This paper treats TEGS(Thermo-Electric Generation System) by using two different metals which have N and P types of thermo-electric characteristics respectively. Heat source is the thermal energy from the oxidative reaction of methanol and catalyst. Heat sink is an air cooling system (fan and heat sink). 4 TEMS of $40{\times}40mm$ of TEGS with 500ml methanol produce the electric power of maximum 6W and average 5W for 9 hours.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.11a
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pp.165-166
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2018
Researches for the development of renewable energy as a fuel substitute for global warming and depletion of petroleum resources are actively being carried out. Among them, the annual growth rate of PV generation is 20.73%, which is higher than other renewable energy sources. However, the production of 1 ton of polysilicon, which is known as a raw material for solar power generation panels, generates 2 tons of waste. As the demand for PV panels increases, the problem of the treatment of polysilicon sludge is attracting attention, and studies on the utilization of polysilicon sludge are needed. Therefore, in this study, the applicability of polysilicon sludge treated as industrial waste to the lightweight panel for architectural purposes was examined.
Park, Choyeon;Park, Chanil;Choi, Jae-Hak;Yoo, Youngjae
Elastomers and Composites
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v.57
no.2
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pp.62-72
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2022
Passive daytime radiative cooling (PDRC) is attracting increasing attention as an eco-friendly technology that can save cooling energy by not requiring an external power supply. An ideal PDRC structure should improve solar reflectance and emissivity within the atmospheric spectral window. Early designs of photonic crystal materials demonstrated the benefits of PDRC. Since then, functional arrangements of polymer-based radiative cooling materials have played an important role and are rapidly expanding. This review summarizes the known inorganic, organic, and hybrid materials for PDRC. The review also provides a complete understanding of PDRC and highlights its practical applications.
Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.
There has been increasing concerns for the problems of water security in countries, caused by the frequent occurrence of localized drought due to the climate change and uncertainty of water balance. The importance of fresh water is emphasized as considerable amount of usable fresh water is utilized for power generation sector producing electricity. PV power system, the source of renewable energy, consumes water for the every steps of life cycle: manufacturing, installation, and operation. However, it uses relatively less water than the traditional energy sources such as thermal power and nuclear power sources. In this study, to find out the use of water for the entire process of PV power system from extracting raw materials to operating the system, the footprint of water in the whole process is measured to be analyzed. Measuring the result, the PV water footprint of value chain was $0.989m^3/MWh$ and the water footprint appeared higher specially in poly-Si and solar cell process. The following two reasons explain it: poly-Si process is energy-intensive process and it consumes lots of cooling water. In solar cell process, deionized water is used considerably for washing a high-efficiency crystalline silicon. It is identified that PV system is the source using less water than traditional ones, which has a critical value in saving water. In discussing the future energy policy, it is vital to introduce the concept of water footprint as a supplementary value of renewable energy.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.28
no.10
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pp.381-386
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2016
An optimization algorithm is developed based on a simulation case of a single family house model equipped with PV arrays. To increase the nationwide use of PV power generation facilities, a market-competitive electricity price needs to be introduced, which is determined based on the time of use. In this study, quadratic programming optimization was applied to minimize the electricity bill while maintaining the indoor temperature within allowable error bounds. For optimization, it is assumed that the weather and electricity demand are predicted. An EnergyPlus-based house model was approximated by using an equivalent RC circuit model for application as a linear constraint to the optimization. Based on the RC model, model predictive control was applied to the management of the cooling load and electricity for the first week of August. The result shows that more than 25% of electricity consumed for cooling can be saved by allowing excursions of temperature error within an affordable range. In addition, profit can be made by reselling electricity to the main grid energy supplier during peak hours.
The supercritical $CO_2$ (S-$CO_2$) Brayton cycle has recently been gaining a lot of attention for application to next generation nuclear reactors. The advantages of the S-$CO_2$ cycle are high efficiency in the mild turbine inlet temperature region and a small physical footprint with a simple layout, compact turbomachinery, and heat exchangers. Several heat sources including nuclear, fossil fuel, waste heat, and renewable heat sources such as solar thermal or fuel cells are potential application areas of the S-$CO_2$ cycle. In this paper, the current development progress of the S-$CO_2$ cycle is introduced. Moreover, a quick comparison of various S-$CO_2$ layouts is presented in terms of cycle performance.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.6
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pp.535-540
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2022
DC-link capacitors are reliability-critical components in a photovoltaic (PV) inverter. Typically, the lifetime of a DC-link capacitor is evaluated by considering the voltage and hot-spot temperature of the capacitor under the specific operating condition of the PV inverter. However, the output of the PV inverter is determined by solar irradiation and ambient temperature, which vary with the seasons; accordingly, the hot-spot temperature of the capacitor also changes. Therefore, the mission profile of the PV system should be considered to effectively evaluate the reliability of the DC-link capacitor. In this study, the reliability of the DC-link capacitor of a three-level NPC inverter is comparatively analyzed with and without considering the mission profiles of the PV system, where two mission profiles recorded in Arizona and Iza are considered. The accumulated damage of the DC-link capacitor is calculated based on the lifetime model by analyzing its thermal loading. Afterward, a reliability evaluation of the DC-link capacitor is performed at the component level and then at the system level by considering all capacitors by means of Monte Carlo analysis. Results reveal the importance of performing a mission-profile-based reliability evaluation during the design of high-reliability PV inverters to achieve the target reliability performance.
The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.2
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pp.150-157
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2014
Li-Ion battery is used in the most satellites now due to advantages such as weight, thermal dissipation and self discharge compared to the previous generations of electrochemical batteries. The performance analysis model of the Li-Ion battery is needed to aid the design of new satellite electrical power subsystem. This paper develops the performance analysis model of the Li-Ion battery to apply to the electrical power subsystem design and energy balance analysis on geostationary orbit. The analysis model receives the satellite bus power, solar array power and battery temperature and gives the battery voltage, charge and discharge currents, taper index, state of charge and power dissipation. The results from the performance analysis are compared and analyzed with the flight data to verify the model. The compared results show satisfactory without significant difference with the flight data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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