He, Chunlong;Yin, Jiajia;He, Yejun;Huang, Min;Zhao, Bo
Journal of Communications and Networks
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제18권4호
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pp.649-657
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2016
In this paper, we investigate energy efficiency (EE) of the traditional co-located and the distributed massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. First, we derive an approximate EE expression for both the idealistic and the realistic power consumption models. Then an optimal energy-efficient remote access unit (RAU) selection algorithm based on the distance between the mobile stations (MSs) and the RAUs are developed to maximize the EE for the downlink distributed massive MIMO systems under the realistic power consumption model. Numerical results show that the EE of the distributed massive MIMO systems is larger than the co-located massive MIMO systems under both the idealistic and realistic power consumption models, and the optimal EE can be obtained by the developed energy-efficient RAU selection algorithm.
Distributed generation(DG) of combined cooling, heat. and power(CCHP)has been gaining momentum in recent year as efficient, secure alternative for meeting increasing energy demands. This paper presents the energy performance of microturbine CCHP system equipped with an absorption chiller by modelling it in hospital building. The orders of study were as following. 1)The list and schedule of energy consumption equipment in hospital were examined such as heating and cooling machine, light etc. 2) Annual report of energy usage and monitoring data were examined as heating, cooling, DHW, lighting, etc. 3) The weather data in 2007 was used for simulation and was arranged by meteorological office data in Daejeon. 4) Reference simulation model was built by comparison of real energy consumption and simulation result by TRNSYS and ESP-r. The energy consumption pattern of building were analyzed by simulation model and energy reduction rate were calculated over the cogeneration. As a result of this study, power generation efficiency of turbine was about 30% after installing micro gas turbine and lighting energy as well as total electricity consumption can be reduced by 40%. If electricity energy and waste heat in turbine are used, 56% of heating energy and 67% of cooling energy can be reduced respectively, and total system efficiency can be increased up to 70%.
Co Self-Powered Neutron Detector (SPND) is confronted with the problem of material consumption, which causes the response current can neither reflect the change of neutron flux in time nor be proportional to the neutron flux. In this paper, a deconvolution-based method is established to solve this problem. First of all, a step signal of neutron flux is taken as an example to analyze its performance. When the material consumption of Co SPND is 10%, after compensation, the response current can be in correspondence of neutron flux. Finally, the effects of this model in different Signal-to-Noise Ratio are analyzed, which fully confirms the truth of its excellent performance for compensating Co SPND's signal.
Cakar, Nigar Demircan;Erdogan, Seyfettin;Gedikli, Ayfer;Oncu, Mehmet Akif
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1301-1311
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2022
Global climate change brings environmental quality sensitivity, especially in developed countries. Developed countries use non-renewable energy sources intensively both in their own countries and in other countries, they make productions that cause an enormous rate of increase in CO2 emissions and unsustainable environmental costs. This has increased the interest in environmentally friendly alternative energy sources. The aim of this study is to investigate the impact of nuclear energy consumption and technological innovation on environmental quality in G7 countries using annual data over the period 1970-2015. The Panel Threshold Regression Model was used for the analysis. Empirical findings have indicated that the relationship between nuclear energy consumption and carbon emissions differs according to innovation for nuclear power plants. It was also concluded that nuclear energy consumption reduces carbon emissions more after a certain level of innovation. This result shows that the increase in innovative technologies for nuclear power plants not only increases energy efficiency but also contributes positively to environmental quality.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권4호
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pp.136-144
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2002
Load models are very important for improving the accuracy of stability analysis and load flow studies. Various loads are connected to a power bus and their characteristics of power consumption change with voltage and frequency. Thus, the effect of voltage/frequency changes must be considered in load modeling. In this work, artificial neural networks-ANNs- were used to construct the component load models for more accurate modeling. A typical residential load was selected and subjected to a test under variable voltage/frequency conditions. Acquired data were used to construct component models by ANNs. The aggregation process of separately determined load models is also presented in the paper. Furthermore, this paper proposes a method to transform a single load model constructed by the aggregation method into a mathematical load model that can be used in traditional power system analysis software.
Demand Controller is a load control device that monitor the current power consumption and calculate the forecast power to not exceed the power set by consumer. Accurate demand forecasting is important because of controlling the load use the way that sound a warning and then blocking the load when if forecasted demand exceed the power set by consumer. When if consumer with fluctuating power consumption use the existing forecasting method, management of demand control has the disadvantage of not stable. In this paper, load forecasting of the unit of seconds using the Exponential Smoothing Methods, ARIMA model, Kalman Filter is proposed. Also simulation of load forecasting of the unit of the seconds methods and existing forecasting methods is performed and analyzed the accuracy. As a result of simulation, the accuracy of load forecasting methods in seconds is higher.
전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.
When one forecasts urban water demand in a long-term, multivariate model can give more benefits than per capita requirement model. However, the former has shortcomings in that statistically high explanatory power cannot be obtained well, and change in customer behavior cannot be considered. If the past water consumption effects the future water demand, dynamic model may describe real water consumption data better than static model, i.e. the existing multivariate model. On these grounds, this study built dynamic model using system dynamics. From a case study in Seoul and Busan city, dynamic model was expected to forecast water demand more descriptively and reliably.
초저전력 설계나 에너지 수확 활용은 동적 전력과 정적 전력 사이의 균형을 이루는 점에 근접하는 문턱전압이하의 매우 낮은 전압에서 작동하는 디지털 시스템을 요구한다. 이런 동작 모드에서 일반적인 논리회로의 지연 변화는 매우 크게 된다. 따라서, 본 논문에서 MOSFET 나노 공정기술에서 전력소비를 줄이면서 여러 가지 공정 변이의 영향을 받지 않는 비동기 방식의 NCL (Null conventional logic)을 사용한 저전력 논리회로 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안된 NCL 회로는 45nm의 공정기술에서 0.4V의 공급전압을 사용하였고, 각 NCL회로는 속도와 전력에 의해서 일반적인 동기식 회로와 비교되었다.
저전력을 소모하는 임베디드 시스템 개발의 중요성이 증대되고 있다. 저전력 소모의 시스템 개발은 하드웨어 측면에서 많이 연구되어 왔지만, 소프트웨어의 동작이 하드웨어 전력 소모를 유발하기 때문에 소프트웨어의 소모 전력을 분석하는 것 또한 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 작성되는 설계 모델을 이용하여 에너지 효율적인 태스크 도출 방법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 태스크 분할 기준을 제시하고, 이를 이용한 UML 설계 모델의 분할 과정을 설명한다. 제안된 태스크 도출 방법은 성능과 함께 전력 소모에 많은 영향을 미치는 임베디드 소프트웨어 개발에 활용하여 선행적으로 에너지 소모량을 절감할 기회를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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