Modeling of photovoltaic power systems is significant to analytically predict its dynamics in practical applications. This paper presents a novel modeling algorithm of such system by using probability and statistic theories. We first establish a linear model basically composed of Fourier parameter sets for mapping the input/output variable of photovoltaic systems. The proposed model includes solar irradiation and ambient temperature of photovoltaic modules as an input vector and the inverter power output is estimated sequentially. We deal with these measurements as random variables and derive a parameter learning algorithm of the model in terms of statistics. Our learning algorithm requires computation of an expectation and joint expectation against solar irradiation and ambient temperature, which are analytically solved from the integral calculus. For testing the proposed modeling algorithm, we utilize realistic measurement data sets obtained from the Seokwang Solar power plant in Youngcheon, Korea. We demonstrate reliability and superiority of the proposed photovoltaic system model by observing error signals between a practical system output and its estimation.
Many modeling and calibration methods have been developed to analyze and design the biological wastewater treatment process. For the systematic use of activated sludge model (ASM) in a real treatment process, a most important step in this usage is a calibration which can find a key parameter set of ASM, which depends on the microorganism communities and the process conditions of the plants. In this paper, a standardized calibration protocol of the ASM model is developed. First, a weighted effluent quality index(WEQI) is suggested far a calibration protocol. Second, the most sensitive parameter set is determined by a sensitive analysis based on WEQI and then a parameter optimization method are used for a systematic calibration of key parameters. The proposed method is applied to a calibration problems of the single carbon removal process. The results of the sensitivity analysis and parameter estimation based on a WEQI shows a quite reasonable parameter set and precisely estimated parameters, which can improve the quality and the efficiency of the modeling and the prediction of ASM model. Moreover, it can be used for a calibration scheme of other biological processes, such as sequence batch reactor, anaerobic digestion process with a dedicated methodology.
본 연구는 S-parameter를 이용한 변압기의 고주파 모델링 방법을 제시한다. 1차측과 2차측을 단락 또는 개방 회로를 구성하여 각 상태에서의 반사계수를 Vector Network Analyzer로 측정하였다. 측정 결과로부터 등가회로 소자를 추출하여 고주파 등가회로를 모델링하고, 2-port 회로에서 측정한 S-parameter 측정치와 시뮬레이션 결과를 비교함으로써 타당성을 검증하였다. 이는 정확하고 예측 가능한 고주파 변압기를 설계하는데 적용될 수 있다.
본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합 모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.
Modified Materka-Kacprzak 대신호 MODFET(modulation-doped field-effect transistor) model을 사용하여 GaN(gallium nitride) MODFET 대신호 모델링을 수행하였다. Dambrine(3)이 제안한 방법에 따라 45㎒에서 40㎒의 주파수 범위에 걸쳐 S-parameter 및 DC특성을 측정하였으며, 측정결과를 토대로 cold FET 방법[4]에 의해 측정된 기생성분들을 de-embedding 함으로써 소신호 파라미터를 추출하였고, 추출된 소신호 파라미터는 함수를 사용하여 측정결과를 재현하는 맞춤함수 모델의 일종인 modified Materka 모델을 사용하여 모델링하였다. 수행된 대신호 모델링을 검증하기 위하여 모델링된 GaN MODFET의 DC 및 S-파라미터, 전력특성을 측정값과 각각 비교해 보았을 때 비교적 일치하고 있음을 보여서 GaN 대신호 모델링을 검증하였으며, modified Materka 모델이 GaN MODFET 대신호 모델링에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
In this paper, a modeling and a robust time-delay control for the reclaimer are investigated. Supplying the same amount of a raw material throughout the reclamation process from the raw yard to a sinter plant is important to keep the quality of the molten steel uniform in blast furnaces. As the actual parameter values of the reclaimer are not available, the boom rotational dynamics are modeled as a second order differential equation with unknown coefficients. The unknown parameters in the nominal model are estimated using a recursive estimation method. Another important factor in the control design of the reclaimer is the large time-delay in output measurement. Assuming a multiplicative uncertainty, that accounts for both the unstructured uncertainty neglected in the modeling and the structured uncertainty contained in the parameter estimation, a robust Smith predictor is designed. A robust stability criterion for the multiplicative uncertainty is also derived. Following the work of Goodwin et al. [4], a quantifying procedure of the multiplicative uncertainty bound, through experiments , is described. Experimental and simulation results are provided.
인식 모델을 구성할 때 정의되지 않은 모델, 인식 모델 구성 후에 추가되어진 모델, 모델이 부족하여 하나의 모델 클러스터링으로 모델링하여 생성된 인식 모델들은 인식률 저하의 원인이 된다. 이러한 원인을 개선하기 위하여 Bayesian 기법의 모수 추정을 이용한 결정트리 상태 공유 모델링 방법을 제안하였다. 제안 방법은 Bayesian 기법의 파라미터 추정을 통하여 탐색된 결과로부터 결정트리 기반 상태 공유 모델링의 최대 확률 기법에 따라 인식모델을 결정한다. 본 논문에서 제안하여 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험 결과에서 제안한 군집화 방식을 비교하여 1.29%의 음성인식 오류감소율을 보였으며, 기존 군집화 방식에 비해 개선된 성능을 보였다.
A general procedure of obtaining reliable one-step kinetics model for hydrocarbon mixture from the fully detailed chemistry is described iin this study. One-step theoretical formulation of the induction parameter model IPM uses a theoretical reconstruction of the induction time database obtained from a detailed kinetics library. Non-dimensional induction time calculations is compared with that of detailed kinetics. The IPM was latter implemented to fluid dynamics code and applied for the numerical simulation of detonation wave propagation. The numerical results including the numerical smoked-foil record show the all the details of the detonation wave propagation characteristics at the cost around 1/100 of the detailed kinetics calculation.
By using the test of signal error, model structure of an electrohydraulic servo system is determined. For determining parameter of the electrohydraulic servo system, using time discrete model of parametric method, parameters in time discrete model are searched by the least square method. By bilinear transform, we have found the model of electrohydraulic servo system in s domain. Afterwards, we have compared experimental data with simulation data by MATLAB having the identified parameter. As the result, experimental data is agreed with simulation data very well.
Load modeling has a significant influence on power system analysis and control. In recent years, measurement-based load modeling has been widely practiced. In the load modeling algorithm, the model structure is determined and the parameters of the established model are estimated. For parameter estimation, least-squares optimization method is applied. The model parameters are estimated so that the error between the measured values and the predicted values is to be minimized. By introducing sliding window concept, on-line load modeling method can be performed which reflects the dynamic behaviors of loads in real-time. For the purpose of data acquisition, the measurement system including PMU is implemented in university level. In this paper, case studies are performed using real PMU data from Korea Univ. and Seoul National University of Science and Technology. The performances of modeling real and reactive power behaviors using exponential and ZIP load model are evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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