The purpose of this study is to improve the present methodology-for the estimation of optimal water supply from an impounding reservoir. The stochastic reservoir storage model presented in this paper is believed to be rational in that. the probability of reservoir depletion (return period) is to be calculated for the various monthly demands and storage capacities. The monthly flows are used to derive the reservoir storage capacity-monthly demand-probability curves at Dalcheon damsite and Hongcheon damsite in Han river basin.
The charge operation of an ice storage system has been analyzed in this paper. The thermal characteristics of major components of the ice storage system. i.e., the refrigerator and the ice storage tank are evaluated from performance tests on an existing ice storage system. Based on the measured data for thermal characteristics, a simulation is carried out for the charge operation and the effect of the refrigerator size on the system performance is investigated. The results indicate that the larger the refrigerator size for a given storage capacity, the lower the inlet temperature of the ice storage tank so that the lower the efficiency of charge operation. It is also found that there exists an optimal size of the refrigerator with which the ice storage at the end of the charge operation is maximized, but the complete charge is not possible even with the optimally sized refrigerator. This leads to the result that the design capacity of the storage tank should be larger than the required amount of cold energy for the daytime cooling considering the practically chargeable amount of cold energy during the nighttime. Where the cooling load sharing of the storage is 40%, the nominal capacity of an ice storage tank needs to be larger than the required storage amount by 30%.
This paper have been dealt with the analysis for energy efficiency improvement effect of unity storage capacity as a part of the energy storage application study to improve energy efficiency in the electric railway systems. Especially, in order to estimate the amount of energy saving according to the variation of power capacity of each storage, the current limit module was mounted on an existing DC electric railway loadflow program which is based on the analysis model for railway system and storages, and combined optimization algorithm to determine optimal voltage boundary.
The use of energy storage systems (ESSs) has become a feasible solution to solve the wind power intermittency issue. However, the use of ESSs increases the system cost significantly. In this paper, an optimal power flow control scheme to minimize the ESS capacity is proposed by using the zero-phase delay low-pass filter which can eliminate the phase delay between the dispatch power and the wind power. In addition, the filter time constant is optimized at the beginning of each dispatching interval to ensure the fluctuation mitigation requirement imposed by the grid code with a minimal ESS capacity. And also, a short-term power dispatch control algorithm is developed suitable for the proposed power dispatch based on the zero-phase delay low-pass filter with the predetermined ESS capacity. In order to verify the effectiveness of the proposed power management approach, case studies are carried out by using a 3-MW wind turbine with real wind speed data measured on Jeju Island.
The purpose of this study is to find analytic solution of determining the optimal capacity (lot-size) of multiproduct acyclic multistage production and inventory system to meet the finished product demand under the constraint of finite intermediate storage. Intermediate storage is a practical way to mitigate the material flow imbalance through the line of supply and demand chain. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision-making about the capacity of processes and storage units is an important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ/EPQ(Economic Order Quantity/Economic Production Quantity) model, incorporated with practical experience. But EOQ/EPQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storage units because it is developed based on single product and single stage. This study overcomes the limitation of the classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked non-continuous 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, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to describe the detail material flows among equipments. The objective function of this study is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provides a set of simple analytic solutions in spite of realistic description of the material flows between processes and storage units. the resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design problem confronted with economic situation.
본 연구에서는 다양한 지하댐 입지조건에 대한 수치 모사 결과에 인공신경망 기반 반응 표면법을 적용함으로써 지하댐 건설에 따른 지하수 저류 가능량을 객관적으로 비교 및 평가할 수 있는 예측 모델을 구축하였다. 입지조건으로 기반암 및 충적층의 수리전도도, 하도의 깊이, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사가 고려되었다. 다양한 시나리오를 이용한 몬테카를로 기반 수치 모사 결과를 종합한 결과, 암반층 수리전도도 및 하도의 깊이가 지하댐 저유 효율에 가장 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 하도의 지하수 유동 방향으로의 경사도가 가장 미약한 영향력을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 수치 모사 결과를 기반으로 설정된 입지조건과 이의 결과를 입력 및 출력으로 하는 인공신경망 기반 예측 모델을 구축하였다. 인공신경망 기반 예측 모델의 성능 평가 결과, 모델을 통해 예측된 저유량과 실제 수치 모사를 통해 산정된 저유량 간의 상관성이 0.9 이상의 높은 수치를 보임을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 개발된 비선형 예측 모델이 지하댐 개발 대상 지역에 대한 수치 모사 수행 없이 지하댐 건설에 따른 저유량을 즉각적으로 산정하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 개발된 예측 모델은 서로 다른 지역의 저유 가능량을 보다 객관적이고 효율적으로 비교하는데 이용될 수 있다. 따라서 개발된 모델은 국내 전 지역에 대하여 지하댐 개발 최적 입지를 선정하기 위한 효율적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The paper proposes an optimal sizing method of a customer's battery energy storage system (BESS) which aims at managing the electricity demand of the customer to minimize electricity cost under the time of use(TOU) pricing. Peak load limit of the customer and charging and discharging schedules of the BESS are optimized on annual basis to minimize annual electricity cost, which consists of peak load related basic cost and actual usage cost. The optimal scheduling is used to assess the maximum cost savings for all sets of candidate capacities of BESS. An optimal size of BESS is determined from the cost saving curves via capacity of BESS. Case study uses real data from an apartment-type factory customer and shows how the proposed method can be employed to optimally design the size of BESS for customer demand management.
전기에너지의 저장은 발전효율면이나 전력의 품질향상 등 전력시스템에서 뚜렷한 장점을 가지고 있다. 초전도 에너지 저장장치는 전기에너지를 저장할 수 있는 설비의 하나로 높은 효율과 속응성, 긴 수명 등의 특성으로 전력시스템 적용시 곧 이루어지리라 예상된다. 본 논문에서는 SMES의 국내도입시 필요한 투자정보를 제공하기 위한 최적규모 산정의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 SMES의 경제적 운전 양상을 결정하는 확률적 운전모형과 최대원리를 이용한 투자계획모형으로 구성되어 있다.
This paper is about optimal flywheel capacity estimation for Ullueng-do power system. The power system of Ullueng-do has some differences with other island power system in Korea. It includes wind generator, hydro-generators as well as diesel generators. There are some problems on 600kW wind generator. Because of frequent drop of wind generator, the Ulleung-do power system have been threatened on frequency. The power frequency is 60Hz, and it should be between 59.9 and 60.1Hz. However, since the electrical inertia is small and the weight of wind generation is relatively high, generator drop of wind generation might make the power frequency out of boundary. In this paper, the flywheel energy storage system is assumed to be installed on Ulleung-do power system. Then, the maximum wind generation capacity and the optimal superconducting flywheel energy storage system capacity is estimated by the transient stability simulations.
기존의 중앙집중식 발전의 탈피와 에너지 전환 및 환경문제 인식에 의해 신재생에너지 기반의 분산발전시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 에너지저장장치로 납축전지를 사용하는 PV 및 WT 기반의 분산발전시스템을 모사하여 최적용량을 선정하였다. 기존 발전원으로 CHP를 채택하였으며 시스템의 최적용량은 기존발전원의 운전상황(전부하/부분부하)에 따라 MOGA를 통해 도출하였다. 또한 동일한 배터리 용량에서 배터리 충전방식이 달라지면 배터리의 수명이 달라지는 것을 확인하였다. 따라서 경제적이고 안정적인 전력수급을 위해서는 배터리 충전방식을 고려한 분산발전시스템의 용량선정이 수행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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