머신러닝 모델을 사용한 2002~2020년 한국의 O3, NO2, CO 농도의 고해상도 추정

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 보건대학원 보건학과, 2023. 2. 김호.Backrgound : Long-term exposure to ozone (O3), nitrogen dioxide (NO2), and carbon monoxide (CO) is known to cause various diseases and increase mortality. For that reason, estimating ground-level O3, NO2, and CO concentrations with a high spatial resolution is crucial for assessing the health effects associated with these air pollutants. However, related studies are limited in South Korea. This study aimed to develop machine learning-based models to predict the monthly O3 (average of daily 8-hour maximums), NO2, and CO at a spatial resolution of 1 km × 1 km across South Korea from 2002 to 2020. Methods : Approximately 80% of the monitoring stations were used to train the three machine learning models (random forest, light gradient boosting, and neural network) with a 10-fold cross-validation, and 20% of the monitoring stations were used to test the model performance. The author also applied ensemble models to integrate the variation in predictions among the models. Multiple predictors with satellite-based remote sensing data, inverse distance weighted ground-level air pollutants, land use variables, reanalysis datasets for meteorological variables, and regional socioeconmoic variables collected from various databases were included in the prediction model. Results : For O3, the overall R2 of the ensemble model was 0.841 during the entire study period. Urban areas showed a better model performance (R2 = 0.845) than rural areas (R2 = 0.762). For NO2, the highest overall R2 was 0.756, which best fit in autumn (R2 = 0.768). For CO, the overall R2 value was 0.506. This study provides high spatial resolution monthly average O3 and NO2 estimates with excellent performance (R2 > 0.75). Conclusion : The authors predictions can be used to analyze the spatial patterns in pollutants in relation to population characteristics and studies on the health effects of long-term exposure to air pollution using geocode-based health information and local health data.연구배경 : 오존(O3), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO)에 장기간 노출되면 각종 질병을 유발하고 사망률을 높이는 것으로 알려져 있다. 그렇기에, 고해상도로 지표면 O3, NO2, CO 농도를 추정하는 것은 이러한 대기오염물질과 관련된 건강 영향을 평가하는 데 매우 중요하다. 하지만, 장기간에 걸쳐 고해상도로 가스상 대기오염물질(O3, NO2, CO)를 추정한 연구는 국내에서 아직 진행된 바가 없다. 따라서, 본 연구는 2002년부터 2020년까지 대한민국 전역에서 1km × 1km의 공간해상도로 월별 O3(일평균 8시간 최대치), NO2, CO를 머신러닝 기반 모델 및 그들의 앙상블 모형을 통해 예측하고자 한다. 연구방법 : 3가지 머신러닝 모델(랜덤 포레스트, 라이트 그래디언트 부스팅, 신경망)의 최적의 파라미터를 찾기 위해 모니터링 스테이션의 약 80%를 훈련 데이터로 사용하였고, 10-fold 교차검증을 통해 훈련 데이터 내에서 훈련/평가 단계를 거쳤으며, 나머지 모니터링 스테이션의 20%를 모델 평가에 사용하였다. 여기에 추가로 머신러닝 모델 간의 예측 변동을 통합하기 위해 앙상블 모델을 적용했다. 데이터에는 위성 기반 원격 감지 데이터, 역거리 가중치 기반 대기오염농도, 토지 이용 변수, 기상 재분석 자료, 다양한 데이터베이스에서 수집된 지역 사회경제적 변수 등이 포함되었다. 연구결과 : O3의 경우, 전체 연구 기간 동안 앙상블 모델의 R2가 0.841을 기록했으며, 도시 지역이 농촌 지역(R2 = 0.762)보다 우수한 예측 성능(R2 = 0.845)을 보였다. NO2의 경우, 앙상블(평균) 모델의 R2가 0.756으로 가장 높았으며, 계절로 보면 가을에 예측 성능이 가장 높았다(R2 = 0.768). CO의 경우, R2가 0.506 을 기록했다. 본 연구는 O3 및 NO2 에서 R2 > 0.75 으로 높은 예측력의 고해상도 월평균 추정치를 제공한다. 결론 : 본 연구에서 얻어진 대기오염 추정 결과는 인구 특성과 관련된 가스상 대기오염물질의 공간 패턴을 분석하거나, 위치 기반 건강 정보와 행정구역 단위 건강 데이터와 엮여서 장기간 대기오염 노출의 건강 영향을 평가하는 연구에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Materials and Methods 6 2.1. Study area 6 2.2. Air pollution monitoring data 6 2.3. Satellite-based remote sensing data 7 2.3.1. Meteorological data 7 2.3.2. Land-use data 10 2.3.3. Surface reflectance 11 2.4. Regional socioeconomic predictors 12 2.5. Modeling procedures 13 2.5.1. Data Preprocessing 14 2.5.2. Machine learning-based model 15 2.5.3. Ensemble Model 16 2.5.4. Model Prediction 17 Chapter 3. Results 19 Chapter 4. Discussion 29 Chapter 5. Conclusion 34 Supplementary materials 47 국문 초록 82 Tables Table 1. Model performance for O3, NO2, and CO overall and in three- and four-year periods 21 Table S1. Detailed information about data sources 61 Table S2. Variables sorted by % missing values 65 Table S3. Results of parameter grid search using 10-fold cross-validation for O3, NO2 and CO 68 Table S4. Yearly ensemble (GAM) performance for O3, NO2, and CO 70 Table S5. Model performances for O3, NO2, and CO by season and urbanity 71 Table S6. Number of monitoring stations by year for O3, NO2 and CO in urban and rural areas 73 Figures Fig. 1. Flowchart of the modeling process. GEE: Google Earth Engine, SEDAC: Socioeconomic Data and Applications Center, RSD: Regional Socioeconomic Database from Korean Disease Control and Prevention Agency 18 Fig. 2. Density scatter plot for monthly averages of the monitored and predicted concentrations of O3, NO2, and CO 26 Fig. 3. Maps of monitored and predicted O3, NO2 and CO during 2002~2020 27 Fig. 4. Percentage decrease in R2 when excluding grouped variables from each machine learning model of O3, NO2, and CO. The closer the color is to red, the greater the effect of the variables on the model performance 28 Fig. S1. Urban/Rural and Metropolitan (Metro) area for entire contiguous regions of South Korea 74 Fig. S2. Distribution maps of predicted O3 (ppb) by year and season for contiguous South Korea 75 Fig. S3. Distribution maps of predicted NO2 (ppb) by year and season for contiguous South Korea 76 Fig. S4. Distribution maps of predicted CO (ppm) by year and season for contiguous South Korea 77 Fig. S5. Monthly fluctuations in the number of monitoring stations for O3, NO2, and CO between 2002 and 2020 78 Fig. S6. Density scatter plot for monthly averages of the monitored and predicted concentrations of O3, NO2, and CO with seasonal discrimination 79석

계통손실 감소를 위한 빌딩 내 PHEV 충방전 스케줄링

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2012. 8. 문승일.지구온난화에 의한 이상기후현상이 심해지면서 이산화탄소의 배출이 전혀 없는 전기자동차에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 밤시간 동안 다수의 Onboard Charger PHEV 충전으로 인해 부하가 증가하게 되면 배전단의 전압이 떨어질 수 있고 off peak가 발생할 수 있으며 전력 손실도 증가하게 되어 배전계통에 악영향을 미칠 수 있다. 또한 선로용량의 제약에 걸려 선로용량의 증가를 위해 비용이 들거나 일부의 자동차는 충전을 못하고 기다려야 하는 문제점이 발생한다. 그리고 건물에 다수의 PHEV가 각각 건물의 3상 중 하나의 상에 무작위로 연결되어 충전을 하면 빌딩 부하의 3상 불균형 정도가 심해질 수 있다. 이에 본 논문에서는 배전계통의 모든 모선의 전압을 규정 범위 내에서 유지하면서 사용자가 원하는 시간까지 충전을 완료하며 PHEV 충전으로 인한 선로 용량의 증가를 감소시키면서 빌딩의 3상 부하 불평형을 줄이고 계통 전쳬의 유효전력 손실을 감소 시키기 위한 PHEV의 유효전력과 무효전력 제어 방안을 제안한다. 이와 같은 스케줄링을 위해서 본 논문에서는 Linear Programming(LP)을 사용하였다. 아울러 본 논문에서 제안된 PHEV 유효전력, 무효전력 제어 방안을 이론적으로 분석하였고, 빌딩 부하가 3상 평형인 경우, 3상 불평형인 경우, 자동차의 대수가 변하는 경우 등의 사례 연구를 통해 제안된 방법을 검증하였다.국문 초록......................................................................................................................................ⅰ 목차.................................................................................................................................................ⅱ 그림목차.........................................................................................................................................ⅳ 표목차.............................................................................................................................................ⅴ 제 1 장 서론.................................................................................................1 1.1 연구 배경 및 연구 내용............................................................................................1 1.2 논문의 구성 및 개요..................................................................................................4 제 2 장 PHEV P, Q 스케줄링을 통한 계통손실최소화...................6 2.1 계통손실최소화를 위한 PHEV P, Q 협조 스케줄링의 타당성......................6 2.2 이론적 분석을 통한 PHEV의 무효전력 공급 효과 고찰.................................8 제 3 장 LP를 이용한 PHEV의 P, Q 스케줄링.................................13 3.1 문제의 정식화.............................................................................................................13 3.1.1 목적함수............................................................................................................14 3.1.2 제약조건............................................................................................................15 3.2 PHEV의 유효전력, 무효전력의 스케줄링을 위한 LP......................................16 제 4 장 사례 연구.....................................................................................20 4.1 모의 계통의 구성......................................................................................................20 4.2 사례 연구 결과..........................................................................................................23 4.2.1 빌딩 부하가 3상 평형인 경우....................................................................23 4.2.2 빌딩 부하가 3상 불평형인 경우................................................................25 4.2.3 시간 마다 PHEV 대수가 바뀌는 경우....................................................27 제 5 장 결론................................................................................................30Maste

A New Control Scheme and Modeling Method for Enhancing Normal Operation and Abnormal Estimation of LCC HVDC System

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2018. 2. 문승일.A new modeling method for high voltage direct current (HVDC) systems and associated controllers is presented for the Power System Simulator for Engineering (PSS/E) simulation environment. The aim is to improve the estimation of transient DC voltages and currents during temporary AC line-to-ground faults. The proposed method consists mainly of three interconnected modules for (a) equation conversion, (b) control-mode selection, and (c) DC-line modeling. Simulation case studies were carried out using PSS/E and a PSCAD/EMTDC model of the Jeju-Haenam HVDC system in Korea. Moreover, a new control method for a line-commutated converter-based (LCC) high-voltage direct-current (HVDC) system is presented and compared to a conventional strategy. In the proposed method, both the DC voltage and current of an LCC HVDC system are regulated to increase the short-term operating margin of DC power transfer and improve transient responses to DC power references. In particular, an increased operating margin of DC power transfer is achieved via the DC voltage regulation method. To verify the effectiveness of the proposed method, a state space model of an LCC HVDC system is developed considering DC voltage and current references as input variables and analyzed for various values of the DC line inductance and converter controller gains. The state space model can be used for time-efficient analyses of the dynamic characteristics of an LCC HVDC system. Simulation case studies are performed using MATLAB, where the state space model of the Jeju-Haenam HVDC system is implemented as a test case and compared to its comprehensive PSCAD model. The simulation results are compared with real operational data and the PSCAD/EMTDC simulation results of the HVDC system during single-phase and three-phase line-to-ground faults, respectively. These comparisons show that the proposed PSS/E modeling method resulted in improved estimation of the dynamic variations in the DC voltage and current for AC network faults, with significant gains in computational efficiency, making it suitable for real-time analysis of HVDC systems. Another the case study results suggest that the proposed method increases the short-term operating margin and speeds up the transient response of the HVDC system. Therefore, it will effectively improve the real-time grid frequency regulation.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivations and purposes 1 1.2 Highlights and contributions 7 1.3 Dissertations organization 9 Chapter 2 Modeling Methods of LCC HVDC for PSS/E 10 2.1 PSS/E simulation environment 10 2.2 Proposed modeling method for PSS/E 15 2.2.1 Equation conversion 17 2.2.2 Control-mode selection 21 2.2.3 DC-line modeling 25 Chapter 3 Proposed Control Scheme of an LCC HVDC System 27 3.1 Proposed control of an LCC HVDC system 27 3.1.1 State space model for the proposed control method 28 3.1.2 Shortterm operating margin of DC power transfer 39 3.1.3 Root locus analysis of the state space model 38 Chapter 4 Case Study 43 4.1 Test system and simulation conditions of PSS/E model 43 4.1.1 Test system and simulation condition 43 4.1.2 Case 1-comparisons with the real HVDC system 45 4.1.3 Case 2-comparisons with the PSCAD model 48 4.1.4 Case 3-considering the DC-line models and Rcc 51 4.2 Test system and simulation conditions of proposed model 53 4.2.1 Test system and simulation conditions 53 4.2.2 Comparisons of step responses for control methods 55 4.2.3 Comparisons of step responses for DC line parameters 62 4.2.4 Responses to contimuous time-varying reference 64 4.2.5 Frequency regulation using proposed HVDC system 67 Chapter 5 Conclusions and Further Studies 78 References 80 Abstract 89Docto