아크 고장검출차단기(Air Fault Circuit Interrupter)는 전기배선에 있어서 노화, 절연파괴등 아크를 검출하여 전기화재를 미연에 방지해준다. 반면 여러가지 아크성 신호가 혼재되어 있어 유사 아크로 인해 유해 아크만을 검출하지 못하여 오동작하게 된다. 따라서 아크전류를 검출하기 위해서는 아크전류와 혼동되는 많은 신호들을 분석할 필요가 있으며, 이러한 전기 기구에서 발생하는 노이즈와 전기 도선에서 발생한 아크 전류를 분류하여 전기 도선에서 발생하는 유해 아크 전류만을 검출하여 차단하도록 설계하였다.
일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.
감압증발의 효율을 향상시키기 위한 방법으로 액주내의 기포생성에 의한 자기 미립화를 수반하는 과열액분류의 증발을 분사 감압증발이라고 하며, 특히 적절한 방법으로 액체내에 기포핵을 공급하는 경우에는 매우 좋은 증발성능이 얻어 진다는 것이 보고되어 있다. 따라서 본 연구에서는 온배수를 감압증발시켜 저온저압의 증기를 제조하여 MVR로부터 승온승압에 의해 고온의 증기를 얻기위한 것이 연구의 목적이므로, 증발효율향상을 위해 기포핵 공급용 전해전류장치를 설치하고, 감압증발용의 노즐을 원통형 튜브로 대체하기위해 튜브형 노즐로 부터 과열액을 급격히 감압시켜 자기미립화에 의한 증발을 유도하여 전해전류가 증발효율에 미치는 영향을 실험적으로 연구하고자 작동액체로써 물을 사용하고, 액체온도, 액체유량, 과열도 및 기포핵 공급용의 전해전류량을 변화시켜 실험을 수행하였다.(중략)
3상 컨버터에서 스위치의 개방고장이 발생한 경우 고장 전류에 직류 및 고조파 성분이 발생할 수 있으며, 보호회로에 의한 고장 감지가 어려우므로 주변 기기에 2차 고장이 발생할 수 있다. 단일 및 이중 스위치 개방고장의 경우 21가지 고장 모드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 고장 모드를 진단하기 위해 정지 좌표계 d-q축 전류의 직류 및 고조파 성분을 활용하는 two-step 구조의 ANN(Artificial Neural Network)을 제안한다. 고장 시에 발생된 직류 및 고조파 성분 전류는 ADALINE(Adaptive-Linear Neuron)을 통해 얻는다. 고장 진단의 첫 번째 단계에서는 직류 성분을 기반으로 ANN을 이용하여 고장모드를 6개 영역으로 분류한다. 두 번째 단계에서는 6개의 각 영역에서 직류 성분과 전류의 THD(Total Harmonics Distortion)를 기반으로 ANN을 이용하여 개방고장이 발생한 스위치를 진단한다. 제안된 Two-step 방법으로 고장을 진단하므로써 간단한 구조로 ANN의 설계가 가능하다. 3.7kW급 3상 PWM 컨버터로 실험을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
최근 배전계통에 연계되고 있는 태양광, 풍력발전 등과 같은 신 에너지전원의 용량은 점차 증가하고 있는 상황이지만, 설치자(신 에너지전원 소유자)의 보호방식은 기존 방식을 고수하고 있는 실정으로 신 에너지전원의 역 조류에 의해 설치자의 보호기기(자동화기기 포함)의 오 부 동작 발생 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 신 에너지전원이 배전계통에 연계되어 운전되는 경우에 발생 가능한 보호협조의 문제점을 분석하고 이에 대한 대책 방안을 제시한다. 신 에너지전원의 역 조류에 의한 배전계통의 보호협조에 대한 문제점은 크게 3가지로 분류할 수 있는데, 신 에너지전원의 사고전류공급에 의한 보호기기의 정격차단용량(12.5KA)의 상회 가능성과 신 에너지전원의 연계로 인한 임피던스 병렬화로 사고전류의 감소로 발생할 수 있는 분류효과에 의한 보호기기의 부 동작, 연계용변압기의 결선방식에 의한 보호기기의 오동작으로 나눌 수 있다. 여기서는 이에 대한 문제점을 대칭좌표법을 이용하여 구체적으로 해석하고, 이에 대한 최적 운용방안을 제시한다.
부식이나 경년열화 등으로 인한 변전소 접지성능 저하에 대한 대책마련을 위하여 정기적인 변전소 접지저항의 측정은 필수적이라고 한 수 있다 그러나 단지 접지저항의 측정을 위하여 변전소 접지망과 연결되어 있는 외부접지계통, 즉 배전 중성선이나 송전선로 가공지선의 다중접지계통을 분리한다는 것은 현실적으로 불가능한 작업이다. 본 논문에서는 접지시험을 위한 시험전류를 주입하고 가공지선 및 중성선으로의 분류계수를 측정함으로써 운전 중인 상태에서 변전소 접지망 단독의 접지저항을 측정하는 시스템, 측정기법 및 사례연구를 제 시 하였다.
고온초전도체를 이용한 한류기에서 초전도 선재는 한류기 전체 특성에 많은 영향을 미친다. 따라서 초전도 개발에 있어서 초전도 선재의 성능향상을 위한 연구가 많은 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 AMSC 344 Conductor 선재를 이용한 전류의 균등분류를 위한 병렬연결 방안에 대해 연구 하였으며 그 결과를 나타 내었다.
부스트 PFC (Power Factor Correction)컨버터는 AC 입력 전류의 단일 역률과 낮은 THD (Total Harmonic Distortion)를 달성하기 위해 다양한 제어기법들이 연구되고 있다. 그중 인덕터 전류의 평균값을 전류지령에 추종하도록 제어하는 평균전류 모드 제어가 있으며 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, 오늘날 디지털 프로세서의 발달로 고도화된 디지털 제어가 가능해지면서 부스트 PFC 컨버터의 예측제어가 관심을 받고 있다. 예측제어에는 예측 알고리즘으로 듀티를 미리 생성하는 예측전류 모드 제어 및 모델을 기반으로 한 비용함수를 선정하여 스위칭 동작을 하는 모델예측제어로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 부스트 PFC 컨버터의 평균전류 모드 제어, 예측전류 모드 제어, 모델예측 전류 제어를 간단히 설명한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 전체 부하 및 다양한 외란 조건에서의 전류 제어를 비교 분석한다.
해마 뉴런의 시냅스에서 발생하는 전류는 후시냅스의 생화학적 반응을 통해 다음 뉴런으로 전달된다. 즉, 시냅스는 정보를 전달하는 매개로서 전시냅스에서 입력된 정보에 의거하여 후시냅스로 보내는 전류량을 조절하게 된다. 본 논문에서 제안하는 시냅스 기전 신경망 모델은 기존의 신경망과는 달리 시냅스에서 일어나는 반응-확산(reaction-diffusion) 모델에 의하여 입력과 출력의 관계를 결정한다. 제안된 신경망을 분류 문제에 적용한 결과 은닉 뉴런층 없이도 좋은 성능을 보였으며, 이 신경망은 앞으로 뇌에서의 생화학적 뉴런 학습 양상을 연구하는 모델로 사용될 수 있다.
UL 1699 규정에서 제시된 다양한 시험방법을 분류하고, 시험방법 중의 하나인 carbonized path arc clearing time test의 시험설비를 구축하였으며, 시험방법 및 절차에 대해 소개하였다. 또한 국내에서 개발되어진 cord 타입 AFCI를 대상으로 시험을 실시하였으며 시험결과 국내에서 개발되어진 cord 타입의 AFCI는 부하전류 3[A]에서도 아크고장을 검출하며 모든 시험전류에서 적합하게 아크를 차단하는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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