Wastewater treatment plant(WWTP) has been recognized as a high energy consuming plant. Usually many WWTPs has been operated in the excessive operation conditions in order to maintain stable wastewater treatment. The energy required at WWTPs consists of various subparts such as pumping, aeration, and office maintenance. For management of energy comes from process operation, it can be useful to operators to provide some information about energy variations according to the adjustment of operational variables. In this study, multiple regression analysis was used to establish an energy estimation model. The independent variables for estimation energy were selected among operational variables. The $R^2$ value in the regression analysis appeared 0.68, and performance of the electric power prediction model had less than ${\pm}5%$ error.
A simple model for RAM (Reliability, Availability and Maintainability) analysis and its computer code are developed for application to DUPIC fuel fabrication system. The approach is obtained by linking the allocation model (top-down method) to bottom-up method for RAM analysis. As a result, the availability requirement of subsystem, as well as the buffer storage requirement between processes, are evaluated for the DUPIC facility..
The discharge energy by electrostatic discharge of the charged human body is calculated under the assumption that the stored charge is dissipated completely. However, it is well-known that the charge is slightly remained after electrostatic discharge. Therefore, The Rompe-Weisel model of the discharge analysis, which has somewhat more of a physical justification than the conventional energy equation, is proposed. It is proposed that the electrical conductivity of the arc should be proportional to the energy density transferred to it by Ohmic dissipation. For the electrostatic discharge energy analysis, the Rompe-Weisel model was compared by quasi static analysis. As a consequence, a study on a reliable energy evaluation based on simulation models during electrostatic discharge is carried out in this paper and is adopted to estimate the explosion hazards of flammable gases.
Impact by estimation error of hourly horizontal global solar radiation in a weather file on building energy performance was investigated in this study. There are a number of weather parameters in a given weather file, such as dry-bulb, wet-bulb, dew-point temperatures; wind speed and direction; station pressure; and solar radiation. Most of them except for solar radiation can be easily obtained from weather stations located on the sites worldwide. However, most weather stations, also including the ones in South Korea, do not measure solar radiation because the measuring equipment for solar radiation is expensive and difficult to maintain. For this reason, many researchers have studied solar radiation estimation models and suggested to apply them to predict solar radiation for different weather stations in South Korea, where the solar radiation is not measured. However, only a few studies have been conducted to identify the impact caused by estimation errors of various solar radiation models on building energy performance analysis. Therefore, four different weather files using different horizontal global solar radiation data, one using measured global solar radiation, and the other three using estimated global solar radiation models, which are Cloud-cover Radiation Model (CRM), Zhang and Huang Model (ZHM), and Meteorological Radiation Model (MRM) were packed into TRY formatted weather files in this study. These were then used for office building energy simulations to compare their energy consumptions, and the results showed that there were differences in the energy consumptions due to these four different solar radiation data. Additionally, it was found that using hourly solar radiation from the estimation models, which had a similar hourly tendency with the hourly measured solar radiation, was the most important key for precise building energy simulation analysis rather than using the solar models that had the best of the monthly or yearly statistical indices.
전력망의 역할은 안정적인 전력공급이 최우선이다. 예고 없는 불안정한 상황에 대한 여러 가지 대비에 대한 방안이 필요하다. 기상 데이터를 활용하여 탐구적 데이터 분석을 통한 피처 간의 관계를 파악하여 머신러닝 기반의 에너지 생산 예측 모형을 모델링한다. 본 연구에서는 주성분분석을 사용하여 에너지 생산 예측 시 영향을 미치는 피처를 추출하였으며 머신러닝 모델에 적용함으로써 예측 신뢰도를 높였다. 제안한 모형을 사용하여 특정 기간을 대상으로 생산 에너지를 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 주성분분석을 적용한 에너지 생산 예측에 대한 성능을 확인하였다.
The aim of this study was to analysis the Heating/cooling performance of Solar Window System built in apartments. The solar window is the idea to integrate daylight as a third form of solar energy into a PV/Solar Collector system and allows more control due to the possibility to close the reflectors. However, there can be a conflict between the desire for on one hand daylight and view and on the other hand optimal energy conversion for the PV/Solar Collector system. The process of this study is as follows: 1) The Solar Window system is designed through the investigation of previous paper and work. 2)The simulation program(ESP-r, Therm5.0, Window6.0) was used in energy performance analysis. The reference model of simulation was made up to analysis energy performance on Solar Window system. 3)Selected reference model(Floors:15, Area of Unit:$148.5m^2$) for heating/cooling energy analysis, Energy performance simulation with various variants, such as U-value of Solar Window system according to its position and angle. Consequently, When Solar Window system is equipped with balcony window of Apartment, Annual heating and cooling energy of reference model was cut down about 5%~11%.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.75-80
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1998
Statistical Energy Analysis(SEA) has been considered as a possible method for predicting responses of complex structures, especially at higher frequencies. In this paper, an SEA model of vehicle was built using 138 energy storing subsystems connected together using 1019 junctions. SEAM software program was used to build and calculate the model. To demonstrate the accuracy of the SEA model, predicted response levels were compared with measured levels. The source input levels were measured at the engine mounting parts. For the vibration levels, the agreement between the calculation results and the experimental ones was found to be good. The energy flow between connected subsystems can be presented, because the analysis method is based on the estimation of the power flow between subsystems. This paper also identifies some dominant energy flow paths from sources. It is finally presented that the SEA model can optimize the design parameters of vehicles using model parameters and energy flow paths.
EnergyPlus, which is widely used in various fields, provides Simple Window Model, a window model that can be used practically. However, the results of building load using the model are different from those of the standard model. The main cause of the deviation by Simple Window Model was analyzed to be due to the assumption that all windows were considered as single layer. The purpose of this study is to propose a window model that improves the cause of deviation by Simple Window Model and can be easily calculated from the algebraic relations. The proposed window model solved the heat balance equation algebraically by using seven window characteristic coefficients. The coefficient relationships consisted of the heat transmission coefficient and solar heat gain coefficient as input parameters make practical use and calculation possible. As a result of comparing the deviation between each window model by implementing the dynamic analysis method, the proposed window model showed that the deviation of the total heating/cooling energy consumption was reduced to 1/3 compared to Simple Window Model for one year. Although the maximum energy consumption did not show any significant improvement, the indoor temperature evaluation showed significantly reduced deviation.
Geographic information system (GIS) based renewable energy resource map including potential analysis can play a crucial role not only to develop the national plan for renewable energy deployment but also to make strategic investment decision in the private sector. Korea Institute of Energy Research (KIER) has been developing domestic maps about several resources such as solar, wind, hydro, biomass, and geothermal, as well as conducting research on methodologies for potential analysis. Furthermore, the institute is trying to transfer related technologies and know-how to foreign countries, recently. In this context, the main purpose of this study is to introduce the business model of renewable energy resource map. From the value chain analysis, we focus on the government-side market in foreign countries, such as the development of the national level renewable energy resource map and the support of the national renewable energy plan. For about 180 countries, we segment the customers according to the consideration of economic capacity, renewable energy resource capacity, existence of renewable resource map, current portion of renewable energy facility capacity, and renewable energy policies, and we conclude that the target customers are non-Organization for Economic Co-operation and Development (non-OECD) countries or some OECD countries, their per capita GDP are under the average among OECD countries, that do not have renewable resource map yet. We segment the target customers into four groups, and suggest different strategies for market positioning and financing strategy based on Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats (SWOT) analysis. This study can help to develop the business strategy about the development of renewable energy resource map in foreign countries.
The aim of this study was to analysis the Heating/cooling performance and Daylighting performance of Solar Window System built in apartments. the solar window is the idea to integrate daylight as a third form of solar energy into a PV/Solar Collector system. The process of this study is as follows: 1)Solar Window system was designed through the investigation of previous paper and work. 2)The simulation program(Lightscape3.2) was used in daylighting performance analysis. the reference model of simulation was made up to analysis daylighting performance on Solar Window system. 3)The simulation program(ESP-r, Therm5.0, Window6.0) was used in energy performance analysis. the reference model of simulation was made up to analysis energy and daylighting performance on Solar Window system. 4)The Size of Simulation model for daylighting and heating/cooling energy analysis was $148.5m^2$ 5)The lighting performance analysis was carried out with various variants, such as the size and installed area of Solar Window system. 6)Energy performance simulation was carried out with various variants, such as Integrated U-value of Solar Window system according to its position, installed angle and insulation thickness. Consequently, When Solar Window system is equipped with balcony window of Apartment, Annual heating and cooling energy of reference model was cut down at the average of $4.1kWh/m^2$ or 4.2%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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