전력 계통의 운용 계획을 최적화 하기 위해서 수요예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 수요예측 기법의 최대 오차는 특수일이 토요일과 월요일인 경우와 연휴인 경우에 발생한다. 이 중 특수일이 토요일과 월요일인 경우는 퍼지 선형회귀분석법과 상대계수법을 이용하여 우수한 결과를 도출한 바 있다. 구정과 추석은 특수일 중 평일과의 부하 차이가 가장 큰 특수일이며 약 $45{\sim}50%$ 정도가 감소된다. 이러한 부하의 감소 폭은 서서히 줄어서 연휴 당일 4일 후에는 완전히 복구가 되며 연휴 전 부하가 낮아지는 시점은 연휴 당일 3일 전이다. 연휴 예측의 불확실성은 연휴 기간의 길이 변동 및 기타 다양한 변수들에 의한 유동성에 기인한다. 특히 추석의 경우 과거 데이터 이용에 더욱 신중해야 하며 타 특수일에 비해 부하 값의 예측이 힘들다. 또한 직전 평일 대비 추석 연휴의 부하는 변화가 심하게 나타나며 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 기본으로 변형된 알고리즘으로 향상된 예측도를 제시한다.
본 논문에서는 비모형화특성과 유계인 외란을 고려한 선형 시불변 연속시간 계통에 대해 수정된 제어칙과 시그마수정법의 단점을 보완한 적응칙을 이용하여 강인한 직접적응제어기를 제시하고자 한다. 비모형화특성이 특이섭동(singular perturbation)형태로 존재할 때 적용 가능한 알고리즘으로서 기존의 제어칙을 변형하였을 뿐만 아니라 제어기 파라미터를 추정하기 위한 기존의 적응칙인 o-수정법을 보완하여 재구성된다. 재구성된 적응제어칙을 이용하므로써 전체 적응제어 계통의 성능이 기존의 적응제어 알고리즘을 이용했을 때보다 강인하고 시스템의 성능이 향상됨을 보인다. 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 n차 플랜트에 대한 폐루프내의 모든 신호들이 유계가 됨을 입증하고, 컴퓨터 모의실험 결과는 1차 플랜트에 한해 그 효용성을 보인다.
In this paper, an adaptive fuzzy control system is proposed for the speed control of the ASV (Autonomous Surface Vehicle) with nonaffine nonlinear system dynamics. We consider the turning speed of the screw propeller to be the control input instead of thrust so that we do not have to know the exact function between turning speed and thrust. But in this case, the ASV becomes a nonaffine nonlinear system because thrust is a nonlinear function of the turning speed. To solve this problem, we propose a Takagi-Sugeno fuzzy-model-based control system and simulation studies are performed. Simulation results show the effectiveness of the proposed control scheme.
Mandibular Kinesiograph (MKG-5R)으로부터 얻어지는 자료의 유효성에 관한 연구를 위하여 비철, 비자석성의 기구를 이용해서 3cm×4cm×5cm의 4차원적 입체공간내에서 수행하였다. Kinesiograph로 부터의 직접 얻어지는 자료(관찰치)와 실제 움직인 거리(실제치)간의 관계를 먼저 보기위해 Scatter plot과 Correlation이 연구됐다. 그러나 최종의 목표는 어떤 형태의 공식을 만들어 이것으로 Kinesiograph관찰치를 이용, 실제치를 알도록 하는 것이었으므로 관찰치의 통계학적 회귀분석이 수행되었다. 통계분석의 결과는 Kinesiograph 관찰치와 실제치 간의 강한 상관관계를 보였다. 그러나 높은 상관계수가 반드시 얻어진 선형모형의 완벽한 예측성을 의미하는 것은 아니다. 이 연구로부터 얻어진 선형모형이 실제치를 모두 완벽하게 예측할수는 없었다. 그 이유로서는 종속변수(실제치)의 불연속성과 관찰치(비종속변수) 상호간의 독랩성 때문이다. 결론적으로 Kinesiograph가 어떤 형태로든 적절한 방법에 의해 수정이 있지 않으면 그 계통자체내에 내재하는 비선형적 특성 때문에 그 이용이 하악운동의 제한된 범위내에만 적용될 수 있다.
철강 소비가 늘어나고, 전기아크로 운영기술의 발전에 따라 아크로의 사용이 증가하고 있다. 그러나 전기아크로의 사용이 늘어날수록 계통에는 악영향을 미치게 된다. 즉, 전력품질 문제인 전압 및 전류 고조파, 상 불평형, 역률 저하, 전압 플리커 등의 문제가 발생하고 있다. 여기서는 시변 특성과 비선형 특성을 갖는 고조파에 대하여 해석하였다. 우선 전기 아크로가 포함된 전력계통 모델을 만들고, 전기 아크로의 다양한 운전 조건에 따라 발생된 고조파가 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 고조파 저감 대책으로 고조파 필터를 설계하여 그 영향을 검토하였다.
STATCOM은 전력 계통에 병렬로 연결되어 역률 보상, 전압 보상 그리고 비선형 부하에 의해 야기되는 불필요한 고조파 전류를 보상하는 기능을 한다. 고조파 전류의 경우 대개 전원 주파수의 배수 형태로 발생하며, 이를 보상하기 위해 활용될 수 있는 다양한 제어기 중 하나로써 반복 제어기를 적용하였다. 공진 제어기의 무한한 합과 등가인 반복제어기의 경우, 모든 배수 고조파에 대한 제어가 가능하기 때문에 다양한 부하에 의한 예측 불가능한 고조파 전류를 보상해야 하는 STATCOM 제어에 적합하다. 본 논문에서는 반복제어기를 적용한 고조파 전류 제어기를 소개하고, 그 성능을 15kVA 축소 모델 실험으로 검증한다.
Many nonlinear controllers for the power system are based on nonlinear models involving the power angle as an element of the state, and therefore the reference value for the power angle is needed. As this reference value is not generally available, it is difficult to apply such nonlinear control methods in practice. To deal with this problem, we present an input-output feedback linearizing control scheme by selecting the output as a combination of the squared voltage and the relative frequency. It is shown that the internal dynamics are locally stable with controllable damping, and that the frequency remains bounded for all time. Simulations illustrate the effectiveness of the proposed method.
본 논문은 전력계통에서 데이터베이스를 이용하여 발전기 기동정지계획 문제를 해결하는 발전비용에 의한 순위법을 제안한다. 발전기 기동정지계획의 정식화는 비선형 프로그래밍으로 표현된다. 하지만 대규모시스템에서 연속변수와 불연속변수를 동시에 최적화하는 것은 매우 어려운 문제이다. 발전비용에 의한 순위법은 발전시간의 발전기 운전비용에 기반한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 유효성과 경제적 효율성을 보여준다.
산업발전과 전력용 반도체 소자의 비약적인 발달로 부하설비가 첨단화, 자동화 되면서 전력변환장치 등 비선형 부하 사용이 증가하고 있으며, 이에 따라 전력계통에는 고조파와 불평형이 필연적으로 발생하게 된다. 이러한 고조파와 불평형은 전력품질을 악화시킴으로써 설비의 효율 감소는 물론 전기적 사고와 불필요한 전력손실을 야기시키고 있다. 본 연구는 하이브리드변압기 동작원리 및 에너지절감 이론을 연구하고 실제 현장적용을 통한 에너지 절감효과 및 전력품질에 미치는 영향을 분석하였다.
In adaptive neuro-control, neural networks are used to approximate unknown plant nonlinearities. Until now, most of the studies in the field of controller design for nonlinear system using neural network considers the affine system with fixed number of neurons. This paper considers nonaffine nonlinear systems and on-line variation of the number of neurons. A control law and adaptive laws for neural network weights are established so that the whole system is stable in the sense of Lyapunov. In addition, at the expense of th input, tracking error converges to the arbitrary small neighborhood of the origin. The efficiency of the proposed scheme is shown through simulations ofa simple nonaffine nonlinear system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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