Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.2
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pp.111-118
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2017
The increased diversity of different types of energy sources requires moving towards smart distribution networks. This paper proposes a probabilistic DG (distributed generation) units planning model to determine technology type, capacity and location of DG units while simultaneously allocating ESS (energy storage systems) based on pre-determined capacities. This problem is studied in a wind integrated power system considering loads, prices and wind power generation uncertainties. A suitable method for DG unit planning will reduce costs and improve reliability concerns. Objective function is a cost function that minimizes DG investment and operational cost, purchased energy costs from upstream networks, the defined cost to reliability index, energy losses and the investment and degradation costs of ESS. Electrical load is a time variable and the model simulates a typical radial network successfully. The proposed model was solved using the DICOPT solver under GAMS optimization software.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.345-348
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2017
MTTDL, a measure for reliability of distributed storage system, is analyzed for the case when double node repair is possible and compared with the single node repair cases.
Ballal, Makarand Sudhakar;Bhadane, Kishor V.;Moharil, Ravindra M.;Suryawanshi, Hiralal M.
Journal of Power Electronics
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v.16
no.2
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pp.748-759
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2016
The microgrid concept is a promising approach for injecting clean, renewable, and reliable electricity into power systems. It can operate in both the grid-connected and the islanding mode. This paper addresses the two main challenges associated with the operation of a microgrid i.e. control and protection. A control strategy for inverter based distributed generation (DG) and an energy storage system (ESS) are proposed to control both the voltage and frequency during islanding operation. The protection scheme is proposed to protect the lines, DG and ESS. Further, the control scheme and the protection scheme are coordinated to avoid nuisance tripping of the DG, ESS and loads. The feasibility of the proposed method is verified by simulation and experimental results.
Kim, Cheiyol;Kim, Youngchul;Kim, Youngchang;Lee, Sangmin;Kim, Youngkyun;Seo, Daewha
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.12
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pp.433-442
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2014
In this paper, we introduce the client side cache of distributed file system for enhancing read performance by eliminating the network latency and decreasing the back-end storage burden. This performance enhancement can expand the fields of distributed file system to not only cloud storage service but also high performance storage service. This paper shows that the distributed file system with client side SSD cache can satisfy the requirements of VDI(Virtual Desktop Infrastructure) storage. The experimental results show that full-clone is more than 2 times faster and boot time is more than 3 times faster than NFS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.12
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pp.4508-4530
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2021
Today distributed data storage service are being widely used. However lack of proper means of security makes the user data vulnerable. In this work, we propose a Randomized Block Size (RBS) model for secure data storage in distributed environments. The model work with multifold block sizes encrypted with the Chinese Remainder Theorem-based RSA (C-RSA) technique for end-to-end security of multimedia data. The proposed RBS model has a key generation phase (KGP) for constructing asymmetric keys, and a rand generation phase (RGP) for applying optimal asymmetric encryption padding (OAEP) to the original message. The experimental results obtained with text and image files show that the post encryption file size is not much affected, and data is efficiently encrypted while storing at the distributed storage server (DSS). The parameters such as ciphertext size, encryption time, and throughput have been considered for performance evaluation, whereas statistical analysis like similarity measurement, correlation coefficient, histogram, and entropy analysis uses to check image pixels deviation. The number of pixels change rate (NPCR) and unified averaged changed intensity (UACI) were used to check the strength of the proposed encryption technique. The proposed model is robust with high resilience against eavesdropping, insider attack, and chosen-plaintext attack.
With the development of industry and the improvement of living standards, better quality in power electric service is required more than ever before. This paper deals with the optimal algorithms for voltage regulation in the case where Distributed Storage and Generation (DSG) systems are operated in distribution systems. It is very difficult to handle the interconnection issues for proper voltage managements, because the randomness of the load variations and the irregular operation of DSG should be considered. This paper proposes the optimal on-line real time voltage regulation methods in power distribution systems interconnected with the DSG systems. In order to deliver suitable voltage to as many customers as possible, the optimal sending voltage should be decided by the effective voltage regulation method by using artificial neural networks to consider the rapid load variation and random operation characteristics of DSG systems. The simulation results from a case study show that the proposed method can be a practical tool for the voltage regulation in distribution systems including many DSG systems.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.6
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pp.350-358
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2017
Recently, owing to increased interest in low-carbon energy supplies, renewable energy sources such as photovoltaics and wind turbines in distribution networks have received considerable attention for generating clean and unlimited energy. The presence of energy storage systems (ESSs) in the promising field of active distribution networks (ADNs) would have direct impact on power system problems such as encountered in probabilistic distributed generation (DG) model studies. Hence, the optimal procedure is offered herein, in which the simultaneous placement of an ESS, photovoltaic-based DG, and wind turbine-based DG in an ADN is taken into account. The main goal of this paper is to maximize the net present value of the loss reduction benefit by considering the price of electricity for each load state. The proposed framework consists of a scenario tree method for covering the existing uncertainties in the distribution network's load demand as well as DG. The collected results verify the considerable effect of concurrent installation of probabilistic DG models and an ESS in defining the optimum site of DG and the ESS and they demonstrate that the optimum operation of an ESS in the ADN is consequently related to the highest value of the loss reduction benefit in long-term planning as well. The results obtained are encouraging.
In a P2P-based distributed storage system where peers frequently join and leave, it is essential to guarantee not only data availability but also playback quality comparable to that provided by local storage devices when playing back video files with real-time constraints. In addition, cloud storage services based on distributed storage systems provide each user with the functionality to share their files with other users, so when multiple users request playback of the same video file at the same time, all playback should be supported seamlessly in real time. Therefore, in this paper, we propose a scheme that process multiple simultaneous playback requests for each video file in real time as well as data availability in a P2P-based distributed storage system that supports file sharing. This scheme can support real-time simultaneous playback and efficiently use storage space by adjusting the amount of redundant data encoded through erasure coding according to the number of concurrent playback requests for each video file.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.722-728
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2012
Urban sewer systems has a limitation of capacity of rainwater storage and problem of occurrence of untreated sewage, so adopting a storage facility for sewer flooding prevention and urban non-point pollution reduction has a big attention. The Korea Ministry of Environment has recently introduced a new concept of "multi-functional storage facility", which is crucial not only in preventive stormwater management but also in dealing with combined sewer overflow and sanitary sewer discharge, and also has been promoting its adoption. However, reserving a space for a single large-scale storage facility might be difficult especially in urban areas. Thus, decentralized construction of small- and midium-sized storage facilities and its operation have been introduced as an alternative way. In this paper, we propose a model predictive control scheme for an optimized operation of distributed storage facilities and sewer networks. To this aim, we first describe the mathematical model of each component of networks system which enables us to analyze its detailed dynamic behavior. Second, overflow locations and volumes will be predicted based on the developed network model with data on the external inflow occurred at specific locations of the network. MPC scheme based on the introduced particle swarm optimization technique then produces the optimized the gate setting for sewer network flow control, which minimizes sewer flooding and maximizes the potential storage capacity. Finally, the operational efficacy of the proposed control scheme is demonstrated by simulation study with virtual rainstorm event.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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