Nowadays every technology is becoming smarter. Consequently, intensive use of ICT in the whole industries and cities enables a sustainable approach to meet enormous productivity, efficiency, transparency and conservation of natural recourses. Likewise, the role of ICT in terms of controlling, monitoring in the energy industry allows integrating potential renewables, bulk energy conservation and reliable optimized operation in the entire system. In this paper outlines challenging issues in renewable energy integration in Mongolia and proposes potential recommendations and conclusions. The author investigated the main technologies used in energy industry mainly smart grid, challenges and policy aspect in Mongolian energy sector by using the primary and secondary approach with case studies and literature based methodologies. Based on the policy aspect and current implementation of smart grid, the paper tries to address the readiness for the main application and future potential ICT driven applications. Furthermore, it concluded that ICT convergence is demanded to overcome the current vulnerabilities and significant momentum to leave behind by using its potential energy recourses and favorable geographical state. Policymakers may find this study useful, as it answers the question of whether ICT investment can ultimately reduce energy consumption and may aid in future planning. Even tough, in order to develop a smart grid and integrating renewables firstly set an appropriate market structure, ICT will key enabler to make energy system more profitable and sustainable. Regarding the result of this study, ICT deployment contribution is a huge demand for future opportunities energy in Mongolia.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.13
no.1
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pp.30-38
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2014
The purpose of this study is to build and manage environment models with line segments from sonar range data on obstacles in unknown and varied environments. The proposed method therefore employs a two-stage data-transform process in order to extract environmental line segments from range data on obstacles. In the first stage, the occupancy grid extracted from the range data is accumulated to form a two-dimensional local histogram grid. In the second stage, a line histogram extracted from a local histogram grid is based on a Hough transform, and matching serves as a means of comparing each of the segments on a global line segments map against the line segments to detect the degree of similarity in the overlap, orientation, and arrangement. Each of these tests is formulated by comparing one of the parameters in the segment representation. After the tests, new line segments can be found at maximum-density cells in the line histogram, and they are composed onto the global line segment map. The proposed technique is demonstrated in experiments in an indoor environment.
Voltage sourced converter (VSC) based direct-current (DC) grid has the ability to control power flow flexibly and securely, thus it has become one of the most valid approaches in aspect of large-scale renewable power generation, oceanic island power supply and new urban grid construction. To solve the optimal power flow (OPF) problem in DC grid, an adaptive particle swarm optimization (PSO) algorithm based on fuzzy control theory is proposed in this paper, and the optimal operation considering both power loss and voltage quality is realized. Firstly, the fuzzy membership curve is used to transform two objectives into one, the fitness value of latest step is introduced as input of fuzzy controller to adjust the controlling parameters of PSO dynamically. The proposed strategy was applied in solving the power flow issue in six terminals DC grid model, and corresponding results are presented to verify the effectiveness and feasibility of proposed algorithm.
A method of two and three dimensional orthogonal grid generation with control of spacing by using the covariant Laplace equation is presented. An important feature of the methodology is its ability to control effectively the grid spacing especially near the boundaries still maintaining good orthogonality in whole field. The method is based on the concept of decomposition of the global transformation into consecutive transformation of an approximate conformal mapping and an auxiliary orthogonal mapping to have linear and uncoupled equations. Control of cell spacing is based on the concept of reference arc length, and orthogonal correction is peformed in the auxiliary domain. It is concluded that the methodology can successfully generate well controlled orthogonal grids around bodies of 2 and 3 dimensional configurations.
GRID environments have been developed in distributed heterogeneous computing infrastructure for advanced science and engineering Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the GRID environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed, but these algorithms are not suitable for the GRID environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider network bandwidth between multiple resources. In this paper, we propose a new scheduling algorithm for Global GRID environment and show that our algorithm has better performance than other scheduling algorithms through extensive simulation.
In this paper a new structured grid generation technique is introduced. This new technique utilizes predictor-corrector approach, and is a marching scheme in the global sense as the hyperbolic scheme is. In the predictor step, one layer of grid cells is obtained by using Modified Advancing Front Method which generates a collection of quadrilateral cells simultaneously. In the corrector step, the layer of grid cells that is calculated in the predictor step is adjusted by solving Laplace equations to prevent grid lines from skewing and overlapping in highly curved configurations. It is shown that the resultant algorithm, named a MAP scheme, which combines the Modified Advancing Front Method as a Predictor with an elliptic scheme as a corrector can be used to generate globally smooth and locally near-orthogonal grids for external flow fields even for highly curved configurations. Examples of grid generations for external flow fields about several configurations by use of the present approach are given, and its applicability and flexibility have been demonstrated and discussed.
Improve the global environment for low carbon emissions and green energy, and the growing interest in IT technology, combined with the existing power grid to achieve this, to achieve more efficient and environment-friendly smart grid smart grid projects around the world actively being deployed. A smart grid is expected to be a modernization of the legacy electricity network. Therefore, this research provides a secure smart grid model so that it provides better monitoring, protecting and optimizing automatically to operation of the interconnected elements.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.66
no.4
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pp.41-50
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2024
Precipitation is an important component of the hydrological cycle and a key input parameter for many applications in hydrology, climatology, meteorology, and weather forecasting research. Grid-based satellite rainfall products with wide spatial coverage and easy accessibility are well recognized as a supplement to ground-based observations for various hydrological applications. The error properties of satellite rainfall products vary as a function of rainfall intensity, climate region, altitude, and land surface conditions. Therefore, this study aims to evaluate the commonly used new global grid-based satellite rainfall product, Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), using data collected at different spatial and temporal scales. Additionally, in this study, grid-based CHIRPS satellite precipitation data were used to evaluate the 2022 extreme drought. CHIRPS provides high-resolution precipitation data at 5 km and offers reliable global data through the correction of ground-based observations. A frequency analysis was performed to determine the precipitation deficit in 2022. As a result of comparing droughts in 2015, 2017, and 2022, it was found that May 2022 had a drought frequency of more than 500 years. The 1-month SPI in May 2022 indicated a severe drought with an average value of -1.8, while the 3-month SPI showed a moderate drought with an average value of 0.6. The extreme drought experienced in South Korea in 2022 was evident in the 1-month SPI. Both CHIRPS precipitation data and observations from weather stations depicted similar trends. Based on these results, it is concluded that CHIRPS can be used as fundamental data for drought evaluation and monitoring in unmeasured areas of precipitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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