A hybrid system combining renewable technologies with diesel generators is a promising solution for rural electrification. Myanmar has many renewable energy resources, and many regions that cannot be supplied with electricity from the main grid. Therefore, in this study, we select a village in Myanmar, which is located far away from the substation, and evaluate the economic feasibility of a hybrid system for the village considering the specific local conditions and resource availability. We consider a hybrid system composed of a photovoltaic source, diesel generator, battery energy storage system, and converter. The load profiles of the household data from the village, and the solar radiation profiles are determined. The advantages of the hybrid system, in terms of cost, reliability, and environmental effects are analyzed through simulations using commercial software. The simulation results show that, for the selected village in Myanmar, a hybrid system with battery energy storage can reduce the cost and greenhouse gas emissions while maintaining reliability. We also obtain an optimized design in terms of the component size for the selected hybrid system with battery energy storage.
The General roles of a spacer grid(SG) are providing a lateral and vertical support for fuel rods, promoting a mixing of coolant and keeping guide tubes straight so as not to impede a control rod insertion under any normal or accidental conditions. To evaluate the impact characteristics of a SG such as impact velocity, critical buckling strength and duration time, a few types of impact tests for SGs have been conducted. In a previous study, a new welding method, a through-welding method, was proposed to increase critical buckling strength of a SG without any design change or material change and was verified by impact tests with $7{\times}7$ partial SG specimens.In this paper, the effect of through-welding method in case of a $16{\times}16$ full-size SG is investigated by pendulum impact tests with $16{\times}16$ SG specimens. And the increase of critical buckling strength for full-size SGs is measured by comparison with impact results of spot-welded and through-welded SGs.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.249-253
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2008
최근 국내에서 사용되고 있는 격자분포형 강우-유출 모형 $Vflo^{TM}$을 실무에 효율적으로 적용하기 위하여 매개변수값의 결정과 그 민감도를 분석하고, 중랑천 유역의 토지이용 및 지형특성을 고려한 적정 크기의 격자에 대한 연구를 수행하였다. 연구대상유역으로는 토지이용현황이 상이한 중랑천 상류(자연유역), 우이천(복합유역) 및 청계천(도시유역) 유역을 선택하였다. $2003{\sim}2006$년까지 5개 호우사상의 실측자료로부터 매개변수값의 최적화를 실시하였으며 수치모의된 결과로 부터 조도계수, 투수계수, 초기함수비 등의 매개변수에 의한 계산치의 민감도를 분석하였다. 검토결과 지표면 조도계수가 가장 예민했으며, Green-Ampt식에 적용되는 투수계수의 영향이 큰 것으로 분석되었다. 또한, 수문학적 지형특성 반영을 위한 적정 격자크기는 자연유역(중랑천 상류)과 복합유역(우이천)에서는 100과 200 m에서 관측 유출수문곡선과 대체로 일치하나, 격자크기가 300 m에서는 지형특성을 반영하지 못해 유출수문곡선이 왜곡되는 경향을 나타내어 불투수율 80% 이하인 자연 및 복합유역에서는 DEM 격자크기를 $200{\sim}300\;m$이하로 적용하는 것이 적정하다고 판단된다.
In this paper a new single-stage ac-dc converter with high frequency isolation and low components count is introduced. The proposed converter is constructed using two interleaved boost circuits in the grid side and non-regulating full bridge in the DC side. An optimized switching is implemented on the two interleaved boost circuits resulting in a ripple-free grid current without a ripple cancellation network; hence very small filter inductors are used. A simple and reliable closed-loop control system is easily implemented, since the phase-shift angle is the only independent variable. Moreover, current imbalance is avoided in the presented topology without current control loop in each phase. The proposed charger charges the battery with a sinusoidal-like current instead of a constant direct current. ZVS turn on of all switches is achieved throughout the operation in both directions of power flow without any additional components.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.6
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pp.562-576
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2013
Power TAC (Power Trading Agent Competition) is an agent-based simulation for competitions between electricity brokering agents on the smart grid. To win the competition, agents obtain electricity from the electricity wholesale market among the power plants. In this operation, a key to success is balancing the demand of the customer and the supply from the plants because any imbalance results in a significant penalty to the brokering agent. Given the bidding on the wholesale market requires the price and the quantity on the electricity, this paper proposes four different price estimation strategies: exponentially moving average, linear regression, fuzzy logic, and support vector regression. Our evaluations with the competition simulation show which strategy is better than which, and which strategy wins in the free-for-all situations. This result is a crucial component in designing an electricity brokering agent in both Power TAC and the real world.
There are many factors that affect the wind speed. In addition, the randomness of wind speed also leads to low prediction accuracy for wind speed. According to this situation, this paper constructs the short-time forecasting model based on the least squares support vector machines (LSSVM) to forecast the wind speed. The basis of the model used in this paper is support vector regression (SVR), which is used to calculate the regression relationships between the historical data and forecasting data of wind speed. In order to improve the forecast precision, historical data is clustered by cluster analysis so that the historical data whose changing trend is similar with the forecasting data can be filtered out. The filtered historical data is used as the training samples for SVR and the parameters would be optimized by particle swarm optimization (PSO). The forecasting model is tested by actual data and the forecast precision is more accurate than the industry standards. The results prove the feasibility and reliability of the model.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
Although traditional steel-concrete composite beams have excellent structural characteristics, it cannot meet the requirement of quick assembly and repair in the engineering. This paper presents a study on static behavior of bolt connected steel-concrete composite beam without post-cast zone. A three-dimensional finite element model was developed with its accuracy and reliability validated by available experimental results. The analysis results show that in the normal service stage, the bolt is basically in the state of unidirectional stress with the loss of pretightening can be ignored. Parametric studies are presented to quantify the effects of the post-cast zone, size and position of splicing gap on the behavior of the beam. Based on the studies, suggested size of gap and installation order were proposed. It is also confirmed that optimized concrete slab in mid-span can reduce the requirement of construction accuracy.
The in-situ stresses of concrete are an essential index for assessing the safety performance of concrete structures. Conventional methods for pore pressure release often face challenges in selecting drilling ring parameters, uncontrollable stress release, and unstable detection accuracy. In this paper, the parameters affecting the results of the concrete ring hole stress release method are cross-combined, and finite elements are used to simulate the combined parameters and extract the stress release values to establish a training set. The GridSearchCV function is utilized to determine the optimal hyperparameters. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and coefficient of determination (R2) are used as evaluation indexes to train the gradient boosting decision tree (GBDT) algorithm, and the other three common algorithms are compared. The RMSE of the GBDT algorithm for the test set is 4.499, and the R2 of the GBDT algorithm for the test set is 0.962, which is 9.66% higher than the R2 of the best-performing comparison algorithm. The model generated by the GBDT algorithm can accurately calculate the concrete in-situ stresses based on the drilling ring parameters and the corresponding stress release values and has a high accuracy and generalization ability.
Ramezani, Meysam;Bathaei, Akbar;Zahrai, Seyed Mehdi
Smart Structures and Systems
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v.20
no.1
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pp.61-74
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2017
One of the most reliable and simplest tools for structural vibration control in civil engineering is Tuned Mass Damper, TMD. Provided that the frequency and damping parameters of these dampers are tuned appropriately, they can reduce the vibrations of the structure through their generated inertia forces, as they vibrate continuously. To achieve the optimal parameters of TMD, many different methods have been provided so far. In old approaches, some formulas have been offered based on simplifying models and their applied loadings while novel procedures need to model structures completely in order to obtain TMD parameters. In this paper, with regard to the nonlinear decision-making of fuzzy systems and their enough ability to cope with different unreliability, a method is proposed. Furthermore, by taking advantage of both old and new methods a fuzzy system is designed to be operational and reduce uncertainties related to models and applied loads. To design fuzzy system, it is required to gain data on structures and optimum parameters of TMDs corresponding to these structures. This information is obtained through modeling MDOF systems with various numbers of stories subjected to far and near field earthquakes. The design of the fuzzy systems is performed by three methods: look-up table, the data space grid-partitioning, and clustering. After that, rule weights of Mamdani fuzzy system using the look-up table are optimized through genetic algorithm and rule weights of Sugeno fuzzy system designed based on grid-partitioning methods and clustering data are optimized through ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). By comparing these methods, it is observed that the fuzzy system technique based on data clustering has an efficient function to predict the optimal parameters of TMDs. In this method, average of errors in estimating frequency and damping ratio is close to zero. Also, standard deviation of frequency errors and damping ratio errors decrease by 78% and 4.1% respectively in comparison with the look-up table method. While, this reductions compared to the grid partitioning method are 2.2% and 1.8% respectively. In this research, TMD parameters are estimated for a 15-degree of freedom structure based on designed fuzzy system and are compared to parameters obtained from the genetic algorithm and empirical relations. The progress up to 1.9% and 2% under far-field earthquakes and 0.4% and 2.2% under near-field earthquakes is obtained in decreasing respectively roof maximum displacement and its RMS ratio through fuzzy system method compared to those obtained by empirical relations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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