한국지역난방공사 SS지사에서는 시설용량 전기 99MW, 열 98Gcal/h 규모의 열병합(Combined Heat & Power) 발전소를 구역전기사업으로 운영하고 있다. 이 지역은 경기불황과 수요감소로 하절기 6~9월 사이에 잉여열 처리문제가 발생하여 발전기를 가동하기 곤란한 상황이므로 경제성 있는 에너지 신사업모델 개발이 절실하다. 본 연구에서는 이곳의 실제 운영자료를 기반으로 신재생 에너지 하이브리드 시스템을 도입하여 최적화 운영모델을 개발하고자 한다. 특히 신재생에너지 중에서도 입지제약이 작고 열과 전기를 동시에 생산할 수 있는 연료전지(Fuel Cell)발전과 대표적인 신재생에너지인 태양광(Photovoltaic)발전과 심야발전시 전력을 저장하여 주간에 전력을 방출 할 수 있는 ESS(Energy Storage System)의 조합을 검토하였다. 이에 따른 최적화 모델 선정은 HOMER(Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) 프로그램을 활용하였다. 경제성 분석을 수행한 결과, 순 현재비용(NPC) 측면에서는 기존의 99MW 열병합발전이 가장 경제적이지만 신재생에너지를 사용하여 발생되는 탄소배출권 거래와 REC(Renewable Energy Certificate) 거래를 포함한 측면에서는 99MW의 CHP와 5MW의 연료전지, 521kW의 태양광을 하이브리드 시켜서 전력과 열을 공급하는 것이 99MW의 CHP 열병합발전만으로 전력과 열을 공급하는 것보다 최대 2,475억원 경제적인 것으로 나타났다. 구역전기사업에서 최적화 공정모델로 연료전지와 신재생에너지 하이브리드 시스템을 도입함으로써 경제성을 개선시킬 수 있는 결과를 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3494-3510
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2019
Wireless sensor networks encounter energy saving as a major issue as the sensor nodes having no rechargeable batteries and also the resources are limited. Clustering of sensors play a pivotal role in energy saving of the deployed sensor nodes. However, in the cluster based wireless sensor network, the cluster heads tend to consume more energy for additional functions such as reception of data, aggregation and transmission of the received data to the base station. So, careful selection of cluster head and formation of cluster plays vital role in energy conservation and enhancement of lifetime of the wireless sensor networks. This study proposes a new mutation chemical reaction optimization (MCRO) which is an algorithm based energy efficient clustering protocol termed as MCRO-ECP, for wireless sensor networks. The proposed protocol is extensively developed with effective methods such as potential energy function and molecular structure encoding for cluster head selection and cluster formation. While developing potential functions for energy conservation, the following parameters are taken into account: neighbor node distance, base station distance, ratio of energy, intra-cluster distance, and CH node degree to make the MCRO-ECP protocol to be potential energy conserver. The proposed protocol is studied extensively and tested elaborately on NS2.35 Simulator under various senarios like varying the number of sensor nodes and CHs. A comparative study between the simulation results derived from the proposed MCRO-ECP protocol and the results of the already existing protocol, shows that MCRO-ECP protocol produces significantly better results in energy conservation, increase network life time, packets received by the BS and the convergence rate.
The homogenization method is applied to maximize crash energy absorption for a given volume. Optimization analysis off closed-hat type example problem is conducted with different impact velocities and thicknesses. The results show that the bending-type deformation for the original design is changed to the folding-type deformation for a new design with a hole, which is partly due to the increase of the crash energy absorption for the new design. Dynamic mean crushing loads of the original and new design are compared with those by the theoretical equation by Wierzbicki. It shows that the dynamic mean crushing loads of new designs are very close to those by Wierzbicki's equation.
The purpose of this study is to present rational methods of multi-criteria optimization of the shape of energy saving buildings. The object is to determine the optimum dimension of the shape of a building, based on the following criteria: minimum building costs (including the cost of materials and construction) and yearly heating costs. Mathematical model described heat losses and gains in a building during the heating season. It takes into consideration heat losses through wall, roof, floor and windows. Particular attention was paid to have a more detailed description of heat gains due to solar radiation. On the assumption that shape of building is rectangle in order to solve the problem, the proportions of wall length and building height are determined by using non-linear programing methods(Kuhn-Tucker Conditions). The results constitute information for designers on the optimum proportions of wall lengths, height, and the ratios of window to wall areas for energy saving buildings.
A new method to locate modular fixtures using an optimization technique is proposed. The optimal fixture arrangement is derived to minimize the elastic deformation of a workpiece. That is, a fixture arrangement is regarded better if it minimized the elastic deformation of the workpiece while fixing a workpart of course. In this approach, the workpiece is projected into two dimensional domain to simplify the 3-dimensional fixture arrangement problem into 2-dimensional one. Thus the problem is reduced to find the optimal positions of one horizontal clamp and three locators which minimize the total deformation of the workpiece and the design variables are the location of the contact points between the boundary of the workpiece and the 4-fixels. The Genetic Algorithm is used for the optimization by mapping each design variables to a gene of a chromosome. The fitness value is the total strain energy of the workpiece calculated by the fin element analysis.
In this paper, the integrated design method of suction muffler in compressor was studied. There are three things to consider when designing this. First, the transmission loss was maximized to consider the noise reduction. Second, dissipation energy of fluid flow was minimized for energy efficiency. Finally, acoustical resonance frequency of suction muffler was controlled because energy efficiency can be increased by supercharging of refrigerant. Therefore, suction muffler was designed to have the specific resonance frequency. The input impedance was used for designing target acoustical resonance frequency. Topology optimization was used for optimization method.
The problem of minimization of energy, consumed by the robot manipulator, is important, notably for larger manipulators, higher working speeds, and loads. Obviously, the stated problem requires the application of optimal control theory, which is being successfully applied for linear system and certain classes of nonlinear systems. However, the application of optimal control theory(in energy or time optimization) leads to substantial practical difficulties, so that significant simplifications are usually performed, either in model complexity or by neglecting the existing constraints. In this paper the problem of obtaining such an optimization method. which would take into account the complete system dynamics and all the constraints is considered. The only method found to be suitable for such a complex optimization should be based on dynamic programming.
This paper is concerned with the structural optimization problem of maximizing the compressive buckling load of orthotropic rectangular plates for a given volume of material. The optimality condition is first derived via variational calculus. It states that the thickness distribution is proportional to the strain energy density contrary to popular claims of constant strain energy density at the optimum. An engineers physical meaning of the optimality condition would be to make the average strain energy density with respect to the depth a constant. A double cosine thickness varying plate and a double sine thickness varying plate are then fine tuned in a one parameter optimization using the Rayleigh-Ritz method of analysis. Results for simply supported square plates indicate an increase of 89% in capacity for an orthotropic plate having 100% of its fibers in $0^{\circ}$ direction.
Mirzaei, M.;Akbarshahi, H.;Shakeri, M.;Sadighi, M.
Structural Engineering and Mechanics
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제44권3호
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pp.325-337
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2012
In this article, the multi-objective optimization of cylindrical aluminum tubes under axial impact load is presented. The specific absorbed energy and the maximum crushing force are considered as objective functions. The geometric dimensions of tubes including diameter, length and thickness are chosen as design variables. D/t and L/D ratios are constricted in the range of which collapsing of tubes occurs in concertina or diamond mode. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II is applied to obtain the Pareto optimal solutions. A back-propagation neural network is constructed as the surrogate model to formulate the mapping between the design variables and the objective functions. The finite element software ABAQUS/Explicit is used to generate the training and test sets for the artificial neural networks. To validate the results of finite element model, several impact tests are carried out using drop hammer testing machine.
Nuclear power has become an essential part of electricity generation to meet the continuous growth of electricity demand. A Sodium-cooled Fast Reactor (SFR) was developed to extend uranium resource utilization under a growing nuclear energy scenario while concomitantly providing a nuclear waste management solution. Key questions in this scenario are when to introduce SFRs and how many reactors should be introduced. In this study, a methodology using Linear Programming is employed in order to quantify an optimized growth pattern of a nuclear energy system comprising light water reactors and SFRs. The optimization involves tradeoffs between SFR capital cost premiums and the total system U3O8 price premiums. Optimum nuclear growth patterns for several scenarios are presented, as well as sensitivity analyses of important input parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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