Park S.D;Park H.S;Woo J.S;Yoo H.H;Kong S.H;Yoo S.K
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.16
no.2
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pp.140-153
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1987
Main objective of this study is to provide heating cost allocation method according to the amount of heating energy consumption in apartments. Heating energy consumptions are calculated by DOE-2.1A program. As a result, heat loss ratio in Ondol heating system, heating cost coefficients of apartments and its using method is presented. Maximum heating cost coefficient rate is 2.63.
Kim, Seok-Young;Park, Moonseo;Lee, Hyun-Soo;Kim, Sooyoung;Jung, Hye-Jin
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.4
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pp.55-64
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2013
As GHG target management is introduced in Korea, designated establishment takes responsibilities to reduce more than 30% of expected GHG emission until 2020. Although decreasing GHG has been requested to universities which consume great amount of energy, there are difficulties to apply high cost countermeasures. Therefore, this research suggest a low cost, easily-applicable energy saving method, and derive potential GHG reduction amount in the case of SNU, Kwan-ak campus. First of all, 11 rooms of different use were chosen as the samples, and energy consumption in each room was measured. Standard models for each room were built through researching on the electric devices in each room. Moreover, energy consumption was computed for each devices through analyzing the pattern of electricity consumption. 32 GHG reduction technology and action program were chosen, and they were applied to the standard models for individual rooms. Through multiplying energy reduction rate of each program to energy consumption of each electric device, maximum energy reduction of each electric device is derived. Through that, Maximum GHG reduction for individual rooms and each month and the total GHG reduction capacity of Kwan-ak campus were computed. It was found out that approximately $5,311tCO_2$-eq can be reduced, when reduction technology and action program suggested by this research are applied. It appeared 24.48% of requested reduction amount to SNU can be reduced, till 2016.
In this paper, we propose a two-stage base station (BS) sleeping scheme to save energy consumption in cellular networks. The BS sleeping mode is divided into a light sleeping stage and a deep sleeping stage according to whether there is a user in the BS's coverage. In the light sleeping stage, a BS will retain its coverage and frequently switch between the on state and the doze state according to the service characteristics. While in the deep sleeping stage analysis, the BS will shut down its coverage, and neighbor BSs will patch the coverage hole. Several closed-form formulas are derived to demonstrate the power consumption in each sleeping stage and the stage switching conditions are discussed to minimize the average power consumption. The average traffic delay caused by BS sleeping and the average deep sleeping rate under a given traffic load have also been studied. In addition, it is shown that BS sleeping is not always possible because of the limited quality of service (QoS) requirements. Simulation results show that the proposed scheme can effectively reduce the average BS power consumption, at the cost of some extra traffic delay. In summary, our proposed framework provides an essential understanding of the design of future green networks that aim to take full advantage of different stages of BS sleeping to obtain the best energy efficiency.
Because of their low operating and maintaining costs, ground-source heat pump(GSHP) systems are an increasingly popular choice for providing heating, cooling and water heating to public and commercial buildings. Despite these ad- vantages and the growing awareness, GSHP systems to residential sectors have not been adopted in Korea until recently. A feasibility study of a residential GSHP system was therefore conducted using the traditional life cycle cost(LCC) analysis within the current electricity price framework and potential scenarios of that framework. As a result, when the current residential electricity costs for running the GSHP system are applied, the GSHP system has weak competitiveness to conven- tional HVAC systems considered. However, when the operating costs are calculated in the modified price frameworks of electricity, the residential GSHP system has the lower LCC than the existing cooling and heating equipments. The calculation results also show that the residential GSHP system has lower annual prime energy consumption and total pollutant emissions than the alternative HVAC systems considered in this work.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4329-4348
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2019
Mobile cloud computing (MCC) can offload heavy computation from mobile devices onto nearby cloudlets or remote cloud to improve the performance as well as to save energy for these devices. Therefore, it is essential to consider how to achieve efficient computation offloading with constraints for multiple users. However, there are few works that aim at multi-objective problem for multiple users. Most existing works concentrate on only single objective optimization or aim to obtain a tradeoff solution for multiple objectives by simply setting weight values. In this paper, a multi-objective optimization model is built to minimize the average energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of bandwidth. Furthermore, an improved multi-objective optimization algorithm called D-NSGA-II-ELS is presented to get Pareto solutions with better convergence and diversity. Compared to other existing works, the simulation results show that the proposed algorithm can achieve better performance in terms of energy consumption, time and cost while satisfying the constraint of the bandwidth.
The present study has been conducted economic analysis through actual operation of EHP and GHP which are installed at the same building of an university Cost items, such as initial cost, annual energy cost and maintenance cost of each system are considered to analyze LCC and economical efficiency is compared. The initial cost is considered on the basis of actual costs, and annual energy cost is converted into the cost after measuring electricity and gas consumption a day. LCC applied present value method is used to assess economical efficiency of both them. Variables used to LCC analysis are electricity cost escalation rate, natural gas cost escalation rate, interest rate, and service lives and when each of them are 4%, 2%, 8%, and 20 years, results of analysis short that EHP(148,257,306 won) is 8.05%(12,981,990 won) more profitable than GHP(161,239,295 won).
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.20
no.9
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pp.599-607
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2008
In this study, air conditioning systems include ground source heat pump (GSHP), are evaluated for economic feasibility. The building is modeled an air conditioned for 280kW scale. This analysis is compared with the energy tariff programs of Korea and USA. The objectives of this paper are to evaluate the cost-effectiveness of the GSHP and combined system using Life-Cycle Cost (LCC) analysis, and to carry out the sensitivity analysis of key parameters. The paper considered the cases including the base case of air source heat pump and the other two alternates for comparisons. The combined system is not only a cost-effective way to the low energy consumption but also a way to avoid a high initial investment. The variations of initial investment and energy rates give a significant effect on the total LCC and payback period.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.5928-5947
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2019
Multicast Mesh based Mobile Ad-hoc NETworks (MANETs) provide efficient data transmission in energy restraint areas without a fixed infrastructure. In this paper, the authors present an improved version of protocol SLIMMER developed by them earlier, and name it SLIMMER-SN. Most mesh-based protocols suffer from redundancy; however, the proposed protocol controls redundancy through the concept of forwarding nodes. The proposed protocol uses remaining energy of a node to decide its energy efficiency. For measuring stability, a new metric called Stability of Node (SN) has been introduced which depends on transmission range, node density and node velocity. For data transfer, a weighted cost function selects the most energy efficient nodes / most stable nodes or a weighted combination of both. This makes the node selection criteria more dynamic. The protocol works in two steps: (1) calculating SN and (2) using SN value in the weighted cost function for selection of nodes. The study compared the proposed protocol, with other mesh-based protocols PUMA and SLIMMER, based on packet delivery ratio (PDR), throughput, end-to-end delay and average energy consumption under different simulation conditions. Results clearly demonstrate that SLIMMER-SN outperformed both PUMA and SLIMMER.
Ice storage systems are used to shift the peak load in day time into night time in summer. This paper describes a system simulation of partial ice storage system composed of an encapsulated ice storage tank, a screw compressor chiller, a heat exchanger, and a brine pump. For the system simulation, a one-dimensional model of ice storage tank is developed and validated by comparison with the performance data from measurements of an ice storage tank installed at a building. The control strategies considered in this study are chiller priority and storage priority being used commercially. The system is simulated with design cooling load of 600 RT peak load in design day and with off-design day cooling load, and the electric energy costs of the two control strategies for the same system size are compared. As a result of calculation, the energy consumption in a week for storage priority is higher than that for chiller priority control. However due to lower cost of night electric charge rate, energy cost for storage priority control is lower than chiller priority.
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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