• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4724-4747
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• 2016

To efficiently reduce on-grid energy consumption, the admission control algorithm in the hybrid energy powered cellular network (HybE-Net) with base stations (BSs) powered by on-grid energy and solar energy is studied. In HybE-Net, the fluctuation of solar energy harvesting and energy consumption may result in the imbalance of solar energy utilization among BSs, i.e., some BSs may be surplus in solar energy, while others may maintain operation with on-grid energy supply. Obviously, it makes solar energy not completely useable, and on-grid energy cannot be reduced at capacity. Thus, how to control user admission to improve solar energy utilization and to reduce on-grid energy consumption is a great challenge. Motivated by this, we first model the energy flow behavior by using stochastic queue model, and dynamic energy characteristics are analyzed mathematically. Then, fuzzy logic based admission control algorithm is proposed, which comprehensively considers admission judgment parameters, e.g., transmission rate, bandwidth, energy state of BSs. Moreover, the index of solar energy utilization balancing is proposed to improve the balance of energy utilization among different BSs in the proposed algorithm. Finally, simulation results demonstrate that the proposed algorithm performs excellently in improving solar energy utilization and reducing on-grid energy consumption of the HybE-Net.

• Composites Research
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• 제35권3호
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• pp.188-195
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• 2022

본 논문은 멀티스케일 공정-구조 해석의 방법론을 제안하고 단섬유층과 직물층으로 이루어진 배터리 하우징 파트에 적용한다. 특별히 마이크로스케일 대표체적요소(RVE: Representative Volume Element)안 기지의 불확정성을 고려하였다. 마이크로스케일의 RVE내 기지 물성의 랜덤한 공간내 분포는 KLE(Karhunen-Loeve Expansion)을 통해 구현하였다. 공간상 랜덤분포된 기지 물성을 갖는 RVE의 유효 물성을 전산균질화를 통해 얻어 매크로스케일 유한요소 모델에 매핑하였다. 또한 하이브리드 공정해석을 통해 압축 성형 해석으로부터 얻은 잔류응력과 섬유배향을 매핑한 유한요소 모델과 드레이핑 공정 해석결과로부터 얻어진 섬유배향을 매핑한 모델을 결합하였다. 본 연구에 제안된 방법은 배터리 하우징 뿐만 아니라 다양한 재료 구성을 갖는 복합재료의 공정-구조해석을 통해 설계요구도를 엄밀하게 평가할 수 있을 것이라 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.1709-1718
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• 2017

This paper presents a hybrid stochastic deterministic multi-timescale scheduling (SDMS) approach for generation scheduling of a power grid. SDMS considers flexible resource options including conventional generation flexibility in a chance-constrained day-ahead scheduling optimization (DASO). The prime objective of the DASO is the minimization of the daily production cost in power systems with high penetration scenarios of variable generation. Furthermore, energy storage is scheduled in an hourly-ahead deterministic real-time scheduling optimization (RTSO). DASO simulation results are used as the base starting-point values in the hour-ahead online rolling RTSO with a 15-minute time interval. RTSO considers energy storage as another source of grid flexibility, to balance out the deviation between predicted and actual net load demand values. Numerical simulations, on the IEEE RTS test system with high wind penetration levels, indicate the effectiveness of the proposed SDMS framework for managing the grid flexibility to meet the net load demand, in both day-ahead and real-time timescales. Results also highlight the adequacy of the framework to adjust the scheduling, in real-time, to cope with large prediction errors of wind forecasting.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.397-408
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• 2009

본 연구에서는 다지점의 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 추계학적 강수모의모형을 제시하였다. 각 지점의 강수발생은 무강수 기간에 대해 고차를 허용하는 혼합차수 마코프 모형을 이용하였으며, 강수량은 Anscombe 잔차와 감마분포를 이용하여 모의하였다. 다지점에 대한 강수발생과 강수량의 공간적 상관관계는, 상관관계를 가진 랜덤자료를 생성하여 재현하였다. 구축된 강수모의모형을 이용하여 우리나라 중부지역에 위치한 17개 관측지점의 강수량을 모의하고 모의정확성을 검토 하였다. 검증에 필요한 통계값들은 50번의 반복실행에 의해 생성된 강수량 시계열로부터 추정하여 제시하였다. 검토결과, 강수모의모형이 관측강수의 강수일수, 강수 지속기간, 무강수 지속기간, 강수일의 평균강수량과 표준편차 등을 비교적 잘 모의 하였다. 최대 강수 지속일과 무강수 지속일의 50번 반복실행의 평균값의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 23% 정도, 100년 빈도와 200년빈도의 강수량의 RMSE는 관측자료 평균값의 약 17% 정도에 달하는 것으로 확인되었다. 강우발생과 강우량에 대한 공간적 상관관계는 비교적 정확히 재현하고 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-154
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.