A model of apartment heating load in a district heating system could be useful in the management and utilization of energy resources, since it could predict energy usage and so could assist in the efficient use of energy resources. The heating load in a district heating system varies in a highly nonlinear manner and is subject to many different factors, such as heating area, number of people living in that complex, and ambient temperature. Thus there are few published papers with accurate models of heating load, especially in domestic literature. This work is concerned with the modeling of apartment heating load in a district heating system in winter, using the reduced least square support vector machine (LS-SVM), and with the purpose of using the model to predict heating energy usage in domestic city area. We collected 23,856 pieces of data on heating energy usage over a 12-week period in winter, from 12 heat exchangers in five apartments. Half of the collected data were used to construct the heating load model, and the other half were used to test the model's accuracy. The model was able to predict the heating energy usage pattern rather accurately. It could also estimate the usage of heating energy within of mean absolute percentage error. This implies that the model prediction accuracy needs to be improved further, but it still could be considered as an acceptable model if we consider the nonlinearity and uncertainty of apartment heating energy usage in a district heating system.
The smart grid which is called the future power system should satisfy the customers who want various choices and realtime energy price. The two-way information exchange platform for energy customers provides the infrastructure to transform today's ESP(Energy Service Provider)-centered power system operation into customer-oriented operation. It enables ESPs to provide their customers with a variety of services by communicating with various appliances in customer's premises. In this paper, the portal-based platform model for the two-way information exchange and its implementation are described.
최근 블록체인은 트릴레마를 해결하기 위해 이상적인 분산 신뢰 네트워크를 설계하려고 노력했다. 그러나 일부 국가간 분쟁으로 에너지 분배의 불균형이 발생했고, 현재 비트코인과 같은 블록체인 네트워크가 거래와 채굴을 위해 엄청난 에너지를 소비하고 있다. 기존 연구인 데이터 볼륨 기반 신뢰 모델은 루빈 방식의 신뢰 모델보다 증가하는 블록체인 크기를 더 잘 평가했다. 본 논문에서는 성장하는 블록체인 네트워크의 존속시간, 블록체인 크기 및 거래를 위해 소모된 에너지를 고려하여 블록체인 네트워크의 지속 가능성을 평가하는 확장성 기반 에너지 모델을 제안한다. 또한 수학적 분석을 통해 제안 모델과 기존 모델에 대한 만족도와 최적의 블록체인 크기를 비교한다. 그러므로 제안된 확장성 기반 에너지 모델은 트릴레마를 해결하고 지속 가능성을 검증하는 적절한 블록체인 네트워크를 선택할 수 있는 평가 툴을 제공할 것이다.
신재생 에너지에 관한 적극적 사업 참여가 필요한 현 시점에서, 신재생 에너지 사업 참여의 성장동력과 내실있는 추진전략에 대한 기초정보가 필요하였다. 이에 따라 본 연구는 다층모형을 활용한 신재생 에너지 사업참여 로드맵에 미치는 영향 요인을 분석하여, 신재생 에너지 사업 참여 활성화를 위한 기초정보를 제공하고자 하였다. 본 연구결과, 실효성있는 신재생 에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 업종별 신재생 에너지사업 참여 요소의 재정립이 필요함을 살펴볼 수 있다. 구체적으로 살펴보면, 사업의 주도 단체, 이익배분 방식, 녹색산업 금융지원, 사업 시행 방식, 발전소 위치, 포괄적 장기전략 등의 적절한 대응방안 마련이 필요하고, 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요할 것임을 발견하였다. 무엇보다 실효성있는 신재생에너지 사업 참여 로드맵을 달성하기 위해서는 국가경제에의 부담을 최소화하면서 신재생에너지의 보급을 확대하고 관련 산업의 육성을 촉진할 수 있는 제도적 접근이 필요함을 시사하였다.
Several efforts to replace the use of existing fossil energy resources have already been made around the world. As a result, a new industry of renewable energy has been created, and efficient energy distribution and storage has been promoted intensively. Among the newly explored renewable energy sources, the most widely used one is solar energy generation, which has a high market potential. An energy storage system (ESS) is a system as required. In this paper, the design and implementation of an ESS for the efficient use of power in stand-alone street lights is presented. In current ESS applied to stand-alone street lights, either 12V~24V DC (from solar power) or 110V~220V AC (from commercial power) is used to recharge power in systems with lithium batteries. In this study, an ESS that can support both solar power and commercial power was designed and implemented; it can also perform emergency recharge of portable devices from solar powered street lights. This system can maximize the scalability of ESSes using lithium batteries with efficient energy conversion, with the advantage of being an eco-friendly technology. In a ripple effect, it can also be applied to smart grids, electric vehicles, and new, renewable storage markets where energy storage technology is required.
As one of the most significant challenges in the virtual data center, the virtual data center embedding has attracted extensive attention from researchers. The existing research works mainly focus on how to design algorithms to increase operating revenue. However, they ignore the energy consumption issue of the physical data center in virtual data center embedding. In this paper, we focus on studying the energy-aware virtual data center embedding problem. Specifically, we first propose an energy consumption model. It includes the energy consumption models of the virtual machine node and the virtual switch node, aiming to quantitatively measure the energy consumption in virtual data center embedding. Based on such a model, we propose two algorithms regarding virtual data center embedding: one is heuristic, and the other is based on particle swarm optimization. The second algorithm provides a better solution to virtual data center embedding by leveraging the evolution process of particle swarm optimization. Finally, experiment results show that our proposed algorithms can effectively save energy while guaranteeing the embedding success rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1223-1247
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2012
The need for securing Wireless Sensor Networks (WSNs) is essential especially in mission critical fields such as military and medical applications. Security techniques that are used to secure any network depend on the security requirements that should be achieved to protect the network from different types of attacks. Furthermore, the characteristics of wireless networks should be taken into consideration when applying security techniques to these networks. In this paper, energy efficient Security Model for Tree-based Routing protocols (SMTR) is proposed. In SMTR, different attacks that could face any tree-based routing protocol in WSNs are studied to design a security reference model that achieves authentication and data integrity using either Message Authentication Code (MAC) or Digital Signature (DS) techniques. The SMTR communication and processing costs are mathematically analyzed. Moreover, SMTR evaluation is performed by firstly, evaluating several MAC and DS techniques by applying them to tree-based routing protocol and assess their efficiency in terms of their power requirements. Secondly, the results of this assessment are utilized to evaluate SMTR phases in terms of energy saving, packet delivery success ratio and network life time.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권4호
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pp.227-235
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2004
This paper presents a new theoretical approach to energy-based power system analysis for multibus power transmission systems. On the basis of mechanical analogy, an exact energy integral expression is derived for lossy multi-bus systems through rigorous energy analysis. A simple rigid rod model of mechanical power transfer system is introduced to address the physical meanings of potential energy terms associated with transfer conductances as well as transfer susceptances. Finally, energy-based analysis has been proposed to show that the energy function has all information of the power system characteristics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.909-937
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2011
Energy efficiency is one of the most critical issues in the design of wireless sensor networks. In object-tracking sensor networks, the data storage and query processing should be energy-conserving by decreasing the message complexity. In this paper, a Prediction-based Energy-conserving Approximate StoragE schema (P-EASE) is proposed, which can reduce the query error of EASE by changing its approximate area and adopting predicting model without increasing the cost. In addition, focusing on reducing the unnecessary querying messages, P-EASE enables an optimal query algorithm to taking into consideration to query the proper storage node, i.e., the nearer storage node of the centric storage node and local storage node. The theoretical analysis illuminates the correctness and efficiency of the P-EASE. Simulation experiments are conducted under semi-random walk and random waypoint mobility. Compared to EASE, P-EASE performs better at the query error, message complexity, total energy consumption and hotspot energy consumption. Results have shown that P-EASE is more energy-conserving and has higher location precision than EASE.
Determining the hysteretic energy demand and dissipation capacity and level of damage of the structure to a predefined earthquake ground motion is a highly non-linear problem and is one of the questions involved in predicting the structure's response for low-performance levels (life safe, near collapse, collapse) in performance-based earthquake resistant design. Neural Network (NN) analysis offers an alternative approach for investigation of non-linear relationships in engineering problems. The results of NN yield a more realistic and accurate prediction. A NN model can help the engineer to predict the seismic performance of the structure and to design the structural elements, even when there is not adequate information at the early stages of the design process. The principal aim of this study is to develop and test multi-layered feedforward NNs trained with the back-propagation algorithm to model the non-linear relationship between the structural and ground motion parameters and the hysteretic energy demand in steel moment resisting frames. The approach adapted in this study was shown to be capable of providing accurate estimates of hysteretic energy demand by using the six design parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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