In this paper, the method of computing demand rate with respect to a transformer capacity is proposed and addressed to predict a future demand rate. The simulation data are taken from switchgears of a real medium voltage transformer. Data taken from the electrical instrument at 22.9 kVY power receiving panels are employed to evaluate the correlation between demand rate and power usage of transformer. It is verified a usefulness with respect to an proposed index of demand rate for transformer by using a least square error of regressive modeling, As a result of investigation and simulation on the spot to a few buildings, it is considered that there is necessity to make a partial amendment of demand rate being applicable currently for electrical energy saving in domestic.
The health state of the oil transformer is evaluated by the age of use and the state of internal defects. Mineral Oil, used as an insulator for oil transformers, creates specific gases and compounds through chemical reactions caused by heat, moisture, and partial discharge inside the transformer. It is possible to determine the aging and defect of the transformer through these gases and compounds. So, it is an important indicator to evaluate the health of a transformer. In this study, factors for assessing the health of transformers were hierarchically categorized, and key factors for each hierarchy were selected for design weighting. These weights were determined through surveys conducted with experts in the fields of transformer design, operation, and quality. For the health of a transformer, defect-related factors are approximately three times more important than factors related to aging. Additionally, defect-related factors showed a higher weighting for gases generated at high temperatures. Furthermore, Furan was determined to have a high weight, directly associated with insulating paper aging. Based on these findings, a health index was proposed, and a comparative analysis was conducted by categorizing 40 operational transformers into normal and comparison groups to evaluate and validate it.
The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.
There are regulations on each building for its classification and It is corresponding determined contract demand. For transformer's capability calculation algorithm, cumulated power information of each customer is used to analysis the correlation between power usage and Demand Rate. By modeling this using Least Square Method, it can be targeted to recognize the pattern of transformer use in the past and make a prediction on it in the future.
In this paper, we propose a method for estimating the peak load of pole-transformer in summer season considering the degree of cooling load possession in customer. The cooling load of customer is selected as the most reliable parameter of peak load in summer season. The proposed estimation method is restricted to the aspect of load management for pole-transformer. The main concept of proposed method is that the error of peak load estimation using load regression equation reduces with considering the degree of cooling load possession in customer. We propose an index for estimation of cooling load possession in each customer. The proposed index is defined as cooling load possession in customer (CLPC) and obtained from the increment of monthly electric energy. The membership function for deciding the uncertainty of cooling load possession in customer is used. The database of pole-transformer in Korea Electric Power Corporation (KEPCO) is used for case studies. Through the case studies, we verify that the proposed method reduces the error of peak load estimation than the conventional method in domestic.
In order to development of diagnosis system for mold transformer, partial discharge measurement technique is recommended the best effective method for the evaluation of insulation condition on high voltage winding part. However, this technique was not applied to mold transformer yet. The purpose of this paper is to describe the method of partial discharge measurement for mold transformer with coupling sensor and measuring system. As we reviewed and developed the on-line partial discharge test technique, ceramic coupling sensor, measuring system, terminal box and index parameters.
Daylighting system is an alternative lighting system using daylight collecting device, light transformer and light diffuser. In this paper, we developed a daylighting system in which the collecting device composed by dual parabolic reflectors, the silica optical fiber adapted to the light transformer and light diffuser made of the polyglass square sheet. We have estimated the system efficiency and general color rendering index(Ra) of the developed system. The system efficiency measured to 23.8% and Ra was revealed as 95. Ra number of the developed system is bigger than the number(65) of the previous fresnel lens based sunlight collector.
본 논문에서는 TCP-CVD를 이용하여 실리콘 산화막 형성에서 산화막의 특성에 영향을 미치는 전력, 가스 유량, 기판 바이어스 등의 공정조건에 따른 증착률과 굴절률을 제어하고자 한다. 그 결과 기판온도 300 [$^{\circ}C$], $SiH_4$ : $O_2$=50 : 100 [sccm], TCP power 1 [kW], 기판 바이어스 200 [W]를 인가한 조건에서 매우 우수한 균일도(<1 [%]) 및 증착률(0.28 [${\mu}m$/min])과 굴절률 (1.4610-1.4621)을 나타내는 안정된 $SiO_2$ 산화박막을 제조할 수 있었다.
This paper is purpose to understand the dissipation factor properties of the oil-filled large transformer according to the oil filtering. In order to know the insulation characteristic change by insulating oil filtering, we carried out the insulation diagnostic test for the same transformer before oil filtering and after. The insulation diagnosis tests are consist of the megger, the polarization index, the AC current test, the dissipation factor test and the partial discharge test, Especially we took notice of dissipation factor change, we analyzed and made a comparison of the two cases test result.
This paper describes a model flux pump experiment recently performed at the MIT Francis Bitter Magnet Laboratory. The results of the model flux pump will be used in the development of a prototype flux pump that will be couple to a high-temperature superconductor (HTS) insert coil of a high-field NMR (Nuclear Magnetic Resonance) magnet, Such an HTS insert is unlikely to operate in persistent model because of the conductors low index(n) The flux pump can compensate fro field decay in the HTS insert coil and make the insert operate effectively in persistent mode . The flux pump, comprised essentially of a transformer an two switches. all made of superconductor, transfers into the insert coil a fraction of a magnetic energy that is first introduced in the secondary circuit of the transformer by a current supplied to the primary circuit. A model flux pump has been designed. fabricated, and operated to demonstrate that a flux pump can indeed supply a small metered current into a load superconducting magnet. A current increment in the range of microamperes has been measured in the magnet after each pumping action. The superconducting model flux pump is made of Nb$_3$ Sn tape, The pump is placed in a gaseous environment above the liquid helium level to keep its heat dissipation from directly discharged in the liquid: the effluent helium vapor maintains the thermal stability of the flux pump.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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