The variations of performance and metabolites at an early stage were investigated for the successful start-up technology in continuous fermentative hydrogen production. Unsuccessful start-up was observed when the operation mode was changed from batch to continuous mode after the yield was reached to 0.5 mol $H_2$/mol $hexose_{added}$ by batch mode. $H_2$ production continued till 12 hours accompanied by butyrate production, but did not last with propionate production increase. It was suspected that the failure was due to the regrowth of propionic acid bacteria during batch mode which were inhibited by heat-shock but not completely killed. Thus, successful start-up was tried by early switchover from batch to continuous operation; continuous operation was started after the $H_2$ yield was reached to 0.2 mol $H_2$/mol $hexose_{added}$ by batch mode. Although $H_2$ production rate decreased at an early stage, stable $H_2$ yield of 0.8 mol $H_2$/mol $hexose_{added}$ was achieved after 10 days by lowering down propionate production. And it was also concluded that the reason for $H_2$ production decrease at an early stage was due to alcohol production by self detoxification mechanism against VFAs accumulation.
본 논문에서는 물 재이용 펌프 시스템의 에너지 효율적 운전 방법을 제안한다. 1시간 단위의 시간대에서 최적운전제어를 위해 예측구간 스위칭방법과 선형계획법을 적용하고 에너지 비용은 경부하, 중부하, 그리고 최대부하를 포함한 TOU 요금과 피크요금을 통해 산정하도록 한다. 물 재이용 펌프시스템에서의 최적운전은 TOU 요금과 피크요금을 포함한 에너지 비용을 최대로 줄일 수 있도록 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 최적운전방법을 적용하면 많은 전력 에너지 비용의 절감과 전력계통의 안정성 향상을 확인할 수 있다.
A control algorithm is developed for highly efficient operation of auxiliary power unit (APU) that consists of a diesel engine and a directly coupled induction generator in series hybrid electric Bus (SHEB). In a series hybrid configuration the APU supplies the electric power needed for maintaining the state of charge (SOC) of the battery unit in various conditions of vehicle operation. As the rotational speed of generator does not depend on the vehicle speed, an optimized operation of engine-generator unit based on the efficiency map of each component can be achieved. The output torque of diesel engine can be controlled by the amount of fuel injection, and the power converted from mechanical to electrical energy can be adjusted by generate control unit (GCU) using the decoupling vector control of torque and flux. As for the given reference of the generating power, the multiply of speed and torque, many combinations of operating speed and torque are possible. The algorithm decides the new operating point based on the engine efficiency map and generator characteristic curve. During the transition of operating points, the speed controller saturation is avoided using variable limit and filtering of generator torque reference. A test rig and SHEB consist of a 1.5L diesel engine and a 30kw induction generator are constructed by Hyundai Motor Company.
이동통신망에서 사용자들이 이동할 때, 이동 클라이언트들이 어떠한 방법으로 위치하는가가 중요한 문제이다. 하나의 이동 클라이언트의 위치를 관리하기 위한 주 된 이동성 관리는 호의 등록과 호의 위치 추적이다. 기존의 연구는 두 개의 운영 관리 중에 하나의 경우 만 이동성 경비를 최소화시키는데 연구되었지 두 개의 운영을 최소화시키지 못 하였다. 본 논문에서는 두 개의 운영 관리를 최소화시키는 위치관리기법을 제안한다. 제안된 기법은 수학적 분석과 시뮬레이션 분석을 하며, 분석 결과를 통해서 제안된 기법이 기존기법보다 우수하다는 것을 보인다.
Vital area identification (VAI) is an essential procedure for the design of physical protection systems (PPSs) for nuclear power plants (NPPs). The purpose of PPS design is to protect vital areas. VAI has been improved continuously to overcome the shortcomings of previous VAI generations. In first-generation VAI, a sabotage fault tree was developed directly without reusing probabilistic safety assessment (PSA) results or information. In second-generation VAI, VAI model was constructed from all PSA event trees and fault trees. While in third-generation VAI, it was developed from the simplified PSA event trees and fault trees. While VAIs have been performed for NPPs in full-power operations, VAI for NPPs in low-power and shutdown (LPSD) operations has not been studied and performed, even though NPPs in LPSD operations are very vulnerable to sabotage due to the very crowded nature of NPP maintenance. This study is the first to research and apply VAI to LPSD operation of NPP. Here, the third-generation VAI method for full-power operation of NPP was adapted to the VAI of LPSD operation. In this study, LPSD VAI for a few plant operational states (POSs) was performed. Furthermore, the operation strategy of vital areas for both full-power and LPSD operations was discussed. The LPSD VAI method discussed in this paper can be easily applied to all POSs. The method and insights in this study can be important for future LPSD VAI that reflects various LPSD operational states. Regulatory bodies and electric utilities can take advantage of this LPSD VAI method.
Recently, technologies for efficient power grid operation have become important due to climate change. For this reason, predicting power demand using deep learning is being considered, and it is necessary to understand the influence of characteristics of each region, industrial structure, and climate. This study analyzed the power demand of New Jersey in US, with a high urbanization rate and a large service industry, and West Virginia in US, a low urbanization rate and a large coal, energy, and chemical industries. Using recurrent neural network algorithm, the power demand from January 2020 to August 2022 was learned, and the daily and weekly power demand was predicted. In addition, the power grid operation based on the power demand forecast was discussed. Unlike previous studies that have focused on the deep learning algorithm itself, this study analyzes the regional power demand characteristics and deep learning algorithm application, and power grid operation strategy.
Cyber-Physical Energy Systems (CPESs) integrate cyber and hardware components to ensure a reliable and safe physical power production and supply. Renewable Energy Sources (RESs) add uncertainty to energy demand that can be dealt with flexible operation (e.g., load-following) of CPES; at the same time, scenarios that could result in severe consequences due to both component stochastic failures and aging of the cyber system of CPES (commonly overlooked) must be accounted for Operation & Maintenance (O&M) planning. In this paper, we make use of Deep Reinforcement Learning (DRL) to search for the optimal O&M strategy that, not only considers the actual system hardware components health conditions and their Remaining Useful Life (RUL), but also the possible accident scenarios caused by the failures and the aging of the hardware and the cyber components, respectively. The novelty of the work lies in embedding the cyber aging model into the CPES model of production planning and failure process; this model is used to help the RL agent, trained with Proximal Policy Optimization (PPO) and Imitation Learning (IL), finding the proper rejuvenation timing for the cyber system accounting for the uncertainty of the cyber system aging process. An application is provided, with regards to the Advanced Lead-cooled Fast Reactor European Demonstrator (ALFRED).
Kaplan과 Norton(1992)에 의해 소개된 BSC(balanced scorecard)는 다양한 기업과 산업에서 일반적인 성과평가 도구로 활용되고 있다. BSC는 전략적 목표를 구체적인 운영지표에 연계시켜 기업의 목표달성을 효과적으로 평가할 수 있도록 해 주는 장점이 있다. 본 연구는 설립 목적상 공공성을 갖으면서 지식전문가로 구성된 국가R&D조직에 BSC시스템을 구축하고 적용한 사례를 보여준다. 이러한 공공 전문조직이 BSC를 통해 전략적 방향을 재정렬하고 전략집중형 조직(Strategy Focused Organization)으로 변화하기 위해서는, 기관의 고유 미션으로부터 시작하여 비전 재설정, 전략방향과 목표 수립, 핵심성과지표 도출, 전략지도(Strategy Map) 설정, 모니터링 시스템 구축에 이르는 BSC 전체 구축과정에서의 방법론에 대한 이해와 현실적 적용이 성공의 핵심적인 요소라 할 수 있다. 이에 본 K연구원의 사례에서는 그러한 적용과정을 보여줌으로 해서 공공연구기관의 BSC구축에 대한 유익한 시사점을 제공하고자 한다.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
The supply rate of renewable energy has been increasing under the influence of an energy scarcity. Government has supported the use of renewable energy by government subsidies. The operation of renewable may not been operating appropriately, although increasing the use of renewable energy. We found out some problems of the operation of renewable energy and offered some improvements. This research proposes the efficient operation method for the solar thermal system, and proposed operation method was compared and evaluated with existing operation strategy after selecting one building installed solar thermal system. Recently, the interest to renewable energy has increased because of the environmental issues and energy crisis. However the utilization of the renewable energy system is low because of the use of renewable energy system and existing renewable energy system independently, although supply rate of renewable system is increasing. Especially, in the case of solar thermal system heating load is not responsible for the load of hot water supply in many cases. Therefore, suggesting efficient operation plans and evaluations of the energy consumption and efficiency of a solar thermal system is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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