Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.18
no.2
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pp.111-118
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2017
The increased diversity of different types of energy sources requires moving towards smart distribution networks. This paper proposes a probabilistic DG (distributed generation) units planning model to determine technology type, capacity and location of DG units while simultaneously allocating ESS (energy storage systems) based on pre-determined capacities. This problem is studied in a wind integrated power system considering loads, prices and wind power generation uncertainties. A suitable method for DG unit planning will reduce costs and improve reliability concerns. Objective function is a cost function that minimizes DG investment and operational cost, purchased energy costs from upstream networks, the defined cost to reliability index, energy losses and the investment and degradation costs of ESS. Electrical load is a time variable and the model simulates a typical radial network successfully. The proposed model was solved using the DICOPT solver under GAMS optimization software.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.40
no.6
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pp.551-561
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1991
The probabilistic generation simulation plays a key role in power system expansion and operational planning especially for the calculation of expected energy, loss of load probaility and unserved energy expected. However, it is crucial to develop a probabilistic generation simulation algorithm which gives sufficiently precise results within a reasonable computation time. In a previous paper, we have proposed an efficent method using Fast Hartley Transform in convolution process for considering the thermal and nuclear units. In this paper, a method considering the scheduling of pumped-storage plants and hydro plants with energy constraint is proposed. The method also adopts FHT techniques. We improve the model to include multi-state and multi-block generation. The method has been applied for a real size model system.
The purposes of this study is to develop a domestic MARKAL(MARKet ALlocation) model with construction of database system to find the technology mix for the electricity generation market in Korea. The MARKAL model is officially used for national energy system optimization in the International Energy Agency(IEA), and the role is becoming more important in relation to analyze the greenhouse gas mitigation potential and to evaluate the technologies. Four scenarios specially emphasized on the greenhouse gas reduction and technology mix of electric generation were applied, each of them covering the analysis periods between 2004 and 2040.
This paper describes operational analysis results of the DC micro-grid using detailed model of distributed generation. Detailed model of wind power generation, photo-voltaic generation, fuel-cell generation was implemented with the user-defined model of PSCAD/EMTDC software that is coded with C-language. Various simulation results confirm that the DC micro-grid can operate without any problem in both the interconnected mode and the islanded mode. The operation analysis result confirms that the DC micro-grid make it feasible to provide power to the load stably.
Kim, Yang-Il;Lee, Seung-Hyun;Han, Seok-Man;Chung, Koo-Hyung;Kim, Bal-Ho H.
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.11a
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pp.46-48
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2006
WASP which is used to plan generation expansion has disadvantages that can't manage environmental factors and regional supply-demand planning. But with the effectuation of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) and Kyoto Protocol, it is expected that reducing greenhouse gases affects power system in its long-term generation expansion planning. Therefore national countermeasures is needed. This paper formulates a mathematical model considering CO2 emission constraints and Emission Trading that will be enforced. This model is based on the ORIRES which was made by ESI, Russia and manages generation expansion planning. And this mathematical model is verified by studying a case system.
A novel integrated optimization method is proposed to combine both generation and transmission line expansion problem considering bus voltage limit. Most of the existing researches on the combined generation and transmission expansion planning cannot consider bus voltages and reactive power flow limits because they are mostly based on the DC power flow model. In this paper the AC power flow model and nonlinear constraints related to reactive power are simplified and modified to improve the computation time and convergence. The proposed method has been successfully applied to Garver's six-bus system which is one of the most frequently used small scale sample systems to verify the transmission expansion method.
The Korean telecommunications market has been expanding swiftly, these days, to be saturated. In this environment, the upcoming mobile telecommunication market, where 4G service was introduced this year, is becoming more substitutive and competitive. Thus, the demand forecasting of 4G service is very difficult, while it is critical to market success. This paper adopts a multi-generation diffusion model to capture the diffusion and substitution patterns for two successive generation of technological services, i.e., 3G and 4G mobile telecommunications services. The three parameters, i.e., the coefficient of innovation, the coefficient of imitation, and the coefficient of market potential, used in the multi-generation diffusion model based on Norton and Bass[11] are obtained by inference from similar substitutive relations between older and newer telecommunication services to 3G and 4G services. The simulation results show that the Bass type multi-generation model can be successfully applied to the demand forecasting of newly introduced 4G mobile telecommunication service.
Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.
Hyun Gyu Oh;Woo Gyun Shin;Young Chul Ju;Soo Hyun Bae;Hye Mi Hwang;Gi Hwan Kang;Suk Whan Ko;Hyo Sik Chang
Current Photovoltaic Research
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v.11
no.1
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pp.27-33
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2023
In this paper, a machine learning model by using a regression algorithm is proposed to estimate the power generation performance of the BIPV system. The physical model formula for estimating the generation performance and the proposed model were compared and analyzed. For the physical model formula, simple efficiency model, temperature correction model, and regressive physics model for changing an irradiance were used. As a result, when comparing the regressive physics model for changing an irradiance and the proposed model with the actual generation measured data, the respective RMSE values are 0.1497 kW, 0.0451 kW and the accuracy values are 86.44%, and 96.56%. Therefore, the proposed model implemented in this experiment can be useful in estimating power generation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.231-236
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2012
This paper presents the MPPT(Maximum Power Point Tracking)control method of the PMSG wind generation system using the turbine model with a squirrel cage induction motor. The torque of squirrel cage induction turbine model is controlled by mathematization of speed characteristics of real blade. In this paper, maintenance and cost issues into consideration, except for previous method using information of the velocity of the wind speed sensor, the algorithm is presented. The algorithm is controlled by tracking the optimal point, the generator speed and maximum grid power. The vector controls of the generator side converter and the grid side converter are controlled respectively to obtain maximum torque and regulate unity power factor. With Psim simulations and experiments, the efficiency of squirrel cage induction turbine model and the validity of control algorithm are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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