최근 전력 전자 응용 기기의 사용증가로 비선형 특성 부하에 의한 고조파가 상당히 발생하고 있으며, 이에 의한 영향으로 배전시스템의 변압기 열화, 소자의 고장, 통신 간섭 등의 여러 가지 문제를 발생시키고 있다. 따라서 배전 시스템에서의 고조파 수준과 전달특성을 정확하게 분석하기 위하여 배전시스템의 효과적인 실측정과 모델링에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고조파 관리기준 IEC61000-3-6 토대로 배전 시스템의 고조파 특성을 해석하기 위하여 공통 결합점(Point of Common Coupling : PCC)을 선택하였다. 실 배전 시스템의 PCC 지점에서 고조파 전압, 전류를 측정하여, 고조파 분포, 비선형 부하 성분 및 고조파 전압, 전류 왜형률 (Voltage/Current Total Harmonic Distortion: VTHD/ITHD)을 분석하였다. 또한 정상상태에서 고조파 임피던스, 전압, 전류을 해석을 통하여 실 배전시스템을 효과적이고 정확하게 모델링 되었을 확인하였다. 또한 고조파 전류원 발생시에 고조파 전압, 전류를 비교 분석하여 고조파 전달특성을 조사하였다.
현재 도서지역에 도입되어 운용되고 있는 풍력-디젤 하이브리드 발전시스템에는 풍속과 부하변동에 대하여 적정범위의 전압주파수를 갖는 전력을 공급하기 위하여 고가의 제어가 복잡한 플라이휘일 또는 배터리 에너지저장장치를 설치운영하고 있다. 그러나, 본 논문은 이와 같이 비경제적이고 복잡도가 높은 에너지저장장치를 설치하지 않고, 풍속 및 부하변동에도 안정적인 운전이 가능한 영구자석형(PMSG: Permanent Magnet Synchronous Generator) 풍력-디젤 복합발전시스템으로 구성되는 독립형 마이크로그리드의 운전제어 알고리즘과 모델링 방법을 제안하였다. 먼저, 부하 및 풍속변동에 관계없이 적정범위의 전압주파수를 유지할 수 있는 PMSG 풍력발전기의 운전제어 알고리즘을 제안하고, 이를 바탕으로 한 전가변속 운전이 가능한 PMSG, WT측 컨버터 및 Grid측 컨버터를 모델링하고, 이를 독립형 마이크로그리드에 적용하여 풍속 및 부하변화에 대하여 전압주파수가 적정범위내로 잘 유지됨을 입증하였다.
본 논문은 PCS(Photovoltaic power system)에서 MPPT 구현을 위한 TLB 컨버터의 모델링 및 제어기 설계를 제안한다. TLB 컨버터는 기존 부스트 컨버터에 비해 인덕터 크기가 감소하고, 효율이 증가하는 장점이 있다. 하지만 듀티비 0.5를 기준으로 2개의 동작 모드가 존재하여 제어기 설계 시 각 모드에 대한 해석이 필요하다. 또한 토폴로지를 모델링을 함에 있어 비선형적인 특징을 갖는 태양전지의 출력을 고려해야하는 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양전지 출력 특성의 선형화 방정식을 이용하여 2가지 동작모드가 존재하는 TLB 컨버터를 각 모드별로 CCM 동작에서 분석하여 동일한 전달함수를 도출하였다. 이를 기반으로 MPPT 전압제어기를 설계하였으며, 제시된 모델링과 제어기는 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 실시간 웹 서비스를 제공해야 하는 시스템에서 과도한 웹 요청으로 인해 발행할 수 있는 부하를 조절하는 기법을 제안한다. 많은 기존의 기법은 단순히 고정된 기준에 의해 부하를 조절하기 때문에 시스템의 동적인 상태를 실시간으로 반영하지 않는다. 본 논문에서는 제어 이론을 기초로 시스템의 부하를 모델링하여 동적으로 부하를 반영할 수 있는 제어 방법을 제시한다. 제안 기법에 따라 성능 목표를 만족하는 제어기를 설계하였으며, 설계된 제어기를 적용하여 피드백 제어 시스템을 구성하고 다양한 실험 환경에서 제안된 방법으로 안정된 부하조절이 가능함을 확인한다.
대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.
본 논문에서는 가정용 직류배전시스템 도입 시 가전기기 입력단 커패시터의 용량 산정 및 최적화 가능성 검증을 위하여 직류배전시스템용 가전기기 입력단 및 PWM 컨버터 출력단 사이의 관계를 전압방정식의 형태로 모델링 한다. 또한 모델링된 전압방정식을 이용하여 대용량 부하변화 시 발생가능 한 Sag 및 Surge 규격에 부합하는 커패시터의 용량을 산정하고 시뮬레이션을 통하여 검증한 뒤 직류배전시스템 가전기기 설계의 가이드라인을 제시한다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.
본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.
본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.
본 논문에서는 FTA 원산지 관리를 체계적으로 할 수 있는 프로세스기반 원산지관리시스템을 소개한다. 본 시스템은 BPM 을 기반으로 FTA 원산지 판정을 하는 최초의 시스템으로, 원산지판정절차를 프로그램 소스 코드로 작성하는 것이 아니라 프로세스 모델링 방식으로 정의하여, 사용자가 원산지판정 로직을 작성하기가 용이하며, 변경된 절차를 수정하고 관리하기에 편리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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