DAS(Distribution Automation System) is equipped with several software applications such as service restoration, loss minimization, and protective relay coordination. The software applications of DAS are very sensitive to the amount of section load being carried by a particular section of distribution lines. Moreover, each software application requires a different parameter of the section load according to its purpose. Therefore, This paper proposes a new section load management method using real-time measurement data of the distribution lines. In order to provide accurate data to DAS applications, this method considers section loads in terms of the relationship of power versus time. In order to establish that the proposed method is feasible, a performance-testing simulator was developed, and case studies were conducted for a modified real distribution network.
This paper presents fuzzy clustering and wavelet transform analysis based technique for the industrial hourly load forecasting fur the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using fuzzy clustering and then wavelet transform is adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed composite model of fuzzy clustering and wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the industrial hourly peak load forecasting.
To overcome some of the limitations in the conventional photolithography technique, MC-SPL which has advantages such as flexibility and high speed was developed in the past. To make a fine pattern using MC-SPL, there are many variables to control, for example, applied load, scribing speed, chemical etching condition, and etc. In this work, the effect of contact load on the width of the pattern was investigated. The load not only influences the width of the pattern but it also affects the wear of the probe tip. It was found that it is beneficial to load the tip in two stages. Futhermore, the experimental results showed that the pattern width was more sensitive to the initial contact force.
This paper focuses on the buckling capacity of a hybrid grid shell. The eigenvalue buckling, geometrical non-linear elastic buckling and elasto-plastic buckling analyses of the hybrid structure were carried out. Then the influences of the shape and scale of imperfections on the elasto-plastic buckling loads were discussed. Also, the effects of different structural parameters, such as the rise-to-span ratio, beam section, area and pre-stress of cables and boundary conditions, on the failure load were investigated. Based on the comparison between elastic and elasto-plastic buckling loads, the effect of material non-linearity on the stability of the hybrid barrel vault is found significant. Furthermore, the stability of a hybrid barrel vault is sensitive to the anti-symmetrical distribution of loads. It is also shown that the structures are highly imperfection sensitive which can greatly reduce their failure loads. The results also show that the support conditions pose significant effect on the elasto-plastic buckling load of a perfect hybrid structure.
The single layer latticed dome is very sensitive on the slenderness ratio and half open angle of the elements, load condition and the connection type because it is organized by a lot of thin elements, so we have to use the geometrically nonlinear buckling load when the buckling behavior of the structures is analyzed But, it is very difficult to design the single layer latticed domes considered all conditions. Therefore the purpose of this paper is to propose the appropriate design method of the single layer latticed dome considered the geometrically nonlinear buckling load in base on the linear buckling load by the eigen-value analysis.
This paper presents Kohonen neural network and wavelet transform analysis based technique for industrial peak load forecasting for the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using Kohonen neural network and then wavelet transforms are adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a six-scale synthesis technique.
The single layer latticed dome is very sensitive on the slenderness ratio and half open angle of the elements, load condition, and the connection type because it is originazed by a lot of thin elements, so we have to use the geometrically nonlinear buckling load when the buckling of the structures is analyzed. But, it is very difficult to design the single layer latticed domes considered all conditions. Therefore the purpose of this paper is to propose the appropriate design method of the single layer latticed dome considered the geometrically nonlinear buckling load in base of the linear buckling load by the eigenvalue analysis.
Measurement techniques for in-duct acoustic source parameters can be classified into the direct method and the load method, according to whether it utilizes an extra external source or not. It is reported that the load methods yield the negative source resistance and the purpose of this paper is to clarify that the time-varying nature of the source is the main cause of this physically implausible result. For this purpose, the direct and load methods for measuring the source characteristics of a simplified fluid machine are simulated using the time domain numerical analysis. In the numerical simulations, the method of characteristics is employed and the source characteristics are calculated from the resultant data. It is shown that the load method results in negative source resistance for some frequencies, whereas the direct method yields positive values for all frequencies considered. It is found that the result of load method is quite sensitive to the change of cylinder pressure or valve profile in contrast to the direct method.
In terms of waste load allocation, inequality of waste load discharge must be considered as well as economic aspects such as minimization of waste load abatement. The inequality of waste load discharge between areas was calculated with Gini coefficient and was included as one of the objective functions of the multi-objective waste load allocation. In the past, multi-objective functions were usually weighted and then transformed into a single objective optimization problem. Recently, however, due to the difficulties of applying weighting factors, multi-objective genetic algorithms (GA) that require only one execution for optimization is being developed. This study analyzes multi-objective waste load allocation using NSGA-II-aJG that applies Pareto-dominance theory and it's adaptation of jumping gene. A sensitivity analysis was conducted for the parameters that have significant influence on the solution of multi-objective GA such as population size, crossover probability, mutation probability, length of chromosome, jumping gene probability. Among the five aforementioned parameters, mutation probability turned out to be the most sensitive parameter towards the objective function of minimization of waste load abatement. Spacing and maximum spread are indexes that show the distribution and range of optimum solution, and these two values were the optimum or near optimal values for the selected parameter values to minimize waste load abatement.
In modern society, the number of industrial customers using equipment sensitive particularly to voltage sags is rapidly increasing. As voltage sags can cause loss of information as well as false operation of the control device, it results in the vast economic damage in industrial processes. One way to mitigate voltage sags in the sensitive loads is the installation of distributed generation (DGs) on the periphery of these loads. In addition, renewable energy sources are currently in the spot light as the potential solution for the energy crisis and environmental issues. In particular, wind power generation which is connected to a grid is rising rapidly because it is energy efficient and also economically feasible compared to other renewable energy sources. On the basis of the above information, in this paper, with Wind Turbine Generators (WTGs) installed nearby the sensitive load, the analysis of the mitigating effect comparison by types of WTGs is performed using voltage sag assessment on the IEEE-30 bus test system. That is, the areas of vulnerability according to types of WTGs are expected to be different by how much reactive power is produced or consumed as WTG reactive power capability is related to the types of WTGs. Using the concept of 'Vulnerable area' with the failure rate for buses and lines, the annual number of voltage sags at the sensitive load with the installation of WTGs per type is studied. This research will be anticipated to be useful data when determining the interconnection of wind power generation in the power system with the consideration of voltage sags.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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