Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.12
no.11
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pp.982-993
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2000
This paper describes an optimal control scheduling of an encapsulated ice storage system with a chiller of nominal chiller 34RT(103,200kcal/hr) and an ice storage tank of 170RT-hrs(514,080 kcal). The optimization technique used in the study is dynamic programing. The objective function is summed cost during a day including charge and discharge periods. Control strategies being used commercially are chiller priority and storage priority control. In chiller priority control, the chiller is allowed to run at full capacity during the day, subject to limitations of the building load, and the ice is only melted when and if the load exceeds the chillers full capacity. In contrast to chiller priority control, the aim in storage priority control is to melt as much as ice as possible during the day time period. The system simulation calculates the operation costs for the three control strategies in the condition of the same cooling load and the same ice storage system. The simulation period is a day, assuming that initially the tank is stored fully and the cooling load is perfectly predicted for the scheduling. Also Final state of the tank is to be charged fully.
This paper proposed an optimal operation strategy for a hybrid energy storage system (HESS) with a lithium-ion battery and lead-acid battery for mild hybrid electric vehicles (mild HEVs). The proposed mild HEV system is targeted to mount the electric motor and the battery to a conventional internal combustion engine vehicle. Because the proposed mild HEV includes the motor and energy storage device of small capacity, the system focuses on low system cost and small size. To overcome these limitations, it is necessary to use a lead acid battery which is used for a vehicle. Thus, it is possible to use more energy using HESS with a lithium battery and a lead storage battery. The HESS, which combines the lithium-ion battery and the secondary battery in parallel, can achieve better performance by using the two types of energy storage systems with different characteristics. However, the system requires an operation strategy because accurate and selective control of the batteries for each situation is necessary. In this paper, an optimal operation strategy is proposed considering characteristics of each energy storage system, state-of-charge (SOC), bidirectional converters, the desired output power, and driving conditions in the mild HEV system. The performance of the proposed system is evaluated through several case studies with respect to energy capacity, SOC, battery characteristic, and system efficiency.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.4
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pp.328-336
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2001
In this paper, an approach is presented for determining the required storage capacity of a warehouse with leased public space. Storage assignment policies considered are randomized and class-based storage assignment policies. An analytic model for each of the storage policies is formulated with the objective of minimizing the cost of owned storage space and leased space while satisfying a desired service level of protection against space shortages. Cost functions used in the models are piecewise liear with fixed costs. For the models, algorithms are developed to generate optimal solutions. The approach is applied to the systems where the standard economic-order-quantity inventory model is used for all items being stored in the warehouse.
Park, Jin-Kyung;Baek, Young-Sik;Jeong, Ki-Seok;Park, Ji-Ho
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.2
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pp.208-213
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2015
This study presents the estimation method for the optimal capacity of BESS(Battery Energy Storage System) in order to reduce the electric charges of common consumer. The daily optimal charge and discharge plan of BESS which satisfies the given constraints is established using linear programming through the change of rated output/rated capacity of the time that shows the electric charges in the highest reduced rate has been selected. There will be a problem to compare only reduced rate because the bigger the rated capacity, the more reduced rate is increased. Therefore, rated output/rated capacity of the time when the reduced amount of electric charges for a year is higher than the investment cost of BESS was selected.
This paper aims to determining the optimal capacity of Pusan port in view point of Container Physical Distribution cost. It has been established a coast model of the container physical distribution system in Pusan port is composed of 4 sub-systems and in-land transport system. Cargo handling system, transfer & storage system and in-land transport system, and analyzed the cost model of the system. From this analysis, we found that the system had 7 routes including in-land transport by rail or road and coastal transport by feeder ship between Pusan port and cargo owner's door. Though railway transport cost was relatively cheap, but, it was limited to choose railway transport routes due to the introducing of transport cargo allocation practice caused by shortage of railway transport capacity. The physical distribution ost for total import & export container through Pusan port was composed of 4.47% in port entring cost, 12.98% in cargo handling cost, 7.44% in transfer & storage cost and 75.11% in in-land transport cost. Investigation in case of BCTOC verified the results as follows. 1) The optimal level of one time cargo handling was verified 236VAN (377TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 516, 840VAN(826, 944TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.6 when regardless of port congestion cost, 2) The optimal level of one time cargo handling was verified 252VAN (403TEU) and annual optimal handling capacity was calculated in 502, 110VAN (803, 376TEU) where berth occupancy is $\rho$=0.58 when considering of port congestion cost.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.563-568
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2013
The purpose of this study is to find the analytic solution for determining the optimal capacity (lot-size) of a batch-storage network to meet the finished product demand under infrequent shutdowns. Batch processes are bound to experience random but infrequent operating time losses. Two common remedies for these failures are duplicating another process or increasing the process and storage capacity, both of which are very costly in modern manufacturing systems. An optimization model minimizing the total cost composed of setup and inventory holding costs as well as the capital costs of constructing processes and storage units is pursued with the framework of a batch-storage network of which flows are susceptible to infrequent shutdowns. The superstructure of the plant consists of a network of serially and/or parallel interlinked batch processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors.A novel production and inventory analysis method, the PSW (Periodic Square Wave) model, is applied. The advantage of the PSW model stems from the fact it provides a set of simple analytic solutions in spite of a realistic description of the material flow between processes and storage units. The resulting simple analytic solution can greatly enhance a proper and quick investment decision at the early plant design stagewhen confronted with diverse economic situations.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.14
no.4
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pp.350-357
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2002
Optimal control algorithms for the full storage ice cooling system were developed by using a dynamic simulation program. Control algorithms for the storage charging mode were developed for the chiller outlet temperature setpoint control and the chiller capacity control. Control algorithms for the storage discharging mode were developed for the proper mode selection, the storage-only mode control, and the storage-priority chiller-shared mode control. Two different cases of the expected outdoor air temperature profile and the expected cooling load profile were used to analyze the effectiveness of these algorithms. Simulation results show the energy savings and the satisfactory controls of the ice storage system. Therefore, control algorithms developed for this study may effectively be used for the improved control of the ice storage cooling system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.4
s.36
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pp.221-228
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2005
Data storage was thought to be inside of or next to server cases but advances in networking technology make the storage system to be located far away from the main computer. In Internet era with explosive data increases, balanced development of storage and transmission systems is required. SAN(Storage Area Network) and NAS(Network Attached Storage) reflect these requirements. It is important to know the capacity and limit of the complex storage network system to got the optimal performance from it. The capacity data is used for performance tuning and making purchasing decision of storage. This paper suggests an analytic model of storage network system as queuing network and proves the model though simulation model.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.11
no.3
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pp.401-413
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1999
An ice storage cooling facility with cooling capacity of 150㎾ has been constructed for the purpose of developing optimal design and control strategy for an ice storage system. As the first step to this purpose, a computer program has been developed to simulate the operation of the ice storage system and examined precisely by comparing the results with those measured from the test facility. With the simulation program verified from the comparison, a design procedure has been developed to determine the minimum capacity required for each operation strategy available commercially. It is shown that the minimum sizes of the chiller and the storage tank are strongly dependent on the control strategy, i.e., chiller priority or storage priority, but less affected by the arrangement method, i.e., chiller upstream or chiller downstream.
It is fascinated research theme to store electric energy as much as possible and to utilize it at the point of proper time. Especially, the demand for energy storage devices has been increased based on the interest for distributed generation and smartgrid. As the results for a number of researches on it, various types of energy storage devices have been developed. Each devices have its own dynamic characteristics, power capacity, and storage capacity followed by storage mechanism. In this paper, the comparison research for various energy storage devices has been performed based on power capacity, storage capacity, discharging time, lifetime, efficiency, and cost. Application researches of SFES(superconducting flywheel energy storage), characterized as 300kW-100kWh, have been performed also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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