Today, as power trades between generators and loads are liberalized, the uncertainty level of power systems is rapidly increasing. Therefore, transmission operators are required to incorporate these uncertainties when establishing an investment plan for effective operation of transmission facilities. This paper proposes the methodology for an optimal solution of transmission expansion plans for the long-term in a deregulated power system. The proposed model uses the probabilistic cost of transmission congestion for various scenarios and the annual increasing rates of loads. The locations and the installation times of expanded transmissions lines with minimum cost are acquired by the model. To minimize the investment risk, the Mean-Variance Markowitz portfolio theory is applied to the model. In a case study, the optimal solution of a transmission expansion plan is obtained considering the uncertain power market.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.3
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pp.183-191
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2013
We address the power generation mix problem that considers not only nuclear and fossil fuels such as oil, coal and LNG but also renewable energy technologies. Unlike nuclear or other generation technologies, the expansion plan of renewable energy is highly uncertain because of its dependency on the government policy and uncertainty associated with technology improvements. To address this issue, we conduct a delphi survey and forecast the capacity of renewable energy. We further propose a stochastic mixed integer programming model that determines an optimal capacity expansion and the amount of power generation using each generation technology. Using the proposed model, we test eight generation mix scenarios and particularly evaluate how much the expansion of renewable energy contributes to the total costs for power generation in Korea. The evaluation results show that the use of renewable energy incurs additional costs.
Numerical investigation based on the control-volume using finite-difference method has been made by the development of computer program in order to figure out the pattern of the flow field inside screw decanter. The typical flow pattern inside screw decanter is characterized by the two strong recirculation zones separated by the main stream from slurry discharge hole to exit. These recirculation regions and flow pattern are strongly influenced by the centrifugal force and the change of the value of slurry viscosities, that is,500, 1,000 and 3,000cp respectively. The wear of screw decanter appeared experimentally in two spots; one is near the circumferential area of the slurry discharge hole and the other is on the decanter blades at a certain height from the bottom to a different degree after the continuous long-term operation. These wears are partly explained by the flow pattern and the strong turbulence intensity near the recirculation attachment region.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.4
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pp.369-374
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2011
Generally the neural network and the Fuzzy compensative algorithms are applied to forecast the time series for power demand with the characteristics of a nonlinear dynamic system, but, relatively, they have a few prediction errors. They also make long term forecasts difficult because of sensitivity to the initial conditions. In this paper, we evaluate the chaotic characteristic of electrical power demand with qualitative and quantitative analysis methods and perform a forecast simulation of electrical power demand in regular sequence, attractor reconstruction and a time series forecast for multi dimension using Lyapunov Exponent (L.E.) quantitatively. We compare simulated results with previous methods and verify that the present method is more practical and effective than the previous methods. We also obtain the hourly predictability of time series for power demand using the L.E. and evaluate its accuracy.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.3
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pp.801-812
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1999
Change-point hazard rate models arise for example in applying "burn-in" techniques to screen defective items and in studing times until undesirable side effects occur in clinical trials. Sometimes in screening defectives it might be sensible to model two stages of burn-in. In a clinical trial there might be an initial hazard rate for a side effect which after a period of time changes to an intermediate hazard rate before settling into a long term hazard rate. In this paper we consider the multiple change points hazard rate model. The classical approach's asymptotics can be poor for the small to all moderate sample sizes often encountered in practice. We propose a Bayesian approach avoiding asymptotics to provide more reliable inference conditional only upon the data actually observed. The Bayesian models can be fitted using simulation methods. Model comparison is made using recently developed Bayesian model selection criteria. The above methodology is applied to a generated data and to a generated data and the Lawless(1982) failure times of electrical insulation.
Reservoir sedimentation is one of the major concerns for sustainable reservoir operation. Since sediment concentration of the rivers in the Himalayan Mountain is very high, a proper sediment management scheme is necessary. This paper presents long-term reservoir sedimentation and sediment flushing based on the gate operation. Focused on the reservoir to be constructed for the Patrind hydropower project in Pakistan, 4 different flushing scenarios were proposed in this study to prevent successive sedimentation. By extending flushing period and by increasing the flushing discharge for 2 times, the flushing rate increases up to 53.2% and 43.6% in proportion to flushing period and discharge, respectively. Based on the simulation presented in this paper, it is expected to establish efficient sediment management plan to increase hydro power generation and sediment flushing simultaneously.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.2
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pp.49-56
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2019
In this paper, we propose an efficient congestion control scheme for interworking between 5GS(5G system) and LTE(Long-Term Evolution), called ECC(Efficient Congestion Control). The proposed congestion control scheme (ECC) is considered for coexistence of 5GS and legacy LTE systems and provides a prompt service connectivity based on overriding method while the backoff timer is running in the UE. Also, we briefly introduce Rel-15 5GS from a congestion control perspective and the proposed ECC and simulation results for the existing legacy congestion control mechanism and ECC in the 5GS-LTE coexisting environment are presented. Lastly, the improvement direction is considered in future 3GPP 5GS phase 2 standard in this paper.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5669-5684
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2018
The new mobile edge network architecture has been required for an increasing amount of traffic, quality requirements, advanced driver assistance system for autonomous driving and new cloud computing demands on highway. This article proposes a hierarchical cloud computing architecture to enhance performance by using adaptive data load distribution for buses that play the role of edge computing server. A vehicular dynamic cloud is based on wireless architecture including Wireless Local Area Network and Long Term Evolution Advanced communication is used for data transmission between moving buses and cars. The main advantages of the proposed architecture include both a reduction of data loading for top layer cloud server and effective data distribution on traffic jam highway where moving vehicles require video on demand (VOD) services from server. Through the description of real environment based on NS-2 network simulation, we conducted experiments to validate the proposed new architecture. Moreover, we show the feasibility and effectiveness for the connected car media service on highway.
Jang, Suk Hwan;Oh, Kyoung Doo;Lee, Jae-kyoung;Jo, Jun Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.333-333
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2020
미계측 유역의 수문순환이나 수질을 모의하는 것은 매우 어려운 것이 현실이며 특히 장기간에 걸쳐 모의를 해야 하는 경우에는 더욱 그러하다. 본 연구에서는 미계측 유역인 평화의댐 유역을 대상으로 물리적인 과정 기반의 분포형 수문 모형 GSSHA의 장기 유출과 수질 모의에 대한 적용성을 검토하였다. 분포형 유역 모형 GSSHA를 평화의댐 유역에 적용하여 유량과 수질 모의치를 실측치와 비교한 결과 소규모 호우로부터의 첨두유량을 과대하게 모의하거나 실측된 수질 자료와 일부 구간에서 다른 경향성을 보이는 등 일부 불일치하는 사항들이 나타났으나 모의된 주요 호우의 첨두유량과 기저유출의 전반적인 수문곡선 형태는 비교적 양호한 것으로 나타나 실무에서의 적용 가능성이 있는 것으로 판단하였다.
Life-cycle performance analysis of a reinforced concrete box section bridge was generated. Moreover, Monte Carlo simulation with important sampling (IS) was used to simulate the bridge material and load uncertainties. The bridge deterioration model was generated with the basic probabilistic principles and updated according to the measurement data. A genetic algorithm (GA) with the response surface model (RSM) was used to determine the deterioration rate. The importance of health monitoring systems to sustain the bridge to give services economically and reliably and the advantages of fiber-optic sensors for SHM applications were discussed in detail. This study showed that the most effective loss of strength in reinforced concrete box section bridges is corrosion of the reinforcements. Due to reinforcement corrosion, the use of the bridge, which was examined, could not meet the desired strength performance in 25 years, and the need for reinforcement. In addition, it has been determined that long-term health monitoring systems are an essential approach for bridges to provide safe and economical service. Moreover the use of fiber optic sensors has many advantages because of the ability of the sensors to be resistant to environmental conditions and to make sensitive measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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