KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.10
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pp.4738-4758
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2017
Resource allocation plays a crucial role in multiuser multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems to improve overall system performance. While previously proposed resource allocation algorithms are mainly designed from the point of view of the information-theoretic, we formulate the resource allocation problem as an average bit error rate (BER) minimization problem subject to a total power constraint when considering employing realistic MIMO detection techniques. Subsequently, we derive the optimal subcarrier and power allocation algorithms for three types of well-known MIMO detectors, including the maximum likelihood (ML) detector, linear detectors, and successive interference cancellation (SIC) detectors. To reduce the complexity, we also propose a two-step suboptimal algorithm that separates subcarrier and power allocation for each detector. We also analyze the diversity gain of the proposed suboptimal algorithms for various MIMO detectors. Simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm for each detector can achieve a comparable performance with the optimal allocation with a much lower complexity. Moreover, it is shown that the suboptimal algorithms perform better than the conventional algorithms that are known in the literature.
When we urgently need to develop and supply an alternative energy, wind power is growing with much interest because it has relative low cost of power and area of tower. To estimate the wind power resource, it is necessary to make an wind resource map first. On the study of wind resource map in the Korean peninsula, Southern coast was needed to investigate the possibility of developing wind power complex because of good wind resources. In this study, we made a vertical observation to analyze the properties of wind in coastal area. From tethered sonde observation, we knew that synoptic effect had an influence higher in second day than first day. This means local wind circulation is generated on first day but not second day. The local wind made vertical wind shear strong in first day. Also, there was large difference of wind speed between layers at night time by analysis of SODAR observation.
Saemankeum is well known for its high speed wind, and it is known that the blueprint of a future city around Saemankeum, including new industrial complex, has been planned. As a result, large-scale offshore wind farm, on the basis of the measurement of wind resource for a long time, can be considered, so that generated electricity can be used to meet the energy demand near the wind farm. Wind speed in Kokunsando of Saemankeum is measured and analyzed with its statistical distribution and wind directions. The probability of wind power resource over Kokunsando of Saemangeum is reviewed with the measured data in one island of Kokunsando. According to measured data, the shape and scale factor of Weibull distribution of wind speed are obtained, and then power density is analyzed as well. Through this study, it is clear that the Saemangeum area has a fluent and abundant wind power source to develop the wind farm in Korea.
In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.
As variable renewable sources rapidly increase due to the Energy Transition plan, integration cost of renewable sources to the power system is rising sharply. The increase in variable renewable energy reduces the capacity factor of existing traditional power capacity, and this undermines the efficiency of the overall power supply, and demand resources are drawing attention as a solution. In this study, we analyzed how much electric vehicle demand resouces, which has great potential among other demand resources, can reduce power supply costs if it is used as a flexible resource for renewable generation. As a methodology, a stochastic form of power system optimization model that can effectively reflect the volatile characteristics of renewable generation is used to analyze the cost induced by renewable energy and the benefits offered by electric vehicle demand resources. The result shows that virtual power plant-based direct control method has higher benefits than the time-of-use tariff, and the higher the proportion of renewable energy is in the power system, the higher the benefits of electric vehicle demand resources are. The net benefit after considering commission fee for aggregators and battery wear-and-tear costs was estimated as 67% to 85% of monthly average fuel cost under virtual power plant with V2G capability, and this shows that a sufficient incentive for market participation can be offered when a rate system is applied in which these net benefits of demand resources are effectively distributed to consumers.
When we urgently need to develop and supply an alternative energy, wind power is growing with much interest because it has relative low cost of power and area of tower. To estimate the wind power resource, it is necessary to make an observation first. Although the large wind falm and resources are near coast and mountain area, the wind energy in urban area has the strong thing of direct access to power generator. In this study, we estimate the probability of wind energy above urban area using SODAR data, which is located at the top of the tall building (140m).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.6A
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pp.455-464
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2005
In this paper, we implement resource allocation algorithm based on the WiBro system which including OFDMA, TDD, and we propose the algorithm in order to increase bandwidth efficiency. In this algorithm, data is allocated from the subchannel which has large channel gain to the subchannel which has small channel gain with maximum modulation order. The moment total power is more than available power, the modulation order of the latest subchannel is adjusted. The problem of decreasing of throughput in large channel attenuation environment is solved by allocating additional power. Still, this algorithm has large bandwidth efficiency.
Kim, You-Mi;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-yeol;Kim, Jin-Young;Kim, Chang Ki;Kim, Shin-Young
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.4
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pp.11-20
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2016
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
Kim, Jin-Young;Kim, Hyun-Goo;Kang, Yong-Heack;Yun, Chang-Yeol;Kim, Ji-Young;Lee, Jun-Shin
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.36
no.1
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pp.27-37
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2016
A simple but practical Ensemble Prediction System(EPS) for wind power forecasting was developed and evaluated using the measurement of the offshore meteorological tower, HeMOSU-1(Herald of Meteorological and Oceanographic Special Unite-1) installed at the Southwest Offshore in South Korea. The EPS developed by the Korea Institute of Energy Research is based on a simple ensemble mean of two Numerical Weather Prediction(NWP) models, WRF-NMM and WRF-ARW. In addition, the Kalman Filter is applied for real-time quality improvement of wind ensembles. All forecasts with EPS were analyzed in comparison with the HeMOSU-1 measurements at 97 m above sea level during Typhoon Bolaven episode in August 2012. The results indicate that EPS was in the best agreement with the in-situ measurement regarding (peak) wind speed and cut-out speed incidence. The RMSE of wind speed was 1.44 m/s while the incidence time lag of cut-out wind speed was 0 hour, which means that the EPS properly predicted a development and its movement. The duration of cut-out wind speed period by the EPS was also acceptable. This study is anticipated to provide a useful quantitative guide and information for a large-scale offshore wind farm operation in the decision making of wind turbine control especially during a typhoon episode.
As many researchers want to predict or assess more about wind condition and wind power generation, CFD(Computational Fluid Dynamics) analysis method is very good way to do predict or assess wind condition and power generation. But CFD analysis is needed much knowledge of aerodynamics and physical fluid theory. In this paper, Auto-Wind CFD analysis program will be introduced. User does not need specific knowledge of CFD or fluid theory. This program just needs topographical data and wind data for initial condition. Then all of process is running automatically without any order of user. And this program gives for user to select and set initial condition for advanced solving CFD. At the last procedure of solving, Auto-Wind program shows analysis of topography and wind condition of target area. Moreover, Auto-Wind can predict wind power generation with calculation in the program. This Auto-Wind analysis program will be good tool for many wind power researchers in real field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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