In wireless networks, it is well-known that intermediate nodes can be used as cooperative relays to reduce the transmission energy required to reliably deliver a message to an intended destination. When the network is under a central authority, energy allocations and cooperative pairings can be assigned to optimize the overall energy efficiency of the network. In networks with autonomous selfish nodes, however, nodes may not be willing to expend energy to relay messages for others. This problem has been previously addressed through the development of extrinsic incentive mechanisms, e.g., virtual currency, or the insertion of altruistic nodes in the network to enforce cooperative behavior. This paper considers the problem of how selfish nodes can decide on an efficient energy allocation and endogenously form cooperative partnerships in wireless networks without extrinsic incentive mechanisms or altruistic nodes. Using tools from both cooperative and non-cooperative game theory, the three main contributions of this paper are (i) the development of Pareto-efficient cooperative energy allocations that can be agreed upon by selfish nodes, based on axiomatic bargaining techniques, (ii) the development of necessary and sufficient conditions under which "natural" cooperation is possible in systems with fading and non-fading channels without extrinsic incentive mechanisms or altruistic nodes, and (iii) the development of techniques to endogenously form cooperative partnerships without central control. Numerical results with orthogonal amplify-and-forward cooperation are also provided to quantify the energy efficiency of a wireless network with sources selfishly allocating transmission/relaying energy and endogenously forming cooperative partnerships with respect to a network with centrally optimized energy allocations and pairing assignments.
The emission trading system is an essential policy for reducing greenhouse gas emissions and converting low-carbon society. EU ETS is a good benchmark that is ahead of Korea's emission trading system in terms of operating period and design know-how. Therefore, this study focused on the key design elements of EU ETS phase 4 such as total emission allowances issued (Cap), free allocation method, carbon leakage list, market stability reserve, and innovation supporting system. In addition, we analyzed the impact of key design elements and their changes during EU ETS Phase 1 to 4 on the design and operation of Korea emission trading system in the future. First of all, the expected impact on the design of Korea emission trading system is to increase three demands: preparing benchmark renewal plans, establishing criteria for selecting free allocation industries that reflect domestic industrial structure and characteristics and introducing two-stage evaluations for free allocation industries, and preparing specific plan to support innovation and industries using allowance auction revenues. The next three impacts on the operation of Korea emission trading system are the increased needs for objective and in-depth impact assessment of plan and amendments, provision of system stability and response opportunities by quickly confirming plan and amendments prior to the implementation, and coordination of the emission trading system governance and stakeholder participation encouragement.
MARKAL model was applied for assessment of iron and steel technology for the year of 2032 considering cost and environmental effects based on 1992. Technology, energy and material flows were analyzed in iron and steel sector. Reference iron and steel system was designed according to this analysis. Six scenarios were developed considering cost and environmental limitations such as CO$_2$emission control and SOx reduction cost. Competitiveness of technologies in iron and steel sector was assessed under different environmental limitations with cost minimization. Through this study, it was confirmed that MARKAL model can be applied to technology assessment in the field of iron and steel industry.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.4
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pp.522-533
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2012
This paper presents an adaptive strategy of GENCOs for reducing the greenhouse gas by fuel mix change. Fuel mix stands for generation capacity portfolio composed of different fuel resources. Currently, the generation sector of power industry in Korea is heavily dependent on fossil fuels, therefore it is required to change the fuel mix gradually into more eco-friendly way based on renewable energies. The generation costs of renewable energies are still expensive compared to fossil fueled resources. This is why the adaptive change is more preferred at current stage and this paper proposes an optimal strategy for capacity planning based on multiple environmental scenarios on the time horizon. This study used the computer program tool named GATE-PRO (Generation And Transmission Expansion PROgram), which is a mixed-integer non-linear program developed by Hongik university and Korea Energy Economics Institute. The simulations have been carried out with the priority allocation method in the program to determine the optimal mix of NRE(New Renewable Energy). Through this process, the result proposes an economic fuel mix under emission constraints compatible with the greenhouse gas mitigation policy of the United Nations.
Chandra, D. Rakesh;Kumari, Matam Sailaja;Sydulu, Maheswarapu;Grimaccia, F.;Mussetta, M.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.6
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pp.1812-1821
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2014
Wind has been a rapidly growing renewable power source for the last twenty years. Since wind behavior is chaotic in nature, its forecasting is not easy. At the same time, developing an accurate forecasting method is essential when wind farms are integrated into the power grid. In fact, wind speed forecasting tools can solve issues related to grid stability and reserve allocation. In this paper 30 hours ahead wind speed profile forecast is proposed using Adaptive Wavelet Neural Network (AWNN). The implemented AWNN uses a Mexican hat mother Wavelet, and Morlet Mother Wavelet for seven, eight and nine levels decompositions. For wind speed forecasting, the time series data on wind speed has been gathered from the National Renewable Energy Laboratory (NREL) website. In this work, hourly averaged 10-min wind speed data sets for the year 2004 in the Midwest ISO region (site number 7263) is taken for analysis. Data sets are normalized in the range of [-1, 1] to improve the training performance of forecasting models. Total 8760 samples were taken for this forecasting analysis. After the forecasting phase, statistical parameters are calculated to evaluate system accuracy, comparing different configurations.
High wind penetration might cause the frequency stability problem because a wind power plant (WPP) is operating in a maximum power tracking mode to extract the maximal energy from wind and thus does not react to the system frequency variation. Therefore, the system operators encourage a WPP to participate in frequency control, which includes inertia/orl and primary control. The frequency support capability of a WPP depends on the amount of kinetic energy (KE) and reserve. This paper formulates an optimization problem to maximize KE while retaining the required reserve. The proposed optimization problem would allow wind generators (WGs) with a smaller wind speed to retaine more KE. The performance of the proposed optimization problem was investigated in a 100-MW WPP consisting of 20 units of 5-MW permanent magnet synchronous generators using an EMTP-RV simulator. The results show that the proposed optimization problem successfully improves the frequency nadir more than a conventional reserve allocation that distributes WGs proportional to the current output.
Jia, Nianlong;Feng, Wenjiang;Zhong, Yuanchang;Kang, Hong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4087-4102
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2014
Two-way relaying is an effective way of improving system spectral efficiency by making use of physical layer network coding. However, energy efficiency in OFDM-based bidirectional relaying with asymmetric traffic requirement has not been investigated. In this study, we focused on subcarrier transmission mode selection, bit loading, and power allocation in a multicarrier single amplified-and-forward relay system. In this scheme, each subcarrier can operate in two transmission modes: one-way relaying and two-way relaying. The problem is formulated as a mixed integer programming problem. We adopt a structural approximation optimization method that first decouples the original problem into two suboptimal problems with fixed subcarrier subsets and then finds the optimal subcarrier assignment subsets. Although the suboptimal problems are nonconvex, the results obtained for a single-tone system are used to transform them to convex problems. To find the optimal subcarrier assignment subsets, an iterative algorithm based on subcarrier ranking and matching is developed. Simulation results show that the proposed method can improve system performance compared with conventional methods. Some interesting insights are also obtained via simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4081-4098
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2022
With the aim of tackling the contradiction between computation intensive industrial applications and resource-weak Edge Devices (EDs) in Industrial Internet of Things (IIoT), a novel computation task offloading scheme in SDIN-enabled MEC based IIoT is proposed in this paper. With the aim of reducing the task accomplished latency and energy consumption of EDs, a joint optimization method is proposed for optimizing the local CPU-cycle frequency, offloading decision, and wireless and computation resources allocation jointly. Based on the optimization, the task offloading problem is formulated into a Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) problem which is a large-scale NP-hard problem. In order to solve this problem in an accessible time complexity, a sub-optimal algorithm GPCOA, which is based on hybrid evolutionary computation, is proposed. Outcomes of emulation revel that the proposed method outperforms other baseline methods, and the optimization result shows that the latency-related weight is efficient for reducing the task execution delay and improving the energy efficiency.
Ying Hu;Liang Zhu;Jianwei Zhang;Zengyu Cai;Jihui Han
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.896-915
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2023
The network function virtualization (NFV) uses virtualization technology to separate software from hardware. One of the most important challenges of NFV is the resource management of virtual network functions (VNFs). According to the dynamic nature of NFV, the resource allocation of VNFs must be changed to adapt to the variations of incoming network traffic. However, the significant delay may be happened because of the reallocation of resources. In order to balance the performance between delay and quality of service, this paper firstly made a compromise between VNF migration and energy consumption. Then, the long short-term memory (LSTM) was utilized to forecast network traffic. Also, the asymmetric loss function for LSTM (LO-LSTM) was proposed to increase the predicted value to a certain extent. Finally, an experiment was conducted to evaluate the performance of LO-LSTM. The results demonstrated that the proposed LO-LSTM can not only reduce migration times, but also make the energy consumption increment within an acceptable range.
A linkage of emissions trading schemes among Korea, China and Japan demonstrates overall increase in gross domestic product (GDP). However, it also demonstrates reductions in household consumption, and the impact of integration could be very unbalanced between the countries. In particular, the reductions in domestic marginal costs are high in both Korea and Japan. Therefore, household consumptions in the two countries decrease despite increases in GDP because Korea and Japan will be purchasers of emissions rights. China, on the other hand, will experience the opposite. The unbalanced impacts on real household consumptions are intensified when emission credits are allocated via paid auctions instead of free allocation. This was demonstrated to be the case because the circumstances of three countries are intensified when using a paid emissions credit allocation scheme, and their differences could potentially hinder the cooperation between the three countries. Under the free allocation scheme, the emission trading schemes' unbalanced impacts on consumption could be mitigated, but unavoidable negative impacts of free allocation schemes are also serious. Based on the analysis results, Korea, China, and Japan will individually face complicated impacts if their carbon markets are integrated. Although the GDP of three countries will increase as a result of carbon market integration, the benefits of integration will surely be unbalanced, and the three countries will experience negative impacts in terms of actual consumption or employment. In particular, increases in income and consumption, reductions in employment, and energy dependence by credit purchasers (Japan and Korea) and production reduction and possibility of offshoring faced by revenue producing countries (China) could serve as a barrier to carbon market integration. To maximize the positive influences of carbon market integration while reducing the risks of negative side effects, the development and application of complimentary policy tools, such as import duties or discounts for emissions credits, are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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