This paper presents the new power dissipation model of individual switching device in a high-level modular multilevel converter (MMC), which can be mostly used in voltage sourced converter (VSC) based high-voltage direct current (HVDC) system and flexible AC transmission system (FACTS). Also, the voltage balancing method based on sorting algorithm is newly proposed to advance the MMC functionalities by effectively adjusting switching variations of the sub-module (SM). The proposed power dissipation model does not fully calculate the average power dissipation for numerous switching devices in an arm module. Instead, it estimates the power dissipation of every switching element based on the inherent operational principle of SM in MMC. In other words, the power dissipation is computed in every single switching event by using the polynomial curve fitting model with minimum computational efforts and high accuracy, which are required to manage the large number of SMs. After estimating the value of power dissipation, the thermal condition of every switching element is considered in the case of external disturbance. Then, the arm modeling for high-level MMC and its control scheme is implemented with the electromagnetic transient simulation program. Finally, the case study for applying to the MMC based HVDC system is carried out to select the appropriate insulated-gate bipolar transistor (IGBT) module in a steady-state, as well as to estimate the proper thermal condition of every switching element in a transient state.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.180-181
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2019
This paper proposes a rate control algorithm for intra coding frame in HEVC encoder using a deep learning approach. The proposed algorithm is designed for CTU level bit allocation in intra frame by considering visual features spatially and temporally. Our features are generated using visual geometry group (VGG-16) with deep convolutional layers, then it is used for bit allocation per each CTU within an intra frame. According to our experiments, the proposed algorithm can achieve -2.04% Luma component BD-rate gain with minimal bit accuracy loss against the HM-16.20 rate control model.
In this paper, a maximum efficiency control technique of real-time processing in which parameter variation is compensated in vector control of an induction motors(I.M.) is proposed. Based on equivalent model of I.M., a loss minimization factor(LMF) with the variations of speed is derived. To solve problem of inaccuracy of LMF curves due to machine parameter variation, rotor resistance estimation is performed by using instantaneous reactive power. The estimated rotor resistance values are applied to the maximum efficiency control with a LMF.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.4
no.1
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pp.97-103
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2011
With the aim to increase blade loadings and stable operating range in highly loaded compressors, this article has been conducted to explore, through a numerical parametric study, the potential of passive control using slotted bladings in cascade configurations. The objective of this numerical investigation is to analyze the influence of location, width and slope of the slots and therefore identify the optimal configuration. The approach is based on two dimensional cascade geometry, low speed regime, steady state and turbulent RANS model. The results show the efficiency of this passive technique to delay separation and enhance aerodynamic performances of the compressor cascade. A maximum of 28.3% reduction in loss coefficient have been reached, the flow turning is increased with approximately $5^0$ and high loading over a wide range of angle of attack have been obtained for the optimized control parameter.
Kim, Ji-Myong;Park, Young Jun;Kim, Young-Jae;Yu, YeongJin
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.192-194
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2015
The growing size and complex process in construction project recently leads to increase risk and the losses as well. Even though researchers have identified the major risk indicators, there is lack of comprehensive and quantitative research for identifying the relationship between the risk indicators and economic losses associated with construction projects. To address this shortage of research, this study defines risk indicators and create a framework to assess the influence of economic losses from the indicators. An insurance company's claim payout record was accepted as the dependent variable to reflect the real economic losses. Based on the claims, we categorized the causes and results of accidents. To establish framework, built environment vulnerability indicators and geographical vulnerability indicators were employed as the risk indicators. A Pearson correlation analysis was adopted to validate the relationship with loss ratio and risk indicators. Consequently, this framework and its results may offer significant references for under writers of insurance companies and loss prevention activities.
In order to various service types of real time and non-real time traffic with varying requirements are transmitted over the IEEE 802.16 standard is expected to provide quality of service(QoS) researchers have explored to provide a queue management scheme with differentiated loss guarantees for the future Internet. The sides of a packet drop rate, an each class to differential drop probability on achieving a low delay and high traffic intensity. Improved a queue management scheme to be enhanced to offer a drop probability is desired necessarily. This paper considers multiple random early detection with differential drop probability which is a slightly modified version of the Multiple-RED(Random Early Detection) model, to get the performance of the best suited, we analyzes its main control parameters (maxth, minth, maxp) for achieving the proportional loss differentiation (PLD) model, and gives their setting guidance from the analytic approach. we propose Dynamic-multiple queue management scheme based on differential drop probability, called Dynamic-VQSDDP(Variable Queue State Differential Drop Probability)T, is proposed to overcome M-RED's shortcoming as well as supports static maxp parameter setting values for relative and each class proportional loss differentiation. M-RED is static according to the situation of the network traffic, Network environment is very dynamic situation. Therefore maxp parameter values needs to modify too to the constantly and dynamic. The verification of the guidance is shown with figuring out loss probability using a proposed algorithm under dynamic offered load and is also selection problem of optimal values of parameters for high traffic intensity and show that Dynamic-VQSDDP has the better performance in terms of packet drop rate. We also demonstrated using an ns-2 network simulation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.9A
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pp.2289-2304
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1998
For the performance analysis and traffic control of ATM networks carrying video sequences, need an appropriate video traffic model. In this paper, we propose a new traffic model for MPEG compressed videos which are widely used for any type of video applications at th emoment. The proposed modeling scheme uses scene-based traffic characteristics and considers the correlation between frames of consecutiv GOPs. Using a simple scene detection algorithm, scene changes are modeled by state transitions and the number of GOPs of a scene state is modeled by a geometric distirbution. Frames of a scene stte are modeled by mean I, P, and B frame size. For more accurate traffic modeling, quantization errors (residual bits) that the state transition model using mean values has are compensated by autoregressive processes. We show that our model very well captures the traffic chracteristics of the original videos by performance analysis in terms of autocorrelation, histogram of frame bits genrated by the model, and cell loss rate in the ATM multiplexer with limited buffers. Our model is able to perrorm translations between levels (i.e., GOP, frame, and cell levels) and to estimate very accurately the stochastic characteristics of the original videos by each level.
In this paper, an algorithm to improve the optimal engine operation is suggested by increasing the CVT shift speed. By rearranging the CVT shift dynamic equation, it is found that the CVT shift speed depends on the line pressure as well as the primary pressure. Based on the shift dynamics, an algorithm to accomplish a faster shift speed is presented by increasing the line pressure. In order to apply the algorithm, dynamic models of the line pressure control valve and the ratio control valve are obtained by considering the CVT shift dynamics and model based controllers are designed. It is found from the simulation results that fuel economy can be improved by 2% in spite of the increased hydraulic loss due to the increased line pressure.
Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.
In the present study, irregular disturbances to ship dynamics is proposed, where irregular disturbances implying irregular wave and the fluctuating component of wind for the evaluation of automatic steering system of ship in following seas. Prediction method based on the principle of linear superposition. Irregular wave disturbances in following seas is calculated by frequency variation method. The mathematical model of each element of an automatic steering system is derived, which takes account of a few non-linear mechanisms. PD(Proportional-Derivative) controller and low-pass filter with a weather adjustment are adopted to modelling the characteristics of an autopilot. Performance index is introduced from the viewpoint of energy saving, which derived from the concept of energy loss on ship propulsion. Finally, the present methods are applied to two typical types of ship ; an ore carrier and a fishing boat. The various effects of control constants of autopilot on propulsive energy loss are investigated
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