This paper presents an innovative design for a low-speed, direct-drive, axial-flux permanent-magnet (AFPM) generator with a coreless stator and rotor that is intended for application to small wind turbine power generation systems. The performance of the generator is evaluated and optimized by means of comprehensive 3D electromagnetic finite element analysis. The main focus of this study is to improve the power output and efficiency of wind power generation by investigating the electromagnetic and structural features of a coreless AFPM generator. The design is validated by comparing the performance achieved with a prototype. The results of our comparison demonstrate that the proposed generator has a number of advantages such as a simpler structure, higher efficiency over a wide range of operating speeds, higher energy yield, lighter weight and better power utilization than conventional machines. It would be possible to manufacture low-cost, axial-flux permanent-magnet generators by further developing the proposed design.
This paper presents a scheme to solve the congestion problem with phase-shifting transformer(PST) controls and power generation controls using linear programming method. A good design of PST and power generation control can improve total transfer capability(TTC) in interconnected systems. This paper deals with an application of optimization technique for TTC calculation. Linear programming method is used to maximize power flow of tie line subject to security constraints such as voltage magnitude and real power flow in interconnected systems. The results are compared with that of repeat power flow(RPF) and sequential quadratic programming(SQP). The proposed method is applied to 10 machines 39 buses model systems to show its effectiveness.
Elumalaivasan Poongavanam;Padmanathan Kasinathan;Karunanithi Kandasamy;S. P. Raja
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2701-2717
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2023
In this paper, a hybrid fuzzy-based method is suggested for determining India's best system for power generation. This suggested approach was created using a fuzzy-based combination of the Giza Pyramids Construction (GPC) and Recalling-Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN). GPC is a meta-heuristic algorithm that deals with solutions for many groups of problems, whereas RERNN has selective memory properties. The evaluation of the current load requirements and production profile information system is the main objective of the suggested method. The Central Electricity Authority database, the Indian National Load Dispatch Centre, regional load dispatching centers, and annual reports of India were some of the sources used to compile the data regarding profiles of electricity loads, capacity factors, power plant generation, and transmission limits. The RERNN approach makes advantage of the ability to analyze the ideal power generation from energy data, however the optimization of RERNN factor necessitates the employment of a GPC technique. The proposed method was tested using MATLAB, and the findings indicate that it is effective in terms of accuracy, feasibility, and computing efficiency. The suggested hybrid system outperformed conventional models, achieving the top result of 93% accuracy with a shorter computation time of 6814 seconds.
Renewable energy hybrid systems look into the process of choosing the finest arrangement of components and their sizing with suitable operation approach to deliver effective, consistent and cost effective energy source. This paper presents hybrid renewable energy system (HRES) solar photovoltaic, downdraft biomass gasifier, and fuel cell based generation system. HRES electrical power to supply the electrical load demand of academic research building sited in $23^{\circ}12^{\prime}N$ latitude and $77^{\circ}24^{\prime}E$ longitude, India. Fuzzy logic programming discover the most effective capital and replacement value on components of HRES. The cause regarding fuzzy logic rule usage on HOMER pro (Hybrid optimization model for multiple energy resources) software program finds the optimum performance of HRES. HRES is designed as well as simulated to average energy demand 56.52 kWh/day with a peak energy demand 4.4 kW. The results shows the fuel cell and battery bank are the most significant modules of the HRES to meet load demand at late night and early morning hours. The total power generation of HRES is 23,794 kWh/year to the supply of the load demand is 20,631 kWh/year with 0% capacity shortage.
In this paper, configuration of $1-{\phi}$ seven-level boost DC-link cascade based reversing voltage multilevel inverter (BDCLCRV MLI) is proposed for uninterrupted power supply (UPS) applications. It consists of three level boost converter, level generation unit and full bridge circuit for polarity generation. When compared with conventional boost cascaded H-bridge MLI configurations, the proposed system results in reduction of DC sources, reduced power switches and gate drive requirements. Inverter switching is accomplished by providing appropriate switching angles that is generated by any optimization switching angle techniques. Here, round modulation control (RMC) method is taken as the optimization method and switching angles are derived and the same is compared with various switching angles methods i.e., equal-phase (EP) method, and half-equal-phase (HEP) method which results in improved quality of obtained AC power with lowest total harmonic distortion (THD). Reduction in DC sources and switch count makes the system more cost effective. A simulation and prototype model of $1-{\phi}$ seven-level BDCLCRV MLI system is developed and its performance is analyzed for various operating conditions.
These days, a penetration of distributed generation(DG) has increased in power system. Due to increased penetration of DG, a whole system is forced to install the maximum hosting capacity of DG. Therefore analysis between the maximum hosting capacity of DG at the target bus and the whole system is important. If we know the maximum hosting capacity, it will be able to satisfy the demand of system planner and customer. In this paper, we use a genetic algorithm to calculate the hosting capacity with optimization program using Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications(DAKOTA). To consider a real system, we establish constraints and use IEEE 34 node test system. In addition, through the correlation coefficient between the target bus and the other buses, when capacity of DG at the target bus increases, we analyze which capacity of DG at the other buses will be decreased.
The goal of this research is to propose a way to maximize small modular reactor (SMR) utilization to gain better market feasibility in support of carbon neutrality. For that purpose, a comprehensive tool was developed, combining off-design thermohydraulic models, economic objective models (levelized cost of electricity, annual profit), non-economic models (saved CO2), a parameter input sampling method (Latin hypercube sampling, LHS), and a multi-objective evolutionary algorithm (Non-dominated Sorting Algorithm-2, NSGA2 method) for optimizing a SMR-combined heat and power cycle (CHP) system design. Considering multiple objectives, it was shown that NSGA2+LHS method can find better optimal solution sets with similar computational costs compared to a conventional weighted sum (WS) method. Out of multiple multi-objective optimal design configurations for a 105 MWe design generation rating, a chosen reference SMR-CHP system resulted in its levelized cost of electricity (LCOE) below $60/MWh for various heat prices, showing economic competitiveness for energy market conditions similar to South Korea. Examined economic feasibility may vary significantly based on CHP heat prices, and extensive consideration of the regional heat market may be required for SMR-CHP regional optimization. Nonetheless, with reasonable heat market prices (e.g. district heating prices comparable to those in Europe and Korea), SMR can still become highly competitive in the energy market if coupled with a CHP system.
Given the recent surge of interest towards utilization of renewable distributed energy resources (DER), in particular in remote areas, this paper aims at designing an optimal hybrid system in order to supply loads of a village located in Esfarayen, North Khorasan, Iran. This paper illustrates the optimal design procedure of a standalone hybrid system which consists of Wind Turbine Generator (WTG), Photo Voltaic (PV), Diesel-generator, and Battery denoting as the Energy Storage System (ESS). The WTGs and PVs are considered as the main producers since the site's ambient conditions are suitable for such producers. Moreover, batteries are employed to smooth out the variable outputs of these renewable resources. To this end, whenever the available power generation is higher than the demanded amount, the excess energy will be stored in ESS to be injected into the system in the time of insufficient power generation. Since the standalone system is assumed to have no connection to the upstream network, it must be able to supply the loads without any load curtailment. In this regard, a Diesel-Generator can also be integrated to achieve zero loss of load. The optimal hybrid system design problem is a discrete optimization problem that is solved, here, by means of a recently-introduced meta-heuristic optimization algorithm known as Lightning Attachment Procedure Optimization (LAPO). The results are compared to those of some other methods and discussed in detail. The results also show that the total cost of the designed stand-alone system in 25 years is around 92M€ which is much less than the grid-connected system with the total cost of 205M€. In summary, the obtained simulation results demonstrate the effectiveness of the utilized optimization algorithm in finding the best results, and the designed hybrid system in serving the remote loads.
태양광발전시스템은 다른 재생에너지원과 비교해서 내구수명이 길어 유지점검이 거의 필요 없다고 하지만, 실제 태양광 모듈의 음영 발생, 온도상승, 미스매치, 오염·열화, 태양광 인버터의 고장, 누설전류 및 아크 발생으로 인하여 초기 설계 시에 기대했던 성능이 나오지 않는 경우가 발생한다. 따라서 이러한 시스템의 문제점 해결을 위해 단지 발전량 및 운전 현황에 대한 조사를 통하여 정성적으로 파악하거나 태양광발전시스템의 성능지수인 성능계수(PR, Performance Ratio)로부터 성능을 비교분석하고 있다. 그러나 큰 손실을 포함하고 있으므로 단지 성능계수만으로 태양광발전시스템의 성능 저하, 고장 혹은 결한 등의 이상 유무를 정확하게 판단하기가 어렵다. 본 논문에서는 주변 환경의 변화에 따른 태양광발전시스템 발전량 최적화를 위해 태양광 모듈의 음영 발생, 인버터 고장, 누설 및 아크에 대한 상태 진단 알고리즘을 연구하였다. 또한 연구된 알고리즘을 이용하여 영역별 상태진단과 이에 따른 발전량 최적화 운전에 대한 실증시험을 통한 결과를 고찰하였다.
This paper presents a method of finding the optimal operating point minimizing a given objective function with 3 phase power flow equations and operational constraints, called 3 phase optimal power flow. 3 phase optimal power flow can provide operation and control strategies for the distribution systems with distributed generation assets, which might be frequently in unbalanced conditions assuming that high penetration rate of renewable energy sources in the systems. As the solution technique, this paper adopts a standard particle swarm optimization (PSO).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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