Active distribution system (ADS) considering distributed generation (DG) and electric vehicle (EV) is an effective way to cut carbon emission and improve system benefits. ADS is an evolving, complex and uncertain system, thus comprehensive model and effective optimization algorithms are needed. Battery swapping station (BSS) for EV service is an essential type of flexible load (FL). This paper establishes ADS planning model considering BSS firstly for the minimization of total cost including feeder investment, operation and maintenance, net loss and carbon tax. Meanwhile, immune binary firefly algorithm (IBFA) is proposed to optimize ADS planning. Firefly algorithm (FA) is a novel intelligent algorithm with simple structure and good convergence. By involving biological immune system into FA, IBFA adjusts antibody population scale to increase diversity and global search capability. To validate proposed algorithm, IBFA is compared with particle swarm optimization (PSO) algorithm on IEEE 39-bus system. The results prove that IBFA performs better than PSO in global search and convergence in ADS planning.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.12
no.5
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pp.12-18
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1975
Triac phase controlled pre-regulator를 이용한 직류안정화전원에서 제어소자 전력소모를 촤소로 줄이기 위하여, 부하전류의 증가에 따라 제어소자 양단전압을 낮추어 주는 회로를 고안하여 부가하였다. 이렇게 하므로써 제어소자의 전력소모가 약 40%정도 감소되어 방열장치가 간단해지거나 전력용량을 증가할 수 있게 되었으며 열발산이 곤란한 monolithic I.C.화에 유용하도록 하였다. A method on minimizing the power dissipation in the control element of a series D.C. voltage regutator is devised. An additional control circuit which reduces the average voltage drop across the control element according to increasing the load current is attached :o the trial phase controlled pre-regulator system. It is verified that the power dissipation in the control element is reduced up to 40% by this. circuit arrangement. The heat sink system can be simplified and the capacity of tile handling power is also increased. It is expected that this circuit arrangement can be applied to I.C. fabrication.
Choi, Jae-Seok;Tinh, TranTrung;Kim, Hyung-Chul;El-Keib, A.;Thomas, R.;Billinton, R.
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11b
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pp.297-300
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2004
This paper proposes a method for choosing the best composite power system expansion plan considering probabilistic reliability criterion. The proposed method was modeled as the minimization of the investment budget (economics) for constructing new transmission lines subject to not only deterministic(demand constraint) but also probabilistic reliability criterion(LOLE) with considering the uncertainties of the system elements. This is achieved by modeling the power system expansion problem as an integer programming one. The method solves for the optimal strategy using a probabilistic theory based branch and bound method that utilizes a network flow approach and the maximum flow-minimum cut set theorem. Although the proposed method is applied to a simple sample study, the test results demonstrate a fact that the proposed method is suitable for solving the power system expansion planning problem subject to practical uncertainties for future.
Jo, Su-Yeon;Kim, Nam-Jin;Lee, Eun-Ryung;Kim, Jae-Young;Kim, Joo-Man
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.2
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pp.55-61
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2011
We propose power-saving real-time scheduling method for mixed task sets which consist of both time-based periodic and event-based aperiodic tasks in the automotive operating system. In this system, we have to pursue maximization of power-saving using the slack time estimation and minimization of response time of aperiodic tasks simultaneously. However, since these two goals conflict each other, one has to make a compromise between them according to the given application domain. In this paper, we find the adjustment factor which gives better response time of aperiodic tasks with slight power consumption increase. The adjustment factor denotes the gravity of response time for aperiodic tasks. We apply the ccEDF scheduling for time-based periodic tasks and then calculate new utilization to be applied to the adjustment factor. In this paper, we suggest the lccEDF algorithm to make a tradeoff between the two goals by systematically adjusting the factor. Simulation results show that our approach is excellent for variety of task sets.
Liu, Peng;Xu, Gaochao;Yang, Kun;Wang, Kezhi;Li, Yang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5614-5633
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2018
Mobile Edge Computing (MEC) and Wireless Power Transfer (WPT) are both recognized as promising techniques, one is for solving the resource insufficient of mobile devices and the other is for powering the mobile device. Naturally, by integrating the two techniques, task will be capable of being executed by the harvested energy which makes it possible that less intrinsic energy consumption for task execution. However, this innovative integration is facing several challenges inevitably. In this paper, we aim at prolonging the battery life of mobile device for which we need to maximize the harvested energy and minimize the consumed energy simultaneously, which is formulated as residual energy maximization (REM) problem where the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device are all considered as key factors. To this end, we jointly optimize the offloading ratio, energy harvesting time, CPU frequency and transmission power of mobile device to solve the REM problem. Furthermore, we propose an efficient convex optimization and sequential unconstrained minimization technique based combining method to solve the formulated multi-constrained nonlinear optimization problem. The result shows that our joint optimization outperforms the single optimization on REM problem. Besides, the proposed algorithm is more efficiency.
The cost incurred by voltage sag effect in power networks has always been of important concern for discussions. Due to the environmental constraints, fossil fuel shortage crisis and low efficiency of conventional power plants, decentralized generation and renewable based DG have become trends in recent decades; because DGs can reduce the voltage sag effect in distribution networks noticeably; therefore, optimum allocation of DGs in order to maximize their effectiveness is highly important in order to maximize their effectiveness. In this paper, a new method is proposed for calculating the cost incurred by voltage sag effect in power networks. Thus, a new objective function is provided that comprehends technical standards as minimization of the cost incurred by voltage sag effect, active power losses and economic criterion as the installation and maintenance costs of DGs. Considering operational constraints of the system, the optimum allocation of DGs is a constrained optimization problem in which Lightning Attachment procedure optimization (LAPO) is used to resolve it and is the optimum number, size and location of DGs are determined in IEEE 33 bus test system and IEEE 34 bus test system. The results show that optimum allocation of DGs not only reduces the cost incurred by voltage sag effect, but also improves the other characteristics of the system.
Two-phase flow, especially gas-liquid two-phase flow, has a wide application in industrial field. The diagnosis of two-phase flow parameters, which directly determine the flow and heat transfer characteristics, plays an important role in providing the design reference and ensuring the security of online operation of two-phase flow system. Computer tomography (CT) is a good way to diagnose such parameters with imaging method. This paper has proposed a novel image reconstruction method for thermal neutron CT of two-phase flow with improved simulated annealing (ISA) algorithm, which makes full use of the prior information of two-phase flow and the advantage of stochastic searching algorithm. The reconstruction results demonstrate that its reconstruction accuracy is much higher than that of the reconstruction algorithm based on weighted total difference minimization with soft-threshold filtering (WTDM-STF). The proposed method can also be applied to other types of two-phase flow CT modalities (such as X(𝛄)-ray, capacitance, resistance and ultrasound).
This paper presents a centralized control algorithm for power system performance in the Korean power system using Flexible AC Transmission Systems (FACTS) devices. The algorithm is applied to the Korean power system throughout the metropolitan area in order to alleviate inherent stability problems, especially concerns with voltage stability. Generally, control strategies are divided into local and centralized control. This paper is concerned with a centralized control strategy in terms of the global system. In this research, input data of the proposed algorithm and network data are obtained from the SCADA/EMS system. Using the full system model, the centralized controller monitors the system condition and decides the operating point according to the control objectives that are, in turn, dependent on system conditions. To overcome voltage collapse problems, load-shedding is currently applied in the Korean power system. In this study, the application of the coordination between FACTS and switch capacitor (SC) can restore the solvability without load shedding or guarantee the FV margin when the margin is insufficient. Optimal Power Flow (OPF) algorithm, for which the objective function is loss minimization, is used in a stable case. The results illustrate examples of the proposed algorithm using SCADA/EMS data of the Korean power system in 2007.
In this study, a method for the low-carbon active distribution system (ADS) planning is proposed. It takes into account the impacts of both network capacity and demand correlation to the renewable energy accommodation, and incorporates demand response (DR) as an available resource in the ADS planning. The problem is formulated as a mixed integer nonlinear programming model, whereby the optimal allocation of renewable energy sources and the design of DR contract (i.e. payment incentives and default penalties) are determined simultaneously, in order to achieve the minimization of total cost and $CO_2$ emissions subjected to the system constraints. The uncertainties that involved are also considered by using the scenario synthesis method with the improved Taguchi's orthogonal array testing for reducing information redundancy. A novel cuckoo search (CS) is applied for the planning optimization. The case study results confirm the effectiveness and superiority of the proposed method.
PWM converter trains exhibit excellent load characteristics in comparison with conventional phase-controlled trains with low power factors, as they can be operated at power factors which are close to unity by means of a voltage vector control method. However, in the case of a high track density or extended feeding, significant line losses and voltage drops can occur. Instead of operating these trains at a fixed unity power factor, this paper suggests a continuous optimal power factor control scheme for each train in an effort to minimize line losses and improve voltage drops according to varying load conditions. The proposed method utilizes the steepest descent algorithm targeting each car in the same feeding section to establish the optimized reactive power compensation levels that can minimize the reactive power loss of the feeder. The results from a simulation of a sample system show that voltage drops can be improved and line losses decreased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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