현재 운용되고 있는 직접부하제어 알고리즘은 직접부하제어 사업에 참여에 따른 수용가의 개별 부하별 우선순위가 고려되지 않고 있고, 또한 제어 시간도 수용가의 불편을 고려되지 않고 획일적으로 일정 시간대에 일률적으로 수용가의 부하를 제어함으로써 참여 수용가의 불편 증대로 참여율이 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 참여 수용가의 불편을 최소화시키고 또한 개별 부하에 대한 우선순위 요구를 최대한으로 반영하기 위해 우선순위 기반 동적 프로그래밍을 이용한 직접부하제어 알고리즘을 제시한다. 제시되는 알고리즘은 직접부하제어가 발생되기 1시간 전에 참여 수용가가 스스로 해당 부하의 우선순위를 결정하여 직접부하제어 센터로 I-Mail 등으로 보네면 센터에서는 현재 부하의 전력량과 우선순위 그리고 OFF주기 등을 고려하여 동적 프로그래밍을 수행하여 OFF되어야 할 부하들을 선택하게 된다.
A comparative analysis was peformed on the operation cost at partial loads between ice storage systems with the two conventional control strategies, i.e., storage priority and chiller priority. The storage priority control is shown to be more economic for small cooling loads, while the chiller priority control is superior when the cooling load is as large as the design value. Based on this finding, a new control strategy is devised for an ice-storage system to minimize the operation cost at any cooling load. The new control strategy is found to be comparable to the chiller priority for large cooling loads, while it is more economic for small loads compared to the conventional control strategies. The practicality of the new control strategy is also confirmed through a performance test applying the new control strategy to an existing ice-storage system.
The objective of this study is to identify the priority area where the nonpoint source pollution (NPS) management is required and to set up the load reduction goals for the identified priority area. In this study, the load duration curve (LDC) was first developed using the flow and water quality data observed at 286 monitoring stations. Based on the developed LDC, the priority area for the NPS pollution management was determined using a three-step method. The 24 watersheds were finally identified as the priority areas for the NPS pollution management. The water quality parameters of concern in the priority areas were the total phosphorus or chemical oxygen demand. The load reduction goals, which were calculated as the percent reduction from current loading levels needed to meet target water quality, ranged from 67.9% to 97.2% during high flows and from 40.3% to 69.5% during moist conditions, respectively. The results from this study will help to identify critical watersheds for NPS program planning purposes. In addition, the process used in this study can be effectively applied to identify the pollutant of concern as well as the load reduction target.
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.
This paper adopts the methods of dynamic programming based on priority and the objective function is to maximize the amount of priority. The Purpose of this work is to schedule the direct load control with approciate constrints. To demonstrate the effectiveness of the study, sample data is used about 54 load. And the results of sample are described in this.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4103-4121
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2018
Quality of Service (QoS) awareness is recognized as a key point for the success of Internet of Things (IOT).Realizing the full potential of the Internet of Things requires, a real-time task scheduling algorithm must be designed to meet the QoS need. In order to schedule tasks with diverse QoS requirements in cloud environment efficiently, we propose a task scheduling strategy based on dynamic priority and load balancing (DPLB) in this paper. The dynamic priority consisted of task value density and the urgency of the task execution, the priority is increased over time to insure that each task can be implemented in time. The scheduling decision variable is composed of time attractiveness considered earliest completion time (ECT) and load brightness considered load status information which by obtain from each virtual machine by topic-based publish/subscribe mechanism. Then sorting tasks by priority and first schedule the task with highest priority to the virtual machine in feasible VMs group which satisfy the QoS requirements of task with maximal. Finally, after this patch tasks are scheduled over, the task migration manager will start work to reduce the load balancing degree.The experimental results show that, compared with the Min-Min, Max-Min, WRR, GAs, and HBB-LB algorithm, the DPLB is more effective, it reduces the Makespan, balances the load of VMs, augments the success completed ratio of tasks before deadline and raises the profit of cloud service per second.
This paper describes an optimal control scheduling of an encapsulated ice storage system with a chiller of nominal chiller 34RT(103,200kcal/hr) and an ice storage tank of 170RT-hrs(514,080 kcal). The optimization technique used in the study is dynamic programing. The objective function is summed cost during a day including charge and discharge periods. Control strategies being used commercially are chiller priority and storage priority control. In chiller priority control, the chiller is allowed to run at full capacity during the day, subject to limitations of the building load, and the ice is only melted when and if the load exceeds the chillers full capacity. In contrast to chiller priority control, the aim in storage priority control is to melt as much as ice as possible during the day time period. The system simulation calculates the operation costs for the three control strategies in the condition of the same cooling load and the same ice storage system. The simulation period is a day, assuming that initially the tank is stored fully and the cooling load is perfectly predicted for the scheduling. Also Final state of the tank is to be charged fully.
We use heat pumps with thermal storage system to reduce peak usage of electric power during winters and summers. A heat pump stores thermal energy in a thermal storage tank during the night, to meet load requirements during the day. This system stabilizes the supply and demand of electric power; moreover by utilizing the inexpensive midnight electric power, thus making it cost effective. In this study, we propose a system wherein the thermal storage tank and heat pump are modeled using the TRNSYS, whereas the control simulations are performed by (i) conventional control methods (i.e., thermal storage priority method and heat pump priority method); (ii) region control method, which operates at the optimal part load ratio of the heat pump; (iii) load response control method, which minimizes operating cost responding to load; and (iv) dynamic programming method, which runs the system by following the minimum cost path. We observed that the electricity cost using the region control method, load response control approach, and dynamic programing method was lower compared to using conventional control techniques. According to the annual simulation results, the electricity cost utilizing the load response control method is 43% and 4.4% lower than those obtained by the conventional techniques. We can note that the result related to the power cost was similar to that obtained by the dynamic programming method based on the load prediction. We can, therefore, conclude that the load response control method turned out to be more advantageous when compared to the conventional techniques regarding power consumption and electricity costs.
A comparative analysis of an ice storage system has been performed on the operation cost for the four control strategies, i.e., chiller priority and chiller downstream, chiller priority and chiller upstream, storage priority and chiller upstream, storage priority and chiller downstream. Main components of the ice storage system are an ice-on-coil storage tank and a screw compressor chiller. With the simulation program, the operation cost has been evaluated from the economics of an ice storage system. It is found that the operation cost of the ice storage system is strongly dependent on the control strategy, i.e., chiller priority or storage priority, but less affected by the arrangement method, i.e., chiller upstream or chiller downstream. In case of the maximum load day, the control strategy with chiller priority and chiller upstream is supposed to obtain the reduction of operation cost. However, it is found that the control strategy with storage priority and chiller downstream is the best economical operation for most summer seasons except the maximum load day.
Write requests which stored in disk cache of the RAID5 controller should be destaged to disk arrays according to the destage algorithm. As the response performance of the parallel IO request is being hit by the effect of the destage, several destage algorithms have been studied to enhance the performance of he RAID5 controller. Among the destage algorithms, the load balancing destage algorithm has better performance than other destage algorithms when system load is highly increased. But the load balancing destage algorithm gives priority to load balance among the disks in disk arrays, therefore, when some disks are affected by the very heavy system load caused by small data requests, the load balancing destage algorithm cannot enhance the performance of parallel IO requests effectively since it makes effort to maintain the load balance without the benefit of the locality of the write requests. This paper proposes a new RAID5 controller that applied reference-load balancing destage algorithm which decides the destage priority based on the reference history and load distribution of the disks. The simulation results show that RAID5 controller with the reference-load balancing destage algorithm has better performance than previous load balancing destage algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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