Test facilities for the wind turbine performance monitoring and mechanical load measurements are installed in Vestas 100 kW wind turbine in Wollyong test site, Jeju island. The monitoring system consists of Garrad-Hassan T-MON system, telemetry system for blade load measurement, various sensors such as anemometer, wind vane, strain gauge, power meter, and etc. The experimental procedure for the measurement of wind turbine loads, such as edgewise(lead-lag) bending moment, flapwise bending moment, and tower base bending moment, has been established. Strain gauges are on-site calibrated against load cell prior to monitoring the wind turbine loads. Using the established monitoring system, the wind turbine is remotely monitored. From the measured load data, the load analysis has been performed to obtain the load power spectral density and the fatigue load spectra of the wind turbine.
This paper proposes a multiple switch mode power supply (SMPS) system based on the wireless network which controls variable load. The system enables power supply of up to 600W using 200W SMPS as a unit module and provides a controlling function of output power based on variable load and a monitoring function based on wireless network. The controlling function for output power measures the variation of output power and facilitates efficient power supply by controlling output power based on the measured variation value. The monitoring function guarantees a stable power supply by observing the multiple SMPS system in real time via wireless network. The performance of the proposed system was examined by various experiments. In addition, it was verified through standardized test of Korea Testing Certification. The results were given and discussed.
Power metering and monitoring system is a basic element of Smart Grid technology. This paper proposes a new Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) method for a residential buildings sector using the measured total active power consumption. Home electrical appliances are classified by ON/OFF state models, Multi-state models, and Composite models according to their operational characteristics observed by experiments. In order to disaggregate the operation and the power consumption of each model, an algorithm which includes a switching function, a truth table matrix, and a matching process is presented. Typical profiles of each appliances and disaggregation results are shown and classified. To improve the accuracy, a Time Lagging (TL) algorithm and a Permanent-On model (PO) algorithm are additionally proposed. The method is validated as comparing the simulation results to the experimental ones with high accuracy.
The operation and monitoring (OM) interface is the digital medium between nuclear power system and operators. The cognitive load of OM interface has an important effect on the operation errors made by operator during OM task between operator and computer. The cognitive load model of OM interface is constructed for analysing the composition and influencing factors of OM interface cognitive load. And to study the coping strategies and methods for cognitive load of nuclear power system. An experiment method based on eye movement is proposed to measure the cognitive load of OM interface. Experiment case is carried out with 20 subjects and typical OM interface of a nuclear power system simulator. The OM interface is optimized based on the experiment results. And the results comparison between the original OM interface and the optimized OM interface shows that the cognitive load model and proposed method is valuable contributions in reducing the cognitive load and improving the interaction efficiency of OM tasks.
In this paper, we developed a workload index for monitoring the durability test using operation information of an excavator. First, the acceleration and cylinder pressure were selected as load factors by analyzing operation data. Through load correlation analysis according to each load factor, Root Mean Square (RMS) and Work Load Range (WLR) were respectively derived as a load feature representing mechanical load. In addition, the workload index was used to quantify load features. For applying the workload index to monitoring, a real-time monitoring system consisting of sensors and embedded controller was installed on the excavator and the system was integrated with a remote monitoring environment using a wireless network. Results of load monitoring and analysis verified that the developed workload index was effective from the viewpoint of the relative comparison of the workload.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.1
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pp.58-64
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2008
In this paper, we present an active anti-islanding method with a load monitoring system using reactive power control. The proposed method, which is based on reactive power control, has fewer harmonics components than those in conventional methods, and it can minimize the reactive power component of the grid because it compensates the reactive power component with the load monitoring. The proposed quick islanding detection method was confirmed from the experimental results with an inverter for a 3kW photovoltaic system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.5
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pp.746-753
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2004
In this paper, the Power Management System(PMS) which based on a decision making system according to power strategy is proposed and implemented. PMS is designed to have functions of power monitoring. controlling, synchronizing load sharing and monitoring of driving engine, etc. PMS consists of the internet communication system(ICS). Remote Management System(RMS) and Sensor Driver System (SDS) ICS transmits the monitoring and supervisory data via Internet to Remote Management System(RMS) in real-time SDS detects various power system data on local generator and utility via I/O interface system. I/O interface system receives various status data and outputs control signals. Implemented PMS is tested with dummy signal to verify proposed functions and shows good results. For future study implemented PMS will be tested under real load condition to merchandize.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.7
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pp.414-420
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2003
The domestic needs for larger capability of power sources are increasing to cope with the expanding power load which results from the industrial developments & the progressed life style. In summer, the peak load is mainly due to the non-industrial reasons such as air-conditioners and other cooling equipments. To cover the concentrated peak load in stable, the power transmission lines should be more constructed and efficiently operated. The ampacity design of the underground cable system is generally following international standards such as IEC287, IEC60853 and JCS168 which regards the shape of 100% daily full power loads. It is not so efficient to neglect the real shapes of load curves generally below 60~70% of full load. The dynamic (real time) rating system tends to be used with the measured thermal parameters which make it possible to calculate the maximum ampacity within required periods. In this paper, the CTM(Conductor Temperature Monitoring) which is the base of dynamic rating systems for tunnel environment is proposed by a design of lumped thermal network ($\pi$-type thermal model) and distribution temperature sensor attached configuration, including the estimation results of its performances by load cycle test on 345kV single phase XLPE cable.
This paper presents a low-cost prototype for monitoring online the maximum power produced by a domestic photovoltaic (PV) system using Internet of Things (IoT) technology. The most common tracking algorithms (P&O, InCond, HC, VSS InCond, and FL) were first simulated using MATLAB/Simulink and then implemented in a low-cost microcontroller (Arduino). The current, voltage, load current, load voltage, power at the maximum power point, duty cycle, module temperature, and in-plane solar irradiance are monitored. Using IoT technology, users can check in real time the change in power produced by their installation anywhere and anytime without additional effort or cost. The designed prototype is suitable for domestic PV applications, particularly at remote sites. It can also help users check online whether any abnormality has happened in their system based simply on the variation in the produced maximum power. Experimental results show that the system performs well. Moreover, the prototype is easy to implement, low in cost, saves time, and minimizes human effort. The developed monitoring system could be extended by integrating fault detection and diagnosis algorithms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.469-478
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2022
This paper contains the results of developing smart devices and applications to monitor the load power of the industrial manufacturing machine and evaluate its performance. The smart devices in this paper are divided into two functionalities, which are collecting load power along with operating environment data of industrial manufacturing machines and transmitting the data to servers. Load power data collected from the smart devices are uploaded to MariaDB inside the Amazon Web Service (AWS) server. Using the RESTFul API, the uploaded power data can be retrieved and shown on the web and mobile application in the form of a graph to provide monitoring capability. To evaluate the performance of the developed system, the response time from MariaDB to web and mobile applications was measured. The results is ranging from 0.0256 to 0.0545 seconds in a 4G (LTE) network environment and from 0.6126 to 1.2978 seconds in a 3G network environment, which is considered a satisfactory result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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