Tidal current power is one of the energy sources of the ocean. Electricity can be generated by converting the flow energy of the current into the rotational energy of a turbine. Unlike tidal barrage, tidal current power does not require dams, which have a severe environmental impact. A floating-type tidal current power device can reduce the expensive support and installation cost, which usually account for approximately 41% of the total cost. It can also be deployed in relatively deep water using tensioned wires. The dynamic behavior of a floater and turbine force are coupled because the thrust and moment of the turbine affect the floater excursion, and the motion of the floater can affect the incoming speed of the flow into the turbine. To maximize the power generation and stabilize the system, the coupled motion of the floater and turbine must be extensively analyzed. However, unlike pile-fixed devices, there have been few studies involving the motion analysis of a moored-type tidal current power device. In this study, the commercial program OrcaFlex 10.1a was used for a time domain motion analysis. In addition, in-house code was used for an iterative calculation to solve the coupled problems. As a result, it was found that the maximum mooring load of 200 kN and the floater excursion of 5.5 m were increased by the turbine effect. The load that occurred on the mooring system satisfied the safety factor of 1.67 suggested by API. The optimum mooring system for the floating tidal current power device was suggested to maximize the power generation and stability of the floater.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제8권3호
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pp.202-208
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2015
For a prototype turbine operating under part load conditions, the turbine output is fluctuating strongly, leading to the power station incapable of connecting to the grid. The field test of the prototype turbine shows that the main reason is the resonance between the draft tube vortex frequency and the generator natural vibration frequency. In order to reduce the fluctuation of power output, different measures including the air admission, water admission and adding flow deflectors in the draft tube are put forward. CFD method is adopted to simulate the three-dimensional unsteady flow in the Francis turbine, to calculate pressure fluctuations in draft tube under three schemes and to compare with the field test result of the prototype turbine. Calculation results show that all the three measures can reduce the pressure pulsation amplitude in the draft tube. The method of water supply and adding flow deflector both can effectively change the frequency and avoid resonance, thus solving the output fluctuation problem. However, the method of air admission could not change the pressure fluctuation frequency.
본 연구에서는 비정렬 격자를 이용한 병렬화된 3차원 직접모사법을 개발하였다. 모사 입자의 추적에는 선형 형상 함수를 3차원으로 확장하여 적용하였다. 프로그램에서는 효율적인 병렬계산을 위하여 모사 입자의 수에 기초한 영역 재분할 방식을 이용하여 프로세서간의 작업 균형을 유지하였다. 밀도 차가 큰 두 개 이상의 유동이 동시에 존재할 경우를 효과적으로 모사하기 위해서 입자에 가중치를 적용하는 기법을 도입하였다. 프로그램의 검증을 위해서 3차원 삼각 날개 유동을 해석하여 실험치나 다른 계산 결과와 비교하였다. 또한 고도 100km의 희박한 환경헤서 우주발사체 탑재부 주의 유동을 해석하여 노즐 전방으로 고온의 풀룸이 역류하여 비행체 표면에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 타진하였다.
스테이트풀 인스펙션을 수행하는 기기에서는 패킷 플로우에 대한 정보를 유지해야 한다. 이러한 기기는 네트워크 공격 패킷에 대하여도 패킷 플로우 정보를 유지하게 되어 네트워크 공격 하에서 과도한 메모리가 요구되고 이로 인하여 메모리 오버플로우나 성능 저하가 일어난다. 따라서 이 논문은 스테이트풀 패킷 인스펙션 시 공격에 의해 생성되는 불필요한 미완성 엔트리를 제거하기 위해 사용할 수 있는 플로우 엔트리 타임아웃 값에 대한 가이드라인을 제시한다. 대부분의 인터넷 트래픽과 상당수의 네트워크 공격이 TCP 프로토콜을 사용하기 때문에 RFC2988의 TCP 재전송 시간 계산 규약에 기초를 둔 실제 인터넷 트레이스에 대한 분석을 통해 가이드라인을 도출한다. 구체적으로, 미완성 TCP 연결 설정 상태에서 (R+T) 초 이상 경과한 엔트리는 제거하여야하며, 이 때 R은 SYN 재전송 허용 회수에 따라 0,3,9를 선택하고 T는 $1\leqq{T}\leqq{2}$ 에서 부가적인 왕복 지연 허용치에 따라 선택하여야 함을 보인다.
Photovoltaics (PV) power generation efficiency is affected by meteorological factors such as temperature and wind speed. In general, it is known that the power generation amount decreases because photovoltaics panel temperature rises and the power generation efficiency decreases in summer. Photovoltaics Thermal (PVT) power generation has the ad-vantage of being able to produce heat together with power, as well as preventing the reduction in power generation efficien-cy and output due to the temperature rise of the panel. In this study, the amount of heat collected by season and time was calculated for photovoltaics thermal modules using the International Weather for Energy Calculations (IWEC) data provided by the American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE). Based on this, we propose a method of predicting the temperature of the photovoltaics panel using thermal analysis and then calculating the flow rate of coolant to improve power generation efficiency. As the results, the photovoltaics efficiencies versus time on January, April, July, and October in Jeju of the Republic of Korea were calculated to the range of 15.06% to 17.83%, and the maxi-mum cooling load and flow rate for the photovoltaics thermal module were calculated to 121.16 W and 45 cc/min, respec-tively. Though this study, it could be concluded that the photovoltaics thermal system can be composed of up to 53 modules with targeting the Jeju, since the maximum capacity of the coolant circulation pump of the photovoltaics thermal system applied in this study is 2,400 cc/min.
본 논문에서는 배전계통 모의장치와 태양광전원 모의장치, LabVIEW를 이용한 감시제어장치로 구성된 태양광전원 계통연계 시험장치를 제작하여, 태양광전원의 연계용량과 계통의 선로 구성특성, 역율(역율1, 지상/진상역율)의 3가지 Parameter에 대한 태양광전원의 정상상태 운용특성을 모의하였다. 즉, 태양광전원의 연계 운용이 배전계통(수용가)에 미치는 영향과 배전계통이 태양광전원에 미치는 영향을 분석하여, 태양광전원의 계통연계 운용 시에 발생 가능한 기술적인 사항을 검토하였다. 그리고 계통연계 시험장치의 실험 결과치를 분석하기 위하여, 태양광전원 대응형 전압강하 계산 알고리즘을 제안하여, 이론적인 값과 시험치를 비교하여 태양광전원의 정상상태 특성에 대한 시험결과의 유용성을 확인하였다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
To resolve overload in a distribution system, a distribution system operator (DSO) often performs a load transfer using normally open tie points and switches in the distribution line. During this process, the distribution system is momentarily operated in closed-loop operation. A closed-loop current in the distribution system can cause a power failure due to excess breaking current in the circuit breakers and reclosers. Therefore, it is necessary to calculate the closed-loop current exactly. However, if there are a large number of distributed generation (DG) systems in the distribution system, such as energy storage systems (ESS), they might obstruct the closed-loop operation based on bidirectional power flow. For quick and precise operation of a closed-loop system, the ESS has to regulate the power generation while satisfying closed-loop operation in the worst cases. We propose a strategy for balanced power regulation of an ESS. Simulations were carried out using PSCAD/EMTDC, and the results were compared with calculation results.
It is well known that the behavior of PV curves is similar to a quadratic function. This is used in some papers to approximate PV curves and calculate the maximum-loading point by minimum number of power flow runs. This paper also based on quadratic approximation of the PV curves is aimed at completing previous works so that the computational efforts are reduced and the accuracy is maintained. To do this, an iterative method based on a quadratic function with two constant coefficients, instead of the three ones, is used. This simplifies the calculation of the quadratic function. In each iteration, to prevent the calculations from diverging, the equations are solved on the assumption that voltage magnitude at a selected load bus is known and the loading factor is unknown instead. The voltage magnitude except in the first iteration is selected equal to the one at the nose point of the latest approximated PV curve. A method is presented to put the mentioned voltage in the first iteration as close as possible to the collapse point voltage. This reduces the number of iterations needed to determine the maximum-loading point. This method is tested on four IEEE test systems.
In new deregulated electricity market, short-term price forecasting is key information for all market players. A better forecast of market-clearing price (MCP) helps market participants to strategically set up their bidding strategies for energy markets in the short-term. This paper presents a new prediction strategy to improve the need for more accurate short-term price forecasting tool at spot market using an artificial neural networks (ANNs). To build the forecasting ANN model, a three-layered feedforward neural network trained by the improved Levenberg-marquardt (LM) algorithm is used to forecast the locational marginal prices (LMPs). To accurately predict LMPs, actual power generation and load are considered as the input sets, and then the difference is used to predict price differences in the spot market. The proposed ANN model generalizes the relationship between the LMP in each area and the unconstrained MCP during the same period of time. The LMP calculation is iterated so that the capacity between the areas is maximized and the mechanism itself helps to relieve grid congestion. The addition of flow between the areas gives the LMPs a new equilibrium point, which is balanced when taking the transfer capacity into account, LMP forecasting is then possible. The proposed forecasting strategy is tested on the spot market of the Nord Pool. The validity, the efficiency, and effectiveness of the proposed approach are shown by comparing with time-series models
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[게시일 2004년 10월 1일]
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