An useful protocol coiled load duration curve methodology to estimate contaminant loading to a river on an exceedance probability scale was developed in this research. The technique was further applied to estimate total coliform loading to the Geum River, using the daily mean flow rate and total coliform concentration data during January, 1996 and July, 2004 for the Gongju where an automated monitoring station is located. Drought flow of the Gongju (=50.3 cms) was equivalent to 40% on an exceedance probability scale. Load duration curve for total coliform loading at the Gongju was constructed. Standard duration curve was constructed with the water quality criteria for the class 2 (total coliform concentration = 1000 MPN/100 mL). By plotting load duration curve with standard duration curve, it could be revealed that water quality do not meet the desired water quality for 47% on an exceedance probability scale. If linearity between flow rate and coliform concentration is assumed, it can be interpretated that water quality exceeds desired criteria when average mean flow rate is over 51 cms.
Duration curves describe the percentage of time that a certain water quality (total/fecal coliform (=TC/FC)) or discharge is exceeded. The curves methodology are usually based on daily records and are useful in estimating how many days per year and event will be exceeded. The technique was further applied to estimated TC/FC loading to the Geumho River, using the daily mean flow rate and TC/FC concentration data during January, 2001 and December, 2011 for the Geumhogang6 (=Seongseo water level station) where an automated monitoring station is located in Gangchang-bridge. Low flow of the Seongseo (=11.1 cms) was equivalent to 75.3% on an exceedance probability scale. Load Duration curve for TC/FC loading at the Seongseo was constructed. Standard load duration curve was constructed with the water quality criteria for class III (TC/FC concentration = 5000/1000 CFU/ 100 mL). By plotting TC/FC observed load duration curve with standard load duration curve, it could be revealed that water quality do not meet the desired water quality for 68.8/11.2% on an exceedance probability scale. IF linear correlation between flow rate and coliform concentration is assumed, it can be interpreted that water quality exceed desired criteria when daily average flow rate is over 11.9/109.9 cms.
This paper proposes a new methodology for evaluating the probabilistic reliability based grid expansion planning of composite power system including the Wind Turbine Generators. The proposed model includes capacity limitations and uncertainties of the generators and transmission lines. It proposes to handle the uncertainties of system elements (generators, lines, transformers and wind resources of WTG, etc.) by a Composite power system Equivalent Load Duration Curve (CMELDC)-based model considering wind turbine generators (WTG). The model is derived from a nodal equivalent load duration curve based on an effective nodal load model including WTGs. Several scenarios are used to choose the optimal solution among various scenarios featuring new candidate lines. The characteristics and effectiveness of this simulation model are illustrated by case study using Jeju power system in South Korea.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.12
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pp.638-646
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2002
This paper presents an efficient algorithm for evaluating the Profit and revenue of generating units in a competitive electricity market based on the probabilistic production costing technique. The accurate evaluation of the profit and revenue of generating units for long-term perspectives is one of the most important issues in a competitive electricity market environment. For efficient calculation of the profit and revenue of generating units under the equivalent load duration curve(ELDC), a new approach to figure out the marginal plants and the corresponding market clearing prices during a time period in a probabilistic manner is developed. The mathematical formulation and illustrative application of the suggested method is presented.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.9
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pp.425-432
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2002
This Paper illustrates a method for evaluating nodal probabilistic production cost using the CMELDC. A new method for constructing CMELDC(CoMposite Power System Equivalent Load Duration Curve) has been developed by authors. The CMELDC can be obtained by convolution integral processing between the probability distribution functions of the fictitious generators outage capacity and the load duration curves at each load point. In general, if complex operating conditions are involved and/or the number of severe events is relatively large, Monte Carlo methods are more efficient. Because of that reason, Monte Carlo Methods are applied for the construction of CMELDC in this study. And IEEE-RTS 24 buses model is used as our case study with satisfactory results.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.40
no.1
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pp.1-9
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1991
This paper describes a new method of calculating expected energy generation and loss of load probability (L.O.L.P) for electric power system operation and expansion planning. The method represents an equivalent load duration curve (E.L.D.C) as a mixture of cumulants approximation (M.O.N.A). By regarding a load distribution as many normal distributions-rather than one normal distribution-and representing each of them in terms of Gram-Charlier expansion, we could improve the accuracy of results. We developed an algorithm which automatically determines the number of distribution and demarcation points. In modeling of a supply system, we made subsets of generators according to the number of generator outage: since the calculation of each subset's moment needs to be processed rapidly, we further developed specific recursive formulae. The method is applied to the test systems and the results are compared with those of cumulant, M.O.N.A. and Booth-Baleriaux method. It is verified that the M.O.C.A. method is faster and more accure than any other method.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.3
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pp.179-186
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2024
In this paper, a modification coefficient for equivalent single degree of freedom (SDOF), considering the plasticity range of the member subjected to shock wave type of blast load, was developed. The modification coefficient for the equivalent SDOF was determined through comparison with the analysis of a multi-degree of freedom (MDOF) system. The parameters influencing the equivalent SDOF system analysis were chosen as the boundary conditions of the member and the ratio of the duration of blast load to the natural period of the member. The modification coefficient was calculated based on the elastic load-mass transformation factor. The modification coefficient curve was derived using an elliptical equation to ensure it exists between the upper and lower parameter bounds. Using the modification coefficient on examples with varying cross sections and boundary conditions reduced the SDOF analysis error rate from 15% to 3%. This study shows that using the modification coefficient significantly improves the accuracy of SDOF analysis. The modification coefficient proposed in this study can be used for blast analysis.
Choi, J.S.;Tran, T.T.;Kwon, J.J.;Jeong, S.H.;Bo, Shi;Mount, Timothy;Thomas, Robert
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.11a
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pp.275-278
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2006
This paper describes a probabilistic annual congestion cost assessment of a grid at a composite power system derived from a model. This probabilistic congestion cost assessment simulation model includes capacity limitation and uncertainties of the generators and transmission lines. In this paper, the proposed probabilistic congestion cost assessment model is focused on an annualized simulation methodology for solving long-term grid expansion planning issues. It emphasizes the questions of "how should the uncertainties of system elements (generators, lines and transformers, etc.) be considered for annual congestion cost assessment from the macro economic view point"? This simulation methodology comes essentially from a probabilistic production cost simulation model of composite power systems. This type of model comes from a nodal equivalent load duration curve based on a new effective load model at load points. The characteristics and effectiveness of this new simulation model are illustrated by several case studies of a test system.
This paper describes a new method of calculating expected energy generation and loss of load probability (L.O.L.P) for electric power system operation and expansion planning. The method represents an equivalent load duration curve (E.L.D.C) as a mixture of cumulants approximation (M.O.C.A), which is the general case of mixture of normals approximation (M.O.N.A). By regarding a load distribution as many normal distributions-rather than one normal distribution-and representing each of them in terms of Gram-Charller expansion, we could improve the accuracy of results. We developed an algorithm which automatically determines the number of distribution and demarcation points. In modelling of a supply system, we made subsets of generators according to the number of generator outage: since the calculation of each subset's moment needs to be processed rapidly, we futher developed specific recursive formulae. The method is applied to the test systems and the results are compared with those of cumulant, M.O.N.A and Booth-Baleriaux method. It is verified that the M.O.C.A method is faster and more accurate than any other methods.
This paper presents an experimental comparison between the conventional generation expansion planning and DSM incorporated one. As a DSM measure, diffusion of high efficient end-uses is considered and its impact will be targeted at the strategic energy conservation. A revised probabilistic production simulation is proposed by modifying the equivalent load duration curve (ELDC) with the capacity deconvolution of DSM end-use. To investigate long-term DSM impacts relative to the conventional planning, WASP model is applied and the effectiveness of DSM planning as an electricity resources is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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