This paper proposes a compensating algorithm for the secondary voltage of a coupling capacitor voltage transformer (CCVT) in the time domain by considering the hysteresis characteristics of the core. The proposed algorithm estimates the three error terms i.e. the voltage across the secondary winding parameters, the voltage across the primary winding parameters, and the voltage across the capacitor and the tuning reactor. These three terms are added to the measured secondary voltage to obtain the correct voltage. The algorithm reduces the errors of the CCVT significantly both in the steady state and during a fault. The performance of the algorithm is verified under the various fault conditions by varying the fault distance, the fault inception angle, and the fault impedance with the EMTP generated data. Test results clearly indicate that the algorithm can increase the accuracy of a CCVT significantly under the fault conditions as well as in the steady state. The algorithm helps improve the performance of a protection relay or a metering device.
초음파 상호상관 기법을 파이프를 통해 흐르는 물의 유속측정에 적용하였다. 상호상관 기법을 활용하여 비삽입 방법으로 유체의 평균 유동속도를 측정할 수 있었으며, 이 기법을 이용한 비삽입, 비접촉식 측정방식은 기존의 기계식 유량계의 유동방해로 인한 공정에너지 손실을 크게 감소시키는 장점을 가지고 있다. 유동속도의 계산을 위해 실시간 FFT용 디지탈 신호처리기를 이용하였으며, 50mm에서 248mm의 유동관에서 유동 실험결과 0.25m/s에서 16m/s사이의 유속범위에서 평균유속의 측정 정확도는 약 $1\%$ 나타났다. 상호상관 기법의 유동측정 기술은 상수와 공업용수 등을 포함한 대부분의 액체유량 측정에 활용이 가능하다.
Ultrasonic flow metering(UFM) technology is being received much attention from a variety of industrial fields to exactly measure the flow rate. The UFM has much advantage over other conventional flow meter systems, since it has no moving parts, and offers good accuracy and reliability without giving any disturbances to measure the flow rate, thereby not causing pressure losses in the flow fields. In the present study, 3-dimensional, unsteady, compressible Navier-Stokes equations are solved by a finite volume scheme, based upon the second order upwind scheme for spatial derivatives and the multi-stage Runge-Kutta integral method for time derivatives. In order to simulate multi-path ultrasonic flow meter, an excited pressure signal is applied to three different locations upstream, and the pressure signals are received at three different locations downstream. The mean flow velocities are calculated by the time difference between upstream and downstream propagating pressure signals. The obtained results show that the present CFD method simulates successfully ultrasonic meter gas flow and the mean velocity measured along the chord near the wall is considerably influenced by the boundary layers.
In contracts for sales of natural gas between sellers and buyers, it is not suncient to only measure a volumetric quantity of gas in flowing conditions in metering station. Therefore the measured volumetric quantity must be converted to that of reference conditions. The density of the natural gas required in such a calculation can be measured directly or estimated from the equation of sate or any other experimental methods. The specific gravity meter is the apparatus used to measure the density of fluids under the reference conditions and it can be widely used in industrial areas, especially in massive flow rate natural gas industry. This study has been carried out in an attempt to improve measurement accuracy of natural gas flow rate calculation, providing the adequate installation and proper operation conditions of specific gravity meter. The test results are 1) the density measurement errors in case of using methane and standard gas as calibration gases are smaller than using methane and nitrogen gas, 2) the periodical calibration to maintain accurate density measurements is essential, and 3) the specific gravity meter is sensitive to changes of environmental conditions, especially environmental temperature surrounding the specific gravity meter.
Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.
수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.1957-1980
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2021
The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.
소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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