This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally, online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.
Wireless sensor networks consist of sensor nodes which are expected to be battery-powered and are hard to replace or recharge. Thus, reducing the energy consumption of sensor nodes is an important design consideration in wireless sensor networks. For the implementation of an energy-efficient MAC protocol, a Sensor-MAC based on the IEEE 802.11 protocol, which has energy efficient scheduling, has been proposed. In this paper, we propose a Dynamic S-MAC that adapts dynamically to the network-traffic state. The dynamic S-MAC protocol improves the energy consumption of the S-MAC by changing the frame length according to the network-traffic state. Using an NS-2 Simulator, we compare the performance of the Dynamic S-MAC with that of the S-MAC protocol.
The time-dependent tracking inversion method is studied to extract the potential energy surface of the electronic excited state in the photodissociation of triatomic molecules. Based on the relay of the regularized inversion procedure and time-dependent wave packet propagation, the algorithm extracts the underlying potential energy surface piece by piece by tracking the time-dependent data, which can be synthesized from Raman excitation profiles. We have demonstrated the algorithm to extract the potential energy surface of electronic excited state for NO2 molecule where the wave packet split on a saddle-shaped surface. Finally, we describe the merits of the time-dependent tracking inversion method compared with the time-independent inversion method and discussed several extensions of the algorithm.
Kim, Yong-Rae;Song, Jae-Seung;Lee, Chang-Kue;Lee, Chung-Chan;Zee, Sung-Quun
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05a
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pp.88-93
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1996
The initial condition should be consistent with real reactor core state for the simulation of the core transient. The initial xenon distribution, which cad not be measured in the core, has a significant effect on the transient with xenon dynamics of PWR. In the simulation of the transient stating from non-equilibrium xenon state, the accurate initialization of the non-equilibrium xenon distribution is essential to predict the core transient behavior. In this study, the xenon initialization method to predict the core transient more accurately was developed through the first-order perturbation theory of the relationship between simulated power and measured power distribution and verified by the application of the simulation for a startup test of Yonggwang Unit 3.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1359-1375
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2015
Energy efficiency is critical for Wireless Sensor Networks (WSNs) since sensor nodes usually have very limited energy supply from battery. Sleep scheduling and nodes cooperation are two of the most efficient methods to achieve energy conservation in WSNs. In this paper, we propose an adaptive energy optimization approach for target tracking applications, called Energy-Efficient Node Coordination (EENC), which is based on the grid structure. EENC provides an unambiguous calculation and analysis for optimal the nodes cooperation theoretically. In EENC, the sleep schedule of sensor nodes is locally synchronized and globally unsynchronized. Locally in each grid, the sleep schedule of all nodes is synchronized by the grid head, while globally the sleep schedule of each grid is independent and is determined by the proposed scheme. For dynamic sleep scheduling in tracking state we propose a multi-level coordination algorithm to find an optimal nodes cooperation of the network to maximize the energy conservation while preserving the tracking performance. Experimental results show that EENC can achieve energy saving of at least 38.2% compared to state-of-the-art approaches.
Purpose - The paper analyzes basic indicators characterizing the volume of energy sector activity in the Russian Federation, Privolzhsky Federal district, Republic of Tatarstan. Research design, data, and methodology - The study analyzed data from the Privolzhsky Federal district, specifically, industrial production volume, electricity production, energy consumption, energy-balance data, capital investments, and capital investment structure. An array of data has been investigated in recent years. The dataset's dynamics were analyzed in 1998. Fixed capital investment dynamics were studied in 1946 the figures were converted to a comparable form using the index method. Trends were analyzed using multivariate statistics methods and the Statgraphics software package. Results - Hypothesis 1. There are sectoral disproportions in energy flows,taking into account the volume of electricity production and consumption. Trends in electricity production in general coincide with industrial production volume trends. Energy flows have disparities in individual territorial units, and in general. Hypothesis 2. The degree of sectoral economic stability decreases with insufficient levels of investment in fixed capital energy organizations. Conclusions - Because totalelectricity production is largely determined by fixed capital investments, the study of their trends and patterns will coordinate efforts on investment operations in this area.
Purpose: Because of the growing concern over fossil fuel use and increasing demand for greenhouse gas emission reduction since the 1990s, the building energy analysis field has produced various types of methods, which are being applied more often and broadly than ever. A lot of research products have been actively proposed in the area of the building energy simulation for over 50 years around the world. However, in the last 20 years, there have been only a few research cases where the trend of building energy analysis is examined, estimated or compared. This research aims to investigate a trend of the building energy analysis by focusing on methodology and characteristics of each method. Method: The research papers addressing the building energy analysis are classified into two types of method: engineering analysis and algorithm estimation. Especially, EPG(Energy Performance Gap), which is the limit both for the existing engineering method and the single algorithm-based estimation method, results from comparing data of two different levels- in other words, real time data and simulation data. Result: When one or more ensemble algorithms are used, more accurate estimations of energy consumption and performance are produced, and thereby improving the problem of energy performance gap.
Objective: It is crucial to accurately determine the net energy (NE) values of feed ingredients because the NE system is expected to be applied to the formulation of broilers feed. The NE values of 5 wheat and 5 wheat brans were determined in 12-to 14-day old Arbor Acres (AA) broilers with substitution method and indirect calorimetry method. Methods: A total of 12 diets, including 2 reference diets (REF) and 10 test diets (5 wheat diets and 5 wheat bran diets) containing 30% of test ingredients, were randomly fed to 864 male AA birds with 6 replicates of 12 birds per treatment. These birds were used to determine metabolizable energy (ME) (8 birds per replicate) in the chicken house and NE (4 birds per replicate) in the chamber respectively at the same time. After a 4-d dietary and environment adaptation period, growth performance, energy values, energy balance and energy utilization were measured during the following 3 d. Multiple linear regression analyses were further performed to generate prediction equations for NE values based on the chemical components and ME values. The NE prediction equation were also validated on another wheat diet and another wheat bran diet with high correlation (r = 0.98, r = 0.75). Results: The NE values of 5 wheat and 5 wheat bran samples are 9.34, 10.02, 10.27, 11.33, and 10.49 MJ/kg, and 5.37, 5.17, 4.87, 5.06, and 4.88 MJ/kg DM, respectively. The equation with the best fit were NE = 1.968AME-0.411×ADF-14.227 (for wheat) and NE = -0.382×CF-0.362×CP-0.244×ADF+20.870 (for wheat bran). Conclusion: The mean NE values of wheat and wheat bran are 10.29 and 5.07 MJ/kg DM in AA broilers. The NE values of ingredients could be predicted by their chemical composition and energy value with good fitness.
The passive energy dissipation technology has been proven to be reliable and robust for recent practical applications. Various dampers or energy dissipation devices have been widely used in building structures for enhancing their performances during earthquakes, windstorm and other severe loading scenarios. This paper presents a simplified seismic design procedure for retrofitting earthquake-damaged frames with viscous dampers. With the scheme of designing the main frame and the supplemental viscous dampers respectively, the seismic analysis model of damped structure with viscous dampers and braces was studied. The specific analysis process was described and approach to parameter design of energy dissipation components was also proposed. The expected damping forces for damped frame were first obtained based on storey shear forces; and then they were optimized to meet different storey drift requirements. A retrofit project of a RC frame school building damaged in the 2008 Wenchuan earthquake was introduced as a case study. This building was retrofitted by using viscous dampers designed through the simplified design procedure proposed in this paper. Based on the case study, it is concluded that this simplified design procedure can be effectively used to make seismic retrofit design of earthquake-damaged RC frames with viscous dampers, so as to achieve structural performance objectives under different earthquake risk levels.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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