International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.87-106
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2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
이 논문에서는 DMB에서의 주문형 데이터 방송을 위한 새로운 데이터 캐러셀 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 클라이언트로부터 리궤스트를 받으면 서버는 그 리궤스트에 대한 통계치를 이용하여 아이템을 두 집합으로 나눈다. hot 아이템을 한 캐러셀 내에서 여러 번 반복하여 방송하도록 하여 그 아이템에 대한 클라이언트의 대기시간을 줄이도록 하였으며, hot 아이템의 방송회수에 상한선을 두어 cold 아이템의 방송 기회를 늘이도록 하여 클라이언트의 리퀘스트에 대한 응답 성공률을 높이도록 하였다. 모의실험을 통해 캐러셀 기반의 다른 알고리듬과 비교하였을 때 원하는 결과를 얻어낼 수 있었다.
전력 산업이 경쟁 체제로 변화되면서 고객들의 전기 가격체계가 현물 가격으로 변환되고 있다. 이러한 가격 쳬게에서 전기 가격은 수요와 반응하게 되고 이러한 상호작용을 수요 반응이라 한다. 본 논문에서는 가격의 변화에 따른 수요의 다양한 변화를 가격 민감도, 신뢰도 민감도를 정의하여 설명한다. 이것은 고객의 입장에서는 더 경쟁적인 체계이고 운영자의 입장에서는 더 효율적이고 효과적인 체계이다.
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
본 논문에서 수요 자원의 수요 반응 프로그램 참여에 관한 정보들을 등록 정보와 참여 정보로 구분하여 수요 자원의 특성을 나타내는 지수들로 구분한다. 이 지수들은 수요 반응 참여 가능 용량, 기간, 횟수, 한계 비용에 관하여 정보를 제공하며 이들을 바탕으로 수요 자원을 하나의 발전 자원으로 평가한다. 이로써 수요 자원은 발전 자원과 직접적으로 경쟁할 수 있으며 계통 운영자는 수요 자원을 운영 계획에 포함한다. 계통 운영자는 발전 및 수요 반응 비용을 최소화하여 운영 계획을 수행하는데 이때 발전 자원과 수요 자원의 제약 조건을 위반하지 않아야 한다. 본 논문에는 기존 개발된 발전 자원의 제약 조건으로부터 수요 자원의 제약 조건을 제안한다.
최근 VANET에 대한 연구가 활발하게 진행됨에 따라 보다 편리하고 안정적인 서비스를 차량에 제공할 수 있다. 본 논문에서는 다수 RSU들을 유선망으로 연결하고 RSU들 사이의 협업을 통해 데이터를 전송하는 새로운 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 RSU 협업 전략을 통해 안전 데이터와 비안전 데이터를 효율적인 전송하며 데드라인 실패율 및 평균 응답 시간을 감소시킨다. 안전 데이터가 발생할 경우 이전 RSU에서 데이터를 미리 전송하고 데드라인, 수신율을 고려하여 우선 순위를 부여한다. 비안전 데이터는 사용자의 요청에 따라 처리되는 요구 기반 데이터이기 때문에 RSU에서 부하가 발생할 경우 데드라인 실패율이 방지하기 위한 기법을 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 차량 수와 속도를 변화시키면서 성능 평가를 수행한 결과 데드라인 실패율과 평균 응답 시간 측면에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 모두 우수함을 입증하였다.
본 논문에서 구현한 더블큐 웹서버는 동시에 들어오는 요청들을 두 가지로 분류하여 서비스한다. 캐쉬되어 있는 문서를 요구하는 요청은 서비스 큐에 넣고, 캐쉬되지 않은 문서를 요구하는 요청은 기다림 큐에 넣는다. 더블큐 웹서버는 서비스 큐의 모든 문서를 서비스 한 후 기다림 큐의 요청을 서비스한다. 이 방식은 디스크 접근 오버헤드를 줄이기 위해 캐쉬 된 문서의 서비스를 우선하는 정책으로 아파치 웹서버와 비교 실험 결과 서버의 성능과 평균 사용자 응답 시간을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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