This paper deals with an economic evaluation of domestic window type photoelectrochemical hydrogen production utilizing solar cells. We make some sensitivity analysis of hydrogen production prices by changing the values of input factors such as the initial capital cost, the solar to hydrogen conversion efficiency, and the system duration time. The hydrogen production price of the window type photoelectrochemical system was estimated as 1,168,972 won/$kgH_2$. It is expected that hydrogen production cost can be reduced to 47,601 won/$kgH_2$ if the solar to hydrogen conversion efficiency is increased to 14%, the system duration time is increased to 20,000 hours, and the initial capital cost is decreased to 25% of the current level. We also evaluate the hydrogen production cost of the water electrolysis using the electricity produced by solar cells. The corresponding hydrogen production cost was estimated as 37,838 won/$kgH_2$. The photoelectrochemical hydrogen production is evaluated as uneconomical at this time, and we need to enhance the solar to hydrogen conversion efficiency and the system duration time as well as to reduce prices of the system facilities.
This paper deals with an economic evaluation of domestic immersing type photoelectrochemical hydrogen production. We also make some sensitivity analysis of hydrogen production prices by changing the values of input factors such as the initial capital cost, the solar to hydrogen conversion efficiency, and the system duration time. The hydrogen production price of the immersing type photoelectrochemical system was estimated as 8,264,324 won/$kgH_2$. It is expected that the production cost by photoelectrochemical hydrogen production can be reduced to 26,961 won/$kgH_2$ if the solar to hydrogen conversion efficiency is increased to 14%, the system duration time is increased to 20,000 hours, and the initial capital cost is decreased to 10% of the current level. The photoelectrochemical hydrogen production is evaluated as uneconomical at this time, and we need to enhance the solar to hydrogen conversion efficiency and the system duration time as well as to reduce prices of the system facilities.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제5권1호
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pp.26-31
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2015
Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.
Along with the logistics development, heavy-loaded warehouses and sales facilities tend to be bigger and designed as a PC structures. PC erection work of heavy-loaded structures is influenced by various factors, including the required construction duration, site and surrounding situations, safety, PC member procurement, equipment rental cost, which ultimately impact the construction cost. It requires creative efforts and a lot of time when preparing an erection plan in consideration of these factors, and the plan prepared has a great influence on safety as well as the construction duration and cost. However, many engineers do not have enough experiences on PC erection work of heavy-loaded, long span structures, making it difficult for them to set erection plans and establish simulations. The study's results will provide a knowledge to obtain a solution for engineers to establish PC erection plans of heavy-loaded, long span structures.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.780-785
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2005
This paper aims to consider an overall benefit-duration optimization (OBDO) problem for the sake of maximizing owner's economic benefits, whilst considering influences of schedule compression incurred opportunity income on the profitability of a large-scale construction project. Unlike previous schedule optimization models and techniques that have focused on project duration or cost minimization, with greater weight on contractors' interests, OBDO facilitates owner's economic benefits through overall benefit-duration optimization. In this paper, the objective function of OBDO model is formulated. An example is illustrated to prove the feasibility and practicability of the overall benefit-duration optimization problem. The significance of employing OBDO model and future research work are also described.
Kim, Kwang-Soo;S.Elwynn Taylor;Mark L.Gleason;Kenneth J.Koehler
한국농림기상학회:학술대회논문집
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한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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pp.163-166
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2001
One of the most important factors influencing the outbreak and severity of foliar diseases is the duration of wetness from dew deposition, rainfall, or irrigation. Models may provide good alternatives for assessing leaf wetness duration (LWD) without the labor, cost, and inconvenience of making measurements with sensors.(omitted)
This paper presents a method for constructing composite power system effective load duration curves(CMELDC) at load points by Monte Carlo method. The concept of effective load duration curves(ELDC) in power system planning is useful and important in both HLII. CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the probability function of unsupplied power and the load duration curve at each load point. This concept is analogy to the ELEC in HLI. And, the reliability indices (LOLP, EDNS) for composite power system are evaluated using CMELDC. Differences in reliability levels between HLI and HLII come from considering with the uncertainty associated with the outages of the transmission system. It is expected that the CMELDC can be applied usefully to areas such as reliability evaluation, probabilistic production cost simulation and analytical outage cost assessment, etc. in HLII, DC load flow and Monte Carlo method are used for this study. The characteristics and effectiveness of thes methodology are illustrated by a case study of the IEEE RTS.
This Paper illustrates a new numerical analysis method using a nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC(composite power system effective load duration curve) based on the new effective load model at HLll(Hierarchical Level H) has been developed also. The CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLll will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of MRBTS(Modified Roy Billinton Test System).
This Paper illustrates a method for evaluating nodal probabilistic production cost using the CMELDC. A new method for constructing CMELDC(CoMposite Power System Equivalent Load Duration Curve) has been developed by authors. The CMELDC can be obtained by convolution integral processing between the probability distribution functions of the fictitious generators outage capacity and the load duration curves at each load point. In general, if complex operating conditions are involved and/or the number of severe events is relatively large, Monte Carlo methods are more efficient. Because of that reason, Monte Carlo Methods are applied for the construction of CMELDC in this study. And IEEE-RTS 24 buses model is used as our case study with satisfactory results.
프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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