With the shift of the energy paradigm from supply side management to demand side management, demand resource management and demand response plays an important role in the energy industry. As a consequency, a lot of researches have been done to provide a suitable demand response system. However, most of the demand response systems are based on the propriety products that cannot be modified. In this paper, we are proposing an automated demand response system using an EnerNOC provided open source code. We implemented the demand response server (VTN) and demand response client (VEN), and validated the OpenADR2.0 compliances using the open source code. We also used an Arduino microcontoller to demonstrate the communication schemes to control various devices.
Kim, Dong-Hyawn;Lee, Gee-Nam;Lee, Yongjei;Lee, Il-Keun
Wind and Structures
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제21권6호
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pp.609-623
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2015
Seismic reliability analysis of a jacket-type support structure for an offshore wind turbine was performed. When defining the limit state function by using the dynamic response of the support structure, a number of dynamic calculations must be performed in a First-Order Reliability Method (FORM). That means analysis costs become too high. In this paper, a new reliability analysis approach using a static response is used. The dynamic effect of the response is considered by introducing a new parameter called the Peak Response Factor (PRF). The probability distribution of PRF can be estimated by using the peak value in the dynamic response. The probability distribution of the PRF was obtained by analyzing dynamic responses during a set of ground motions. A numerical example is presented to compare the proposed approach with the conventional static response-based approach.
The response time represents how fast a system responds to a given disturbance at the system boundary. Flow restricting devices for controlling transients can result in a decrease in the peakm pressure, but may change response time. Response lag in a hydraulic system leads to inefficient working cycle and operator discomfort. The experiments were conducted in order to get information on the parameters which exert appreciable influence on the response time. The experimental apparatu including a hydraulic actuator, orifice and a hydraulic pump was an idealization of a bucket hydraulic shifting system. Experimental results show that the response time depends on operating pressure and flow rate. The effects of orifice type and size on the response time are quantified.
Control of pressure transients in a hydraulic system may be important and necessary to avoid failures and to improve the efficiency of operation. Flow restricting devices can result in a decrease in the peak pressure, but may change the response time. The response time has an important effect on both operator and operator perceived smoothness. The response time should correspond to how fast a system responds to a given disturbance at the system boundary. Occasionally the appropriate response time is not easily determined. This study is on the response time characteristics in the hydraulic system studied for the control of response time.
The main purpose of this paper is to investigate the effect of transient stochastic analysis on nonlinear response of earth and rock-fill dams to spatially varying ground motion. The dam models are analyzed by a stochastic finite element method based on the equivalent linear method which considers the nonlinear variation of soil shear moduli and damping ratio as a function of shear strain. The spatial variability of ground motion is taken into account with the incoherence, wave-passage and site response effects. Stationary as well as transient stochastic response analyses are performed for the considered dam types. A time dependent frequency response function is used throughout the study for transient stochastic responses. It is observed that stationarity is a reasonable assumption for earth and rock-fill dams to typical durations of strong shaking.
This paper presents an improved Monte Carlo simulation for the probabilistic determination of initial cable forces of cable-stayed bridges under dead loads using the response surfaces method. A response surface (i.e. a quadratic response surface without cross-terms) is used to approximate structural response. The use of the response surface eliminates the need to perform a deterministic analysis in each simulation loop. In addition, use of the response surface requires fewer simulation loops than conventional Monte Carlo simulation. Thereby, the computation time is saved significantly. The statistics (e.g. mean value, standard deviation) of the structural response are calculated through conventional Monte Carlo simulation method. By using Monte Carlo simulation, it is possible to use the existing deterministic finite element code without modifying it. Probabilistic analysis of a truss demonstrates the proposed method' efficiency and accuracy; probabilistic determination of initial cable forces of a cable-stayed bridge under dead loads verifies the method's applicability.
Incentives are often included in survey design because they are known to improve response rates, at least moderately. This paper describes the changes in the response rates when incentives were introduced into a longitudinal survey. The National Survey of Student Engagement was conducted annually at Indiana University Bloomington from 2000 through 2012. In 2010, incentives were introduced in an attempt to reverse the declining response rates. The incentives performed as expected, raising the AAPOR Response Rate 3 from 24% in 2009 to 36% in 2010. From 2010 through 2012, different types of incentives were tried but the response rates did not change substantially. The results from the changes in incentives can help survey practitioners decide the number and types of incentives that might be used effectively to increase response rates.
Response surface analysis has been a popular tool conducted by engineers in many processes. In this paper, response surface function, named partial least squares response surface function is proposed. Partial least squares response surface function is a function of partial least squares components and the response surface modeling is used in either a first-order or a second-order model. Also, this approach will have the engineers be able to do the response surface modeling and the process optimization even when the number of experimental runs is less than the number of model parameters. This idea is applied to the nondesign data and an application of partial least squares response surface function to the process optimization is considered.
Robust Design(RD) is a cost-effective methodology to determine the optimal settings of control factors that make a product performance insensitive to the influence of noise factors. To better facilitate the robust design optimization, a dual response surface approach, which models both the process mean and standard deviation as separate response surfaces, has been successfully accepted by researchers and practitioners. However, the construction of response surface approximations has been limited to problems with only a few variables, mainly due to an excessive number of experimental runs necessary to fit sufficiently accurate models. In this regard, an innovative response surface approach has been proposed to investigate robust design optimization problems with larger number of variables. Response surfaces for process mean and standard deviation are partitioned and estimated based on the multi-level approximation method, which may reduce the number of experimental runs necessary for fitting response surface models to a great extent. The applicability and usefulness of proposed approach have been demonstrated through an illustrative example.
A numerical method and algorithms is proposed to perform optimization of non-linear response structures. An analytical and numerical method based finite element method is also proposed for the transformation of non-linear response into linear response. Loads transformed from this method are defined as the equivalent linear loads. With the loads and the transformed response, linear static optimization is performed for nonlinear response structure with geometric and/or material non-linearity. The results of the optimization are compared with them of typical non-linear response optimization using finite difference method. The proposed method is very efficient and derives good solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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