A dynamic model has been developed to investigate the operability of a single and double-effect solar energy assisted parallel type absorption chiller. In the study, main components and fluid transport mechanism have been modeled. Flow discharge coefficients of the valves and the pumps were optimized for the double-effect mode with solar-heated water circulated. The model was run for the single mode with solar energy supply only and the solar/gas driving double effect mode. And the cases of the double mode with and without the solar energy were compared. From the simulation results, it was found that the present configuration of the chiller is not capable of regulating solution flow rates according to variable solar energy input. And the single mode utilizing the solar energy only is not practical. It is suggested to operate the system in the double mode and the flow rate control system adaptive to variable solar energy input has to be developed.
원자력 시설의 정상 운영중 오염 음식물 섭취에 의한 피폭선량 평가모델 (미국 원자력규제위원회의 규제지침 1.109 모델)의 입력변수에 대한 민감도 분석을 3가지 음식물 (쌀, 엽채류, 우유)과 2가지 핵종 $(^{137}Cs,\;^{131}I)$에 대해 수행하였다. 입력변수 값의 표본추출은 Monte Ca린o 방법에 근거한 Latin hypercube sampling 기법을 사용하였다. 모델 예측결과에 대한 입력변수의 영향력 또는 중요도를 나타내는 민감도지수는 partial rank correlation coefficient 의해 정량적으로 나타냈다. 평가결과, 고려된 음식물과 핵종에 대해 농작물의 수율에 대한 차단계수의 비와 음식물의 소비율은 중요한 입력 변수로 나타났다. 그외 우유의 경우 사료에서 우유로의 전달계수와 젖소의 사료 섭취율도 한 중요한 입력변수로 나타났다. $^{137}Cs$ 침적의 경우에는 기후에 의한 핵종의 제거 반감기가, $^{131}I$ 침적의 경우에는 생산에서 소비까지의 지연시간이 상대적으로 중요한 입력변수였다.
Recently, in power system studies, Multiple Energy Carriers (MECs) such as Energy Hub has been broadly utilized in power system planners and operators. Particularly, Energy Hub performs one of the most important role as the intermediate in implementing the MECs. However, it still needs to be put under examination in both modeling and operating concerns. For instance, a probabilistic optimization model is treated by a robust global optimization technique such as multi-agent genetic algorithm (MAGA) which can support the online economic dispatch of MECs. MAGA also reduces the inevitable uncertainty caused by the integration of selected input energy carriers. However, MAGA only considers current state of the integration of selected input energy carriers in conjunctive with the condition of smart grid environments for decision making in Energy Hub. Thus, in this paper, we propose an immune algorithm based Multiple Energy Carriers System which can adopt the learning process in order to make a self decision making in Energy Hub. In particular, the proposed immune algorithm considers the previous state, the current state, and the future state of the selected input energy carriers in order to predict the next decision making of Energy Hub based on the probabilistic optimization model. The below figure shows the proposed immune algorithm based Multiple Energy Carriers System. Finally, we will compare the online economic dispatch of MECs of two algorithms such as MAGA and immune algorithm based MECs by using Real Time Digital Simulator (RTDS).
There are various types of energy simulation tool to predict both thermal load and energy use. However, the problem about these software is that they have too much input variables and need expert with skills to run the simulation. Therefore, the purpose of this study is to develop the thermal analysis simulation program with input variables which eliminates coordinates of building components instead of using full coordinates by using DOE2. Since the simulation engine of the program is DOE2, the validity of S-DOE is performed by comparing peak heating and cooling load results with VisualDOE and annual energy use results with actual energy use of 1996. The results have shown that there are little difference between VisualDOE and S-DOE. Also it showed that there are little difference between actual energy use and S-DOE energy use results. S-DOE took less time to model a building than VisualDOE. These results reveals that the application of S-DOE have potentials in accurately predicting both energy load and energy use of the building and still have an advantage of taking less time to model a building.
Since it was first studied in 1980, solar energy analysis model for geographic information systems has been used to determine the approximate spatial distribution of terrain. However, the spatial pattern was not able to be grasped in 3D (three-dimensional) space with low accuracy due to the limitation of input data. Because of computational efficiency, using a constant value for the brightness of the sky caused the simulation results to be less reliable especially when the slope is high or buildings are crowded around. For the above reasons, this study proposed a model that predicts solar energy of vertical surfaces of buildings with four stages below. Firstly, CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) luminance distribution model was used to calculate the brightness distribution of the sky using NREL (National Renewable Energy Laboratory) solar tracking algorithm. Secondly, we suggested a method of calculating the shadow effect using ray tracing. Thirdly, LOD (Level of Detail) 3 of 3D spatial data was used as input data for analysis. Lastly, the accuracy was evaluated based on the atmospheric radiation data collected through the ground observation equipment in Daejeon, South Korea. As a result of evaluating the accuracy, NMBE was 5.14%, RMSE 11.12, and CVRMSE 7.09%.
Purpose: International efforts to save Earth's environment against global warming and environmental pollution have been made in many countries. Energy consumption of buildings has been continuously increasing, and it has been over 40% of total energy consumption in the world. Energy consumption of buildings in Korea reaches 24% of total energy consumption. So, Korea government has executed building energy rating systems to control energy consumption of buildings. Method: This study was carried out to evaluate the energy performance of apartment unit plans according to converting balconies into living areas. For the study, six types of input models were made. Two input models(SP1 and SP 2) were the standard units that balcony areas were not converted into living areas, and four ones(EP 1, EP 2, EP 3 and EP 4) were the extended unit plans that balcony areas were turned into living areas. All of them were simulated with ECO2 software to assess building energy efficiency. Result: According to the results, the energy performance of the EP 2 and EP 4 models were 21. 8% higher than SP 1 model and 9.2% higher than SP 2 model.
신재생에너지기술 개발인력 확보는 국가의 지속적인 성장을 가능하게 하는 주요 요인이다. 본 연구에서는 신재생에너지인력양성이 원활하게 공급되지 않았을 경우 발생할 수 있는 인력공급지장효과를 분석하기 위하여 산업연관분석의 공급유도모형을 유도하고 2006년 신재생에너지 인력양성사업 배출인원을 기준으로 실증분석을 실시하였다. 또한 공급유도형의 감응도 계수와 영향력계수 분석을 통해 신재생에너지 관련 사업과 타 산업간의 전후방연쇄효과를 비교분석하였다. 연구 수행 결과 신재생에너지 관련 산업의 평균 영향력 계수는 1.37, 평균 감응도 계수는 0.96으로 최종 수요적 제조업의 성격을 띠고 있는 것으로 나타났다. 또한, 2006년 신재생에너지 인력양성사업에 의해 배출된 336명의 인력이 공급되지 않았을 경우 공급지장비용은 총 230억이며, 8개 신재생에너지원 중 태양열과 연료전지에 인력 공급지장비용이 타 에너지원에 비해 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 산업분류 기준으로는 일반목적용 기계산업과 전기기계 장치 산업이 신재생 에너지 인력공급 장애에 따른 지장비용이 높은 것으로 분석되었다.
This paper investigate the effects of the variations of engine operation condition in the flame kernel formation and developmnet . A model for calculating the initial kernel development in spark ignition engines is formualted. It considered input of electrical energy, combustion energy release and heat transfer to the spark plyg, cylinder head, and unburned mixture. The model also takes into accounts strain rate of initial kernel and residual gas fraction. The breakdown process and the subsequent electrical power input initially control the kernel growth while intermediate growth is mainly dominated by diffusion or conduction. Then, the flame propagates by the chemical energy and turbulent flame expansion. Flame kernel development also influenced by engine operating conditions, for example, EGR rate, air-fuel ration and intake manifold pressure.
Multiple Objective Programming(MOP) has been suggested for the solution of completed decision problems. Decision analysis in numerous areas, including energy and environmental planning, necessarily requires consideration of multiple conflicting objectives, MOP has been successfully applied to a number of these problems. The objective of this paper is to present a MOP process which are integrated model with the Input-Output(I-O) analysis for energy and environment planning in industrial sectors. In the model, three objectives are observed such as (1) value added (2) total energy consumption and (3) environmental impacts. Special emphasis is placed on the police implications of industrial structures.
Understanding snowmelt movement to the watershed is crucial for both climate change and hydrological studies because the snowmelt is a significant component of groundwater and surface runoff in temperature area. In this work, a new energy balance budget algorithm has been developed for melting snow from a snowpack at the Central Sierra Snow Laboratory (CSSL) in California, US. Using two sets of experiments, artificial rain-on-snow experiments and observations of diel variations, carried out in the winter of 2002 and 2003, we investigate how to calculate the amount of snowmelt from the snowpack using radiation energy and air temperature. To address the effect of air temperature, we calculate the integrated daily solar radiation energy input, and the integrated discharge of snowmelt under the snowpack and the energy required to generate such an amount of meltwater. The difference between the two is the excess (or deficit) energy input and we compare this energy to the average daily temperature. The resulting empirical relationship is used to calculate the instantaneous snowmelt rate in the model used by Lee et al. (2008a; 2010), in addition to the net-short radiation. If for a given 10 minute interval, the energy obtained by the melt calculation is negative, then no melt is generated. The input energy from the sun is considered to be used to increase the temperature of the snowpack. Positive energy is used for melting snow for the 10-minute interval. Using this energy budget algorithm, we optimize the intrinsic permeability of the snowpack for the two sets of experiments using one-dimensional water percolation model, which are $52.5{\times}10^{-10}m^2$ and $75{\times}10^{-10}m^2$ for the artificial rain-on-snow experiments and observations of diel variation, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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