Ye, Xi;Qiao, Ying;Lu, Zongxiang;Min, Yong;Wang, Ningbo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.8
no.6
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pp.1596-1604
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2013
Coordinating operation between large-scale wind power and thermal units in multiple time scale is an important problem to keep power balance, especially for the power grids mainly made up of large coal-fired units. The paper proposes a novel operation mode of multi-scale unit commitment (abbr. UC) that includes mid-term UC and day-ahead UC, which can take full advantage of insufficient flexibility and improve wind power accommodation. First, we introduce the concepts of multi-scale UC and then illustrate the benefits of introducing mid-term UC to the wind-coal intensive grid. The paper then formulates the mid-term UC model, proposes operation performance indices and validates the optimal operation mode by simulation cases. Compared with day-ahead UC only, the multi-scale UC mode could reduce the total generation cost and improve the wind power net benefit by decreasing the coal-fired units' on/off operation. The simulation results also show that the maximum total generation benefit should be pursued rather than the wind power utilization rate in wind-coal intensive system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.31-38
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2016
In this paper, we propose multi-scale infrared target detection algorithm with varied filter size using integral image. Filter based target detection is widely used for small target detection, but it doesn't suit for large target detection depending on the filter size. When there are multi-scale targets on the sky background, detection filter with small filter size can not detect the whole shape of the large targe. In contrast, detection filter with large filter size doesn't suit for small target detection, but also it requires a large amount of processing time. The proposed algorithm integrates the filtering results of varied filter size for the detection of small and large targets. The proposed algorithm has good performance for both small and large target detection. Furthermore, the proposed algorithm requires a less processing time, since it use the integral image to make the mean images with different filter sizes for subtraction between the original image and the respective mean image. In addition, we propose the implementation of real-time embedded system using FPGA.
The main objectives of this studies are to present the most desirable rice processing complex model system in a given our situations by comparision and analyzing the major factors and, also recommend the future prospect of the rice processing complex in Korea. There are 3 different rice processing complex models in Korea. Those are concrete bin, flat type steel bin and square bin. These systems have a lot of differences and have their own characteristics such as capital requirement, efficiency, storage capacity and quality controls. The major problems of the existing rice processing centers in Korea are high fixed cost and the unbalnced systems. Following is summary to solve this problems: 1. Development of the large scale harvester and high speed continuous dryer. 2. Quality inspective system of bulk grain and large scale temporary storage facilities. 3. Large size readjustment of arable land. 4. Select the convenient location of rice processing center and formulation of well equipment facilities.
This paper presents a procedure for the time-scale separation and a design method for the sub-optimal composite regulator and Kalman filter of the large-scale discrete stochastic system with two time-scale properties. Provided that the fast sub-system is asymptotically stable, the reduced-order regulator and Kalman filter for the slow sub-system with dominant modes is designed as a sub-optimal regulator for the system.
For the control of chemical process, optimal value of the process should be known at first. And process simulation is the previous step of optimal value calculation. However it is not a simple work to analyze chemical process system. Especially for the large scale chemical process system, many difficulties such as non-linearity and complexity caused by recycle streams should be overcome. In this paper, three strategies of large scale chemical process analysis were explained and discussed with case studies.
A large scale programmable controller is developed which adopts a multiprocessor structure. The developed programmable controller consists of the programmer, the system controller, and the input-output unit. The structure and characteristics of the system controller will be described. The PC has a special hardware scheme to solve the Boolean logic instructions of the sequence control programs. The multiprocessor structure and the special hardware enables, the real time operation and the high speed scanning which is prerequisite to the large scale, programmable controller even for many I/O points.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.25
no.4
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pp.22-31
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2002
A high-speed rail system represents a typical example of large-scale multi-disciplinary systems, consisting of subsystems such as train, electrical hardware, electronics, control, information, communication, civil technology etc. The system design and acquisition data of the large-scale system must be the subject under strict configuration control and management. Not only the requirements of the large-scale system dictate the contracts with the suppliers but also become the basis for the development process, project execution, system integration, and testing. The requirements database provide the system design specification of all development activities. Using the RDD-100, a systems engineering tool, the Korea next-generation high-speed rail program can establish requirements traceability and development process management in performing the enabling train technology development projects. This paper presents the results from a computer-aided systems engineering application to the Korea next-generation high-speed railway project. Especially, the focus of the study was on requirement management and PBS(Product Breakdown Structure) management.
Background: Thanks to the development of the mathematical/statistical reverse engineering and the high-throughput measuring biotechnology, lots of biologically meaningful genegene interaction networks have been revealed. Steady-state analysis of these systems provides an important clue to understand and to predict the systematic behaviours of the biological system. However, modeling such a complex and large-scale system is one of the challenging difficulties in systems biology. Results: We introduce a new stochastic modeling approach that can describe gene regulatory mechanisms by dividing two (DNA and protein) layers. Simple queuing system is employed to explain the DNA layer and the protein layer is modeled using G-networks which enable us to account for the post-translational protein interactions. Our method is applied to a transcription repression system and an active protein degradation system. The steady-state results suggest that the active protein degradation system is more sensitive but the transcription repression system might be more reliable than the transcription repression system. Conclusions: Our two layer stochastic model successfully describes the long-run behaviour of gene regulatory networks which consist of various mRNA/protein processes. The analytic solution of the G-networks enables us to extend our model to a large-scale system. A more reliable modeling approach could be achieved by cooperating with a real experimental study in synthetic biology.
This paper focuses on a model order reduction (MOR) for large-scale rotordynamic systems by using finite element discretization. Typical rotor-bearing systems consist of a rotor, built-on parts, and a support system. These systems require careful consideration in their dynamic analysis modeling because they include unsymmetrical stiffness, localized nonproportional damping, and frequency-dependent gyroscopic effects. Because of this complex geometry, the finite element model under consideration may have a very large number of degrees of freedom. Thus, the repeated dynamic analyses used to investigate the critical speeds, stability, and unbalanced response are computationally very expensive to complete within a practical design cycle. In this study, we demonstrate that a Krylov subspace-based MOR via moment matching significantly speeds up the rotordynamic analyses needed to check the whirling frequencies and critical speeds of large rotor systems. This approach is very efficient, because it is possible to repeat the dynamic simulation with the help of a reduced system by changing the operating rotational speed, which can be preserved as a parameter in the process of model reduction. Two examples of rotordynamic systems show that the suggested MOR provides a significant reduction in computational cost for a Campbell diagram analysis, while maintaining accuracy comparable to that of the original systems.
A large-scale IS development project takes a long time, thus its project manager needs to be more careful on risk management. In particular, appropriate cutover decision making is critical in large-scale IS development projects because the opening of the large-scale IS significantly impacts the organization. Regardless of its importance, cutover decision making in conventional IS development projects has been done in a quite simple way. Conventional cutover decisions have been made by considering just whether the new IS operates or not from the system, application, and data implementation perspectives. However, this approach may lead to unsatisfactory performance or system failure in complex large-scale IS development. Under this background, we propose a new framework for cutover decision making on large-scale IS projects. To validate the applicability, we applied the framework to a core banking system development case. The case study shows that our framework is effective in proper cutover decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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