KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.4
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pp.331-338
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2005
In this paper, an improved maintenance scheduling approach suitable for the competitive environment is proposed by taking account of profits and costs of generation companies and the formulated combinatorial optimization problem is solved by using Reactive Tabu search (RTS). In competitive power markets, electricity prices are determined by the balance between demand and supply through electric power exchanges or by bilateral contracts. Therefore, in decision makings, it is essential for system operation planners and market participants to take the volatility of electricity price into consideration. In the proposed maintenance scheduling approach, firstly, electricity prices over the targeted period are forecasted based on Artificial Neural Network (ANN) and also a newly proposed aggregated bidding curve. Secondary, the maintenance scheduling is formulated as a combinatorial optimization problem with a novel objective function by which the most profitable maintenance schedule would be attained. As an objective function, Opportunity Loss by Maintenance (OLM) is adopted to maximize the profit of generation companies (GENCOS). Thirdly, the combinatorial optimization maintenance scheduling problem is solved by using Reactive Tabu Search in the light of the objective functions and forecasted electricity prices. Finally, the proposed maintenance scheduling is applied to a practical test power system to verify the advantages and practicability of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.11a
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pp.304-304
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2006
Ternary tellurite glassy systems ($Li_2O-V_2O_5-TeO_2$) have been synthesised using Vanadium oxide as a network former and Lithium oxide as network modifier. The addition of a metal oxide makes them electric or mixed electric-ionic conductors, which are of potential interest as cathode materials for solid-state batteries. This glass-ceramics crystallized from the $Li_2O-V_2O_5-TeO_2$ system are particularly interesting, because they exhibit high conductivity (up to $5.63{\times}10^{-5}$ S/cm) at room temperature the glass samples were prepared by quenching the melt on the copper plate and the glass-ceramics were heat-treated at crystallizing temperature determined from differential thermal analysis (DTA). The electric DC conductivity result have been analyzed in terms of a small polaron-hopping model.
Purpose: The objective of this study is to develop a predictive model for calculating the amount of cooling load for the different setback temperatures during the setback period. An artificial neural network (ANN) is applied as a predictive model. The predictive model is designed to be employed in the control algorithm, in which the amount of cooling load for the different setback temperature is compared and works as a determinant for finding the most energy-efficient optimal setback temperature. Method: Three major steps were conducted for proposing the ANN-based predictive model - i) initial model development, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result:The proposed model proved its prediction accuracy with the lower coefficient of variation of the root mean square errors (CVRMSEs) of the simulated results (Mi) and the predicted results (Si) under generally accepted levels. In conclusion, the ANN model presented its applicability to the thermal control algorithm for setting up the most energy-efficient setback temperature.
ZnO Varistor is an electronic ceramic device for controlling the surge voltage from low level to high. In this study, the puncture mechanism occurring in ZnO varistor is investigated, and the simulation for restraining the puncture by formulating the relation between the applied voltage and the increase of the inside temperature of grain is applied. In order to simulate the cause of the current localization which is the primary factor causing the puncture, the localization phenomenon and the temperature distribution induced by the localized current, the Voronoi network is applied, which can realize the structure of the practical varistor better than the established simple network. Using the current through each grain and the voltage applied to the grain boundary obtained from that simulation, the Joule heating energy is calculated and the phenomenon that the puncture occurs can be analyzed quantitatively by simulating the electric and thermal characteristics according to the externally applied pulsed voltage.
To get higher efficiency of gas turbine, The designer should have more higher turbine inlet temperature (TIT). Today, modem gas turbine having sophisticated cooling scheme has TIT above $1,700^{\circ}C$. In the korea, many gas turbine having TIT above $1,300^{\circ}C$ was imported and being operated, but the gas with high TIT above $1,300^{\circ}C$ in the turbine will give damage to liner of combustor, and blade of turbine and etc. So frequently maintenance for parts enduring high temperature was performed. In this study, the heat transfer analysis of cooling air in the internal cooling channel (network analysis) and temperature analysis of the blade (Finite Element Analysis) in the first stage rotor was conducted for development of the optimal cooling passage design procedure. The results of network analysis and FEM analysis of blade show that the high temperature spot are occured at the leading edge, trailing edge near tip, and platform. so to get more reliable performance of gas turbine, the more efficient cooling method should be applied at the leading edge and tip section. and the thermal barrier coating on the blade surface has important role in cooling blade.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.4
s.310
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pp.21-29
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2006
A fuzzy ARTMAP neural network and a fuzzy ART neural network are proposed to identify $H_2S,\;NH_3$, and their mixtures and to estimate their concentrations, respectively. Features are extracted from a tin oxide gas sensor operated in a thermal modulation plan. After dimensions of the features are reduced by a preprocessing scheme, the features are fed into the proposed fuzzy neural networks. By computer simulations, the proposed method is shown to be fast in learning and stable in concentration estimating compared with other methods.
This study aimed at developing and evaluating performance of the two logics for respectively operating two-position- and variable-heating systems. Both logics control the heating system and openings of the double skin facade buildings in an integrated manner. Artificial neural network models were applied for the predictive and adaptive controls in order to optimally condition the indoor thermal environment. Numerical computer simulation methods using the MATLAB (Matrix Laboratory) and TRNSYS (Transient Systems Simulation) were employed for the performance tests of the logics in the test module. Analysis on the test results revealed that the variable control logic provided more comfortable and stable temperature conditions with the increased comfortable period and the decreased standard deviation from the center of the comfortable range. In addition, the amount of heat supply to the indoor space was significantly reduced by the variable control logic. Thus, it can be concluded that the optimal control method using the artificial neural network model can work more effectively when it is applied to the variable heating systems.
Two metal-organic frameworks based on the connectivity co-effect between rigid benzenedicarboxylic acid and bridging ligand have been synthesized $[Zn_2(3-NO_2-bdc)_2(4,4'-bpy)_2H_2O]_n$ (1), $[Co(3-NO_2-bdc)(4,4'-bpy)H_2O]_n$ (2) (where $3-NO_2-bdcH_2$ = 3-nitro-1,2-benzenedicarboxylic acid, 4,4'-bpy = 4,4'-bipyridine). The two novel complexes were characterized by IR spectrum, elemental analysis, fluorescent properties, thermogravimetric analysis, single-crystal X-ray diffraction and powder X-ray diffraction (PXRD). X-ray structure analysis reveals that 1 and 2 are two-dimensional (2D) network structures. Complex 1 and complex 2 belong to triclinic crystal with P-1 space group. The luminescence measurements reveal that two complexes exhibit good fluorescent emissions in the solid state at room temperature. Also, thermal decomposition process and powder X-ray diffraction of complexes were investigated.
In order to find an effect of structural changes due to variation of addition ratio of anhydride hardener and postcuring herat-treatments upon electrical properties of epoxy composites, the dielectric properties over a frequency range from 30[Hz] to l[MHz] were investigated in the temperature range of 20-180[.deg. C]. From the dielectric properties, the a peaks related with glass-transition phenomena of epoxy network appeared near 130[.deg. C], the conduction loss in high temperature region above 150[.deg. C] due to thermal dissociation of hardener started off with the low frequency side and the .betha. peak concerned with contribution of movable unreacted terminal epoxy groups and curing agents in the glass states concurred with the high-frequency side below 20[.deg. C]. And an effect of an hydride hardener upon structural changes and of postcuring heat treatments upon structural stability in epoxy composites would be explained through the estimation of the distribution of relaxation times and the activation energy for a .alpha. peak according to the WLF equations.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.17
no.1
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pp.1-6
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2016
Ensuring the secure operation of power systems has become an important and critical matter during the present time, along with the development of large, complex and load-increasing systems. Security constraints such as the thermal limits of transmission lines and bus-voltage limits must be satisfied under all of a system’s operational conditions. An alternative solution to improve the security of a power system is the employment of Flexible Alternating-Current Transmission Systems (FACTS). FACTS devices can reduce the flows of heavily loaded lines, maintain the bus voltages at desired levels, and improve the stability of a power network. The Unified Power Flow Controller (UPFC) is a versatile FACTS device that can independently or simultaneously control the active power, the reactive power and the bus voltage; however, to achieve such functionality, it is very important to determine the optimal location of the UPFC device, with the appropriate parameter setting, in the power system. In this paper, a genetic algorithm (GA) method is applied to determine the optimal location of the UPFC device in a network for the enhancement of the power-system loadability and the minimization of the active power loss in the transmission line. To verify our approach, simulations were performed on the IEEE 14 Bus, 30 Bus, and 57 Bus test systems. The proposed work was implemented in the MATLAB platform.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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