A search algorithm for the collision free, time optimal transport path of overhead cranes has been proposed in this paper. The map for the working environment of overhead cranes was constructed in the form of three dimensional grid. The obstacle occupied region and unoccupied region of the map has been represented using the octree model. The best-first search method with a suitable estimation function was applied to select the knot points on the collision free transport path to the octree model. The optimization technique, minimizing the travel time required for transporting objects to the goal while subjected to the dynamic constraints of the crane system, was developed to find the smooth time optimal path in the form of cubic spline functions which interpolate the selected knot points. Several simulation results showed that the selected estimation function worked effectively insearching the knot points on the collision free transport path and that the resulting transport path was time optimal path while satisfying the dynamic constraints of the crane system.
The basic factors determining the amount of energy used in hospital buildings are weather conditions and building factors. But the real energy consumer is central plant equipment such as boilers and chillers that produce thermal energy for heating and cooling. Inaccurate decision of the primary equipment's size can cause a high initial-cost, an excessive equipment space, a wasted energy by low operation-efficiency and shortening of the machine's life. In this reason, the decision of optimal size for central plant equipment is very important. There are several factors for the decision such as an operation factor, a factor (equipment factor), piping losses and a simultaneous usage factor applied in the sizing process except a basic cooling load. But there is no standard method for applying those factors. Usually, factors are applied individually by an experience or custom of each engineer. In this study, the authors emphasize the meaning and the problem of those factors, examine them by analyzing factors which were applied to actual practices, and propose the recommendation value of safety, load, operation factors and application methods.
신규 무선 네트워크 기술의 발전은 현재의 단일 네트워크 위주의 구성을 가진 무선 서비스 사업자에 새로운 다중 네트워크 (Heterogeneous Network) 환경을 맞이하게 하였다. 또한 무선 통신 사용자 수는 계속적인 증가추세에 있고 사용자들이 원하는 서비스의 종류 또한 계속적으로 다양해지고 있으며 사용자가 기대하는 서비스의 질과 수준 역시 높아지고 있다. 이에 무선 서비스 사업자들은 사용자들의 높아진 서비스 품질을 만족시키고 새로운 형태의 서비스를 안정적으로 공급하며, 현재의 네트워크와 신규 네트워크의 조화로운 운용을 위해 새로운 형태의 운용 구조 (Operation Framework)를 필요로 한다. 본 논문에서는 네트워크간의 비용/효용에 대한 한계 비용 (Marginal Cost) 산정 기법을 도입하여 서비스에 따른 최적 네트워크 운용 기법에 대해 논술한다.
The development of automation technology to reduce human error by minimizing human intervention is accelerating with artificial intelligence and big data processing technology, even in the nuclear field. Among nuclear power plant operation modes, the startup and shutdown operations are still performed manually and thus have the potential for human error. As part of the development of an autonomous operation system for startup operation, this paper proposes an action coordinating strategy to obtain the optimal actions. The lower level of the system consists of operating blocks that are created by analyzing the operation tasks to achieve local goals through soft actor-critic algorithms. However, when multiple agents try to perform conflicting actions, a method is needed to coordinate them, and for this, an action coordination strategy was developed in this work as the upper level of the system. Three quantification methods were compared and evaluated based on the future plant state predicted by plant parameter prediction models using long short-term memory networks. Results confirmed that the optimal action to satisfy the limiting conditions for operation can be selected by coordinating the action sets. It is expected that this methodology can be generalized through future research.
Kim, Byung-ki;Park, Jae-Beom;Choi, Sung-Sik;Jang, Moon-Seok;Rho, Dae-Seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권1호
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pp.11-18
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2017
In order to maintain customer voltages within the allowable limit($220{\pm}13V$) as much as possible, tap operation strategy of SVR(Step Voltage Regulator) which is located in primary feeder, is widely used for voltage control in the utilities. However, SVR in nature has operation characteristic of the delay time ranging from 30 to 150 sec, and then the compensation of BESS (Battery Energy Storage System) during the delay time is being required because the customer voltages in distribution system may violate the allowable limit during the delay time of SVR. Furthermore, interconnection of PV(Photovoltaic) system could make a difficultly to keep customer voltage within the allowable limit. Therefore, this paper presents an optimal coordination operation algorithm between BESS and SVR based on a conventional LDC (Line Drop Compensation) method which is decided by stochastic approach. Through the modeling of SVR and BESS using the PSCAD/EMTDC, it is confirmed that customer voltages in distribution system can be maintained within the allowable limit.
This paper presents a new approach to evaluate optimal basic reliability indices of electric distribution systems using genetic algorithm. The use of optimal reliability evaluation is an important aspect of distribution system planning and operation to determine adequacy reliability level of each area. In this paper, the reliability model is based on the analytical method, connecting component failure to load point outage in each section. The proposed method applies genetic algorithm to calculate the optimal values of basic reliability indices, ie. failure rate and repair time, for a load point in the power distribution system, subject to minimizing interruption cost. Test results for the model system are reported in the paper compared with a direct optimization method(gradient projection).
Energy shifting is an innovative method used to obtain the highest profit from the operation of energy storage systems (ESS) by controlling the charge and discharge schedules according to the electricity prices in a given period. Therefore, in this study, we propose an optimal charge and discharge scheduling method that performs energy shift operations derived from an ESS efficiency model. The efficiency model reflects the construction of power conversion systems (PCSs) and lithium battery systems (LBSs) according to the rated discharge time of a MWh-scale ESS. The PCS model was based on measurement data from a real system, whereas for the LBS, we used a circuit model that is appropriate for the MWh scale. In addition, this paper presents the application of a genetic algorithm to obtain the optimal charge and discharge schedules. This development represents a novel evolutionary computation method and aims to find an optimal solution that does not modify the total energy volume for the scheduling process. This optimal charge and discharge scheduling method was verified by various case studies, while the model was used to realize a higher profit than that realized using other scheduling methods.
The paper presents a generalized optimal active control algorithm for earthquake-resistant structures. The study included the weighting matrix configuration, stability, and time-delays for achieving control effectiveness and optimum solution. The sensitivity of various time-delays in the optimal solution is investigated for which the stability regions are determined. A simplified method for reducing the influence of time-delay on dynamic response is proposed. Numerical examples illustrate that the proposed optimal control algorithm is advantageous over others currently in vogue. Its feedback control law is independent of the time increment, and its weighting matrix can be flexibly selected and adjusted at any time during the operation of the control system. The examples also show that the weighting matrix based on pole placement approach is superior to other weighting matrix configurations for its self-adjustable control effectiveness. Using the time-delay correction method can significantly reduce the influence of time-delays on both structural response and required control force.
In piezoelectric device applications, it is important to improve a system efficiency because of the low generated power. In this paper, an optimal driving method is proposed to improve a system efficiency for a piezoelectric energy harvesting system. The proposed method considers disappear energy in input capacitors and the converter efficiency according to the input voltage magnitude to minimize energy losses. Experimental results based on various energy generation cases verify that the proposed method significantly improves the system efficiency; the efficiency is approximately 9.97% higher than that of the conventional method.
This study focuses on the optimal operation and control strategy of the fuel cell process. The control objective of the Phosphoric Acid Fuel Cell (PAFC) is established and dynamic modeling equations of the entire fuel cell process are formulated as discrete-time type. On-line optimal control of the MIMO system employs the direct decomposition-coordination method. The objective function is modified as the tracking form to enhance the response capability to the load change. The weight factor matrices Q,R, which are design parameters, are readjusted. This control system is compared with LQI method and the results show that the suggested method is better than the traditional method in pressure difference control.
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