SynRM 효율최적화 제어는 다른 교류전동기에 비해 SynRM의 효율이 낮기 때문에 에너지 절약과 환경보존의 관점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 다중 AFLC를 이용하여 철손을 고려한 SynRM의 새로운 효율 최적화 제어를 제안하였다. 최대효율에서 SynRM을 구동하기 위해 토크전류와 여자전류사이의 최적전류비를 분석하여 구한다. 본 논문에서는 동손과 철손을 최소로 하는 SynRM의 효율 최적화 제어를 제안하였다. 특정한 모터토크를 제공하는 d축과 q축 전류의 다양한 조합이 존재한다. 효율 최적화의 목적은 정상상태에서 최소 손실을 제공하는 d축과 q축 전류의 조합을 찾는 것이며, 제안된 제어기의 제어 성능은 다양한 동작조건의 분석을 통해 평가되었다. 분석된 결과는 제안된 알고리즘의 타당성을 입증한다.
LNG사업에서 액화공정의 운전비용은 큰 비중을 차지하기 때문에 적합한 액화공정을 선정하고 그 운전조건을 결정하는 것은 중요한 일이다. 현재까지 다양한 구성의 액화공정들이 개발되어 왔기 때문에 이들을 최적화하고 비교하여 최적의 액화공정을 선택하는 것은 많은 시간과 노력을 요하는 일이다. 다양한 구조 및 선택 사항을 포함한 초구조 모델을 사용한 초구조 최적화를 수행하면 공정 구성에 대한 선택과 최적의 운전변수를 한 번에 최적화하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 SMR 액화공정에 대한 다양한 선택지를 포함하는 초구조 모델을 만들고 이를 최적화하였다. 결과적으로 초구조 모델이 개별적인 액화공정에 준하는 최적 포인트를 도출하는 것을 확인하였다.
도시유역에서 발생되는 내수침수를 방어하는 수단으로 구조적 대책인 빗물펌프장이 있으나 현실적 적용에 어려움이 있기 때문에 비구조적 대책 등이 보안되어야 한다. 본 연구에서는 빗물펌프장 실무운영 담당자의 의견을 반영한 최소의 월류량을 가지는 펌프의 최적운영수위를 결정하였다. 빗물펌프장의 최적운영수위를 산정하기 위해 최적화 기법인 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였으며, 도시유역의 강우-유출 모형인 SWMM(Ver.5.1) DLL과 연계하였다. 제약조건으로는 펌프의 효율을 극대화하는데 까지의 걸리는 시간을 고려하였으며, 최적운영수위를 산정한 결과 전체적으로 기존운영수위보다 낮은 운영 수위에서 월류량이 감소하였다. 대부분 펌프의 경우 각 펌프 호기의 운영 범위에서 가장 낮은 운영 수위가 선정되었다. 초기 펌프의 운영하는 것이 월류량을 저감할 수 있는 것으로 판단되며 이 후 펌프 운영 조건 변경을 하여도 월류 저감에 변화는 없는 것으로 나타났다. 내수침수 저감정도는 약 1%~2%로 산출되었으며, 하류지역에서 발생되는 월류량을 저감하는 정도이지만, 펌프의 운영적 관점에서 기계적 및 실무적 관점의 접근에 따른 효과적인 운영이라 판단된다. 향후, 펌프의 운영조건 등을 고려한다면, 펌프의 효율을 증대하고 내수침수를 저감하는데 도움이 되리라 판단된다.
In the fields of plant layout optimization, the main goal is to minimize the construction cost including pipelines as satisfying all constraints such as safety and operating issues. However, what is the lacking of considerations in previous researches is to consider proper safety and maintenance spaces for a complex plant. Based on the mathematical programming, MILP(Mixed Integer Linear Programming) problems including various constraints can be formulated to find the optimal solution which is to achieve the best economic benefits. The objective function of this problem is the sum of piping cost, pumping cost and area cost. In general, many conventional optimization solvers are used to find a MILP problem. However, it is really hard to solve this problem due to complex inequality and equality constraints, since it is impossible to use the derivatives of objective functions and constraints. To resolve this problem, the PSO (Particle Swarm Optimization), which is one of the representative sampling approaches and does not need to use derivatives of equations, is employed to find the optimal solution considering various complex constraints in this study. The EO (Ethylene Oxide) plant is tested to verify the efficacy of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.1979-1995
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2015
Network convergence is regarded as the development tendency of the future wireless networks, for which self-organization paradigms provide a promising solution to alleviate the upgrading capital expenditures (CAPEX) and operating expenditures (OPEX). Self-optimization, as a critical functionality of self-organization, employs a decentralized paradigm to dynamically adapt the varying environmental circumstances while without relying on centralized control or human intervention. In this paper, we present comprehensive surveys of heterogeneous networks (HetNets) and investigate the enhanced self-optimization models. Self-optimization approaches such as dynamic mobile access network selection, spectrum resource allocation and power control for HetNets, etc., are surveyed and compared, with possible methodologies to achieve self-optimization summarized. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the self-optimization of convergence networks.
With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer's load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.304-310
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2021
The paper presents problems of optimization of the synthesis of embedded systems, in particular Pareto optimization. The model of such a system for its design for high-level of abstract is based on the classic approach known from the theory of task scheduling, but it is significantly extended, among others, by the characteristics of tasks and resources as well as additional criteria of optimal system in scope structure and operation. The metaheuristic algorithm operating according to this model introduces a new approach to system synthesis, in which parallelism of task scheduling and resources partition is applied. An algorithm based on a genetic approach with simulated annealing and Boltzmann tournaments, avoids local minima and generates optimized solutions. Such a synthesis is based on the implementation of task scheduling, resources identification and partition, allocation of tasks and resources and ultimately on the optimization of the designed system in accordance with the optimization criteria regarding cost of implementation, execution speed of processes and energy consumption by the system during operation. This paper presents examples and results for multi-criteria optimization, based on calculations for specifying non-dominated solutions and indicating a subset of Pareto solutions in the space of all solutions.
본 연구에서는 공급자와 소비자, 열 저장시설과 연계네트워크로 구성된 통합 지역난방시스템의 경제성을 평가하고 최적 운전조건을 규명하였다. 최적화에 있어서는 혼합 정수선형 계획법이 이용되었으며 1주일 동안의 열 요구량을 만족함과 동시에 통합 지역난방 시스템의 운전제한 조건에 따른 전체 운영비용을 목적함수로 하였다. 지역난방 네트워크 연결망을 열 병합 발전이 포함되지 않은 구역과 이를 포함하는 구역으로 나누어 최적화를 진행함으로써 열 병합 발전에 의한 비용절감 효과를 확인할 수 있었다. 아울러 계통한계가격 예측모델에 의해 예측된 계통한계가격과 실제 계통한계가격을 각각 적용하여 최적화를 진행하고 그 결과를 비교 분석하였다. 수치모사 결과 개발된 최적화 운영시스템의 도입에 의해 통합 지역난방시스템의 에너지 효율성이 증가함을 확인할 수 있었다.
The hydrogen has been recognized as a clean, nonpolluting and unlimited energy source that can solve fossil fuel depletion and environmental pollution problems at the same time. Water electrolysis has been the most attractive technology in a way to produce hydrogen because it does not emit any pollutants compared to other method such as natural gas steam reforming and coal gasification etc. In order to improve efficiency and durability of the water electrolysis, comprehensive studies for highly active and stable electrocatalysts have been performed. The platinum group metal (PGM; Pt, Ru, Pd, Rh, etc.) electrocatalysts indicated a higher activity and stability compared with other transition metals in harsh condition such as acid solution. It is necessary to develop inexpensive non-noble metal catalysts such as transition metal oxides because the PGM catalysts is expensive materials with insufficient it's reserves. The optimization of operating parameter and the components is also important factor to develop an efficient water electrolysis cell. In this study, we optimized the operating parameter and components such as the type of AEM and density of gas diffusion layer (GDL) and the temperature/concentration of the electrolyte solution for the anion exchange membrane water electrolysis cell (AEMWEC) with the transition metal oxide alloy anode and cathode electrocatalysts. The maximum current density was $345.8mA/cm^2$ with parameter and component optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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