Control systems are used to limit structural lateral deflections during large external loads such as winds and earthquakes. Most recently, the semi-active control approach has grown in popularity due to inexpensive control devices that consume little power. As a result, recently designed control systems have employed many semi-active control devices for the control of a structure. In the future, it is envisioned that structural control systems will be large-scale systems defined by high actuation and sensor densities. Decentralized control approaches have been used to control large-scale systems that are too complex for a traditional centralized approach, such as linear quadratic regulation (LQR). This paper describes the derivation of energy market-based control (EMBC), a decentralized approach that models the structural control system as a competitive marketplace. The interaction of free-market buyers and sellers result in an optimal allocation of limited control system resources such as control energy. The Kajima-Shizuoka Building and a 20-story benchmark structure are selected as illustrative examples to be used for comparison of the EMBC and centralized LQR approaches.
Renewable energy generation cannot be consistently predicted or controlled. Therefore, it is currently not widely used in the electricity market, which requires dependable production. In this study, reliability- and variance-based controls of energy storage strategies are proposed to utilize renewable energy as a steady contributor to the electricity market. For reliability-based control, photovoltaic (PV) generation is assumed to be registered in the power generation plan. PV generation yields a reliable output using energy storage units to compensate for PV prediction errors. We also propose a runtime state-ofcharge management method for sustainable operations. With variance-based controls, changes in rapid power generation are limited through ramp rate control. This study introduces new reliability and variance indices as indicators for evaluating these strategies. The reliability index quantifies the degree to which the actual generation realizes the plan, and the variance index quantifies the degree of power change. The two strategies are verified based on simulations and experiments. The reliability index improved by 3.1 times on average over 21 days at a real power plant.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.3
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pp.455-461
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2009
This paper proposes Direct Load Control(DLC) operation scheme using a bidding system and the methodology to value proper quantity decided by the DLC program, which is a kind of resources for stabilization of electricity market price during peak times by managing consumer electricity demand. Since DLC program in Korea is based on the contract with the customers participating in this program, it is difficult to anticipate voluntary participation. That is, incentive for participants in DLC program is insufficient. To cope with this point, it is necessary to develop a new market mechanism and market compatible operation scheme for DLC programs. DLC market mechanism is deemed to be equipped with iterative bidding system, independent operation from energy market, and interactive with bidding information on energy market. With this market mechanism, it is important to find the optimal operation point of DLC allowing for the factors of stabilizing the electricity market price and compensating DLC implementation. This paper focuses on the mathematical approaches for the bid-based DLC operation scheme and examines several scenarios for the following technical justifications: 1) stabilization of electricity market price during peak times, 2) elasticity of demand.
This paper presents a two-stage market auction model in a pool-based electricity market, which explicitly takes into account the system network security. The security network-constrained market auction model considers the use of corrective control to yield economically efficient actions in the post-contingency state, while ensuring a certain security level. Under this framework, the proposed model shows not only for quantifying the correlation between secure system operation and efficient market operation, but also for providing transparent information on the pricing system security for market participants. The two-stage market auction procedure is formulated using Benders decomposition (BD). In the first stage, the market participants bid in the market for maximizing their profit, and the independent system operator (ISO) clears the market based on social welfare maximization. System network constraints incorporating post-contingency control actions are described in the second stage of the market auction procedure. The market solutions, along with the BD, yield nodal spot prices (NSPs) and nodal congestion prices (NCPs) as byproducts of the proposed two-stage market auction model. Two benchmark systems are used to test and demonstrate the effectiveness of the proposed model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.255-263
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2021
Smart grid is a fully-automated, bi-directional, power transmission network based on the physical grid system, which combines sensor measurement, computer, information communication, and automatic control technology. Blockchain technology, with its security features, can be integrated with Smart Grids to provide secure and efficient power management and transmission. This paper dicusses the deployment of Blockchain technology in Smart Grid. It presents application areas and protocols in which blockchain can be applied to in securing smart grid. One application of each area is explored in detail, such as efficient peer-to-peer transaction, lower platform costs, faster processes, greater flexibility in power generation to transmission, distribution and power consumption in different energy storage systems, current barriers obstructing the implementation of blockchain applications with some level of maturity in financial services but concepts only in energy and other sectors. Wide range of energy applications suggesting a suitable blockchain architecture in smart grid operations, a sample block structure and the potential blockchain technicalities employed in it. Also, added with efficient data aggregation schemes based on the blockchain technology to overcome the challenges related to privacy and security in the smart grid. Later on, consensus algorithms and protocols are discussed. Monitoring of the usage and statistics of energy distribution systems that can also be used to remotely control energy flow to a particular area. Further, the discussion on the blockchain-based frameworks that helps in the diagnosis and maintenance of smart grid equipment. We have also discussed several commercial implementations of blockchain in the smart grid. Finally, various challenges have been discussed for integrating these technologies. Overall, it can be said at the present point in time that blockchain technology certainly shows a lot of potentials from a customer perspective too and should be further developed by market participants. The approaches seen thus far may have a disruptive effect in the future and might require additional regulatory intervention in an already tightly regulated energy market. If blockchains are to deliver benefits for consumers (whether as consumers or prosumers of energy), a strong focus on consumer issues will be needed.
One of the major challenges confronting a multiservice electric utility is the establishment of the right prices, for its services. The key objectives of particular pricing schemes are reasonableness of company earnings. Economic efficiency, the responsiveness of supply and of the allocation of sources to the desires of consumers, and maintenance of some degree of competition. This paper proposes a value-based pricing mechanism amenable to the current deregulation situation in electricity market allowing service differentiation. The proposed pricing mechanism can be implemented ina nodal auction model, and can also be applied to direct load control.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.28
no.10
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pp.381-386
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2016
An optimization algorithm is developed based on a simulation case of a single family house model equipped with PV arrays. To increase the nationwide use of PV power generation facilities, a market-competitive electricity price needs to be introduced, which is determined based on the time of use. In this study, quadratic programming optimization was applied to minimize the electricity bill while maintaining the indoor temperature within allowable error bounds. For optimization, it is assumed that the weather and electricity demand are predicted. An EnergyPlus-based house model was approximated by using an equivalent RC circuit model for application as a linear constraint to the optimization. Based on the RC model, model predictive control was applied to the management of the cooling load and electricity for the first week of August. The result shows that more than 25% of electricity consumed for cooling can be saved by allowing excursions of temperature error within an affordable range. In addition, profit can be made by reselling electricity to the main grid energy supplier during peak hours.
For a nonlinear control system, there are many uncertainties, such as the structural model, controlled parameters and external loads. Although the significant progress has been achieved on the robust control of nonlinear systems through some researches on this issue, there are still some limitations, for instance, the complicated solving process, weak conservatism of system, involuted structures and high order of controllers. In this study, the computational structural mechanics and optimal control theory are adopted to address above problems. The induced norm is the eigenvalue problem in structural mechanics, i.e., the elastic stable Euler critical force or eigenfrequency of structural system. The segment mixed energy is introduced with a precise integration and an extended Wittrick-Williams (W-W) induced norm calculation method. This is then incorporated in the market-based control (MBC) theory and combined with the force analogy method (FAM) to solve the MBC robust strategy (R-MBC) of nonlinear systems. Finally, a single-degree-of-freedom (SDOF) system and a 9-stories steel frame structure are analyzed. The results are compared with those calculated by the $H{\infty}$-robust (R-$H{\infty}$) algorithm, and show the induced norm leads to the infinite control output as soon as it reaches the critical value. The R-MBC strategy has a better control effect than the R-$H{\infty}$ algorithm and has the advantage of strong strain capacity and short online computation time. Thus, it can be applied to large complex structures.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.23
no.4
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pp.8-15
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2009
In this paper, a new demand-side evaluation for the technical potential of lighting dimming control and its applications in electricity markets have been presented. The California standard practice test has been widely used to estimate the economic value of demand-side resources. However, as the advent of deregulation and restructuring of power industry, the California test has been facing some limitations to adopt in the new market environments. In particular the conventional DC test is appropriate for the traditional vertically integrated utility, not for the restructured unbundled utility. Thus, this paper presents a new method to evaluate the economic value of demand-side resource, especially of controllable lighting dimming resource in terms of the energy service provider in market environments. We, therefore, first estimate the technical potential of the lighting dimming control and evaluate the value of the lighting dimming control based on the Korean electricity market data in 2006. The study result shows that the lighting dimming control is a cost effective option for the energy service provider.
Mehmood, Waqas;Mohd-Rashid, Rasidah;Aman-Ullah, Attia;Shafique, Owais;Tajuddin, Ahmad Hakimi
Journal of Contemporary Eastern Asia
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v.20
no.2
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pp.63-84
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2021
The present study was conducted to understand the turmoil effects of COVID-19 pandemic on the Malaysian stock market during the different periods of the Movement Control Order (MCO). The present study was based on the secondary data extracted from the DataStream and Bloomberg from 2nd January 2020 to 29th May 2020 to evaluate the effects of COVID-19 pandemic on the Malaysian stock market. The findings suggested that during the different periods of the Movement Control Order (MCO) from the 1st January to 29th May 2020, the COVID-19 pandemic adversely affected the performance of KLCI index and all sectoral indices. The weakest performance indices were energy, property, and finance while the least affected indices were healthcare, technology, telecommunications, and media. This paper provides a review of the impacts of COVID-19 pandemic on the Malaysian stock market throughout the different periods of MCO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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