Forecasting Renewable Energy Using Delphi Survey and the Economic Evaluation of Long-Term Generation Mix

Abstract

We address the power generation mix problem that considers not only nuclear and fossil fuels such as oil, coal and LNG but also renewable energy technologies. Unlike nuclear or other generation technologies, the expansion plan of renewable energy is highly uncertain because of its dependency on the government policy and uncertainty associated with technology improvements. To address this issue, we conduct a delphi survey and forecast the capacity of renewable energy. We further propose a stochastic mixed integer programming model that determines an optimal capacity expansion and the amount of power generation using each generation technology. Using the proposed model, we test eight generation mix scenarios and particularly evaluate how much the expansion of renewable energy contributes to the total costs for power generation in Korea. The evaluation results show that the use of renewable energy incurs additional costs. †

Prediction of Product Life Cycle Using Data Mining Algorithms : A Case Study of Clothing Industry

“…†연락저자：김성범 교수, 136-701 서울시 성북구 안암동 5가 1번지 고려대학교 산업경영공학과, Tel : 02-929-5888, Fax : 02-3290-3397, E-mail : sbkim1@korea.ac.kr 2014년 1월 6일 접수; 2014년 5월 9일 수정본 접수; 2014년 5월 17일 게재 확정. 정성적 기법 중 전문가 기반 예측 방법은 전문가들의 합치 된 의견에 기반을 두어 예측하는 델파이 기법처럼 대부분 전 문가들의 의견이나 직관에 의존한다 (Koo and Min, 2013). 시장 기반 예측 방법인 수명주기 유추법은 예측하고자 하는 제품과 유사한 특징을 갖고 있는 과거 제품의 수명주기 정보를 이용 하여 수요를 추정하는 방법으로 주로 신제품 개발에 사용되고 있다 (Kim et al, 2011).…”