본 논문에서는 분산된 자원 관리를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 새로운 특징들을 가진다. 첫째로, 자원 관리 시스템은 시스템 속성에 의해 특징지어지는 자원 컨텐츠 정보를 사용하여 분산되어진다. 자원 컨텐츠에 의거하는 분산 시스템은 그리드를 통해 워크로드 균형을 고려한다. 또한 Quality of Service(QoS)를 위한 특수한 스케줄링 요청을 만족시킨다. 두 번째로. 분산 시스템은 계층적 peer-to-peer 네트워크를 구성한다. 이러한 peered 네트워크는 효과적인 메시지 라우팅 메커니즘을 제공한다. 제안된 프레임워크가 시뮬레이션을 통하여 분산 환경에서 QoS를 만족한다는 것을 증명하고 있다.
Analyze the customer daily load patterns, be used to determine the optimal charging and discharging schedule which can minimize the electrical charges through the battery energy storage system(BESS) installed in consumers is an object of this paper. BESS, which analyzes the load characteristics of customer and reduce the peak load, is essential for optimal charging and discharging scheduling to save electricity charges. This thesis proposes optimal charging and discharging scheduling method, using particle swarm optimization (PSO) and penalty function method, of BESS for reducing energy charge. Since PSO is a global optimization algorithm, best charging and discharging scheduling can be found effectively. In addition, penalty function method was combined with PSO in order to handle many constraint conditions. After analysing the load patterns of target BESS, PSO based on penalty function method was applied to get optimal charging and discharging schedule.
최근 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있는 스마트 그리드는 기존 전력망의 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전력망을 말한다. 그 중에서 수요 반응(Demand Response)은 현재 전력망과 차별화되는 핵심 기술이다. 가정에서 전력 요금의 최소화 및 사용자의 만족도를 최대화하기 위해, 본 논문은 가정에서 사용하고 있는 여러 종류의 전력 기계의 특성을 활용하여, 최적화 문제를 통한 스케쥴링 알고리듬을 제안한다. 여러 전력 기계의 소비패턴을 수학적 모델로 유도하였으며, 하루 동안 각 시간에서 전력 기계의 중요도에 따른 최적화된 스케쥴링 기법을 제안한다. 실제 통계 수치를 활용한 본 논문의 실험 결과에서는 제안하는 최적화 스케쥴링 알고리듬이 전력요금을 최소화하는 유틸리티에 매우 효과적인 것으로 나타났다.
In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.
본 논문은 그리드 환경에서 RPC 프로그래밍 메커니즘의 성능향상을 위하여 DAG기반의 Co-scheduling시스템의 구현에 관한 것이다. 제안된 Co-scheduling의 목적은 복수개의 관련된 RPC들의 데이터 입출력 관계를 고려하여 불필요하거나 중복되는 네트워크상의 데이터전송을 제거함으로써 실행시간을 줄이는 것이다. 사용자에 의해 만들어진 작업흐름을 DAG로 구성하여 각 작업에 대한 자원을 탈당 받아 실행기반 시스템을 통해 수행된다. 이 논문에서는 기존 RPC시스템에서의 오버헤드를 지적하고 그것을 극복하기 위한 DAG기반 Co-scheduling을 설명한다. 실험을 통해 구현된 시스템의 성능향상을 확인한다.
For successfully commercialized grid systems, it is required to provide an efficient scheduling scheme which is able to optimize benefits for three participants such as consumers, brokers, and providers so that every participant has sufficient benefit to maintain a sustainable market. In this paper, we define this job scheduling problem as an objective optimization problem for three participants. The three objectives are to maximize the success rate of job execution, total achieved profit, and the system utilization. To address the scheduling problem, we propose heuristics referred to as SLA-aware scheduling scheme (SA) for optimal resource allocation. The simulation results show that the improvement and the effectiveness of the proposed scheme and the proposed scheme can outperform well-known scheduling schemes such as first come first serve (FCFS), shortest job first (SJF), and earliest deadline first (EDF).
Smart grid (SG) technology is now elevating the conventional power grid system to one that functions more cooperatively, responsively, and economically. When applied in an SG the demand side management (DSM) technique can improve its reliability by dynamically changing electricity consumption or rescheduling it. In this paper, we propose a new SG scheduling scheme that uses the DSM technique. To achieve effective SG management, we adopt a mixed pricing strategy based on the Rubinstein-Stahl bargaining game and a repeated game model. The proposed game-based pricing strategy provides energy routing for effective energy sharing and allows consumers to make informed decisions regarding their power consumption. Our approach can encourage consumers to schedule their power consumption profiles independently while minimizing their payment and the peak-to-average ratio (PAR). Through a simulation study, it is demonstrated that the proposed scheme can obtain a better performance than other existing schemes in terms of power consumption, price, average payment, etc.
본 논문은 그리드 환경에서 HPC 프로그래임 메커니즘의 성능향상을 위하며 DAG기반의 Co-scheduling시스템의 신뢰성 향상에 관한 것이다. 제안된 Co-Scheduling의 목적은 복수개의 관련된 RPC들의 데이터 입출력 관계를 고려하여 불필요한 네트워크상의 데이터전송을 제거함으로써 전체 RPC의 실행시간을 줄이는 것이다. 사용자로 부터 요청된 어플리케이션을 DAG로 구성하여 실행기반 시스템을 통해 수행된다. 이 논문에서는 신뢰성 향상을 위한 재시동 프로토콜을 구현하여 결함발생시 전체 작업을 정상적으로 완료하기 위한 메커니즘을 소개하고 재시동 프로토콜의 효율성을 검증한다.
This paper is the introduction of our work on distributed load scheduling in single-level tree network. In this paper, we derive a new calculation model in single-level tree network and show a closed-form formulation of the time for computation system. There are so many examples of the application of this technology such as distributed database, biology computation on genus, grid computing, numerical computing, video and audio signal processing, etc.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4988-5012
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2019
As a subset of the Internet of Things, the Internet of Energy (IoE) is expected to tackle the problems faced by the current smart grid framework. Notably, the conventional day-ahead power scheduling of the smart grid should be redesigned in the IoE architecture to take into consideration the intermittence of scattered renewable generations, large amounts of power consumption data, and the uncertainty of the arrival time of electric vehicles (EVs). Accordingly, a day-ahead power scheduling system for the future IoE is proposed in this research to maximize the usage of distributed renewables and reduce carbon emission caused by the traditional power generation. Meanwhile, flexible charging mechanism of EVs is employed to provide preferred charging options for moving EVs and flatten the load profile simultaneously. The simulation results revealed that the proposed power scheduling mechanism not only achieves emission reduction and balances power load and supply effectively, but also fits each individual EV user's preference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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