Nonpoint source (NPS) pollution is caused by rainfall moving over and through the ground. As the runoff moves, it picks up and carries away various pollutants from NPS. The discharge pattern of NPS pollutant loads is affected by the distribution of the rainfall during the year. This study analysed relationship between the rainfall event and the stream flow rate, and estimated the rainfall discharge ratio on the specific design flow which can be used as nonpoint discharge coefficient for the estimation of NPS pollution load. It is considered that nonpoint discharge coefficient can be effectively used for the calculation of NPS pollution load at the time of water quality modelling for the management of Total maximum daily load (TMDL).
The recent problems such as the rapid increase o electricity consumption, the large variation of electrical loads, and the sitting difficulty for new power plants could become a barrier to stable electrical power supply. Consequently, an electrical load management technology has become important, by which an electricity can be stored during off-peak time and efficiently used during peak time. The technology provides a variety of direct or indirect benefits which include, for utilities, reduction of new power plants, economical electricity production, and improved efficiency and reliability of power system and for consumers, low prices o electricity. The study is to develop a proto-type load management system and its application technology for a peak shaving. In the system, conventional batteries are used as energy storage device.
Nowadays, it is expected that mobility loads such as electric railways and electric vehicles will be penetrated gradually and affect on the power system stability by their load characteristics. Various researches have been carried out about electric vehicles for the recent decade though the load of electric railway could be forecasted because of the specified path and timetable, is a field with a long historic background. Some precise 5th polynomial equations are required to analyze the power system stability considering mobility load to be increased in the immediate future while the electric railway dispatching simulator uses load models with constant power and constant impedance for the system analysis. In this paper, seasonal urban railway load models are established as the form of 5th polynomial equations and substation load modeling methods are proposed merging railway station load models and general load models. Additionally, load management effects by the load modeling are confirmed through the case studies, in which seasonal load models are developed for Seoul Subway Line No. 2, Gyeongui Line and Airport Railroad and the substation load change is analyzed according to the railway load change.
A well designed hybrid power system (HPS) can deliver electrical energy in a cost effective way. In this paper, model for HPS consisting of photo voltaic (PV) module and wind mill as renewable energy sources (RES) and solar lead acid battery as storage device connected to unidirectional grid is developed for peak demand reduction. Life time energy cost of the system is evaluated. One year hourly site condition and load pattern are taken into account for analysing the HPS. The optimal HPS is determined for least life time energy cost subject to the constraints like state of charge of the battery bank, dump load, renewable energy (RE) generation etc. Optimal solutions are also found out individually for PV module and wind mill. These three systems are compared to find out the most feasible combination. The results show that the HPS can deliver energy in an acceptable cost with reduced peak consumption from the grid. The proposed optimization algorithm is suitable for determining optimal HPS for desired location and load with least energy cost.
A Wireless Sensor Network(WSN) is a promising infrastructure for the future U-healthcare system. In a WSN for the U-healthcare system, both biometric data and location data are transferred hierarchically from lots of mobile patients to the base station server and some countermeasures are made in real time if necessary. In this process, we encounter the load-balancing problem when many patients gather in a specific area. We also encounter the data duplication problem when each patient moves into an area monitored by several supervisors. The second problem is closely related to the first one. In this paper, we propose a mobile patient monitoring system with priority-based policy in load-balancing to solve the previous two problems and perform a DEVS Java-based system simulation to verify the system efficiency.
This paper proposes the hybrid fuel cell system that can solve disadvantages of existing fuel cell system and ensure high reliability and high stability. The system consists of PEM fuel cell, Ni-MH battery and power management system. In this system, when the power provided from the fuel cell is higher than the load power, the extra energy may be used to charge the Ni-MH battery. When the fuel cell can not provide enough energy to the load, the shortage of energy will be supplied by the Ni-MH battery. Experimental results show that the output voltage is regulated well during load variations. Also, high system efficiency is achieved.
This paper proposes the integration of photovoltaic (PV) and energy storage systems for sustained power generation. In this proposed system, whenever the PV system cannot completely meet load demands, the super capacitor provides power to meet the remaining load. A power management strategy is designed for the proposed system to manage power flows between PV array systems and supercapacitors (SC). The main task of this study was to design PV systems with storage strategies including MPPT with direct control and an advanced DC-link controller and to analyze dynamic model proposed for a PV-SC hybrid power generation system. In this paper, the simulation models for the hybrid energy system are developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Matlab/Stateflow tool. This is the key innovative contribution of the research paper. The system performances are verified by carrying out simulation studies using practical load demand profile and real weather data.
In this paper, a multi-agent control system for DC-coupled photovoltaic (PV), fuel cell (FC), ultracapacitor(UC) and battery hybrid power system is studied for commercial buildings & apartment buildings microgrid. In this proposed system, the PV system provides electric energy to the electrolyzer to produce hydrogen for future use and transfer to the load side, if possible. Whenever the PV system cannot completely meet load demands, the FC system provides power to meet the remaining load. A multi-agent system based-power management and control algorithm is proposed for the hybrid power system by taking into account the characteristics of each power source. The main works of this paper are hybridization of alternate energy sources with FC systems using long and short storage strategies to build the multi-agent control system with pragmatic design, and a dynamic model proposed for a PV/FC/UC/battery bank hybrid power generation system. A dynamic simulation model for the hybrid power system has been developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Stateflow. Simulation results are also presented to demonstrate the effectiveness of the proposed multi-agent control and management system for building microgrid.
In Korea, Total Maximum Daily Loads(TMDLs) has been enforced to restore and manage water quality in the watersheds. However, some assesment of implementation plan of TMDLs showed that the achievement of the target water quality is not related to the proper allocation loads because difference of flow duration interval. In the United States, the discharge loads are determined by water quality modeling considering standard flow conditions according to purpose. Therefore, this study tried to develop the allocation method considering economical efficiency using water quality model. For this purpose, several allocation methods being used in the management of TMDLs is investigated and develope an allocation criteria considering regional equality and uniformity. Since WARMF(Watershed Analysis Risk Management Framework) model can simulate the time varying behavior of a system and the various water quality variables, it was selected for a decision support system in this study. This model showed fairly good performance by adequately simulating observed discharge and water quality in Miho watershed. Furthermore, the scenario simulation results showed that the effect of annual average water quality improvement to remove 1kg BOD is more than 25 times, even if point pollutants treatment facility is six times more expensive to operate than non-point pollutants treatment facility.
Self healing systems are considered as cognation-enabled sub form of fault tolerance system. But our experiments that we report in this paper show that self healing systems can be used for performance optimization, configuration management, access control management and bunch of other functions. The exponential complexity that results from interaction between autonomic systems and users (software and human users) has hindered the deployment and user of intelligent systems for a while now. We show that if that exceptional complexity is converted into self-growing knowledge (policies in our case), can make up for initial development cost of building an intelligent system. In this paper, we report the application of AHSEN (Autonomic Healing-based Self management Engine) to in OKKAM Project infrastructure backbone cluster that mimics the web service based architecture of u-Zone gateway infrastructure. The 'blind' load division on per-request bases is not optimal for distributed and performance hungry infrastructure such as OKKAM. The approach adopted assesses the active threads on the virtual machine and does resource estimates for active processes. The availability of a certain server is represented through worker modules at load server. Our simulation results on the OKKAM infrastructure show that the self healing significantly improves the performance and clearly demarcates the logical ambiguities in contemporary designs of self healing infrastructures proposed for large scale computing infrastructures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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