Akter, Md. Parvez;Mekhilef, Saad;Tan, Nadia Mei Lin;Akagi, Hirofumi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.165-175
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2015
Energy storage system has been widely applied in power distribution sectors as well as in renewable energy sources to ensure uninterruptible power supply. This paper presents a model predictive algorithm to control a bidirectional AC-DC converter, which is used in an energy storage system for power transferring between the three-phase AC voltage supply and energy storage devices. This model predictive control (MPC) algorithm utilizes the discrete behavior of the converter and predicts the future variables of the system by defining cost functions for all possible switching states. Subsequently, the switching state that corresponds to the minimum cost function is selected for the next sampling period for firing the switches of the AC-DC converter. The proposed model predictive control scheme of the AC-DC converter allows bidirectional power flow with instantaneous mode change capability and fast dynamic response. The performance of the MPC controlled bidirectional AC-DC converter is simulated with MATLAB/Simulink(R) and further verified with 3.0kW experimental prototypes. Both the simulation and experimental results show that, the AC-DC converter is operated with unity power factor, acceptable THD (3.3% during rectifier mode and 3.5% during inverter mode) level of AC current and very low DC voltage ripple. Moreover, an efficiency comparison is performed between the proposed MPC and conventional VOC-based PWM controller of the bidirectional AC-DC converter which ensures the effectiveness of MPC controller.
The problem of minimization of energy, consumed by the robot manipulator, is important, notably for larger manipulators, higher working speeds, and loads. Obviously, the stated problem requires the application of optimal control theory, which is being successfully applied for linear system and certain classes of nonlinear systems. However, the application of optimal control theory(in energy or time optimization) leads to substantial practical difficulties, so that significant simplifications are usually performed, either in model complexity or by neglecting the existing constraints. In this paper the problem of obtaining such an optimization method. which would take into account the complete system dynamics and all the constraints is considered. The only method found to be suitable for such a complex optimization should be based on dynamic programming.
In this paper, the optimal torque shaping is obtained for 3-axis rotation of a spacecraft. The true optimal 3-axis rotation of rigid spaeraft is first investigated via parameter optimization method with prescribed switching times. Input torque shape of the troque generating device mounted on the central hub is optimized using fourier Series expansion so that the spacecraft may slew while minimizing the vibration energy of flexible modes. Numerical results show that proposed method suggests a reference trahectory for open-loop control, and also verify that it can minimize the vibratory modes of the spacecraft during/after the rest-to-rest maneuver.
역 운동학 문제는 로보트 매니퓰레이터 제어에서 중요한 관점이 되어 왔다. 본 논문에서는 Jacobi 제어 기법을 실현하기 위하여 Hopfield, Tank의 신경회로망 모델을 사용하였다. 뉴런의 상태는 매니퓰레이터의 관절 속도를 나타내고, 연결강도는 Jacobi 행렬의 값으로 결정되어 진다. 회로망의 에너지 함수는 실제 관절 속도와 원하는 관절 속도간의 최소 자승 오차와 대응하도록 구성한다. 매 샘플링에서 연결 강도와 뉴런의 상태는 현재의 관절위치값에 따라서 변한다. 여유 자유도를 가지는 평면 매니퓰레이터에 대한 역 운동학 해를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구하였다.
Generally, huge amounts of data traffic are generated by using broadcasting method to deliver sensing data to a sink node reliably so that it makes a severe network saturation problem resulting in unreliable data transfer. In order to handle this problem, a new congestion control protocol is required for supporting reliable data transfer, minimal use of energy and network resources at the same time in wireless sensor networks. In this paper, it proposes a Protocol to guarantee both a reliable transfer in data accuracy and minimum consumption of energy waste by using Hop-by-Hop sequence number and DSbACK(Delayed and Selective ACK Buffer Condition) scheme. In addition, it proves that reliability and energy efficiency are enhanced by the proposed method with the simulation results performed on TinyOS platform which is a component based built-in OS announced by UC Berkely with the performance comparison of other existing methods.
Aiming at the negative sequence and harmonic problems in the operation of railway static power conditioners, an optimization compensation strategy for negative sequence and harmonics is studied in this paper. First, the hybrid RPC topology and compensation principle are analyzed to obtain different compensation zone states and current capacities. Second, in order to optimize the RPC capacity configuration, the minimum RPC compensation capacity is calculated according to constraint conditions, and the optimal compensation coefficient and compensation angle are obtained. In addition, the voltage unbalance ${\varepsilon}_U$ and power factor requirements are satisfied. A PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm is used to calculate the three indexes for minimum compensating energy. The proposed method can precisely calculate the optimal compensation capacity in real time. Finally, MATLAB simulations and an experimental platform verify the effectiveness and economics of the proposed algorithm.
The purpose of this study is to develop a control algorithm for outdoor air cooling based on the prediction of cooling load, and to evaluate the building energy saving using outdoor air cooling. Outdoor air conditions such as temperature, humidity, and solar insolation are predicted using forecasted information provided by the meteorological agency, and the building cooling load is predicted from the obtained outdoor air conditions and building characteristics. The air flow rate induced by outdoor air is determined by considering the predicted cooling loads. To evaluate the energy saving, the benchmark building is modeled and simulated using the TRNSYS program. Energy saving by outdoor air cooling using load prediction is found to be around 10% of the total cooling coil load in all locations of Korea. As the allowable minimum indoor temperature is decreased, the total energy saving is increased and approaches close to that of the conventional enthalpy control.
본 논문에서는 RF 에너지 하비스팅 네트워크에서 최대 전송 파워량 제한 및 최소 채널 용량 달성에 관한 제약조건을 만족시키며 에너지 하비스팅율과 채널 용량을 최대화 시키는 연구를 진행하였다. 전력 분할 기법 (power-splitting scheme) 기반 안테나로 구성된 주파수 분할 다중접속 환경에서 하나의 액세스 포인트 (access point)로부터 무선 에너지와 정보를 사용자들에게 동시에 송수신하는 모델을 가정하였다. 네트워크 성능 지표로서 에너지 효율 (energy efficiency)을 정의하고 이를 최대화 시킬 수 있는 Lagrange 이중 분해 기반의 최적화 솔루션을 제안하였다. 모의실험 결과를 통해 제안한 솔루션이 설정된 제한조건들을 만족하면서 효과적으로 에너지 효율을 최대화시키는 것을 확인하였다.
본 연구는 생물학적 폐수 처리 공정인 연속 회분식 반응기(sequencing batch reactor, SBR)에서 질소 제거 최적화를 위해 활성 오니 공정모델(activated sludge model, ASM No.1, ASM1)과 반복 동적 프로그래밍(iterative dynamic programming, IDP)을 이용하여 SBR의 처리 기준을 만족하면서 최적 운전 조건을 탐색하고 하는 것을 목적으로 하였다. 연속 회분식 반응기의 최적화를 위해 에너지 최소화와 최소 회분 시간이 질소 처리의 농도 그래프의 면적과 비례하는 점을 이용하여 이를 고려한 새로운 performance index를 제안하였다. 회분 시간과 에너지에 대항하는 면적에 적절한 비중(weight)을 줌으로써 최소 회분 시간과 최소 에너지 문제를 동시에 고려하였다. SBR에서 IDP를 이용한 최적 운전서 최적 용존 산소 농도의 설정치가 전체 회분 시간과 전체 에너지 비용에 동시에 영향을 미침을 알 수 있었고 최적 운전시 기존의 운전 방법과 같은 유기물과 질소 제거가 가능하고 동시에 전체 비용을 20%까지 줄일 수 있었다. 더 나아가 공정이상으로 실제 공정이 모델과 다른 모델링 에러에 의해 잘못된 모사의 경우에도 IDP를 이용하여 다시 재최적화할 수 있음을 보였다.
This paper proposes an ant-based routing algorithm, Ant System-Routing in wireless Senor Networks(AS-RSN), for wireless sensor networks. Using a transition rule in Ant System, sensors can spread data traffic over the whole network to achieve energy balance, and consequently, maximize the lifetime of sensor networks. The transition rule advances one of the original Ant System by re-defining link cost which is a metric devised to consider energy-sufficiency as well as energy-efficiency. This metric gives rise to the design of the AS-RSN algorithm devised to balance the data traffic of sensor networks in a decentralized manner and consequently prolong the lifetime of the networks. Therefore, AS-RSN is scalable in the number of sensors and also robust to the variations in the dynamics of event generation. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm by comparing three existing routing algorithms: Direct Communication Approach, Minimum Transmission Energy, and Self-Organized Routing and find that energy balance should be considered to extend lifetime of sensor network and increase robustness of sensor network for diverse event generation patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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