Because the hospital building operates 24 hours a day, 365 days a year for treatment and restoration of patients, it has a different pattern of energy use than that of ordinary buildings. Hospitals contribute to energy consumption and have a negative environmental impact. This study aims to find how meaningful energy performance, reflecting good energy management and ECMs, can be operated for hospital buildings, a category encompassing complex buildings with different systems and large differences between them. In this study, we proposed the energy diagnosis & evaluation method and energy management process to verify energy saving through operation data based on system & facility characteristics, operation pattern and energy consumption characteristics of hospital building. Energy consumption structures were surveyed throughout 4 reference hospital in Seoul, Korea. Findings confirm that different hospital departments have hugely different energy-demand profiles. Energy efficiency and energy saving potentials are presented. The energy performance analysis can be applied to a wide range of problems in energy-system operation.
The installation of PV system to the power distribution system is being increased as one of solutions for environmental pollution and energy crisis. However, the efficiency of PV system is getting decreased because of the aging phenomenon and several operation obstacles. Therefore, The technology development of aging diagnosis of PV modules are required in order to improve operation performance of PV modules. This paper proposes evaluation algorithm for aging state in PV modules by using the electrical characteristics of PV modules and environmental factors. And also, this paper presents a operation evaluation system of PV modules based on the proposed aging diagnosis algorithm of PV modules. From the simulation results of proposed evaluation system, it is confirmed that the proposed algorithm is a useful tool for aging diagnosis of PV systems.
Han Sang-Bo;Oda Tetsuji;Park Jae-Youn;Park Sang-Hyun;Koh Hee-Seok
한국전기전자재료학회논문지
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제19권3호
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pp.292-300
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2006
In order to improve energy efficiency in the dilute trichloroethylene removal using the nonthermal plasma process, the barrier discharge treatment combined with manganese dioxide was experimentally studied. Reaction kinetics in this process was studied on the basis of final byproducts distribution. Decomposition efficiency was improved to about $99\;\%$ at the specific energy of 40 J/L with passing through manganese dioxide. C=C ${\pi}$ bond cleavage of TCE substances gave DCAC, which has the single bond of C-C through oxidation reaction during the barrier discharge plasma treatment. Those DCAC were broken easily in the subsequent catalytic reaction due to the weak bonding energy about $3{\sim}4\;eV$ compared with the double bonding energy in TCE molecules. Oxidation byproducts of DCAC and TCAA from TCE decomposition are generated from the barrier discharge plasma treatment and catalytic surface chemical reaction, respectively. Complete oxidation of TCE into COx is required to about 400 J/L, but $CO_2$ selectivity remains about $60\;\%$.
주거시설에서 환기횟수 0.7회 적용은 실내공기질 향상과 거주자의 쾌적성을 높이고자 100세대 이상은 의무적으로 적용하고 있다. 건축물에너지효율등급에서는 환기횟수를 기준으로한 기밀시험을 실시 하여 그결과 값을 효율등급결과치에 반영함으로서 창호주변의 정밀시공을 유도하고 침기로 인해 손실되는 에너지절감을 꾀하고 있다. 건축물엔지효율등급 현장실사 결과 환기횟수가 0.6~0.71까지 나타났으며 그차이가 에너지 절감량에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 유럽의 패시브 하우스 기준이 0.6회 이하의 기밀을 요구하고 있고 우리나라도 2017년 패시브하우스, 2025년 제로하우스를 목표로 하고 있어 비주거 건물의 기밀진단의 의무확대와 고기밀 건물에 대한 연구와 시공방법이 시급한 실정이다.
재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.
The radioactive experiments are carried out for diagnosis of a variety of industrial processes in terms of the operation condition and the efficiency by measuring the residence time distribution. However, it is not easy to interpret the residence time distribution using the conventional methods when the flow rate is not constant and a number of processes are coupled in a complicated manner. In these cases, they can be analyzed by describing the system with mathematical models that can be defined with the state-space equations. In this paper, the residence time distribution of sludge was measured with a radiotracer, $^{46}Sc-EDTA$, in the digester of which the flow rate varies with time. The digester was assumed as a linear time variant system since the flow rate changed during the experiment and the operation efficiency of the digester was calculated by applying the state-spae equations.
Faults in induction motors can be categorized into mechanical faults and electrical faults, and most mechanical faults result from inferiority or damage of the bearing, while most electrical faults derive from insulation faults of stator windings and rotor bar cracks. When a crack appears on the rotor bar, its efficiency decreases, which increases energy consumption and temperature, reducing the life span of the motor. This kind of fault can only be sensed by the protection relay after the condition has worsened to a certain degree, bringing massive economic loss. This paper will deal with the diagnosis method of rotor bar faults through the load current analysis method of the motor used during operation.
본 논문은 금속파편이 발생시 금속파편의 위치를 추정하기위한 위치 추정 알고리즘을 제안한다. 이 추정 알고리즘은 자동화된 알람 구별부와 위치 추정부로 구성된다. 알람 구별부는 충격 신호인지 거짓 충격 신호인지를 구별하는 기능을 수행하며, 위치 추정부는 충격신호로부터 충격신호의 시작점을 찾아내어 위치를 추정한다. 이 알고리즘의 타당성을 검증하기위해 원자로 Mock-up 상에서 실험한 결과 위치 추정값 과 실제 충격값이 약 10 % 이내의 오차율을 보였다.
In this paper, a real time diagnostic algorithm fur estimating the impact location by loose parts is proposed. It is composed of two modules such as the alarm discrimination module (ADM) and the impact-location estimation module(IEM). ADM decides whether the detected signal that triggers the alarm is the impact signal by loose parts or the noise signal. When the decision from ADM is concluded as the impact signal, the beginning time of burst-type signal, which the impact signal has usually such a form in time domain, provides the necessary data fur IEM. IEM by use of the arrival time method estimates the impact location of loose parts. The overall results of the estimated impact location are displayed on a computer monitor by the graphical mode and numerical data composed of the impact point, and thereby a plant operator can recognize easily the status of the impact event. This algorithm can perform the diagnosis process automatically and hence the operator's burden and the possible operator's error due to lack of expert knowledge of impact signals can be reduced remarkably. In order to validate the application of this method, the test experiment with a mock-up (flat board and reactor) system is performed. The experimental results show the efficiency of this algorithm even under high level noise and potential application to Loose Part Monitoring System (LPMS) for improving diagnosis capability in nuclear power plants.
본 논문에서는 집중권 BLDC 전동기의 권선 착자 공정에서 발생하는 착자 불량을 진단할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 착자 불량 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션과 압축기를 이용한 효율 시험을 통해 권선 착자 불량이 BLDC 전동기의 에너지 효율 저감을 야기할 수 있음을 입증하였다. 제안된 방식은 착자 공정이 완료된 후에 BLDC 전동기를 구동하는 시험 과정에서 인버터를 이용하여 권선 착자 불량을 진단한다. 압축기용 BLDC 전동기에 대한 실험을 통해 권선 착자 불량을 높은 감도로 찾아낼 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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