Currently energy use planning council system is mandatory especially for the urban development project planned on a specified scale or more. The goal of existing demand prediction was to calculate the maximum load by multiplying energy load per unit area by building size. The result of this method may be exaggerated and has a limit in the information of period load. The paper suggests a new forecasting process based on standard unit household in order to upgrade the limit in demand prediction method of multi-family housing complex. The new process was verified by comparing actual using amount of multi-family housing complex to forecasting value of energy use plan.
This paper presents a technique to development load control and management system in order to limits a maximum load demand and saves electric energy consumption. The computer programming proper load forecasting algorithm associated with programmable logic control and digital power meter through inform of multidrop network RS 485 over the twisted pair, over all are contained in this system. The digital power meter can measure a load data such as V, I, pf, P, Q, kWh, kVarh, etc., to be collected in statistics data convey to data base system on microcomputer and then analyzed a moving linear regression of load to forecast load demand Eventually, the result by forecasting are used for compost of load management and shedding for demand monitoring, Cycling on/off load control, Timer control, and Direct control. In this case can effectively reduce the electric energy consumption cost for 10% ...
Recently, there has been growing necessity to estimate the future travel demand of high speed train because the circumstance of high speed train service is rapidly changing with the launching of 2011 second stage of Gyeongbu high speed railway(Dongdaegu-Busan) and the completion of 2014 first stage of Honam high speed railway(Yongsan-Gwangju), etc. This study was designed to estimate future travel demand by analyzing the transport performance and train service characteristics of Gyeongbu and Honam line. This study presents the maximum load section and the changed future travel demand, which will be applied to establish a train operation plan.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.369-374
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2011
Generally the neural network and the Fuzzy compensative algorithms are applied to forecast the time series for power demand with the characteristics of a nonlinear dynamic system, but, relatively, they have a few prediction errors. They also make long term forecasts difficult because of sensitivity to the initial conditions. In this paper, we evaluate the chaotic characteristic of electrical power demand with qualitative and quantitative analysis methods and perform a forecast simulation of electrical power demand in regular sequence, attractor reconstruction and a time series forecast for multi dimension using Lyapunov Exponent (L.E.) quantitatively. We compare simulated results with previous methods and verify that the present method is more practical and effective than the previous methods. We also obtain the hourly predictability of time series for power demand using the L.E. and evaluate its accuracy.
Demand for electricity is increasing annually. Especially, the daytime demand grawth shows higher than any other time period. So the big difference between maximum and minimum electrical demand becomes another important problem to be solved. The Battery Energy Storage System is chosen as one of the solutions among the sevral methods. The purpose of utilization of Battery Energy Storage System is to improve the daily load factor. Also, Battery Energy Storage System may be used for the load levelling or the load shifting as well as the spinning reserve. Up to now, only the pumped hydro power plant system has been operated on the commercial basis, but this system has so many constraints such as site, environmental effects, construction period, ect. Being considered current electrical power situation the development of electric storage system is in need latly. Among the various electric storage systems, Battery Energy System is chosen with the top priority because it has sevral merits to cover such as the short construction period, the demand site installation, and the food environmental characteristics.
Stock pre-positioning is one of the most important decisions for preparing the stage of emergency logistics planning. In this paper, a mixed integer model for stock pre-positioning is derived to support an emergency disaster relief response against the event of earthquake. A maximum response time limit, budget availability, multiple item types, and capacity restrictions are considered. In the model, the decision of the distribution centers to cover a disaster area and the amount of supplies to be stocked in each distribution center are simultaneously determined to maximize the total expected relief demand of the disaster areas covered by the existing distribution centers. The proposed model is applied to a real case with 33 disaster areas and 16 distribution centers in Indonesia. Several sensitivity analyses are conducted to estimate the fluctuation on the emergency stock pre-positioning planning by changing the maximum response time and budgets.
비선형 동력학 시스템으로 판단되는 전력수요의 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해 다양한 방법과 알고리즘이 적용되어져 왔다. 본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 특성을 파악하기 위해 비선형 시계열 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 각종 알고리즘과 코드를 패키지로 제공하는 TISEAN을 이용하여 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스 성질을 분석하였다.
Treatment of textile wastewater by the electrocoagulation (EC) process is being investigated by this experimental study. The objective of this experiment is to observe the efficiency of the EC process in removing chemical oxygen demand (COD) and turbidity. In this experiment an iron electrode is used in the EC process, and different working parameters such as pH, current density and operating time were studied in an attempt to achieve a higher removal capacity. The results show that the maximum COD removal occurred at neutral pH at operating time 30 min. COD and turbidity removal reaches at maximum, with optimum consumption of electrodes, between current density 85-95 $A/m^2$, and only trace amounts of metals were determined in the EC treated effluent.
The aim of this study was to evaluate the biomass production and dairy wastewater treatment using Chlorella vulgaris. The results indicated that the maximum percentages of biochemical oxygen demand, chemical oxygen demand, suspended solids, total nitrogen, and total phosphorus removed were 85.61%, 80.62%, 29.10%, 85.47%, and 65.96%, respectively, in dairy effluent at 10 d. A maximum of 1.23 g/L dry biomass was obtained in 7 d. The biomass productivity was strongly influenced by the nutrient reduction in the dairy effluent. The biodiesel produced by the C. vulgaris in the dairy effluent was in good agreement with the American Society of Testing and Materials-D6751 and European Standards 14214 standards. Therefore, using dairy effluent for microalgal cultures could be a useful and practical strategy for an advanced, environmentally friendly treatment process.
The aim of this study was to evaluate the biomass and lipid production of Chlorella vulgaris and its nutrient removal capability for treatment of brewery wastewater effluent. The results indicate that the maximum biochemical oxygen demand (BOD) (91.43%) and chemical oxygen demand (COD) (83.11%) were removed by C. vulgaris with aeration in the absence of light. A maximum of 0.917 g/L of dry biomass was obtained with aeration in the dark conditions, which also demonstrated the highest amount of unsaturated fatty acids at 83.22%. However, the removal of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) with these aeration and light conditions was 9.7% and 11.86% greater than that of other conditions. The removal of BOD and COD and the production of biomass and lipids with aeration in the dark and the TN and TP removal with aeration and light were more effective than other conditions in the brewery wastewater effluent in the presence of C. vulgaris.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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