본 논문에서는 멀티코어 프로세서에서 단일 실시간 병렬 작업의 데드라인을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대 값을 최소화하는 스케쥴링 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 단일 작업을 여러 개의 코어들 상에서 동시에 수행하는 병렬 처리 기법을 적용하였고, 전체 코어들 중에서 일부의 코어들만을 사용하고 나머지 코어들의 전원을 소등하여 전력 소모량을 줄였다. 또한 한정된 개수의 이산적 클락 주파수 값들을 가지는 DVFS 기반 멀티코어 프로세서에 대해서, 확률적 계산량 모델을 가진 실시간 병렬 작업의 데드라인을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대 값을 최소화함을 수학적으로 증명하였다. 성능평가 실험에서, 제안된 기법이 기존 방법의 전력소모량을 최대 81%까지 감소시킴을 확인하였다.
The purpose of this paper is to establish a new optimum Generator Maintenance Scheduling(GMS) considering renewable energy generator. In this paper, the total renewable energy generation is estimated using hourly capacity factor of renewable energy generator. The GMS was optimized with the objective function of maximizing the minimum reserve rate, minimizing the probabilistic production cost, minimizing the loss of load expectation, and minimizing $CO_2$ emissions. In the case study of this paper, GMS considering renewable energy and GMS not considering renewable energy are shown by each objective function. And it shows scenarios of the reliability, the environmental and economical factors when two nuclear power plants inputted and ten coal thermal power plants shut downed respectively.
Ultra-high voltage transformer industry has characteristic of small quantity batch production system by other order processing unlike general mass production systems. In this industry, observance of time deadline is very important in market competitive power security and company continued existence. The transformer winding is a process that rolls a coil is coated with an electric insulation material in order to generate the required voltage using the voltage fluctuation. The winding process is very important production process in the extra-high voltage transformer manufacturing industry because winding process is core process that occupy weight about half of whole process and is process that decide current ratio of transformer. This paper proposes a statistical calculation and control method of planned leadtime on the basis of real data and informations for the A company in transformer winding process. Moreover, we develop unit process scheduling system.
This paper describes a strategy of a daily optimal operational scheduling in cogeneration system for paper mill. The cogeneration system selected to establish the scheduling consists of three units and several auxiliary devices. One unit generates electrical and thermal energy using the back pressure turbine. The rest two units generate the energy using the extraction condensing turbine. Three auxiliary boilers, two waste boilers and three sludge incinerators operate to supply energy to the loads with three units. The cogeneration system is able to supply enough the thermal energy to the thermal load, however it can not sufficiently supply the electrical power to the electrical load. Therefore the insufficient electric energy is compensated by buying electrical energy from utility. When the operational scheduling is performed considering the environmental problem. This paper shows the simulation results for daily operational scheduling obtained using the evolutionary algorithm. This results reveal that the proposed modeling and strategy can be effectively applied to cogeneration system for paper mill.
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.
As the introduction of wind power is steadily increasing, negative effects of wind power become more important. To operate a power system more reliable, the system operator needs to recognize the maximum required capacity of available generators for a certain period. For recognizing the maximum capacity, this paper proposes a methodology to determine an optimal reserve requirement considering wind power, for the certain period in the mid-term perspective. As wind speed is predicted earlier, the difference of the forecasted and the actual wind speed becomes greater. All possible forecast errors should be considered in determining optimal reserve, and they are represented explicitly by the proposed matrix form in this paper. In addition, impacts of the generator failure are also analyzed using the matrix form. Through three main stages which are the scheduling, contingency and evaluation stages, costs associated with power generation, reserve procurement and the usage, and the reliability cost are calculated. The optimal reserve requirement is determined so as to minimize the sum of these costs based on the cost/reliability analysis. In case study, it is performed to analyze the impact of wind power penetration on the reserve requirement, and how major factors affect it.
The optimal operation of power system is developed by alternately using real power dispatch and reactive power dispatch problem. The real power system scheduling process is formulated as an optimization problem with linear inequality constraints. A.C. loadflow method is used for the problem solution and line losses are considered. The constraints under consideration are generator power limits, load scehdling limits and line capacity limits. In solving the objective function the Dual Relaxation method is adopted. Tests indicate that the method is practical for real time application. The reactive power control problem uses the Dual Simplex Relaxation method as in the real scheduling case. Insted of minimizing the cost of power system, the objective is selected as to determine the highest possible voltage schedule. The constraints under consideration are the voltage limits at each node and the possibilities of supply or absobtion of reactive energy by generator units and the compensation facilities. Tests indicate that the method is practical for real time applications. The overall optimization methods developed in this paper proved to obtained fine results in minimizing object function compared with the method without using voltage control. And the overall voltage profiles were also improved.
본 논문에서는 작업 개수보다 프로세싱 코어 개수가 많은 저부하 멀티코어 프로세서에 적합한 실시간 작업용 저전력 스케쥴링 기법을 제안하였다. 제시된 기법을 시스템상에 존재하는 모든 프로세싱 코어들을 사용하지 않고, 주어진 작업들의 전체 계산량을 고려하여 일부의 프로세싱 코어들만을 사용하고 나머지 사용하지 않는 코어들의 전원을 소등하여 전력소모량을 줄였다. 또한 휴리스틱 기법을 사용하여 주어진 작업들을 프로세싱 코어들에게 빠르게 배치하였다. 마지막을 각각의 프로세싱 코어는 배치된 작업들의 데드라인 모두 만족하면서 전력소모량을 최소화하도록 프로세싱 코어에 적용되는 최적의 클락 주파수를 선택하여 사용하였다. 제시된 스케쥴링 기법과 기존의 프로세싱 코어들을 최대한 많이 사용하는 방법을 비교하는 실험에서, 제시된 기법이 기존 방법의 전력소모량을 최대 78%까지 감소시킴을 확인하였다.
본 논문에서 구현한 지능형 인터넷 전원 콘센트는 인터넷 환경을 이용하여 주변의 전기, 전자 제품들을 인터넷에 연결하여 원격으로 감시하고 제어할 수 있다. 또한, 주변의 온도와 밝기를 감지하고, 실시간 타이머를 내장하여 만년달력을 이용한 스케줄링 제어가 가능하다. 그리고 4개의 전원 콘센트를 4개의 외부 입력조건과 적외선 리모콘을 이용하여 제어함으로서 간단한 홈오토메이션 제어기 기능을 수행 할 수 있다. 사용자 인터페이스는 임베디드 웹서버를 내장하고 UDP 프로토콜로 제어할 수 있도록 설계하여 웹브라우저와 전용 제어 프로그램을 이용할 수 있도록 구현하였다. 따라서 최적의 스케쥴링과 다양한 통신기능을 활용한 실시간 전원제어 기능을 설정하면, 최근 관심이 고조되고 있는 대기전력 절감을 통한 절전형 전원 콘센트의 기능을 충실히 수행할 수 있다.
In this paper, we propose a novel ant colony optimization (ACO)-based test scheduling method for testing network-on-chip (NoC)-based systems-on-chip (SoCs), on the assumption that the test platform, including specific methods and configurations such as test packet routing, generation, and absorption, is installed. The ACO metaheuristic model, inspired by the ant's foraging behavior, can autonomously find better results by exploring more solution space. The proposed method efficiently combines the rectangle packing method with ACO and improves the scheduling results by dynamically choosing the test-access-mechanism widths for cores and changing the testing orders. The power dissipation and variable test clock mode are also considered. Experimental results using ITC'02 benchmark circuits show that the proposed algorithm can efficiently reduce overall test time. Moreover, the computation time of the algorithm is less than a few seconds in most cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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