The energy management technology for an independent fuel cell-battery hybrid system is developed for a household usage. To develop an efficient energy management technology, a simulation model is first developed. After the model is verified with experimental results, three energy management schemes are developed. Three control techniques are a fuzzy logic control (FLC), a state machine control (SMC), and a hybrid method of FLC and SMC. As the fuel cell-battery hybrid system is used for a house, battery state of charge (SOC) regulation is the most important factor for an energy management because SOC should be kept constant every day for continuous usage. Three management schemes are compared to see SOC, power split, and fuel cell power variations effects. Experimental results are also presented and the most favorable strategy is the state machine combined fuzzy control method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권3호
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pp.335-340
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2011
Building energy saving is one of the most important issues in these days. Control algorithm for energy saving should be designed properly to reduce power consumption in building. Recently, building energy system consists of hybrid energy system coupling with RE (Renewable Energy) source. In this paper, an optimum control algorithm for building energy saving is applied to BEMS (Building Energy Management System) by using an outdoor air temperature prediction strategy. BEMS coupling with renewable energy can control HVAC (Heating, Ventilating and Air-Conditioning) system effectively. In order to verify the effectiveness of building energy saving, BEMS was tested for several months at a laboratorial chamber with an air conditioner, fan and heater. To this end BEMS embedded control algorithm has been tested successfully.
최근 4차 혁명과 연계하여 많은 선박 분야의 연구들이 수행되고 있으며, 그 중 하나로 에너지 관리시스템 (EMS: Energy Management System)이 관심을 받고 있다. 에너지 관리시스템은 선박의 에너지를 관리하기 위한 시스템을 통칭하며, 다양한 시스템을 포함한다. 본 논문에서는 선박에서의 에너지 절감 분야를 분석하고, 기관실에서 에너지 절감이 가능한 개별 부하 제어 시스템을 포함한 선박 전력 에너지 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 EMS는 PCS (Pump Control System), ERFCS (Engine Room Fan Control System), LCS (Load Control System), HVACS (Heating, Ventilation, Air conditioning Control System)의 개별 부하 제어 시스템을 포함한다. 1차적으로, 제안하는 EMS는 기관실의 개별적인 부하 시스템에서 에너지를 절감한다. 2차적으로는 통합 모니터링 및 제어 시스템을 통해 발전 시스템과 전력 부하 시스템을 적절히 제어하여 에너지를 절감한다.
This paper presents a load management method based on OpenADR of smart grid. Previous demand side algorithm is restricted on reducing peak power. But, in this paper we suggest a method of performing the energy-saving control according to the power price utilizing building automatic control system installed on the customer side in the case of hourly differential pricing signal is transmitted to the open automated demand response system. And, we showed the integrated demand management software for 3 buildings.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권2호
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pp.202-207
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2014
Recently, the study of energy saving technology of ships begins in earnest, as energy saving policies are performed all around the world. SEMS (Ship Energy Management System) is one of the techniques to increase energy efficiency by applying to a independent system like a ship and offshore. SEMS is composed of Cooling Pump Control System (CPCS), Renewable Energy Emergency Power Control System (REEPCS), Load Control System (LCS), and Heating, Ventilation, and Air Conditioning System (HVACS). SEMS is enable to increase energy efficiency and achieve integrated management through the interlocking of each system. Especially, it is possible to improve the flexibility of the selection of the generator capacity in conjunction with a rechargeable battery and renewable energy. In this paper, SEMS applied rechargeable battery is proposed and simulated. By applying the rechargeable battery, it was confirmed that SEMS applied rechargeable battery can be operated at optimum efficiency of the generator.
The effective energy management method will provide the significant advantage to the residential customers under real time pricing plan since it can reduce the electricity charge by controlling the energy consumption according to electricity rate. The earlier studies for load management mainly aim to minimize the electricity charges and peak power but put a less emphasis on the human comfort dwelling in the residence. The discomfort and displeasure from the energy management only focusing on reduction of electricity charge will make the residential customer reluctant to enroll the real time pricing plan. In this paper, therefore, we propose optimal load control strategy which aim to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining human comfort by introducing "the human comfort coefficient." Using the human comfort coefficient, the energy management system can reflect the various human personality and control the loads within the range that the human comfort is maintained. Simulation results show that proposed load control strategy leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in comparison with the conventional load management method.
This paper proposes an energy management strategy and adaptive control for superconducting magnetic energy storage (SMES) in a distribution power system with a grid-connected photovoltaic (PV) farm. Application of the SMES system can decrease the output power fluctuations of PV system effectively. Also, it can control the real and reactive powers corresponding to the scheduled reference values with adequate converter capacity, which are required at a steady-state operating point. Therefore, the adaptive control strategy for SMES plays a key role in improving the system stability when the PV generation causes uncertain variations due to weather conditions. The performance of proposed energy management strategy and control method for the SMES is then evaluated with several case studies based on the PSCAD/EMTDC$^{(R)}$ simulation.
El-naggar, Mohammed Fathy;Elgammal, Adel Abdelaziz Abdelghany
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권2호
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pp.742-751
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2018
Electric vehicles (EV) are emerging as the future transportation vehicle reflecting their potential safe environmental advantages. Vehicle to Grid (V2G) system describes the hybrid system in which the EV can communicate with the utility grid and the energy flows with insignificant effect between the utility grid and the EV. The paper presents an optimal power control and energy management strategy for Plug-In Electric Vehicle (PEV) charging stations using Wind-PV-FC-Battery renewable energy sources. The energy management optimization is structured and solved using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) to determine and distribute at each time step the charging power among all accessible vehicles. The Model-Based Predictive (MPC) control strategy is used to plan PEV charging energy to increase the utilization of the wind, the FC and solar energy, decrease power taken from the power grid, and fulfil the charging power requirement of all vehicles. Desired features for EV battery chargers such as the near unity power factor with negligible harmonics for the ac source, well-regulated charging current for the battery, maximum output power, high efficiency, and high reliability are fully confirmed by the proposed solution.
According to the successful development of hybrid vehicle, hybridization of construction equipments like excavator, wheel loader, and backhoe etc., is gaining increasing attention. However, hybridization of excavator and commercial vehicle is very different. Therefore a specialized energy management control algorithm for excavator should be developed. In this paper, hybridization of excavators is investigated and a new energy management control algorithm is proposed. Four control parameters, i.e., lower baseline, upper baseline, idling generation speed, and idling generation torque, are newly introduced and a new operating principle using those four control parameters is proposed. The use of Genetic Algorithm for the optimization of the four control parameters from the view point of minimization of fuel consumption for standard excavating operation is suggested. In order to verify the proposed algorithm, dedicated simulation program of hybrid excavator was developed. The proposed algorithm is applied to a specific hydraulic excavator and 20.7% improvement of fuel consumption is achieved.
This paper presents the conceptual design of a cooperative control with Energy Management System (EMS) and Distribution Management System (DMS). This control enables insufficient reactive power reserve in a power transmission system to be supplemented by surplus reactive power in a power distribution system on the basis of the amount of the needed reactive power reserve calculated by the EMS. This can be achieved, because increased numbers of microgrids with distributed energy resources will be installed in the distribution system. Furthermore, the DMS with smart control strategy by using surplus reactive power in the distribution system of the area has been gradually installed in the system as well. Therefore, a kind of hierarchical voltage control and cooperative control scheme could be considered for the effective use of energy resources. A quantitative index to evaluate the current reactive power reserve of the transmission system is also required. In the paper, the algorithm for the whole cooperative control system, including Area-Q Indicator (AQI) as the index for the current reactive power reserve of a voltage control area, is devised and presented. Finally, the performance of the proposed system is proven by several simulation studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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