The emergence of the Smart Grid is an integrated solution for the next generation power system that combines IT technology in the power system to create optimal energy utilization and various services. However, these convergence technologies (power systems and information communications) are not only improving the related technologies but also producing various problems especially exposure to cyber risk. In particular, the intelligent power grid has security vulnerabilities through real-time information sharing among various organically linked systems, and it is more complicated than the cyber risk problem in the existing IT field and is directly connected to national disaster accidents. Therefore, in order to construct and operate a more stable smart grid, this paper analyzes the system of power system control system in Korea, and proposes a cyber security element definition and a countermeasure establishment method of power monitoring & control systems based on security standards of smart grid (No. SPS-SGSF-121-1-1).
Based on the Deep Q-Network(DQN) algorithm of reinforcement learning, an active fault-tolerance method with incremental action is proposed for the control system with sensor faults of the once-through steam generator(OTSG). In this paper, we first establish the OTSG model as the interaction environment for the agent of reinforcement learning. The reinforcement learning agent chooses an action according to the system state obtained by the pressure sensor, the incremental action can gradually approach the optimal strategy for the current fault, and then the agent updates the network by different rewards obtained in the interaction process. In this way, we can transform the active fault tolerant control process of the OTSG to the reinforcement learning agent's decision-making process. The comparison experiments compared with the traditional reinforcement learning algorithm(RL) with fixed strategies show that the active fault-tolerant controller designed in this paper can accurately and rapidly control under sensor faults so that the pressure of the OTSG can be stabilized near the set-point value, and the OTSG can run normally and stably.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1418-1432
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2013
This paper studies the problem of secure information exchange between two sources via multiple relays in the presence of an eavesdropper. To this end, we propose a relay beamforming scheme, i.e., relay beamforming with artificial noise (RBwA), where the relay beamforming vector and the artificial noise vector are jointly designed to maintain the received signal-to-interference-ratio (SINR) at the two sources over a predefined Quality of Service (QoS) threshold while limiting the received SINR at the eavesdropper under a predefined secure threshold. For comparison, the relay beamforming without artificial noise (RBoA) is also considered. We formulate two optimization problems for the two schemes, where our goal is to seek the optimal beamforming vector to minimize the total power consumed by relay nodes such that the secrecy of the information exchange between the two sources can be protected. Since both optimization problems are nonconvex, we solve them by semidefinite program (SDP) relaxation theory. Simulation results show that, via beamforming design, physical layer secrecy of two-way relay networks can be greatly improved and our proposed RBwA outperforms the RBoA in terms of both low power consumption and low infeasibility rate.
In this study, we first briefly introduce the effect of circulating current control on the modulation signal of a modular multilevel converter (MMC). The maximum modulation index is also theoretically derived. According to the optimal modulation index analysis and the model in the continuous domain, different DC-side output impedance equivalent models of MMC with/without compensating component are derived. The DC-side impedance of MMC inverter station can be regarded as a series xR + yL + zC branch in both cases. The compensating component of the maximum modulation index is also related to the DC equivalent impedance with circulating current control. The frequency characteristic of impedance for MMC, which is observed from its DC side, is analyzed. Finally, this study investigates the prediction of the DC voltage ripple transfer between two-terminal MMC high-voltage direct current systems under unbalanced conditions. The rationality and accuracy of the impedance model are verified through MATLAB/Simulink simulations and experimental results.
Fuel Cell Hybrid Vehicles (FCHVs) have become a major topic of interest in the automotive industry owing to recent energy supply and environmental problems. Several types of power management strategies have been developed to improve the fuel economy of FCHVs including optimal control strategy based on optimal control theory, rule-based strategy, and equivalent consumption minimization strategy (ECMS). The ECMS is applied in this study. This strategy is based on the heuristic concept that the usage of the electric energy can be exchanged to equivalent fuel consumption. This strategy is known as one of the promising solutions for real-time control of hybrid vehicles. The ECMS for an FCHV is introduced in this paper as well as the equivalent fuel consumption parameter. The relationship between the battery final state of charge (SOC) and the fuel consumption while changing the equivalent fuel consumption parameter is obtained for three different driving cycles. The function of the equivalent fuel consumption parameter is also discussed.
An AMD control system is usually built based on the original model of a target building. As a result, the fact leads a large calculation workload exists. Therefore, the orders of a structural model should be reduced appropriately. Among various model-reduction methods, a suitable reduced-order model is important to high-rise buildings. Meanwhile, a partial structural information is discarded directly in the model-reduction process, which leads to the accuracy reduction of its controller design. In this paper, an optimal technique is selected through comparing several common model-reduction methods. Then, considering the dynamic characteristics of a high-rise building, an improved balanced truncation (BT) method is proposed for establishing its reduced-order model. The abandoned structural information, including natural frequencies, damping ratios and modal information of the original model, is reconsidered. Based on the improved reduced-order model, a new reduced-order controller is designed by a regional pole-placement method. A high-rise building with an AMD system is regarded as an example, in which the energy distribution, the control effects and the control parameters are used as the indexes to analyze the performance of the improved reduced-order controller. To verify its effectiveness, the proposed methodology is also applied to a four-storey experimental frame. The results demonstrate that the new controller has a stable control performance and a relatively short calculation time, which provides good potential for structural vibration control of high-rise buildings.
For efficient and accurate diagnosis of ultrasound images, the time gain compensation (TGC) and dynamic range (DR) control of the ultrasound echo signal are important. TGC is for compensating the attenuation of the ultrasound echo signal along the depth, and DR is used to control the image contrast. In this paper, we propose an algorithm for finding the optimized values of TGC and DR automatically. For TGC, the degree of compensation is determined along the depth based on the effective attenuation estimation of ultrasound signal. For DR optimization, we introduce a novel cost function on the basis of the characteristics of ultrasound image, which provides the minimum value at the optimal DR. Experiments have been performed by applying the proposed algorithm to a real US imaging system. The results show that the algorithm automatically can determine the values of TGC and DR in realtime so that the subjective quality of the corresponding US image may be good enough for diagnosis.
The Bacterial Foraging Optimization Algorithm is a swarm intelligence optimization algorithm. This paper first analyzes the chemotaxis, as well as elimination and dispersal operation, based on the basic Bacterial Foraging Optimization Algorithm. The elimination and dispersal operation makes a bacterium which has found or nearly found an optimal position escape away from that position, which greatly affects the convergence speed of the algorithm. In order to avoid this escape, the sphere of action of the elimination and dispersal operation can be altered in accordance with the generations of evolution. Secondly, we put forward an algorithm of an adaptive adjustment of step length we called improved bacterial foraging optimization (IBFO) after making a detailed analysis of the impacts of the step length on the efficiency and accuracy of the algorithm, based on chemotaxis operation. The classic test functions show that the convergence speed and accuracy of the IBFO algorithm is much better than the original algorithm.
Some design formulas and design procedures for single and multiple tuned liquid column dampers (TLCDs) are proposed in this study. Previous studies show that if the properties of the TLCD system are properly selected then the TLCD could be as effective as the traditional tuned mass dampers. In addition, the TLCD system offers advantages such as flexibility in terms of installation, little maintenance required, and potentials for multiple usage, etc., which are incomparable by other mechanical types of dampers. In this paper, a set of optimal properties such as length and head loss of a TLCD system are derived under the assumption that the building vibrates in a dominate mode and is subjected to Gaussian white noise excitation. A design procedure for a single TLCD system will be illustrated and discussed. Due to the nonlinearity in the damping term, the TLCD system is sensitive to the loading intensity. This loading sensitivity could limit the application range of the TLCD system. It will be shown in this paper that such a nonlinear effect can be reduced by using multiple TLCDs. As a demonstrative example, the control effects on a flexible building modeled as a single degree-of-freedom system subjected to white noise excitation will be analyzed and discussed using single or multiple TLCDs.
High energy ball milling is employed to produce iron matrix- multiwall carbon nanotube (MWCNT) reinforced composite. The damage caused to MWCNT due to harsh ball milling condition and its influence on interfacial bonding is studied. Different amount of MWCNT is used to find the optimal percentage of MWCNT for avoidance of the formation of chemical reaction product at the matrix - reinforcement interface. Effect of process control agent is assessed by the use of different materials for the purpose. It is observed that ethanol as a process control agent (PCA) causes degradation of MWCNT reinforcements after milling for two hours whereas solid stearic acid used as process control agent, allows satisfactory conservation of MWCNT structure. It is further noted that at a high MWCNT content (~ 2wt.%), high energy ball milling leads to reaction of iron and carbon and forms iron carbide (cementite) at the iron-MWCNT interface. At low percentage of MWCNT, dissolution of carbon in iron takes place and the amount of reinforcement in iron matrix composite becomes negligibly small. However, under the present ball milling condition (ball to metal ratio~ 6:1 and 200 rpm vial speed) iron-1wt.% MWCNT composite of good interfacial bonding can retain the tubular structure of reinforcing MWCNT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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