In this paper presents residential PV system based on battery energy storage system for managing the electric power, a pattern of daily operation considering the load characteristic of the house, the generation characteristic of PV power, and utility power leveling. For apply to control algorithm, we consider the load on monthly power consumption trend and daily usage pattern. As for the control of the proposed system, to increase the conversion efficiency of the PV power, bidirectional converter is used for MPPT and SVPWM inverter. An experimental system is implemented, and some experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2781-2798
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2019
Thanks to internet, as one of indispensable parts of our lives, many devices that we use in our daily lives like TV, air conditioner, refrigerator, washing machine, can be monitored and controlled remotely by becoming more intelligent via Internet of Things (IoT) technology. Smart Home applications as one of the elements of smart cities, are individually the most demanded application without question. In this study, Smart Energy Management (SEM) system, based on NodeMCU and Android, has been designed for SEM, which is a part of the smart home application. With this system, household energy consumption can be monitored in real time, as well as having the ability to record the data comprising of operation times and energy consumption information for each device. Additionally, it is ensured to meet the energy needs on a maximized level possible, during the hours when the energy costs are lower owing to the SEM system. The Android interface provides the users with the opportunity to monitor and change their electricity consumption habits in order to optimize the energy efficiency, along with the opportunity to draw up of a daily and weekly schedule.
Young Jin Shin;Jae Won Lee;Juhyi Yim;Han Byul Kang;Jae Hoon Jung;Jun Kyung Park
Geomechanics and Engineering
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제38권5호
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pp.467-476
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2024
This study investigates Tunnel Boring Machine (TBM) performance prediction by employing discrete event simulation technique, which is a potential remedy highlighting its stochastic adaptability to the complex nature of TBM tunnelling activities. The new discrete event simulation model using AnyLogic software was developed and validated by comparing its results with actual performance data for Daegok-Sosa railway project that Earth Pressure Balance (EPB) TBM machine was used in Korea. The results showed the successful implementation of predicting TBM performance. However, it necessitates high-quality database establishment including geological formations, machine specifications, and operation settings. Additionally, this paper introduces a novel methodology for daily performance updates during construction, using automated data processing techniques. This approach enables daily updates and predictions for the ongoing projects, offering valuable insights for construction management. Overall, this study underlines the potential of discrete event simulation in predicting TBM performance, its applicability to other tunneling projects, and the importance of continual database expansion for future model enhancements.
Seventy eight patients underwent operation for combined multiple valve disease, with an overall early mortality of 14.1 % from January, 1983 to September, 1988 in the department of thoracic and cardiovascular surgery of Pusan National University Hospital. All of the above cases had combined multiple valve procedures. There were 33 mitral valve replacements and tricuspid annuloplasties, 33 aortic and mitral valve replacements, 5 aortic and mitral valve replacements with tricuspid annuloplasties, 3 aortic valve replacements and mitral annuloplasties, 1 open mitral commissurotomy and tricuspid annuloplasty and, 1 mitral valve replacement and primary closure of tricuspid valve cleft, 1 mitral valve replacement and aortic commissurotomy, 1 mitral, aortic and tricuspid valve replacement were done. 44 were male and 34 were female and the age distribution was from 14 to 57 with mean 38 year old. According to NYHA[New York Heart Association] classification, 49 patients were class I, 19 patients were class Il and 10 were class IV. Average perfusion time was 205.3 minutes. The live patients perfusion time was 178.7 minutes while that of dead ones was 272.0 minutes. Early deaths within 30 days from operation were 11 cases, 6 of which were due to low cardiac output, 3 were acute renal failure and 2 were cardiac rupture. The 65 patients were followed up from 2 to 30 months for a total 20.6 patient years. 1 patient committed suicide because of postoperative depression 1 year after operation. All of the survivors were enjoying their daily life and their NYHA class was superior to the preoperative ones.
This paper describes the development of real-time irrigation reservoir operation models that adequately allocate available water resources for paddy rice irrigation. Water requirement deficiency index(WRDI) was proposed as a guide to evaluate the operational performance of release schemes by comparing accumulated differences between daily release requirements for irrigated areas and actual release amounts. Seven reservoir release rules were developed, which are constant release rate method (CRR), mean storage curve method(MSC), frequency analysis method of reservoir storage rate(FAS), storage requirement curve method(SRC), constant optimal storage rate method (COS), ten-day optimal storage rate method(TOS), and release optimization method(ROM). Long-term forecasting reservoir operation model(LFROM) was formulated to find an optimal release scheme which minimizes WRDIs with long-term weather generation. Rainfall sequences, rainfall amount, and evaporation amount throughout the growing season were to be forecasted and the results used as an input for the model. And short-term forecasting reservoir operation model(SFROM) was developed to find an optimal release scheme which minimizes WRDIs with short-term weather forecasts. The model uses rainfall sequences forecasted by the weather service, and uses rainfall and evaporation amounts generated according to rainfall sequences.
This study was carried out to investigate the effect of hydro power factors (e.g., irrigation area, watershed area, active storage, gross head) on annual generation capacity and operation ratio for agricultural reservoirs in Chungbuk Province with active storage of over 1 million $m^3$. The annual generation capacity and operation ratio were estimated using HOMWRS (Hydrological Operation Model for Water Resources System) from last 10-year daily hydrological data. The correlation coefficients between annual generation capacity and the hydro power factors except gross head were high (over 0.87), but the correlation coefficients between operational rate and the factors were low (below 0.28). The optimum multiple regression equations of the annual generation capacity were expressed as the functions of watershed area, active storage, and gross head. Also, the simple regression equation of annual generation capacity was expressed as a function of watershed area. The average relative root-mean-square-error (RRMSE) between observed and estimated values by the optimum multiple regression equations was smaller than that by the simple regression equation, suggesting that the former has more accuracy than the latter.
Advanced reactor designs often feature longer operating cycles between refueling and new concepts of operation beyond traditional baseload electricity production. Owing to this increased complexity, traditional proportional-integral control may not be sufficient across all potential operating regimes. The prototypical advanced reactor (PAR) design features two independent reactor modules, each connected to a single dedicated steam generator that feeds a common balance of plant for electricity generation and process heat applications. In the current research, the PAR is expected to operate in a load-following manner to produce electricity to meet grid demand over a 24-hour period. Over the operational lifetime of the PAR system, primary and intermediate sodium pumps are expected to degrade in performance. The independent operation of the two reactor modules in the PAR may allow the system to continue operating under degraded pump performance by shifting the power production between reactor modules in order to meet overall load demands. This paper proposes a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy logic-based power distribution system. Two T-S fuzzy power distribution controllers have been designed and tested. Simulation shows that the devised T-S fuzzy controllers provide improved performance over traditional controls during daily load-following operation under different levels of pump degradation.
Recently, technologies for efficient power grid operation have become important due to climate change. For this reason, predicting power demand using deep learning is being considered, and it is necessary to understand the influence of characteristics of each region, industrial structure, and climate. This study analyzed the power demand of New Jersey in US, with a high urbanization rate and a large service industry, and West Virginia in US, a low urbanization rate and a large coal, energy, and chemical industries. Using recurrent neural network algorithm, the power demand from January 2020 to August 2022 was learned, and the daily and weekly power demand was predicted. In addition, the power grid operation based on the power demand forecast was discussed. Unlike previous studies that have focused on the deep learning algorithm itself, this study analyzes the regional power demand characteristics and deep learning algorithm application, and power grid operation strategy.
Baekgog reservoir is located in Jincheon county, Chungbuk province, of which full water levels will be heightened from EL. 100.1 m to EL. 102.1 m, and total storages from 21.75 $Mm^3$ to 26.67 $Mm^3$. The simulation for reservoir inflow was conducted by DAWAST model. The annual average irrigation water was estimated to 33.19 $Mm^3$ supplied to 2,975 ha and the instream flows could be allocated with 0.14 mm/d from October to April with annual average of 2.52 $Mm^3$. The operation rule curve was drawn using inflow, irrigation, and instream flow requirements data. The reservoir water storage was simulated on a daily basis in case of both normal and withdrawal limit operation. In case of normal operation, the annual average irrigation water supply increased from 31.95 $Mm^3$ to 33.32 $Mm^3$, the instream water supply from 2.40 $Mm^3$ to 2.44 $Mm^3$, the water storages from 15.74 $Mm^3$ to 19.88 $Mm^3$, and the water supply reliability from 77.3 % to 81.6 %. In case of operation with withdrawal limit, the amount of instream water supply was 2.52 $Mm^3$ from reservoir regardless of the condition while the water storage increased from 16.77 $Mm^3$ to 20.65 $Mm^3$. The irrigation water supply capacity was appropriate for the case of normal operation with 2 m heightened condition. The present instream water supply capacity was 35,000 $m^3$/d (6.86 $Mm^3$/y) while 42,000 $m^3$/d (8.36 $Mm^3$/y) in 2 m heightened condition in case of withdrawal limit operation.
The fishery compensation by marine spatial planning such as routeing of ships and offshore wind farms is required objective data on whether fishing vessels are engaged in a target area. There has still been no research that calculated the number of fishing operation days scientifically. This study proposes a novel method for calculating the number of fishing operation days using the fishing trajectory data when investigating fishery compensation in marine spatial planning areas. It was calculated by multiplying the average reporting interval of trajectory data, the number of collected data, the status weighting factor, and the weighting factor for fishery compensation according to the location of each fishing vessel. In particular, the number of fishing operation days for the compensation of driftnet fishery was considered the daily average number of large vessels from the port and the fishery loss hours for avoiding collisions with them. The target area for applying the proposed method is the routeing area of ships of Jeju outer port. The yearly average fishing operation days were calculated from three years of data from 2017 to 2019. As a result of the study, the yearly average fishing operation days for the compensation of each fishing village fraternity varied from 0.0 to 39.0 days. The proposed method can be used for fishery compensation as an objective indicator in various marine spatial planning areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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