Hamza Umar;Christopher Mullen;Soobum Lee;Jaeyun Lee;Jaehoon Kim
Smart Structures and Systems
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v.32
no.6
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pp.383-391
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2023
Energy harvesting in trams may become a prevalent source of passive energy generation due to the high density of vibrational energy, and this may help power structural health monitoring systems for the trams. This paper presents a broadband vibrational energy harvesting device design that utilizes a varied frequency from a tram vehicle using a 2 DOF vibrational system combined with electromagnetic energy conversion. This paper will demonstrate stepwise optimization processes to determine mechanical parameters for frequency tuning to adjust to the trams' operational conditions, and electromagnetic parameters for the whole system design to maximize power output. The initial optimization will determine 5 important design parameters in a 2 DOF vibrational system, namely the masses (m1, m2 (and spring constants (k1, k2, k3). The second step will use these parameters as initial guesses for the second optimization which will maintain the ratios of these parameters and present electrical parameters to maximize the power output from this system. The obtained values indicated a successful demonstration of design optimization as the average power generated increased from 1.475 mW to 17.44 mW (around 12 times).
Voltage sourced converter (VSC) based direct-current (DC) grid has the ability to control power flow flexibly and securely, thus it has become one of the most valid approaches in aspect of large-scale renewable power generation, oceanic island power supply and new urban grid construction. To solve the optimal power flow (OPF) problem in DC grid, an adaptive particle swarm optimization (PSO) algorithm based on fuzzy control theory is proposed in this paper, and the optimal operation considering both power loss and voltage quality is realized. Firstly, the fuzzy membership curve is used to transform two objectives into one, the fitness value of latest step is introduced as input of fuzzy controller to adjust the controlling parameters of PSO dynamically. The proposed strategy was applied in solving the power flow issue in six terminals DC grid model, and corresponding results are presented to verify the effectiveness and feasibility of proposed algorithm.
As is known to all that the output of wind power generation has a character of randomness and volatility because of the influence of natural environment conditions. At present, the research of wind power prediction mainly focuses on point forecasting, which can hardly describe its uncertainty, leading to the fact that its application in practice is low. In this paper, a wind power range prediction model based on the multiple output property of BP neural network is built, and the optimization criterion considering the information of predicted intervals is proposed. Then, improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize the model. The simulation results of a practical example show that the proposed wind power range prediction model can effectively forecast the output power interval, and provide power grid dispatcher with decision.
Zhang, Wenjuan;Ma, Haomiao;Zhang, Junli;Chen, Lingling;Qu, Yang
Journal of Power Electronics
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v.15
no.4
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pp.1119-1130
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2015
This study investigates the multi-objective fuzzy optimization of crowbar resistance for the doubly fed induction generator (DFIG) low-voltage ride-through (LVRT). By integrating the crowbar resistance of the crowbar circuit as a decision variable, a multi-objective model for crowbar resistance value optimization has been established to minimize rotor overcurrent and to simultaneously reduce the DFIG reactive power absorbed from the grid during the process of LVRT. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied to solve this optimization problem. In the proposed GA, the value of the crowbar resistance is represented by floating-point numbers in the GA population. The MOGA emphasizes the non-dominated solutions and simultaneously maintains diversity in the non-dominated solutions. A fuzzy-set-theory-based is employed to obtain the best solution. The proposed approach has been evaluated on a 3 MW DFIG LVRT. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach for solving the crowbar resistance multi-objective optimization problem in the DFIG LVRT.
To lower the operational cost of microbubble generation by electrolysis, optimization of parameters limiting the process must be carried out for the process to be fully adopted in environmental and industrial settings. In this study, four test electrodes were used namely aluminum, iron, stainless steel, and Dimensionally Sable Anode (DSA). We identified the effects and optimized each operational parameter including NaCl concentration, current density, pH, and electrode distance to reduce the operational cost of microbubble generation. The experimental results showed that was directly related to the rate and cost of microbubble generation. Adding NaCl and narrowing the distance between electrodes caused no substantial changes to the generation rate but greatly decreased the power requirement of the process, thus reducing operational cost. Moreover, comparison among the four electrodes operating under optimum conditions revealed that aluminum was the most efficient electrode in terms of generation rate and operational cost. This study therefore presents significant data on performing costefficient microbubble generation, which can be used in various environmental and industrial applications.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.19
no.3
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pp.194-202
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2016
This study aims to review a topology optimization based on finite element analysis (FEA) for conceptual design of platform in the 10MW class floating type wave-wind hybrid power generation system (WHPGS). Two topology optimization theories, density method (DM) and homogenization design method (HDM) were used to check which one is more effective for a simplified structural design problem prior to the topology optimization of platform of WHPGS. From the results of the simplified design problem, the HDM was applied to the topology optimization of platform of WHPGS. For the conceptual platform design of WHPGS, FEA model was created and then the structural analysis was performed considering offshore environmental loads at installation site. Hydrodynamics analysis was carried out to calculate pressure on platform and tension forces in mooring lines induced from the offshore environmental loads such as design wave and current. Loading conditions for the structural analysis included the analysis results from the hydrodynamic analysis and the weights of WHPGS. Boundary condition was realized using inertia relief method. The topology optimization of WHPGS platform was performed using the HDM, and then the conceptual arrangement of main structural members was suggested. From the results, it was confirmed that the topology optimization might be a useful tool to design the conceptual arrangement of main structural members for a newly developed offshore structure such as the floating type WHPGS.
In SS branch of Korea District Heating Corporation, Combined Heat & Power power plant with 99MW capacity and 98Gcal / h capacity is operated as a district electricity business. In this region, it is difficult to operate the generator due to the problem of surplus heat treatment between June and September due to the economic recession and the decrease in demand, so it is urgent to develop an economical energy new business model. In this study, we will develop an optimized operation model by introducing a renewable energy hybrid system based on actual operation data of this site. In particular, among renewable energy sources, fuel cell (Fuel Cell) power generation which can generate heat and electricity at the same time with limited location constraints, photovoltaic power generation which is representative renewable energy, ESS (Energy Storage System). HOMER (Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) program was used to select the optimal model. As a result of the economic analysis, 99MW CHP combined cycle power generation is the most economical in terms of net present cost (NPC), but 99MW CHP in terms of carbon emission trading and renewable energy certificate And 5MW fuel cells, and 521kW of solar power to supply electricity and heat than the supply of electricity and heat by 99MW CHP cogeneration power, it was shown that it is economically up to 247.5 billion won. we confirmed the results of the improvement of the zone electricity business condition by introducing the fuel cell and the renewable energy hybrid system as the optimization process model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.10
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pp.480-488
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2001
This paper presents a technique that can obtain an optimal solution for the Security-Constrained Economic Dispatch (SCED) problems using the Interior Point Method (IPM) while taking into account of the power flow constraints. The SCED equations are formulated by using only the real power flow equations from the optimal power flow. Then an algorithm is presented that can linearize the SCED equations based on the relationships among generation real power outputs, loads, and transmission losses to obtain the optimal solutions by applying the linear programming (LP) technique. The objective function of the proposed linearization algorithm are formulated based on the fuel cost functions of the power plants. The power balance equations utilize the Incremental Transmission Loss Factor (ITLF) corresponding to the incremental generation outputs and the line constraints equations are linearized based on the Generalized Generation Distribution Factor (GGDF). Finally, the application of the Primal Interior Point Method (PIPM) for solving the optimization problem based on the proposed linearized objective function is presented. The results are compared with the Simplex Method and the promising results ard obtained.
Kim, Kyu-Ho;Rhee, Sang-Bong;Hwang, Kab-Ju;Song, Kyung-Bin;Lee, Kwang Y.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.11
no.1
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pp.20-28
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2016
This paper presents a generation rescheduling method for the enhancement of transient stability in power systems. The priority and the candidate generators for rescheduling are calculated by using the energy margin sensitivity. The generation rescheduling formulates the Lagrangian function with the fuel cost and emission such as NOx and SOx from power plants. The generation rescheduling searches for the solution that minimizes the Lagrangian function by using the Newton’s approach. While the Pareto optimum in the fuel cost and emission minimization has a drawback of finding a number of non-dominated solutions, the proposed approach can explore the non-inferior solutions of the multiobjective optimization problem more efficiently. The method proposed is applied to a 4-machine 6-bus system to demonstrate its effectiveness.
In this thesis, output voltage, current and power of solar module were classified by irradiation and module temperature from data of overall operating characteristics collected for one year in order to manage efficient photovoltaic generation system and deliver maximum power. In addition, from these data, correlations between irradiation, module temperature of photovoltaic cell and amount of power given by photovoltaic cell was quantitatively examined to deduce optimization of the design and construction of photovoltaic generation system. The results of this thesis can be summarized as follows. As output power characteristics according to a temperature range of 10$\sim$50[], output power was increased with an increase in temperature. Since output power increases with temperature increase, the result corresponds well to the related equation on temperature and output power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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