The main objective of this research is to present the procedures of combining topology, shape & sizing optimization for truss structure by employing strain energy as objective function under the constraints of volume fractions which yield more general solution than that of total weight approach. Genetic Algorithm (GA) is used as searching engine for the convergence solution. A number of algorithms from previous research are used for evaluating the feasibility and stability of candidate to accelerate convergence and reduce the computational effort. It is followed by solving problem for topology & shape optimization and topology, shape & sizing optimization of truss structure to illustrate the feasibility of applying the objective function of strain energy throughout optimization stages.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.5712-5728
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2017
Recently, there are many studies, that considering green wireless cellular networks, have taken the energy consumption of the base station (BS) into consideration. In this work, we first introduce an energy consumption model of multi-mode sharing BS powered by multiple energy sources including renewable energy, local storage and power grid. Then communication load requests of the BS are transformed to energy demand queues, and battery energy level and worst-case delay constraints are considered into the virtual queue to ensure the network QoS when our objective is to minimize the long term electricity cost of BSs. Lyapunov optimization method is applied to work out the optimization objective without knowing the future information of the communication load, real-time electricity market price and renewable energy availability. Finally, linear programming is used, and the corresponding energy efficient scheduling policy is obtained. The performance analysis of our proposed online algorithm based on real-world traces demonstrates that it can greatly reduce one day's electricity cost of individual BS.
This paper presents an effective method to improve efficiency of switched reluctance motor by optimizing energy conversion loop. A nonlinear analytical model which takes saturation account is developed to calculate inductance and flux-linkage. The flux-linkage curve is studied to calculate the co-energy increment to obtain the optimum exciting current. For a given cross-section, the exciting current at which co-energy increment is maximum was found to be constant while stack length varies. Then the energy conversion loop was optimized by varying the stack length and turns of windings. The constraints during optimization were that motor was excited by the maximum increment co-energy current and the energy in the loop was determined by rated power of motor. Dynamic finite element analysis was used to evaluate the efficiency of various models and the comparison of results shows promising effects of the proposed method. Experiment was also conducted to validate the simulation result.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.177-184
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2008
The design goal of protocols in wireless sensor networks (WSN) is mainly energy efficiency because of their stringent resource and energy constraints. In this paper, we propose a simple cross-layered protocol for WSNs, so called EATD(Energy-Aware Tree based Delivery scheme). EATD is a tree-based energy aware data delivery algorithm by using a SYNC packet with link and node cost to maximize the network lifetime. Our simulation results show significant improvements compared with existing schemes in terms of energy efficiency and delay.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.55
no.5
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pp.202-213
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2006
This paper presents a new approach for optimal dispatch of energy and frequency regulation reserve considering contingency in a competitive electricity market. It is necessary to introduce the reserve market with the spot energy market for operating efficiently and obtaining the security of the electricity market. However, the reserve market is closely connected with the energy market since the energy and reserve are produced from the same resources. Thus, it is inevitable to co-optimize the energy and ancillary service for efficient operation of energy and ancillary service market. Therefore, this paper proposes a new method for optimal dispatch of energy and frequency regulation reserve considering n-1 contingency of generator and transmission line using constraints and sensitivity based on AC power flow To verify the effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed for 5-bus sample system and modified IEEE 14-bus system.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
This paper describes evaluation results of the wind power penetration limit (WPPL) and the wind energy penetration (WEP) in the Mongolian central power system (MCPS). A wind power plant (WPP) in a power system possesses an output power limit because the power system must maintain a balance between the generation and consumption of electricity at all times in order to achieve an adequate level of quality. The instantaneous penetration limit (IPL) of wind generation at a load is determined as the minimum of the three technical constraints: the minimum output, the ramp rate capability, and the spinning reserve of the conventional generating units. In this paper, a WPPL is defined as the maximum IPL divided by the peak load. A maximal variation rate (VR) of wind power is a major factor in determining the IPL, WPPL, and WEP. This paper analyzes the effects of the maximal VR of wind power on the WPPL, WEP, and capacity factor (CF) in the MCPS. The results indicate that a small VR can facilitate a large amount of wind energy while maintaining a high CF with increased wind power penetration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.6
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pp.2422-2443
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2020
This paper studies a single-user Mobile Edge Computing (MEC) system where mobile device (MD) includes an application consisting of multiple computation components or tasks with dependencies. MD can offload part of each computation-intensive latency-sensitive task to the AP integrated with MEC server. In order to accomplish the application faultlessly, we calculate out the optimal task offloading strategy in a time-division manner for a predetermined execution order under the constraints of limited computation and communication resources. The problem is formulated as an optimization problem that can minimize the energy consumption of mobile device while satisfying the constraints of computation tasks and mobile device resources. The optimization problem is equivalently transformed into solving a nonlinear equation with a linear inequality constraint by leveraging the Lagrange Multiplier method. And the proposed dual Bi-Section Search algorithm Bi-JOTD can efficiently solve the nonlinear equation. In the outer Bi-Section Search, the proposed algorithm searches for the optimal Lagrangian multiplier variable between the lower and upper boundaries. The inner Bi-Section Search achieves the Lagrangian multiplier vector corresponding to a given variable receiving from the outer layer. Numerical results demonstrate that the proposed algorithm has significant performance improvement than other baselines. The novel scheme not only reduces the difficulty of problem solving, but also obtains less energy consumption and better performance.
This paper proposes a Modified Particle Swarm Optimization with Time Varying Acceleration Coefficients (MPSO-TVAC) for solving economic load dispatch (ELD) problem. Due to prohibited operating zones (POZ) and ramp rate limits of the practical generators, the ELD problems become nonlinear and nonconvex optimization problem. Furthermore, the ELD problem may be more complicated if transmission losses are considered. Particle swarm optimization (PSO) is one of the famous heuristic methods for solving nonconvex problems. However, this method may suffer to trap at local minima especially for multimodal problem. To improve the solution quality and robustness of PSO algorithm, a new best neighbour particle called 'rbest' is proposed. The rbest provides extra information for each particle that is randomly selected from other best particles in order to diversify the movement of particle and avoid premature convergence. The effectiveness of MPSO-TVAC algorithm is tested on different power systems with POZ, ramp-rate limits and transmission loss constraints. To validate the performances of the proposed algorithm, comparative studies have been carried out in terms of convergence characteristic, solution quality, computation time and robustness. Simulation results found that the proposed MPSO-TVAC algorithm has good solution quality and more robust than other methods reported in previous work.
Battery energy storage devices (ESDs) have become more and more commonplace to maintain the stability of islanded power systems. Considering the limitation in inverter capacity and the requirement of flexibility in the ESD, the droop control was implemented in paralleled ESDs for higher capacity and autonomous operation. Under the conventional droop control, state-of-charge (SoC) errors between paralleled ESDs is inevitable in the discharging operation. Thus, some ESDs cease operation earlier than expected. This paper proposes an adaptive accelerating parameter to improve the performance of the SoC error eliminating droop controller under the constraints of a microgrid. The SoC of a battery ESD is employed in the active power droop coefficient, which could eliminate the SoC error during the discharging process. In addition, to expedite the process of SoC error elimination, an adaptive accelerating parameter is dedicated to weaken the adverse effect of the constraints due to the requirement of the system running. Moreover, the stability and feasibility of the proposed control strategy are confirmed by small-signal analysis. The effectiveness of the control scheme is validated by simulation and experiment results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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