Kim, Ki-Young;Seo, Seok-Ho;Oh, Si-Doek;Kwak, Ho-Young
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.113-116
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2007
The fuel cell which converts directly chemical energy of fuel into electric energy has higher efficiency than the conventional power generation which involves several additional processes. Especially, polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) of which the electrolyte is a thin proton conductive polymer membrane is affordable for portable power applications and small-scale distributed power generation including household and small building. It is very important to not only increase the efficiency of FC itself but determine the optimal operation mode. The optimal operational planning of lkW household PEMFC system based on the daily electricity and heat demand patterns was performed. The estimated economic gain was up to 20% by adoption of PEMFC system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1249-1254
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2016
Recently, there have been many researches which can achieve high data rate in multi-user massive MIMO networks while reducing the complexity in terms of both hardware and algorithm. In addition, many researches have been conduced to reduce the energy consumption in next generation mobile communication networks. In this paper, we thus investigated new transmit antenna selection scheme to achieve low computational complexity and enhance energy efficiency in multi-user massive MIMO networks. First, we introduced the optimal scheme based on Brute-Force searching to maximize the energy efficiency and then proposed new antenna selection scheme to dramatically reduce the computational complexity compared to the optimal scheme. As the number of transmit antennas increases, the complexity of the optimal scheme exponentially increases while the complexity of the proposed scheme linearly increases. Nevertheless, the energy efficiency performance gap between proposed and optimal schemes is not huge.
The concept of energy-efficient networking has begun to spread in the past few years, gaining increasing popularity. A common opinion among networking researchers is that the sole introduction of low consumption silicon technologies may not be enough to effectively curb energy requirements. Thus, for disruptively boosting the network energy efficiency, these hardware enhancements must be integrated with ad-hoc mechanisms that explicitly manage energy saving, by exploiting network-specific features. The IEEE 802.3az Energy Efficient Ethernet (EEE) standard is one of such efforts. EEE introduces a low power mode for the most common Ethernet physical layer standards and is expected to provide large energy savings. However, it has been shown that EEE may not achieve good energy efficiency because mode transition overheads can be significant, leading to almost full energy consumption even at low utilization levels. Coalescing techniques such as packet coalescing and interrupt coalescing were proposed to improve energy efficiency of EEE, but their implementations typically adopt a simple policy that employs a few fixed values for coalescing parameters, thus it is difficult to achieve optimal energy efficiency. The paper proposes adaptive interrupt coalescing (AIC) that adopts an optimal policy that could not only improve energy efficiency but support performance. AIC has been implemented at the sender side with the Intel 82579 network interface card (NIC) and e1000e Linux device driver. The experiments were performed at 100 M bps transfer rate and show that energy efficiency of AIC is improved in most cases despite performance consideration and in the best case can be improved up to 37% compared to that of conventional interrupt coalescing techniques.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.9
no.3
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pp.265-276
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2016
Energy systems working coherently in different conditions may not have a specific design which can provide optimal performance. A system working for a longer period at lower efficiency implies higher energy consumption. In this effort, a methodology demonstrated by a jet pump design and optimization via numerical modeling for fluid dynamics and implementation of an evolutionary algorithm for the optimization shows a reduction in computational costs. The jet pump inherently has a low efficiency because of improper mixing of primary and secondary fluids, and multiple momentum and energy transfer phenomena associated with it. The high fidelity solutions were obtained through a validated numerical model to construct an approximate function through surrogate analysis. Pareto-optimal solutions for two objective functions, i.e., secondary fluid pressure head and primary fluid pressure-drop, were generated through a multi-objective genetic algorithm. For the jet pump geometry, a design space of several design variables was discretized using the Latin hypercube sampling method for the optimization. The performance analysis of the surrogate models shows that the combined surrogates perform better than a single surrogate and the optimized jet pump shows a higher performance. The approach can be implemented in other energy systems to find a better design.
In this paper, we investigate an energy-efficient resource allocation problem in a two-way relay (TWR) network consisting of multiple user pairs and an amplify-and-forward (AF) relay. As the users and relay have individual energy efficiencies (EE), we formulate a multi-objective optimization problem (MOOP). A single-objective optimization problem (SOOP) of the MOOP is introduced using a weighted-sum method, which achieves a single Pareto optimal point of the MOOP. To derive the algorithm for the SOOP, we propose a more tractable equivalent problem using the Karush-Kuhn-Tucker conditions of the SOOP, which guarantees convergence at the local optimal points. The proposed equivalent problem can be efficiently solved by the proposed iterative algorithm. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in achieving the optimal EE in multi-user AF TWR networks.
In the context of increasing electric energy consumption in a data center, energy efficiency improvement is strongly emphasized. In a data center, electric energy is largely consumed by DC power supply system, which is based on a rectifier composed by multiple parallel converters. Therefore, rectifier efficiency must be improved for minimizing loss of DC power supply system. Rectifier efficiency can be modulated by load allocation to converters because converter efficiency depends on input AC power. In this paper, we propose a new control method to maximize rectifier efficiency. The method can control load allocation to converters by introducing active power converter control scheme and start-and-stop of converters. In order to illustrate optimal load allocations in a rectifier, a maximization problem of rectifier efficiency is formulated as a nonlinear optimization one. The problem is solved by Lagrangian relaxation method and the computation results provide the validity of proposed method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.7
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pp.612-618
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2007
The dynamic behaviors of a KT-1 family aircraft nose landing gear have been analyzed and the optimal design of an aircraft shock absorber has been conducted to improve efficiency of shock energy absorption. The nose landing gear is modeled as a 2 DOF system using ADAMS and various operational and environmental landing conditions were considered. The results of dynamic simulation for various landing conditions agree well with experiments. Also the effect of parameters of a shock strut on the dynamic behaviors and on shock energy absorption of the nose landing gear has been evaluated for optimal design to define design variables. It has been found that the parameters of a shock strut such as oil-density and orifice area have more effects on dynamic behaviors than those of operation conditions. Optimal design is performed to maximize the efficiency of shock energy absorption using Feasible Direction Method. As a result the design values of the shock strut for maximum efficiency of shock energy absorption are derived and it turns out that efficiency and dynamic behaviors of the nose landing gear were improved by the optimal design.
The purpose of the paper is to estimate the functions of the energy input efficiency and the energy intensity efficiency, and measure their energy efficiencies for the reduction of greenhouse gases focusing on OECD countries. The efficiency of the traditional energy intensity was rarely connected with the energy efficiencies of the stochastic frontier function. It seems that the energy efficiency by the function of energy input efficiency sensitively responds to the order of GDP, capital stock, labor, and energy input quantity as explanatory variables. In the future, we need to reduce energy quantities by the optimal mix of inputs, and pursuit low-carbon economic growth through the production of the goods consuming small energy.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1255-1261
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2016
Recently, the energy harvesting technology in which energy is collected from the wireless signal which is transmitted by mobile communication devices, has been considered as a novel way to improve the life time of wireless sensors by mitigating the lack of power supply problem. In this paper, we consider the optimal sensing time and power allocation problem for cognitive radio systems, where the energy efficiency of secondary user is maximized while the constraint are satisfied, using the optimization technique. Based on the derived optimal solutions, we also have proposed an iterative resource allocation algorithm in which the optimal power and sensing time allocation can be found without excessive computations. The simulation results confirm that the proposed scheme achieves the optimal performance and it outperforms the conventional resource allocation schemes in terms of energy efficiency while the constraints are guaranteed to be satisfied.
In order to convert wave energy into large quantities of high-efficiency power, it is necessary to study the optimal converter system appropriate for the environment of a specific open ocean area. A wave energy converter system with a counterweight converts the translation energy induced from the heave motion of a buoy into rotary energy. This experimental study evaluated the primary energy conversion efficiency of the system, which was installed on an ocean generating basin with a power take-off system. Moreover, this study analyzed the energy conversion performance according to the weight condition of the buoy, counter-weight, and flywheel by changing the load torque and wave period. Therefore, these results could be useful as basic data such as for the optimal design of a wave energy converter with a counterweight and improved energy conversion efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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