산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
Korea is the 11th largest energy consumption country and 96% of its total energy consumption depends on imports from overseas. Therefore it is a very important task to secure renewable energy sources which can reduce both the carbon-dioxide emission and dependency on overseas energy imports. Among the various renewable energy sources, organic wastes are important sources. In Korea, 113 million toe of methane is generated from organic wastes annually, but only 3.7% is effectively used for energy conversion. Thus, it is very important to make better use of organic wastes, especially for power generation. The goals of this project are to develope the fuel supplying system of Bio Gasturbine (GT) for 5MW-class co-generation system. The fuel supplying system mainly consists of $H_2S$ removal system, Bio Gas compression system, Siloxane removal system and moisture separating systems. The fuel requirement of 5MW-class GT is at around 60% of $CH_4$, $H_2S$ (<30 ppm), Siloxane(<10 mg/$nm^3$) and supply pressure (> 25 bar) from biogas compressor. Main mechnical charateristics of Bio Gasturbine system have the specific performance; 1) high speed turbine speed (12,840 rpm) 2) very clean emmission NOx (<50 ppm) 3) high efficiency of energy conversion rate. This paper focuses on the development of design technology for food waste biogas pretreatment system for 5MW-class biogas turbine. The study also has the plan to replace the fuel of gas turbine and other distributed power systems. As the increase of bioenergy, this system help to contribute to spread more New & Renewable Energy and the establishment of Renewable Portfolio Standards (RPS) for Korea.
This paper presents energy self-sufficiency simulated in municipal wastewater treatment plants (WWTPs) by adopting solar energy production systems that were simulated by varying azimuth and super-hydrophilic coating on the surface of photovoltaic (PV). Relative to the national average energy consumption in WWTPs, the employment of 100 kW PV system was simulated to achieve 2.75% of energy self-sufficiency. The simulated results suggested that the installation of PVs toward South or Southwest would produce the highest energy self-sufficiency in WWTPs. When super-hydrophilic coating was employed in the conventional PV, 5% of additional solar energy production was achievable as compared to uncoated conventional PV. When 100 kW of PV system was installed in a future test-bed site, Kihyeung Respia WWTP located in Yongin, South Korea, the energy self-sufficiency by solar power was simulated to be 1.77%. The simulated solar power production by azimuth and super-hydrophilic coating will be useful reference for practitioners in designing the solar PV systems in the WWTPs.
The carbon dioxide is brought from the energy consumption and regarded as a criteria material to estimate the Global Warming Potential. Building shares about 30% in national energy consumption and affects to environment as much as the energy consumption. But there is not enough data to forecast the amount of the carbon dioxide during the maintenance stage. Various factors are related with the energy consumption and carbon dioxide emission such as the physical area, the building exterior area, the maintenance type and location. Among these factors, the building carbon-dioxide emission can be estimated by the overall building characteristics such as the maintenance area, the number of household, the heating type, etc., The physical amount such as the thickness of the insulation and window infiltration could explained the limited scope and might not be use to estimate the total carbon-dioxide emission energy because the each value could not include or represent the overall building. In this paper, it provided the estimation model of the carbon-dioxide emission, explained by the overall building characteristics. These factors are shown as the maintenance area, no. of household, the heating type, the volume of the building, the ratio of the window to wall area etc., For providing the estimation model of th carbon-dioxide emission, it conducted the corelation analysis to filter the variables and suggested the estimation model with the power model and multiple regression model. Most of the model have a good statistics and fitted in the curve line.
데이터센터는 지속적으로 IT 서버의 안정적 운영을 위해 실내 환경을 관리하고 있다. 서버가 과열로 동작영향을 받지 않도록 많은 에너지를 항온항습 기능에 투자하고 있다. 기축 데이터센터들은 건축 특징, 운영 방법에 따라 에너지 효율 격차가 크게 발생한다. 본 논문에서는 IoT 기술을 이용하여 기축 데이터센터의 현재 에너지 사용효율을 확인하고, 교체, 업그레이드 필요성을 판단하는 진단시스템 기술을 구현하였다. 해당 측정 정보는 IoT 센서를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력되어, 에너지 비즈니스에 지표를 도출한다. IoT를 이용하여 구현한 진단 시스템은 설치, 데이터 수집, 분석에 3주이내의 시간 소요로, 기축 데이터센터의 에너지 효율향상에 많은 기여를 제공할 수 있다.
임베디드 시스템의 발전으로 인해 다양한 품질 속성에 대한 요구사항들이 증가하고 있다. 배터리를 사용하는 모바일 임베디드 시스템의 경우 제한된 전력공급으로 인해 시스템의 전력소모를 절감하기 위한 노력이 요구된다. 특히 임베디드 시스템에 탑재되는 소프트웨어들이 점차 복잡해지고 다양한 기능을 수행함에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 절감 연구들이 관심 받고 있다. 또한 최근에는 모델 기반 소모전력 분석을 통해 소프트웨어 개발 초기 단계에서 소모전력 요구사항을 반영하기 위한 연구들도 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 SysML(Systems Modeling Language)의 Parametric 다이어그램을 이용한 모델 기반 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Parametric 다이어그램의 특성을 이용하여, 실제 전력소모를 유발하는 소프트웨어의 행위에 대한 모델을 작성한다. 이를 기반으로 소프트웨어의 실행으로 인한 소모전력 값을 도출할 수 있으며, 같은 기능을 갖는 모듈들에 대한 소모전력 품질속성을 비교할 수 있다는 장점이 있다.
Sun, Guolin;Boateng, Gordon Owusu;Huang, Hu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3821-3841
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2019
Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.
In recent large-scale semiconductor manufacturing clean rooms, the energy consumption of outdoor air conditioning systems to heat, humidify, cool and dehumidify incoming outdoor air represents about 45% of the total air conditioning load required to maintain a clean room environment. Therefore, the energy performance evaluation and analysis of outdoor air conditioning systems is useful for reducing the outdoor air conditioning load for a clean room. In the present study, an experiment was conducted to compare the energy consumption of outdoor air conditioning systems with a simple air washer, an exhaust air heat recovery type air washer and a DCC return water heat recovery type air washer. It was shown from the present lab-scale experiment with an outdoor air flow of 1,000 $m^3/h$ that the exhaust air heat recovery type and DCC return water heat recovery type air washer outdoor air conditioning systems were more energy-efficient for the summer and winter operations than the simple air washer outdoor air conditioning system and furthermore, the DCC return water heat recovery type one was the most energy-efficient in the winter operation.
본 논문에서는 추적식 태양광 발전 시스템을 위한 고품위 축전지 충방전 컨트롤러를 설계하였다. 제안하는 컨트롤러는 태양광 발전시스템에 일반적으로 사용하는 납산축전지(연축전지)뿐만 아니라 향후 개발되어 신 재생에너지 발전 시스템에 사용될 다양한 배터리를 충전하는데 적합하도록 미세 전류조절기능을 갖춘 새로운 기능을 갖는 컨트롤러이다. 사용자 편의성을 높이기 위하여 LCD 표시기의 기능을 보강하였으며 CAD를 이용한 최적설계를 통하여 대기 전력의 최소화를 구현하였다.
In this paper, we designed the COS MEMS system for sensing the falling detection and explosive noise of fuse link in COS (Cut Out Switch) installing on the power distribution. This system analyzed the failure characteristics and an instantaneous breakdown of power distribution. Therefore, our system strengths the industrial competence and guaranties the stable power supply. In this paper, we applied BLE (Bluetooth Low Energy) technology which is suitable protocol for low data rate, low power consumption and low-cost sensor applications. We experimented with LSM6DSOX which is system-in-module featuring 3 axis digital accelerometer and gyroscope boosting in high-performance mode and enabling always-on low-power features for an optimal motion for the COS fuse holder. Also, we used the MP34DT05-A for gathering an ultra-compact, low power, omnidirectional, digital MEMS microphone built with a capacitive sensing element and an IC interface. The proposed COS MEMS system is developed based on nRF52 SoC (System on Chip), and contained a 3-axis digital accelerometer, a digital microphone, and a SD card. In this paper of experiment steps, we analyzed the performance of COS MEMS system with gathering the accelerometer raw data and the PDM (Pulse Data Modulation) data of MEMS microphone for broadcasting the failure of COS status.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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