Islanding protection of a grid-connected photovoltaic (PV) inverter is a key function for standards compliance. Unintentional islanding results in safety hazards, reliability, and many other issues. Therefore, many anti-islanding schemes have been examined. However, existing anti-islanding schemes have poor power quality and non-detection zone issues. Moreover, most schemes have problems that deteriorate the performance of islanding detection under parallel operation. Therefore, this paper proposes a novel anti-islanding scheme that has negligible power quality degradation and has no non-detection zone and islanding detection under a parallel operation. Both simulation and experimental results validate the proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.912-928
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2019
Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
연안지역의 해수침투대에서 투수성 파쇄대 및 고염분 지하수가 유입되는 구간의 탐지를 위하여 공내수 치환 전기전도도검층을 수행하였다. 공내수 치환 전기전도도검층은 시추공 내의 지하수를 전기적으로 다른 성질을 갖는 지하수로 치환하고 일정 양수 또는 자연 상태에서 시간에 따른 전기전도도의 변화를 측정하는 것으로 시추공과 교차하는 투수성 파쇄대 또는 다공성의 대수층에서 시추공 내로 유입되는 지층수 전기전도도의 변화 특성을 측정하면 지하수가 유입되는 구간의 확인이 가능하다. 현장 시험에 적용한 공내수 치환 시스템은 주입과 양수, 유량측정이 가능하며 내경이 작은 모니터링 PVC 케이싱이 설치된 시추공에도 적용이 가능하도록 제작하였다. 전남 영광의 연안지역에 위치하는 3개 시추공에서 공내수 치환기법을 적용하여 전기전도도의 변화 특성을 측정한 결과, 연구지역의 고염분 지하수는 균열암반을 통한 해수침투로 확인되었다. 공내수 치환 전기전도도검층법은 연안지역에서 수리상수 추정, 최적의 양수설계, 해수침투 특성 평가 등에 활용될 것으로 예상된다.
화학·생물(화생) 위험을 초기 단계에 효과적으로 대응하기 위해서는 화생 대응 계획을 체계적으로 발전시켜야 하며, 모델링 및 시뮬레이션은 이를 위한 과학적 수단으로 활용될 수 있다. 그러나 오염 확산 모델링 분야는 많은 발전을 이루고 있으나, 화생 대응 계획을 모의하고 적절성을 분석하는 시뮬레이션 분야는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 본 논문에서는 화생 오염 탐지, 보호, 제독 등 대응 계획을 과학적으로 모의하기 위한 모델을 제안한다. 먼저 기상 및 지형 조건을 고려하여 예측된 오염 확산 결과를 교전 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 공개된 사상자 예측 기법을 기반으로 전투 모의 개체의 화생 피해를 모의하는 화생 전투 피해 모의 기법을 설계한다. 그리고 화생 위험 탐지·정찰, 제독, 보호 등 화생 위험 대응 계획을 체계적으로 모의하는 과업을 모델링한다. 끝으로 화생 감시소 운용에 의한 오염 탐지의 신속성을 분석하는 한편, 화생 제독소 운용 시 오염 부대 규모와 제독 부대 규모에 따른 제독 소요 시간을 분석함으로써 화생 전투 모의 실험의 가능성을 확인한다. 제안된 모델을 이용하면 향후 군의 화생 방호 체계 및 운용개념에 대한 효과 분석은 물론 재난 방재 및 모의 훈련 분야에서도 일부 활용이 가능할 것으로 기대된다.
This paper proposes a novel active frequency drift (AFD) method for the islanding prevention of grid-connected photovoltaic inverter. To detect the islanding phenomenon of grid-connected photovoltaic (PV) inverters concerning about the safety hazards and the damage to other electric equipments, many kinds of anti-islanding methods have been presented. Among them, AFD method using chopping fraction enables the islanding detection to drift up (or down) the frequency of the voltage during the islanding situation. In this paper, injecting the periodic zero current into the basic AFD method is proposed. This proposed method shows the analytical design value of cf to meet the test procedure of IEEE Std. 1547 with various load conditions. Detection of islanding is verified using simulation tool PSIM.
This paper proposes a novel active frequency drift (AFD) method to improve the islanding detection performance with minimum current harmonics. To detect the islanding phenomenon of grid-connected photovoltaic (PV) inverters concerning the safety hazards and possible damage to other electric equipment, anti-islanding methods have been described. The AFD method that uses chopping fraction (cf) enables the islanding detection to drift up (or down) the frequency of the voltage during the islanding situation. However, the performance of the conventional AFD method is inefficient and causes difficulty in designing the appropriate cf value to meet the limit of harmonics. In this paper, the periodic chopping fraction based on a novel AFD method is proposed. This proposed method shows the analytical design value of cf to meet the test procedure of IEEE Std. 929-2000 with power quality and islanding detection time. To verify the validation of the proposed method, the islanding test results are presented. It is confirmed that the proposed method has not only less harmonic distortion but also better performance of islanding detection compared with the conventional AFD method.
Unintentional islanding results in safety hazards, power quality degradation, and many other issues. Thus, islanding detection of grid-connected distributed generation system is a key function for standards compliance. Many anti-islanding schemes are currently being studied; however, existing anti-islanding schemes used in inverters have power quality degradation and non-detection zone issues. Therefore, this paper analyzes existing anti-islanding schemes by using frequency drift in accordance with both islanding detection performance and power quality. This paper also proposes a new anti-islanding scheme by using frequency drift. Both simulation and experimental results show that the proposed scheme has negligible power quality degradation and no non-detection zones compared with other existing schemes.
This paper proposes a novel active frequency drift(AFD) method for the islanding prevention of grid-connected photovoltaic inverter. To detect the islanding phenomenon of grid-connected photovoltaic(PV) inverters concerning about the safety hazards and the damage to other electric equipments, many kinds of anti-islanding methods have been presented. Among them, AFD method using chopping fraction(cf) enables the islanding detection to drift up(or down) the frequency of the voltage during the islanding situation. However, the performance of the conventional AFD methods, which have a certain value of cf only, is inefficient and difficult to design the appropriate cf value analytically to meet the limit of harmonics. In this paper, the periodic chopping fraction based on an AFD method is proposed. This proposed method shows the analytical design value of cf to meet the test procedure of IEEE Std. 929-2000 with the power quality and islanding detection time. To verify the validation of the proposed method, the islanding test results are presented. It is confirmed that the proposed method has not only less harmonic distortion but also good performance of islanding detection compare with the conventional AFD method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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