In this paper, the performance of Hybrid Dimming control system for Daylighting system is evaluated by accredited tests. The system controls the balance of illuminance of daylight between daylight system and LED light system. It makes the normal illuminance of interior without the effects of weather by controlling the LED depending on the brightness of outside. For the tests, 6 diffusers($600{\times}300mm$) were installed in lighting area($36m^2$) and normal operation of the system sensors were tested about the interference of sunlight. The results of the examinations were satisfied with the criteria of accredited tests. Further research is the verification of energy saving effect by comparing the Hybrid Dimming control system to current artificial light system.
Renewable energy is promoted massively to overcome problems that fossil fuel power plants generate. One popular renewable energy type that offers easy installation is a photovoltaic (PV) system. However, the energy harvested through a PV system is not optimal because influenced by exposure to solar irradiance in the PV module, which is constantly changing caused by weather. The maximum power point tracking (MPPT) technique was developed to maximize the energy potential harvested from the PV system. This paper presents the MPPT technique, which is operated on a new high-gain voltage DC/DC converter that has never been tested before for the MPPT technique in PV systems. Fuzzy logic (FL) was used to operate the MPPT technique on the converter. Conventional and adaptive perturb and observe (P&O) techniques based on variables step size were also used to operate the MPPT. The performance generated by the FL algorithm outperformed conventional and variable step-size P&O. It is evident that the oscillation caused by the FL algorithm is more petite than variables step-size and conventional P&O. Furthermore, FL's tracking speed algorithm for tracking MPP is twice as fast as conventional P&O.
Lee, Jae Hun;Lee, Jung Ho;Park, Yong Sun;Nam, Ki Tae
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.08a
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pp.280-280
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2013
In green plants, energy generation is accomplished through light-harvesting photosystem, which utilize abundant visible light and multi-stepwise redox reaction to oxidize water and reduce NADP+, transferring electrons efficiently with active cofactors1. Inspired by natural photosynthesis, artificial solar water-splitting devices are being designed variously. However, the several approaches involving immobilization2, conjugation3, and surface modification4 still have limitations. We have made artificial photosynthesis templates by self-assembling tyrosine-based peptide to mimick photosystem II. Porphyrin sensitizer absorbing blue light strongly was conjugated with the templates and they were hybridized with cobalt oxide through the reduction of cobalt ions in an aqueous solution. The formation of hybrid templates was characterized using TEM, and their water oxidation performance was measured by fluorescence oxygen probe. Our results suggest that the bio-templated assembly of functional compounds has a great potential for artificial photosynthesis.
This study is performed to investigate the effect of the artificial light for room lightening. To do that, the experiments were done using the black room with 1m3 and performed to show the effect of the length between the room and light source and light intensities as LUX. The LUX of 18 sites in the room was measured using LUX meter. The length between the room and the light source was chosen as 500mm, 1000mm, and 1500mm and the light intensities was 3 levels. The results were shown the distinct difference between the part directly projected through the light path and non-directly projected. So, the light delivery path have to be modified for next step research. The results were very sensitive for the part directly projected through the light path. This study showed the basic results for room lightening using light source to simulate the solar lightening and was worth in a strict sense as fundamental study.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.577-579
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2022
최근 대두된 환경문제로 인해 다양한 재생 에너지의 실리적인 활용 방법에 귀추가 주목되고 있다. 특히 '그린뉴딜', 'K-RE100' 등 정부 주도의 정책으로 태양광 발전 시장 규모가 확대되면서, 소규모 발전 사업자의 태양광 발전 참여율도 매년 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 소규모 발전 사업자의 수익을 산정하는 전력 중개 시스템의 태양광 발전 예측은 에너지 시장의 핵심요소로 부각되었다. 하지만 전력 중개용 태양광 발전 예측에는 기후의 간헐성으로 인한 예측 정확도 감소, 소규모 발전 사업자의 개인정보 보호 등 제약이 존재한다. 이 논문에서는 전력 중개용 태양광 발전 예측의 제약을 해소하고, 전력 중개 활성화를 지원키 위한 CNN-LSTM 기반 연합학습 기법을 제안한다.
The Fenton reaction, which refers to the reaction between ferrous ions and hydrogen peroxide to produce the OH radical, has not been widely applied to the disinfection of microorganisms despite being economic and environmentally friendly. Cho et al. have previously proposed the neutral photo ferrioxalate system as a solution to the problems posed by the Fenton reaction in acidic conditions, but this system still requires an external hydrogen peroxide supply. In the present study, we developed a simple disinfection technology using the photo or solar ferrioxalate reaction without the need for an external hydrogen peroxide supply. E. coli was employed as the indicating microorganism. The study results demonstrated the effectiveness of the photo ferrioxalate system in inactivating E. coli without any external hydrogen peroxide supply, as long as dissolved oxygen is supplied. Furthermore, the solar ferrioxalate system achieved faster inactivation of E. coli than an artificial light source at similar irradiance.
Kim, Won Sik;Jeong, Hae Jun;Chun, Wongee;Han, Hyun Joo;Lim, Sang Hoon
Journal of Energy Engineering
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v.25
no.4
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pp.62-73
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2016
Daylighting systems offer substantial advantages over conventional ones in illuminating the building interior. Especially, considering that lighting accounts for about 28% of total energy consumption in buildings, the use of daylighting systems deem very important in lessening the dependency on artificial lighting. This work has carried out a survey and analysis to explore the characteristics and current status of various daylighting systems with solar tracking features recently introduced in Korea.
Global Solar Radiation (GSR) is the key element for performance estimation of any Solar Power Plant (SPP). Its forecasting may help in estimation of power production from a SPP well in advance, and may also render help in optimal use of this power. Seasonal Auto-Regressive Moving Average (SARMA) and Artificial Neural Network (ANN) models are combined in order to develop a hybrid model (SARMA-ANN) conceiving the characteristics of both linear and non-linear prediction models. This developed model has been used for prediction of GSR at Gorakhpur, situated in the northern region of India. The proposed model is beneficial for the univariate forecasting. Along with this model, we have also used Auto-Regressive Moving Average (ARMA), SARMA, ANN based models for 1 - 6 day-ahead forecasting of GSR on hourly basis. It has been found that the proposed model presents least RMSE (Root Mean Square Error) and produces best forecasting results among all the models considered in the present study. As an application, the comparison between the forecasted one and the energy produced by the grid connected PV plant installed on the parking stands of the University shows the superiority of the proposed model.
Recently, solar power generation shows the significant growth in the renewable energy field. Using the short-term prediction, it is possible to control the electric power demand and the power generation plan of the auxiliary device. However, a short-term prediction can be used when you know the weather forecast. If it is not possible to use the weather forecast information because of disconnection of network at the island and the mountains or for security reasons, the accuracy of prediction is not good. Therefore, in this paper, we proposed a system capable of short-term prediction of solar power generation amount by using only the weather information that has been collected by oneself. We used temperature, humidity and insolation as weather information. We have applied a moving average to each information because they had a characteristic of time series. It was composed of min, max and average of each information, differences of mutual information and gradient of it. An artificial neural network, SVM and RBF Network model was used for the prediction algorithm and they were combined by Ensemble method. The results of this suggest that using a moving average during pre-processing and ensemble prediction models will maximize prediction accuracy.
Korea is pursuing a plan to switch and expand energy sources with a focus on renewable energy with the goal of becoming carbon neutral by 2050. As the instability of energy supply increases due to the intermittent nature of renewable energy, accurate prediction of the amount of renewable energy generation is becoming more important. Therefore, the government has opened a small-scale power brokerage market and is implementing a system that pays settlements according to the accuracy of renewable energy prediction. In this paper, a prediction model was implemented using a statistical model and an artificial intelligence model for the prediction of solar power generation. In addition, the results of prediction accuracy were compared and analyzed, and the revenue from the settlement amount of the renewable energy generation forecasting system was estimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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