Buildings are mostly under part load conditions causing an inefficient system operation in terms of energy consumption. It is critical to operate building air-conditioning system with a scientific or optimal manner which minimizes energy consumption and maintains thermal comfort by matching building sensible and latent loads. Little research has been performed in developing general methodologies for the optimal operation of air-conditioning system. Based on this research motivation, system simulation program was developed by adopting various equipment operating strategies which are energy efficient especially for humidity control in summer. A numerical optimization technique was utilized to search optimal solution for multi-independent variables and then linked to the developed system simulation model within a mam program. The main goal of the study is to provide a systematic framework and guideline for the optimal operation of air-conditioning system focusing on air-side. For given cooling loads and ambient outdoor conditions the optimal operating strategies of a commercial building are determined by minimizing a constrained objective function by a nonlinear programming technique. Desired space setpoint conditions were found through evaluating the trade-offs between comfort and system power consumption. The results show that supply airflow rate and compressor fraction play main roles in the optimization process. It was found that variable setpoint optimization technique could produce lower indoor humidity level demanding less power consumption which will be benefits for building applications of humidity problem.
High temperature proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) using phosphoric acid (PA) doped polybenzimidazole (PBI) membranes have been concentrated as one of solutions to the limits with traditional low temperature PEMFCs. However, the amount of reported experimental data is not enough to catch the operational characteristics correlated with cell performance and durability. In this study, design of experiments (DOE) based operational optimization method for high temperature PEMFCs has been proposed. Response surface method (RSM) is very useful to effectively analyze target system's characteristics and to optimize operating conditions for a short time. Thus RSM using central composite design (CCD) as one of methodologies for design of experiments (DOE) was adopted. For this work, the statistic models which predict the performance and degradation rate with respect to the operating conditions have been developed. The developed performance and degradation models exhibit a good agreement with experimental data. Compared to the existing arbitrary operation, the expected cell lifetime and average cell performance during whole operation could be improved by optimizing operating conditions. Furthermore, the proposed optimization method could find different new optimal solutions for operating conditions if the target lifetime of the fuel cell system is changed. It is expected that the proposed method is very useful to find optimal operating conditions and enhance performance and durability for many other types of fuel cell systems.
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor(SynRM) which minimizes the copper and iron losses. Also, this paper presents a speed estimated control scheme of SynRM using artificial neural network(ANN). There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of ANN is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper presents an efficient approach for solving the economic dispatch (ED) problems with prohibited operating zones using an improved particle swarm optimization (PSO). Although the PSO-based approaches have several advantages suitable to the heavily constrained nonconvex optimization problems, they still have the drawbacks such as local optimal trapping due to the premature convergence (i.e., exploration problem) and insufficient capability to find nearly-by extreme points (i.e., exploitation problem). This paper proposes an improved PSO framework adopting a crossover operation scheme to increase both exploration and exploitation capability of the PSO. The proposed method is applied to ED problem with prohibited operating zones. Also, the results are compared with those of the state-of-the-art methods.
본 논문에서는 고 중량물을 빠르게 이송시키며'Pick & Place'작업을 수행하는 병렬로봇의 작동강성 최적설계에 대한 연구를 수행하였다. 20~30kg 의 고 중량물을 사용하여 특정 작업을 빠르게 수행하기 위해서는 빠른 응답속도를 위한 관성 기구부 경량 설계와 동시에 동작의 정밀도를 위한 고 강성설계가 필요하다. 하지만 요구조건인 관성 기구부 경량 설계와 고강성 설계는 상호 배타적인 관계이므로 본 연구에서는 다물체동역학 해석을 통해서 병렬로봇의 동적 거동을 분석함으로써 로봇의 작동 중에 작용하는 하중상태를 분석하였고, 상호 배타적인 두 성능을 동시에 만족시키기 위해 관성 기구부 위상 최적 설계를 수행하였다. 그리고 위상 최적설계 결과를 병렬로봇에 적용하여 그 신뢰성을 검증하였다.
본 논문은 경제급전 최적화 문제에 개별 발전회사별로 독립적으로 경제급전을 수행하는 방법에 비해 중앙에서 통합하여 경제급전 최적화를 수행하는 경우가 보다 경제적임을 보였다. 이 경우에 적용된 알고리즘으로 밸브지점으로 발전량을 조절하는 균형방법을 수행한 후 발전량을 감소시킬 때의 비용 감소분과 증가시킬 때의 비용 증가분 차이로 발전량을 상호 교환하는 방법으로 최적화를 수행하였다. 10대, 13대과 40대-발전기를 독립적으로 운영하는 경우와 통합된 63대-발전기를 경제급전하는 경우를 비교한 결과 통합운영 방법이 독립적 경제급전에 비해 발전비용을 획기적으로 감소시켜 경제적인 이익을 극대화 시킬 수 있음을 보였다.
This paper will integrate models at different levels (from filtration, backwashing to chemical cleaning and membrane lifetime) that can be used to minimize overall operating costs of a dead-end ultra filtration process that is used for the purification of surface water. Integration of the models leads to a multi-level optimization problem (at different levels different objectives should be reached). This problem is solved as a MINLP. Systematic modelling and optimization of membrane systems is not extensively discussed in the scientific literature. In this paper the first steps are taken in the formulation of proper models and the use of systems engineering tools to come to real optimal operating conditions. The optimized variables are used to calculate fouling profiles which can subsequently be used as inputs for a control system that actually enforces the profiles to a real pilot plant.
The increasing size and complexity of deep neural networks (DNNs) necessitate the development of efficient high-performance accelerators. An efficient memory structure and operating scheme provide an intuitive solution for high-performance accelerators along with dataflow control. Furthermore, the processing of various neural networks (NNs) requires a flexible memory architecture, programmable control scheme, and automated optimizations. We first propose an efficient architecture with flexibility while operating at a high frequency despite the large memory and PE-array sizes. We then improve the efficiency and usability of our architecture by automating the optimization algorithm. The experimental results show that the architecture increases the data reuse; a diagonal write path improves the performance by 1.44× on average across a wide range of NNs. The automated optimizations significantly enhance the performance from 3.8× to 14.79× and further provide usability. Therefore, automating the optimization as well as designing an efficient architecture is critical to realizing high-performance DNN accelerators.
According to the operating characteristics of pump applications, they should exhibit high efficiency and energy saving capabilities throughout the whole operating process. A novel efficiency optimization control strategy is presented here to meet the high efficiency demand of a variable speed Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM). The core of this strategy is the excellent integration of mended maximum torque to the current control algorithm, based on the losses model during the dynamic and the grade search method with changed step by fuzzy logic during the steady. The performance experiments for the control system of a variable speed high efficiency PMSM have been completed. The test results verified that the system can reliably operate with a different control strategy during dynamic and steady operation, and the system exhibits better performance when using the efficiency-optimization control.
This paper presents a modem approach for speed control of a PMSM using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the parameters of the PI-Controller. The overall system simulated under various operating conditions and an experimental setup is prepared. The use of PSO as an optimization algorithm makes the drive robust, with faster dynamic response, higher accuracy and insensitive to load variation. Comparison between different controllers is achieved, using a PI controller which is tuned by two methods, firstly manually and secondly using the PSO technique. The system is tested under variable operating conditions. Implementation of the experimental setup is done. The simulation results show good dynamic response with fast recovery time and good agreement with experimental controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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