The expanding significance of energy storage (ES) technology is increasing the acceptability of power systems by augmenting renewable energy supply. To deploy such ES technologies, we must select the optimal technology that meets the requirements of the system and confirm the technical and economic feasibility of the business model based on it. Herein, we propose a method and tool for selecting the optimal ES technology suitable for meeting the requirements of the system, based on its performance characteristics. The method described in this study can be used to discover and apply various ES technologies and develop business models with excellent economic feasibility.
Purpose: Because of the growing concern over fossil fuel use and increasing demand for greenhouse gas emission reduction since the 1990s, the building energy analysis field has produced various types of methods, which are being applied more often and broadly than ever. A lot of research products have been actively proposed in the area of the building energy simulation for over 50 years around the world. However, in the last 20 years, there have been only a few research cases where the trend of building energy analysis is examined, estimated or compared. This research aims to investigate a trend of the building energy analysis by focusing on methodology and characteristics of each method. Method: The research papers addressing the building energy analysis are classified into two types of method: engineering analysis and algorithm estimation. Especially, EPG(Energy Performance Gap), which is the limit both for the existing engineering method and the single algorithm-based estimation method, results from comparing data of two different levels- in other words, real time data and simulation data. Result: When one or more ensemble algorithms are used, more accurate estimations of energy consumption and performance are produced, and thereby improving the problem of energy performance gap.
In order to improve the operation of energy systems, it is necessary for the urban communities to have reliable optimization routines, both computerized and manual, implemented in their organizations. However, before a production plan for the energy system units can be constructed, a prediction of the energy systems first needs to be determined. So, several methodologies have been proposed for energy demand prediction, but due to uncertainties in urban community, many of them will fail in practice. The main topic of this paper has been the development of a method for energy demand prediction at urban community. Energy demand prediction is important input parameters to plan for the energy planing. This paper presents a energy demand prediction method which estimates heat and electricity for various building categories. The method has been based on artificial neural networks(ANN). The advantage of ANN with respect to the other method is their ability of modeling a multivariable problem given by the complex relationships between the variables. Also, the ANN can extract the relationships among these variables by means of learning with training data. In this paper, the ANN have been applied in oder to correlate weather conditions, calendar data, schedules, etc. Space heating, cooling, hot water and HVAC electricity can be predicted using this method. This method can produce 10% of errors hourly load profile from individual building to urban community.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.9
no.1
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pp.1-13
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1997
This paper reports the dynamic analysis of energy consumption for an office building by heat resistance-capacitance method. If a building is divided into several wall components and the wall components is replaced by one thermal capacitance and several thermal resistances, the building becomes an electric circuit. By solving the simultaneous equations of the circuit, the dynamic heat transfer characteristics and the energy consumption rate of the building were predicted. Accuracy of modified BIN method was evaluated by the present resistance-capacitance method. The result shows that modified BIN method overpredicts the heating load of the office building 15%. Annual energy consumptions of equipments(fan, boiler, chiller) for various ventilating control system(CAV, VAV, FCU+VAV, FCU+CAV) were compared. FCU+CAV shows the minimum annual energy consumption.
Lee, Myung Ho;Park, Tae-Hong;Song, Byung Chul;Park, Jong Ho;Song, Kyuseok
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.33
no.11
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pp.3745-3748
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2012
This study presents a rapid and simple ${\alpha}$ source preparation method for a radioactive waste sample. The recovery of $^{239}Pu$, $^{232}U$ and $^{243}Am$ using a micro-coprecipitation method was over 95%. The ${\alpha}$-peak resolution of Pu and Am isotopes through the micro-coprecipitation method is enough to discriminate the Pu and Am isotopes from other Pu and Am isotopes. The determination of the Pu and Am isotopes using the micro-coprecipitation method was applied to the radioactive waste sample, so that the activity concentrations of the Pu and Am isotopes using the micro-coprecipitation method in the radioactive waste sample were similar to those using the electrodeposition method.
In the analysis of constrained holonomic systems, the Lagange multiplier method yields a system of second-order ordinary differential equations of motion and algebraic constraint equations. Conventional holonomic or nonholonomic constraints are defined as geometric constraints in this paper. Previous works concentrate on the geometric constraints. However, if the total energy of a dynamic system can be computed from the initial energy plus the time integral of the energy input rate due to external or internal forces, then the total energy can be artificially treated as a constraint. The violation of the total energy constraint due to numerical errors can be used as information to control these errors. It is a necessary condition for accurate simulation that both geometric and energy constraints be satisfied. When geometric constraint control is combined with energy constraint control, numerical simulation of a constrained dynamic system becomes more accurate. A new convenient and effective method to implement energy constraint control in numerical simulation is developed based on the geometric interpretation of the relation between constraints in the phase space. Several combinations of energy constraint control with either Baumgarte's Constraint Violation Stabilization Method (CVSM) are also addressed.
In this study, the multi-body dynamics model for a wave energy converter is established. The equations of motions for the mechanical parts of the wave energy converter are derived to analyze the dynamic behavior. A spring method with the same performance as the counter weight method is proposed. The counter weight method and spring method are analyzed for evaluating the performance of the wave energy converter. RecurDyn program which is a kind of commercial multi-body dynamics program is used to perform the dynamic simulation of the wave energy converter.
A theory-based methodology for describing the thermodynamic properties of molecular nitrogen is presented. The results obtained indicate a successful application of a fully consistent statistical method for the description of a molecular system in different phase states. The method employs a density of states equation for solid nitrogen and a perturbation potential for gaseous and liquid nitrogen. The main characteristics of the calculation method include the need for a minimal number of initial data and the absence of fitting parameters. The adequacy of the physical model that is the basis for the method allows a description of existing experimental data and the peculiarities of the thermodynamic properties.
Park, Byoung-Kon;Kwon, Yong-Jun;Lee, Jong-Gi;Moon, Young-Hyun
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.4A
no.3
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pp.134-140
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2004
This paper presents an improved group of energy functions reflecting generator damping effects for multi-machine power systems by using Center of Inertia (COI) formulation as an extension of the previous work. Since rotor angles at the Stable Equilibrium Point (SEP) of post-fault systems are generally calculated in COI, system transient energy can be found without assumption of infinite or slack bus, which is a crucial drawback of the absolute rotor angle frame approach. The developed energy functions have a structure preserving property with which it is very flexible to incorporate various models of power system components, especially various load and generator models. The proposed damping-reflected energy functions are applied to the Potential Energy Boundary Surface (PEBS) method, one of the direct methods. Numerical simulation of WSCC 9-bus shows that conservativeness of the PEBS method can be considerably reduced.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.10
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pp.454-463
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2001
This paper presents a method for real-time estimation of TCSC reference quantity in order to enhance the power system transient stability energy margin using artificial neural network in multi-machine system. This paper has the three parts, the first part is to determine the lines to be installed by TCSC. The seconds is to estimate the energy margin using by ANN. To get the critical energy for training, we use the potential energy boundary surface(PEBS) method which is one of the transient energy function(TEF) method. And the last is to determine the TCSC reference quantity. In order to make training data for ANN in this step, we use genetic algorithm(GA). The proposed method is applied to 39-bus, 46-line. 10-machine model system to show its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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