This paper proposes a SSSC(Static Synchronous Series Compensator) power flow model to be incorporated into power flow calculation for the steady state analysis of the power system. SSSC provides controllable compensating voltage, which is in quadrature with the line current, over an capacitive and an inductive range, independently of the magnitude of the line current. This SSSC model is obtained from the injection model for series connected VSC(Voltage Source Converter) by adding a constraint that the injected voltage should be in quadrature with the line current. In this paper the static model is implemented into the continuation power-flow (CPF) program. It is shown that SSSC has its intrinsic superiority over TCSC in controllable power flow range.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.1
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pp.49-56
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2009
This paper shows the characteristic analysis of single-phase line start permanent magnet (LSPM) motors considering the overhang structure. To achieve the low-cost design of an LSPM motor, the overhang structure is adapted for the rotor with a constraint of a fixed magnet volume. To obtain the dynamic and steady performance of the motor, the circuit parameters are extracted using the 3D-static FEM(Finite Element Method) and the d-q equivalent circuit is used. The performance of the model with overhang is compared with the conventional model without overhang on the condition that both models have a fixed volume for the permanent magnet.
We propose a DP-based formulation for matching line patterns by defining a robust and stable geometric representation that is based on the conceptual organizations. Usually, the endpoint proximity and collinearity of image lines, as two main conceptual organization groups, are useful cues to match the model shape in the scene. As the endpoint proximity, we detect junctions from image lines. We then search for junction groups by using geometric constraint between the junctions. A junction chain similar to the model chain is searched in the scene, based on a local comparison. A Dynamic Programming-based search algorithm reduces the time complexity for the search of the model chain in the scene. Our system can find a reasonable matching, although there exist severely distorted objects in the scene. We demonstrate the feasibility of the DP-based matching method using both synthetic and real images.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.3
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pp.227-236
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2007
Students in cyber universities can take every course because there are no physical constraints such as class rooms. On the other hand. cyber universities should take a heavy burden to schedule real-time exams in a designated time period. Any two courses a student takes must not be simultaneously allocated to a time slot in such a schedule. It is well known that the complexity of this kind of scheduling problem increases exponentially as the number of courses does. This research provides a heuristic method to make on-line real-time exam timetables with minimal exam time span. It considers the constraint of not allocating courses a student takes to simultaneous exam time and prioritizes courses by the number of students.
The imprecise real-time system provides flexibility in scheduling time-critical tasks. Most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraint and timing constraints, while the total error is minimized, are NP-complete when the optional tasks have arbitrary processing times. Liu suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on uniprocessors for minimizing the total error. Song et al suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on multiprocessors for minimizing the total error. But, these algorithms are all off-line algorithms. In the online scheduling, NORA algorithm can find a schedule with the minimum total error for the imprecise online task system. In the NORA algorithm, the EDF strategy is adopted in the optional scheduling.<중략> The algorithm, proposed in this paper, can be applied to some applications efficiently such as radar tracking, image processing, missile control and so on.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8A
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pp.822-828
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2002
Optical flow estimation based on multi constraint approaches is frequently used for recognition of moving objects. However, the use have been confined because of OF estimation time as well as error problem. This paper shows a new method form effectively extracting movement information using the multi-constraint base approaches with sobel edge detection. The moving objects anr extraced in the input image sequence using edge detection and segmentation. Edge detection and difference of the two input image sequence gives us the moving objects in the images. The process of thresholding removes the moving objects detected due to noise. After thresholding the real moving objects, we applied the Combinatorial Hough Transform (CHT) and voting accumulation to find the optimal constraint lines for optical flow estimation. The moving objects found in the two consecutive images by using edge detection and segmentation greatly reduces the time for comutation of CHT. The voting based CHT avoids the errors associated with least squares methods. Calculation of a large number of points along the constraint line is also avoided by using the transformed slope-intercept parameter domain. The simulation results show that the proposed method is very effective for extracting optical flow vectors and hence recognizing moving objects in the images.
Jang, Kyung-Won;Kang, Jin-Hyun;Ahn, Tae-Chon;Peters, James F.
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.07d
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pp.2176-2179
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2002
This paper introduces a hybrid induction motor control using a genetically optimized pseudo-on-line method. Optimization results from the use of a look-up table based on genetic algorithms to find the global optimum of a un-constraint optimization problem. The approach to induction motor control includes a pseudo-on-line procedure that optimally estimates parameters of a fuzzy PID (FPID) controller. The proposed hybrid genetic fuzzy PID (GFPID) controller is applied to speed control of a 3-phase induction motor and its computer simulation is carried out. Simulation results show that the proposed controller is performs better than conventional FPID and PID controllers. The contribution of this paper is the introduction of a high performance hybrid form of induction motor control that makes on-line and real-time control of the drive system possible.
This paper presents a optimal Var allocation algorithm for minimizing transmission line losses and improving voltage profile in a given system. In this paper, nodal input data is considered as Gaussian distribution with their mean value and their variance. A Stocastic Linear programming technique based on chance constrained method is applied, to solve the var allocation problem with probabilistic constraint. The test result in 6-Bus Model system showes that the voltage distribution of load buses is improved and the power loss is more reduced than before var allocation.
This paper describes a modeling of a FACTS(Flexible AC Transmission System) device, namely, SSSC(Static Synchronous Series Compensator) model. The SSSC, a solid-state voltage source inverter coupled with a transformer, is connected in series with a transmission line. SSSC provides controllable compensating voltage, which is in quadrature with the line current, over an capacitive and an inductive range, independently of the magnitude of the line current. This SSSC model is obtained from the injection model for series connected VSC(Voltage Source Converter) by adding a constraint that the injected voltage should be in quadrature with the line current. The paper discusses the basic operating and performance characteristics of the SSSC, and power flow control in power system.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1997.10a
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pp.17-23
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1997
A methodology for on-line data reconciliation and optimization has been proposed to minimize the energy cost of a utility system. As industrial data tend to be corrupted by noise or gross error, fast and robust data reconciliation technique is essential for the on-line optimization of utility system. Thus, we propose the hierarchical decomposition approach that can be applicable to on-line data reconciliation and optimization. As this approach divides whole system into several subsystems and removes the nonlinearity of constraint systematically, it handles complexity of system easily and shows good performance in accuracy and computation speed. Through case studies, we prove that this methodology is a good candidate for on-line data reconciliation and optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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