Feasibility assessment for small hydropower plants using diversion weirs located in stream for agricultural purpose has been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the inflow caused from rainfall. And another model to predict hydrologic performance for small hydropower plants is established. Preliminary survey was performed identifying several candidate sites, and two sites were selected finally for actual site reconnaissance. During the course of site survey, generating capacity, construction and equipment cost, and payback through life time of each sites were calculated for economical feasibility analysis. The results of this study have estimated that the small hydropower plants using diversion weirs for agricultural purpose may offer better opportunities in future with increasing fuel cost and nation's energy policy.
최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
For the preliminary step for estimating the performance of roof-type photovoltaic system in urban areas, we analyzed the solar radiation reduction ratio by shadow effect by buildings using DSM (Digital Surface Model) and GIS (Geographical Information System) tools. An average loss by the shadow is about 19% in Seoul. The result was related to the building density and distribution. Monthly results show that the winter season (December and January) was more affected by the shading than during the summer season (June and July). It is expected that useful empirical formulas can be made if more detailed correlation studies are performed.
The cycle performance of closed ocean thermal energy conversion (OTEC) system with 50 kW gross power was evaluated to obtain the basic data for the optimal design of OTEC using waste heat such as solar power, discharged heat from condenser of power plant. The basic thermodynamic model for OTEC is Rankine cycle, and the surface seawater and deep seawater were used for the heat source of evaporator and condenser, respectively. The cycle performance such as efficiency, heat exchanger capacity, etc. was analyzed on the variation of temperature increase by waste heat. The cycle efficiency increased and necessary capacity of evaporator and condenser decreased under 50kW gross power with respect to the temperature increase of working fluid. Also, when the temperature increase is about $13.5^{\circ}C$, the heat which can be used is generated. By generator with 0.9 effectiveness under the simulated condition, the cycle efficiency was improved approximately 3.0% comparing with the basic cycle.
South Korea having military power within the $10^{th}$ in world ranking is the biggest single institution among public institutions in Korea and comprises force of over seven hundred thousand soldiers. However, outworn equipments and efficiency problem have issued. So, this study is to search the distribution state of new-renewable energy and to analyze application plan on the basis of interview with a official in charge in military. Analysis process is the first, classify surveyed military facilities into troops and the geographical factor. Second, classify a scale and type of facilities that new-renewable energy is supplied. Third, find consideration facts on the basis of interview with a official in charge. On the results of the survey, new-renewable energy applied to the military facility is photovoltaic, solar heat, wind power and geo-thermal energy. Also, divide military into the army, navy, air force and marine, visit 14 units and analyze the official's opinion. This study will deduce LCCA(Life cycle cost analysis) considered expenses for the installation and maintenance, and will be basic research that suggest an appropriate new-renewable energy model in military.
With the rapid development of the national industry, the importance of electrical safety was recognized because of a lot of new electrical equipment are installing and the electrical accidents have been occurring annually. Today, the electrical equipments is inspect by using the portable Infrared thermal imaging camera. but the most negative element of using the camera is inspected for only state of heating, the reliable diagnosis is depended with inspector's knowledge, and real-time monitoring is impossible. This paper present the infrared thermal imaging safety diagnosis system. This system is able to monitor in real time, predict the state of fault, and diagnose the state with analysis of thermal and power data. The system consists of a main processor, an infrared camera module, the power data acquisition board, and a server. The diagnostic algorithm is based on a mathematical model designed by analyzing the Pearson's Correlation Coefficient between temperature and power data. To test the prediction algorithm, the simulations were performed by damaging the terminals or cables on the switchboard to generate a large amount of heat. Utilizing these simulations, the developed prediction algorithm was verified.
This study provides the analysis and prediction of fruits diseases related to weather conditions (temperature, wind speed, solar power, rainfall and humidity) using Linear Model and Poisson Regression. The main goal of the research is to control the method of fruits diseases and also to prevent diseases using less agricultural pesticides. So, it is needed to predict the fruits diseases with weather data. Initially, fruit data is used to detect the fruit diseases. If diseases are found, we move to the next process and verify the condition of the fruits including their size. We identify the growth of fruit and evidence of diseases with Linear Model. Then, Poisson Regression used in this study to fit the model of fruits diseases with weather conditions as an input provides the predicted diseases as an output. Finally, the residuals plot, Q-Q plot and other plots help to validate the fitness of Linear Model and provide correlation between the actual and the predicted diseases as a result of the conducted experiment in this study.
Small hydropower resources for five major river systems have been studied. The model, which can predict flow duration characteristic of stream, was developed to analyze the variation of inflow caused from rainfall condition. And another model to predict hydrologic performance for small hydropower(SHP) plants is established. Monthly inflow data measured at Andong dam were analyzed. The predicted results from the developed models in this study showed that the data were in good agreement with measured results of long term inflow at Andong darn. It was found that the models developed in this study can be used to predict the available potential and technical potential of SHP sites effectively. Based on the models developed in this study, the hydrologic performance for small hydropower sites located in river systems have been analyzed. The results show that the hydrologic performance characteristics of SHP sites have some difference between the river systems. Especially, the specific design flowrate and specific output of SHP sites located on North Han river and Nakdong river systems have large difference compared with other river systems.
This paper presents a simple but valid design factor calculation method of grid-connected photovoltaic system using normalized yield model. The proposed calculation method can be represented as a quantitative value about five design factors from irradiance to system output power. The validity of this method is identified by analyzing design factor with three years monitored data. These results will indicate that it is useful to determine the optimal design and selection of grid-connected photovoltaic system to meet different user purposes and enhance long-term reliability and stability of grid-connected photovoltaic system.
The purpose of this study was to consider the energy generation of the building as well as the energy demand of the building in terms of zero energy building design. The reason why the zero energy building viewpoint should be discussed is that direction of the building, heat transfer rate of the building, and the S/V ratio of the building are variables related to energy demand and solar panels installed on the building roof and building envelope are variables related to energy generation. This study proceeded as follows; Firstly, the simulation model of large office and elementary school has the same mutual volume and total floor area, and the each floor area and number of floors are adjusted so that the S/V ratio is different. To the next, the energy demand and energy generation of the simulation model were derived based on the meteorological data of Seoul, Daejeon, Busan. Finally, energy demand, energy generation, and final energy demand were compared with heat transfer rate, S/V ratio, building type, region, and orientation. The results of this study is that consideration of solar power generation in terms of energy generation should be taken into consideration at the same time in consideration of the heat transfer rate, the shape, the region and the direction of the zero energy building design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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