The renewable energy sources is raising for use of grid connected systems, for which higher power quality requirements are being issued. A grid connected converter requires a LC-filter stage, this one is lightly damped for efficiency constraints. Hence, it is subject to resonance if excited by the converter current harmonics or pre-exciting grid voltage harmonics. In this paper, an active damping technique employing notch filter for damping of the resonance frequency is introduced. This technique doesn't need to additional sensors. In addition, it is simple to apply for various systems. Monitoring of the resonance frequency ensures the stable operation of the proper connection and disconnection of the grid. This paper proposes the estimating method of a resonant frequency to determine the cut-off frequency of the notch filter. This method is validated by both simulation and experimental results.
이 논문에서는 안전하고, 오래 지속되고, 휴대기능의 하이브리드 측위 시스템을 제안하고 구현한다. 제안된 시스템은 목표물의 위치정보에 대응하는 가시광 데이터를 생산하는 LED 조명, 저 전력 우수한 보안성, 서비스 확장 범위 기능 특성을 가지는 지그비 무선 네트워크 모듈로 구성이 된다. 제작된 하이브리드 측위 시스템을 목표물과 관측자사이 23.62m 거리이고 장애물이 있는 실내 환경에서 시험하여 지그비 삼단 다중홉 애드혹 무선 네트워킹과 가시광 동작 기능들을 검증하고, 하이브리드 측위 알고리즘, 신호 추정 과정, 하드웨어 구현, 임베디드 소프트웨어 개발 등에 대해 설명하고, 측위 시험 결과에 대해 다룬다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
고도 정보화 사회의 진전으로 전기에너지의 소비는 급격히 증가하고 있다. 특히 업무용 빌딩과 같은 전력다소비 건물에서는 전력의 효율적 이용에 의한 에너지절감은 물론 설계 단계에서의 합리적인 전기설비 설계가 요청되고 있다. 현재 우리나라의 기후 특성과 전력소비 특성을 고려한 합리적인 전기설비 설계를 위한 기초 자료가 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 합리적인 수용률 기준을 설정하기 위하여 사무소용 빌딩의 전력 소비 특성을 조사 분석하였고, 아울러 전기설비설계사무소에서 적용하고 있는 수용률을 조사 분석하였다. 조사된 자료 전체의 특징과 중심적인 경향을 알아내기 위해서 평균값, 중앙값, 표준편차, 최대 값, 최소 값, 회귀모형식, 최소제곱 평균오차 등의 확률 통계적 파라미터들을 수용률 기준 설정을 위한 특징 파라미터로 선택하였다. 그리고, 데이터의 신뢰성을 비교 분석하기 위하여 선형적인 방법과 비선형적인 방법으로 그 경향을 추정하여 곡선으로 나타내었다. 이러한 방법에 의하여 얻어진 분석 자료를 이용하여 적정 변압기 용량 설정을 위하여 데이터베이스화하였고, 변전설비용량의 합리적인 설계를 위하여 수용률 기준 적용시에 필요한 자료로 활용할 수 있으리라 사료된다.
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
현재 산업사회의 발달과 더불어 신뢰성 높은 양질의 전기에너지와 운전 및 보수의 간편화, 계통운용의 신뢰성의 확보가 요구되고 있다. 또한 $SF_6$을 대체할 친환경적인 절연매체의 개발이 절실히 요구되고 있다. 이에 본 연구는 모의 GIS내 제조공기의 압력 및 캡 변화에 따른 전원별 절연특성을 구명하였다. 또한 배전급 전력설비에 적용을 위하여 제조공기와 $SF_6$의 절연특성을 비교 평가하였다. 제조공기의 절연특성을 구명함으로서 각종 전력응용 설비의 절연설계에 $SF_6$ 대신 친환경적인 모의공기를 사용 가능함을 본 연구에서 구명하였다. 현재 송배전 설비의 절연매체로 사용하고 있는 $SF_6$ 3[atm] 에 상응하는 제조공기의 압력을 인공신경망을 이용하여 추정하여 제조공기를 이용한 친환경적인 절연재 사용으로 지구의 온난화현상 감소에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압 및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 네트워크를 이용한 부하모델 기법과 비교함으로써 제안방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 유도전동기의 벡터제어를 위한 ANN 센서리스 제어와 속도제어를 위한 AFLC를 제안하였다. AFLC 설계는 적응 메카니즘을 통해 퍼지 룰 베이스의 수정자를 갱신하여 실행할 수 있고 유도 전동기의 속도 추정을 위한 ANN 센서리스 제어는 BPA를 통해 수행하였다. 유도전동기의 지령속도와 실제속도는 BPA를 통해 그 오차를 줄일 수 있고, 이러한 알고리즘은 다른 전동기 드라이브에 적용이 용이하다. 본 논문에서 제시한 AFLC 및 ANN 제어의 응답특성을 분석하고 그 결과를 제시한다.
본 논문은 고가의 위치 측정 센서인 엔코더나 레졸버를 사용하지 않고 구형파를 발생시키는 2개의 홀센서를 사용하는 벡터 제어방식을 제안하였다. 이 방식은 엔코더 출력 펄스 신호 대신에 2개의 홀센서에서 발생되는 구형파신호를 4체 배한 신호를 이용하여 속도와 위치를 추정한다. 구형파를 발생시키는 2개의 홀센서로서 영구자석형 동기전동기의 벡터 제어를 구현하였을 때 정격속도 범위 내에서 안정적으로 제어되는 것을 실험과 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 2개의 홀센서를 이용한 벡터 제어는 전체 시스템의 비용을 절감시킬 뿐 아니라, 협소한 공간에도 취부 할 수 있으므로 엔코더나 레졸버의 장착이 어려운 곳에 적용될 수 있다.
This paper is proposed a novel method to approximate the maximum power for a photovoltaic inverter system and tracking method. It is designed for power systems application and utilities. The proposed Maximum Power Point Tracking(MPPT) control has the advantage to provide a new simple way to approximate the optimal or rated voltage, the optimal or rated current and maximum power rating produced by a solar panel and the photovoltaic inverter. And this straightforward method will be named linear reoriented coordinates method(LRCM) with the advantage that Pmax and $V_{op}$ can be approximated using the satre variable as the dynamic model without using complicate approximations or Taylor series. Furthermore tracking method is improved over 50% photovoltaic efficiency. This paper is proposed MPPT using LRMC and tracking method using weather condition of domestic moderate program technique. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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