강판의 냉간압연 후 소둔을 하기 위한 열처리 공정에서 사용되고 있는 Radiant Tube Burner(이하 RT버너) 연비를 개선하기 위한 효율적인 방법을 실험적으로 조사하였다. 재열기가 설치된 모델 RT버너를 실험에 맞도록 개조하여, 배기 중 산소 농도 조건을 변화시키면서 연료 소모에 대한 흡입공기의 온도와 산소분율의 영향도를 파악하였다. 본 연구의 결과, 흡기 온도를 상승시키면 RT버너의 chamber온도가 상승하나 그 상승폭은 흡기 온도 상승폭의 $10\%$에 지나지 많아, 흡입 공기 온도의 상승만으로는 연료 소모 개선을 기대할 수 없다는 것을 알 수 있었다 그러나, 흡입 공기 중 산소분율 변경 실험 결과, 흡입 공기 중의 산소분율을 $1.5\%$증가시키면 NOx의 배출이 약 $40\%$정도 증가하지만 약 $20\%$의 연비 개선 효과를 보였다. 따라서, NOx 배출 증가를 억제하는 산소 고부하 전용 RT버너는 RT버너 시스템의 연료 소모를 개선하는 효과적인 방법의 하나로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.45-53
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2015
This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.
This paper presents the analysis for power consumption, mechanical vibration and acoustic noise characteristics of the Coreless and Slotless Brushless DC motor in Digital Lightening Processor(DLP) Motor with the Air-Dynamic Bearing. The Coreless BLDC motor has not the stator yoke as well as the stator slot to remove the unbalance force by the interaction between the stator yoke and Air-Dynamic Bearing clearance. The assembling tolerance and the processing error make the air-gap difference between the magnet and the stator yoke .which occurs the unbalanced electro-magnetic force in the Slotless BLDC motor. It imposes the air-dynamic bearing on the disturbance force and makes the Air-Dynamic Bearing vibrated and noised. Also, The attractive force between the magnet and the silicon steel stator yoke increases the power consumption. In this paper, the power consumption, mechanical vibration and acoustic noise of the Coreless BLDC motor and the Slotless BLDC motor with the silicon steel stator yoke are simulated, analyzed, and tested using the manufactured proto-type motors with Air-Dynamic bearing. The simulated and tested results present that the Coreless BLDC motor without the silicon steel stator yoke has the lower mechanical vibration and noise ,and lower power consumption than the Slotless BLDC motor with the silicon steel stator yoke in Digital Lightening Processor Motor with Air-Dynamic Bearing.
In this study the real situation of apartment house in seoul is reproduced with multi-zone modeling program CONTAM2.4. This model include disinfection system which is consist of dilution, filtration, UVGI(ultra violet germicidal irradiation). It's energy consumption was also analyzed through the linked model of CONTAM and TRNSYS according to the combination of components. The comparison of total energy consumption through energy analysis revealed that adjusting the air change rate of the UVGI air sterilizer to maintain the same indoor microbe removal capability was more advantageous in terms of energy consumption.
This paper presents a novel optimization method for the air- and gas-supplying network comprised of several air compression systems and air and gas streams in an industrial chemical plant. The optimization is based on the hybrid model developed by Han and $Han^1$ for predicting the power consumption of a compression system. A constrained optimization problem was formulated to minimize the total electric power consumption of all the compression systems in the air- and gas-supplying network under various operating constraints and was solved using a successive quadratic optimization algorithm. The optimization approach was applied to an industrial terephthalic acid manufacturing plant to achieve about 10% reduction in the total electric power consumption under varying ambient conditions.
The commercial buildings are consuming about 30% of total energy used in Korea. And a large amount of energy consumption in commercial buildings is consumed by HVAC(Heating, Ventilation, Air Conditioning) system. Therefore, if we can reduce the energy consumption in HVAC or air-conditioning system in commercial buildings, the overall energy consumption in Korea can be reduced. Currently, an electricity charge called Time of Use (TOU) is applied to typical commercial buildings. This paper proposes the novel energy management method where the temperature setting of air-conditioning system are adjusted to minimize the use of electrical energy while indoor comfort level is retained. The simulation test for a typical commercial building shows that the proposed method gives over 10% savings in electricity bills and electricity consumption compared to the conventional air-conditioning method.
Purpose: In order to save the energy consumption of buildings, buildings have been constructed with high performance insulation or airtightness. However, high performance insulation or air tightness has led to a poor indoor air quality. Therefore, HRV(Heat Recovery Ventilator) has received attention to save the energy consumption and insure a good air quality. Because existing research is almost about the performance of HRV in residential buildings, This study analyzed the effect of HRV on cooling energy consumption in commercial office building. Method: This study was proceeded at commercial office building in In-cheon. In order to evaluate the energy consumption of HRV, this study proposed two methods: estimating energy consumption of the room installed AHU(Air Handling Unit) system; estimating energy consumption of the room installed HRV system. Therefore, comparison of two methods was proceeded to evaluate energy performance of each method. Result: As the result of comparison between rooms installed AHU and HRV, the experiment showed that energy consumption of the room installed HRV system is about 22% less than the room of AHU system. This conclusion is considered because the room installed HRV system have maintained temperature well at set point temperature $26^{\circ}C$.
In this paper, we utilize a Gaussian process to predict the power consumption in the air-conditioning system. As the power consumption in the air-conditioning system takes a form of a time-series and the prediction of the power consumption becomes very important from the perspective of the efficient energy management, it is worth to investigate the time-series model for the prediction of the power consumption. To this end, we apply the Gaussian process to predict the power consumption, in which the Gaussian process provides a prior probability to every possible function and higher probabilities are given to functions that are more likely consistent with the empirical data. We also discuss how to estimate the hyper-parameters, which are parameters in the covariance function of the Gaussian process model. We estimated the hyper-parameters with two different methods (marginal likelihood and leave-one-out cross validation) and obtained a model that pertinently describes the data and the results are more or less independent of the estimation method of hyper-parameters. We validated the prediction results by the error analysis of the mean relative error and the mean absolute error. The mean relative error analysis showed that about 3.4% of the predicted value came from the error, and the mean absolute error analysis confirmed that the error in within the standard deviation of the predicted value. We also adopt the non-parametric Wilcoxon's sign-rank test to assess the fitness of the proposed model and found that the null hypothesis of uniformity was accepted under the significance level of 5%. These results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the air-conditioning system.
While most of researches on the performance of high temperature grain dryer have dealt mainly with improving dryer capacity and drying speed during the last twenty years, energy efficiency, in fact, has not been emphasized. Current fuel supplies and energy cost have shifted the emphasis to reducing the energy consumption for grain drying while maintaining dryer capacity and grain quality. Since the energy input for drying is relatively large, the recovery and reuse of at least part of the exhaust energy can significantly reduce the total energy consumption in existing drying systems. Unilization of exhaust heat in grain dryer either through direct recycling or by a thermal coupling in heat exchanger have been subject of a number of investigators. However, very seldom research in Korea has been done in this area. Three drying tests(non-recycling, 0.22 recycle ratio, and 0.76 recycle ratio)were performed to investigate the thermal efficiency and heat loss factors of continuous flow type dryer, and to analyze the effect of recycle ratio (weight of exhaust air recycled/total weight of input air) on the energy requriements for rough rice drying. The test results showed that when the exhaust air was not recycled, the energy lost from furnace was 15.3 percent of input fuel energy, and latent and sensible heat of exhaust air were 61.4 percent and 11.2 percent respectively. The heat which was required in raising grain temperature and stored in dryer was relatively small. As the recycle ratio of exhaust air was increased, the drying rate was suddenly decreased, and thermal efficiency of the kerosene burner was also decreased. Drying test with 0.76 recycle ratio resulted in 12.4% increase in fuel consumption, and 38.4% increase in electric power consumption as compared to the non-recycled drying test. Drying test of 0.22 recycle ratio resulted in 6.8% saving in total energy consumption, 8.0% reduction in fuel consumption, and 2.5% increase in electric power consumption as compared to the non-recycled drying test.
This study is to present the typical energy consumption criteria and $CO_2$ exhaust rate in multi-family housing complex by analyzing the energy consumption characteristics. The contents and methodology of this study are as follows; -Examining the documents of maintenance accounts, investigate the cost and its items expended by the annual maintenance in multi-family housing complex. -Survey each consumption of energy sources, maintenance area, location of multi-family housing complex, heating type, and so forth. -After classifying with heating type of multi-family housing complex investigated, Scrutinize the energy consumption by each source. -Analyze the characteristics of energy consumption and $CO_2$ exhaust through multiple regression analyses of maintenance property. -Suggest the typical energy consumption criteria (Mcal/$m^2$.year, Mcal/house.year) and $CO_2$ exhaust rate (kg-c/$m^2$.year, Kg-c/house.year) in multi-family housing complex. the results will come into basic data for estimating energy consumption in multi-family housing complex according to maintenance characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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