flexible Ramping Product Uncertainty," Department of Market Monitoring, California ISO, 2018.
  • [44] M. Carrion and J. Arroyo, "A computationally efficient mixedinteger linear formulation for the thermal unit commitment problem," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 21, no. 3, pp. 1371 - 1378, 2006.
  • [43] A. Majzoobi and A. Khodaei, "Application of Microgrids in Supporting Distribution Grid Flexibility," IEEE Transactions on Power Systems , vol. 32, no. 5, pp. 3660 - 3669, 2017.
  • [42] H. Nosair and F. Bouffard, "Flexibility Envoleopes for Power System Operational Planning," IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 3, pp. 800 - 809, 2015.
  • [40] E. Lannoye, D. Flynn and M. O'Malley, "Evaluation of Power System Flexibility," IEEE Transactions on Power Systems, vol. 27, no. 2, pp. 922 - 931, 2012.
  • [36] P. Denholm and M. Hand, "Grid flexibility and storage required to achieve very high penetration of variable renewable electricity," Energy Policy, vol. 39, no. 3, pp. 1817-1830, 2011.
  • [35] M. Beaudin, H. Zareipour, A. Schellenberglabe and W. Rosehart, "Energy storage for mitigating the variability of renewable electricity sources: An updated review," Energy for Sustainable Development, vol. 14, no. 4, pp. 302-314, 2010.
  • [34] S. Gottwalt, A. Schuller,C. Flath, H. Schmeck andC. Weinhardt, "Assessing load flexibility in smart grids: Electric vehicles for renewable energy integration,in 2013 IEEE Power Energy Society General Meeting, Vancouver, BC,Canada, 2013.
    [2013]
  • [29] S. Parhizi, A. Khodaei and M. Shahidehpour, "Market-Based Versus Price-Based Microgrid Optimal Scheduling," IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 9, no. 2, pp. 615-623, 2018.
  • [24] M. F. Zia, E. Elbouchikhi and M. Benbouzid, "Microgrids energy management systems: A critical review on methods, solutions, and prospects," Applied Energy, vol. 222, pp. 1033-1055, 2018.
  • [22] D. T. Ton and M. A. Smith, "The U.S. Department of Energy's Microgrid Initiative," The Electricity Journal, vol. 25, no. 8, pp. 84-94, 2012.
  • [21] Y. V. Makarov, C. Loutan, J. Ma and P. d. Mello, "Operational impacts of wind generation on California power systems," IEEE Transactions on Power Systems , vol. 24, no. 2, pp. 1039-1050, 2009.
  • [20] Y. Dvorkin, D. S. Kirschen and M. A. Ortega-Vazquez, "Assessing flexibility requirements in power systems," IET Generation, Transmission and Distribution, vol. 8, no. 11, pp. 1820-1830, 2014.
  • [1] Bioenergy International, "Renewable energy accounts for a third of global power capacity," 2 4 2019.
  • [11] S. Bahramirad and W. Reder, "Islanding applications of energy storage system," in 2012 IEEE Power and Energy Society General Meeting, San Diego, CA, USA, 2012.
  • TONEX, “Microgrid Training Crash Course,” 20 1 [온라인]
    [액세스: 31 11 2019] [2016]
  • T. Oozeki and K. D. Brabandere , Photovoltaic and Solar Forecasting : State of the Art
    [2013]
  • Stochastic Energy Scheduling in Microgrids With Intermittent Renewable Energy Resources
    vol . 5 , no . 4 , pp . 1876 - 1883 [2014]
  • Solar Power Data for Integration Studies , NREL
    Available : https : //www.nrel.gov/grid/solarpower-data.html . [ Accessed 8 8 [2006]
  • N. Gatsis and G. B. Giannakis , Robust Energy Management for Microgrids With High-Penetration Renewables ,
    vol . 4 , no . 4 , pp . 944 - 953 [2013]
  • Microgrids at Berkeley Lab - Microgrids - Examples of Microgrids ,
    https : //building-microgrid.lbl.gov/examples-microgrids . [ Accessed 13 11 [2019]
  • Microgrid Optimal Scheduling With Multi-Period Islanding Constraints
    vol . 29 , no . 3 , pp . 1383 - 1392 [2014]
  • Load/Price Forecasting and Managing Demand Response for Smart Grids : Methodologies and Challenges
    vol . 29 , no . 5 , pp . 68-85 [2012]
  • L. Fink and J. Cardell , Power Exchange for Frequency Control ( PXFC )
    [1999]
  • Economic optimal schedule of CHP microgrid system using chance constrained programming and particle swarm optimization
    [2011]
  • Demand response in smart electricity grids equipped with renewable energy sources : A review
    vol . 18 , pp . 64-72 [2013]
  • D. S. Kirschen and M. A. Ortega-Vazquez , Assessing flexibility requirements in power systems , IET Generation
    vol . 8 , no . 11 , p. 1820 – 1830 [2014]
  • C. Rose , M. D. Sohn , M. Starke , B. Kirby
    Ancillary Services , '' IEEE Transactions on Smart Grid , vol .
  • A. SánchezEsguevillas and J. Lloret , Artificial neural networks for short-term load forecasting in microgrids environment
    vol . 75 , pp . 252-264 , [2014]
  • A two-stage market model for microgrid power transactions via aggregators
    vol . 16 , no . 3 , pp . 101-107 [2011]