Assessing the energy performance of supertall buildings often does not consider variations in energy consumption due to the change of environmental conditions such as temperature, pressure, and wind speed associated with differing elevations. Some modelers account for these changing conditions by using a conventional temperature lapse rate, but not many studies confirm to the appropriateness of applying it to tall buildings. This paper presents and discusses simulated annual energy consumption results from a 600 m tall skyscraper floor plate located in Dubai, UAE, assessed using ground level weather data, a conventional temperature lapse rate of $6.5^{\circ}C/km$, and more accurate simulated 600 m weather data. A typical office floorplate, with ASHRAE 90.1-2010 standards and systems applied, was evaluated using the EnergyPlus engine through the OpenStudio graphical user interface. The results presented in this paper indicate that by using ground level weather data, energy consumption at the top of the building can be overestimated by upwards of 4%. Furthermore, by only using a lapse rate, heating energy is overestimated by up to 96% due to local weather phenomenon such as temperature inversion, which can only be conveyed using simulated weather data. In addition, sizing and energy consumption of fans, which are dependent both on wind and atmospheric pressure, are not accurately captured using a temperature lapse rate. These results show that that it is important, with the ever increasing construction of supertall buildings, to be able to account for variations in climatic conditions along the height of the building. Adequately modeling these conditions using simulated weather data will help designers and engineers correctly size mechanical systems, potentially decreasing overall building energy consumption, and ensuring that these systems are able to provide the necessary indoor conditions to maintain occupant comfort levels.
The prototypical building energy model is very useful in building energy policies, research, and technology development. A prototypical apartment model for detailed energy analysis was proposed by Seo et al. in 2014, but sufficient verification was not possible due to the lack of reliable measurement data in predicting the model's energy consumption. However, verification is now possible thanks to a recent study that analyzed the Household Energy Panel Survey (HEPS) data that is released annually by the Korea Energy Economics Institute (KEEI) and published apartment complex benchmark data. The data was used to calibrate the prototypical apartment energy model located in the central region and constructed between 1990 and 1999. The calibrated model was used to verify the other apartment building groups with respect to region and year of completion. Meteorological data for five representative cities each in the central and southern regions were used for the simulation. A majority of the 18 groups produced results that satisfied the MBE and cv(RMSE) criteria.
The investigation on reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was conducted using wind data from the five met masts measured at inland and coastal areas, Jeju island. Shinchang, Handong, Udo, Susan and Cheongsoo sites were chosen for the met mast location. ERA-Interim reanalysis data at onshore and offshore twenty points over Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics using WindPRO software. Reliability of ERA-Interim reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those predicted at the interest point using the Wind Statistics. The relative errors were calculated for annual average wind speed and annual energy production. In addition, the trend of the error was analyzed with distance from met mast. As a result, ERA-Interim reanalysis wind data was more suitable for offshore wind resource assessment than onshore.
A study on Nacelle Lidar (Light detection and ranging) measurement error and the data reliability verification was carried out at Haengwon wind farm on Jeju Island. For measurement data error processing, the characteristics of Nacelle Lidar measurements were analyzed by dividing into three parts, which are weather conditions (temperature, humidity, atmosphere, amount of precipitation), mechanical movement (rotation of wind turbine blades, tilt variation of Nacelle Lidar) and Nacelle Lidar data availability. After processing the measurement error, the reliability of Nacelle Lidar data was assessed by comparing with wind data by an anemometer on a met mast, which is located at a distance of 200m from the wind turbine with Nacelle Lidar. As a result, various weather conditions and mechanical movement did not disturb reliable data measurement. Nacelle Lidar data with availability of 95% or more could be used for checking Nacelle Lidar wind data reliability. The reliability of Nacelle Lidar data was very high with regression coefficient of 98% and coefficient of determination of 97%.
Jo, D.K.;Chun, I.S.;Jeon, M.S.;Kang, Y.H.;Auh, C.M.
Journal of the Korean Solar Energy Society
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v.21
no.4
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pp.73-83
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2001
Since the solar radiation is the main input for sizing any solar system, it will be necessary to understand and evaluate the insolation data. The horizontal global insolation data have been measured since May, 1982 and direct normal solar insolation data since December 1990 at 16 different sites all over the country and considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each station. In the results, the average global total solar radiation of the nation is $3,055kcal/m^2.day(12.79MJ/m^2.day)$ and the average clear day direct normal solar beam radiation was $4,600kcal/m^2.day(19.26MJ/m^2.day)$, which indicates possible solar energy application of medium and high temperature technologies with high concentration.
Su, Xin;Choi, Dong-Min;Moh, Sang-Man;Chung, Il-Yong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.6
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pp.911-923
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2010
In wireless sensor networks (WSNs), cluster based data routing protocols have the advantages of reducing energy consumption and link maintenance cost. Unfortunately, most of clustering protocols have been designed for uniformly distributed sensor networks. However, some urgent situations do not allow thousands of sensor nodes being deployed uniformly. For example, air vehicles or balloons may take the responsibility for deploying sensor nodes hence leading a normally distributed topology. In order to improve energy efficiency in such sensor networks, in this paper, we propose a new cluster formation algorithm named DAEEC (Density Aware Energy-Efficient Clustering). In this algorithm, we define two kinds of clusters: Low Density (LD) clusters and High Density (HD) clusters. They are determined by the number of nodes participated in one cluster. During the data routing period, the HD clusters help the neighbor LD clusters to forward the sensed data to the central base station. Thus, DAEEC can distribute the energy dissipation evenly among all sensor nodes by considering the deployment density to improve network lifetime and average energy savings. Moreover, because the HD clusters are densely deployed they can work in a manner of our former algorithm EEVAR (Energy Efficient Variable Area Routing Protocol) to save energy. According to the performance analysis result, DAEEC outperforms the conventional data routing schemes in terms of energy consumption and network lifetime.
Lim, Heuijin;Lee, Manwoo;Yi, Jungyu;Kang, Sang Koo;Kim, Me Young;Jeong, Dong Hyeok
Progress in Medical Physics
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v.28
no.2
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pp.49-53
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2017
The energy distribution was calculated for an electron beam from an electron linear accelerator developed for medical applications using computational methods. The depth dose data for monoenergetic electrons from 0.1 MeV to 8.0 MeV were calculated by the DOSXYZ/nrc code. The calculated data were used to generate the energy distribution from the measured depth dose data by numerical iterations. The measured data in a previous work and an in-house computer program were used for the generation of energy distribution. As results, the mean energy and most probable energy of the energy distribution were 5.7 MeV and 6.2 MeV, respectively. These two values agreed with those determined by the IAEA dosimetry protocol using the measured depth dose.
Purpose - The paper analyzes basic indicators characterizing the volume of energy sector activity in the Russian Federation, Privolzhsky Federal district, Republic of Tatarstan. Research design, data, and methodology - The study analyzed data from the Privolzhsky Federal district, specifically, industrial production volume, electricity production, energy consumption, energy-balance data, capital investments, and capital investment structure. An array of data has been investigated in recent years. The dataset's dynamics were analyzed in 1998. Fixed capital investment dynamics were studied in 1946 the figures were converted to a comparable form using the index method. Trends were analyzed using multivariate statistics methods and the Statgraphics software package. Results - Hypothesis 1. There are sectoral disproportions in energy flows,taking into account the volume of electricity production and consumption. Trends in electricity production in general coincide with industrial production volume trends. Energy flows have disparities in individual territorial units, and in general. Hypothesis 2. The degree of sectoral economic stability decreases with insufficient levels of investment in fixed capital energy organizations. Conclusions - Because totalelectricity production is largely determined by fixed capital investments, the study of their trends and patterns will coordinate efforts on investment operations in this area.
Jo, D.K.;Chun, I.S.;Lee, S.M.;Lee, T.K.;Kang, Y.H.;Auh, C.M.
Solar Energy
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v.20
no.2
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pp.19-30
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2000
Since the solar radiation is the main input for sizing any solar system, it will be necessary to understand and evaluate the insolation data. The Korea Institute of Energy Research(KIER) has began collecting horizontal global insolation data since May, 1982 at 16 different locations. Because of a poor reliability of existing data, KIER's new data will be extensively used by solar system users as well as by research institutes. From the results, we can conclude that 1) The yearly averaged horizontal global insolation of Korea was turned out $3,042kcal/m^2.day$ in the periods of $1982\sim1999$. 2) Horizontal global insolation of spring and summer were 24 % and 21 %, higher than the yearly average value, respectively, and for fall and winter, their values were 12 % and 34 % lower than the yearly average value, respectively.
Jo, D.K.;Chun, I.S.;Lee, S.M.;Lee, T.K.;Kang, Y.H.;Auh, C.M.
Solar Energy
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v.20
no.2
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pp.31-42
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2000
Since the direct normal insolation is a main factor for designing any focusing solar system, it is necessary to evaluate its characteristics all over the country. We have begun collecting direct normal insolation data since December 1990 at 16 different locations and considerable effort has been made for constructing a standard value from measured data at each station. KIER(Korea Institute of Energy Research)'s new data will be extensively used by concentrating system users or designers as well as by research institutes. From the results, we can conclude that 1) Yearly mean $4,576kcal/m^2.day$ of the direct normal insolation was evaluated for clear day all over 16 areas in Korea. 2) Clear day's direct normal insolation of spring and summer were $4,710kcal/m^2.day$ and $4,960kcal/m^2.day$, and for fall and winter their values were $4,484kcal/m^2.day$ and $4,151kcal/m^2.day$ respectively. So, spring and summer were higher, and fall and winter were lower than the yearly mean value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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