Kim, Jung-Hoon;Ham, Jung-Pil;Lee, Byung-Ha;Won, Jong-Ryul
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.05a
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pp.7-9
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2001
Many developing countries has been voltage unstable and the inter- change capability in Korea is limited by voltage instability. In analyzing voltage stability, load model has been considered as constant power, but actual loads vary as voltage changes. In order to incorporating voltage-dependent load model. we need the low-side of P-V curve that can not be obtained by general load flow algorithm. This paper proposes a modified GCF algorithm to obtain a full low-side of P-V curve and a accurate voltage assessment index considering load model. 5-bus sample system and 19-bus real power system are applied to simulate the proposed GCF. Also. the effect of reactive power compensation is illustrated in same systems.
Index tests are useful because they are rapid and cheap-and if bias is known the fundamental property can be estimated, as when estimating the compressive strength or the tensile sterngth from the rock test hammer value. Index tests which have proved to be very useful are the rock test hammer, the point load test and sonic velocity test. These can provide index values in their owing right or be used to estimate the compressive strength, the tensile strength and elastic modulus. Because of the heterogeneous and fractured nature of rock, many index tests have been developed for a variety of purposes, e.g.for use in rock mass classification schemes.
Lim, Zi-Jie;Mustafa, Mohd Wazir;Jamian, Jasrul Jamani
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.10
no.3
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pp.877-887
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2015
Rapid development of cities with constant increasing load and deregulation in electricity market had forced the transmission lines to operate near their threshold capacity and can easily lead to voltage instability and caused system breakdown. To prevent such catastrophe from happening, accurate readings of voltage stability condition is required so that preventive equipment and operators can execute security procedures to restore system condition to normal. This paper introduced Enhanced Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm to estimate the voltage stability condition which utilized Fast Voltage Stability Index (FVSI) to indicate how far or close is the power system network to the collapse point when the reactive load in the system increases because reactive load gives the highest impact to the stability of the system as it varies. Particle Swarm Optimization (PSO) had been combined with the ANN to form the Enhanced Hybrid PSO-ANN (EHPSO-ANN) algorithm that worked accurately as a prediction algorithm. The proposed algorithm reduced serious local minima convergence of ANN but also maintaining the fast convergence speed of PSO. The results show that the hybrid algorithm has greater prediction accuracy than those comparing algorithms. High generalization ability was found in the proposed algorithm.
Voltage collapse is a serious concern to the electirc utility industry. It is common to associate steady-state stability with the ability of the transmission system to transport real power and to associate voltage collapse with the inability to provide reactive power at the necessary locations within the system. An algorithm to directly calculate the critical point of system voltage collapse was presented by the authors. The method (based on the ordinary power flow equations and explicit requirement of singularity of the Jacobian matrix) is basically one degree of freedom with proper load distribution factors. This paper suggests a modified algorithm to increase the degree of freedom, introducing the nonlinear programming technique. The objective function is a distance measure between the present operating point and the closest voltage collapse point. Knowledge of the distance and the most vulnarable bus from the voltage collapse point of view may be used as a useful index for the secure system operation.
Aortic AIx(augmentation index) has been used to measure aortic stiffness and evaluate ventricular load quantitatively. Algorithm for the detection of augmentation point gradually increases the differential order to detect inflection point rather than detects the distinctive point that appears after a specific time. Developed algorithm for AIx is proved to provide more accurate results than the ones developed by previous studies with the deviation from $-11.5{\pm}14.34$ points to $-3.75{\pm}1.26$ points. Results could provide the basis for the measurement of aortic stiffness using easily-measurable radial artery pulse waves, and could be extended to develop a system for early diagnosis of various vascular diseases.
In this study, a demolition analysis code using the adaptively shifted integration (ASI)-Gauss technique, which describes structural member fracture by shifting the numerical integration point to an appropriate position and simultaneously releasing the sectional forces in the element, is developed. The code was verified and validated by comparing the predicted results with those of several experiments. A demolition planning tool utilizing the concept of a key element index, which explicitly indicates the contribution of each structural column to the vertical load capacity of the structure, is also develped. Two methods of selecting specific columns to efficiently demolish the whole structure are demonstrated: selecting the columns from the largest index value and from the smallest index value. The demolition results are confirmed numerically by conducting collapse analyses using the ASI-Gauss technique. The numerical results suggest that to achieve a successful demolition, a group of columns with the largest key element index values should be selected when explosives are ignited in a simultaneous blast, whereas those with the smallest should be selected when explosives are ignited in a sequence, with a final blast set on a column with large index value.
This paper deals with the NREL (National Renewable Energy Laboratory) 5-MW reference wind turbine. The controller which include MPPT (Maximum power point tracking) control algorithm and tower load reduction control algorithm was designed by MATLAB Simulink. This paper propose a tower damper algorithm to improve the existing tower damper algorithm. To improve the existing tower damper algorithm, proposed tower damper algorithm were applied the thrust sensitivity scheduling and PI control method. The thrust sensitivity scheduling was calculated by thrust force formula which include thrust coefficient table. Power and Tower root moment DEL (Damage Equivalent Load) was set as a performance index to verify the load reduction algorithm. The simulation were performed 600 seconds under the wind conditions of the NTM (Normal Turbulence Model), TI (Turbulence Intensity)16% and 12~25m/s average wind speed. The effect of the proposed tower damper algorithm is confirmed through PSD (Power Spectral Density). The proposed tower damper algorithm reduces the fore-aft moment DEL of the tower up to 6% than the existing tower damper algorithm.
This paper presents an improved method to estimate the maximum load level for heavily loaded power systems with the load-generation variation vector by using the elliptic pattern of the P-e curve. The previous study suggested a simple technique of removing e-f coupling, where only high voltage load flow solutions to calculate transforming angle of system reference is needed. The proposed algorithm is improved to require only one load flow solution at a specific load level in addition to the operating point at the beginning stage, which reduces the computation time and the iteration number of estimation. The proposed method can be efficiently applied to heaviIy loaded systems with the combination of CPFlow when the reactive power limit and ULTC are considered. In this paper, the effect of ULTC on the estimation of maximum loadability index is also investigated. The proposed algorithm is tested on New England 39 bus system and IEEE 118 bus system.
In this study, heavy metal levels at the sediment monitoring network site upstream of the Gangjeong-Goryeong weir in the Nakdong River were surveyed from 2012 to 2016. We assessed the sediment pollution level using various pollution indexes based on ICP-MS analysis. The stream sediment pollution assessment standard, established through Regulation No. 687 of the National Institute of Environmental Research (2015), pollution load index (PLI), potential ecological risk index (RI), and mean PEL Quotient (mPELQ) were used to evaluate the sediment pollution level. We verified the representativeness of the monitoring point through the distribution of sedimentation and scour behavior by river bed surveying using anacousticDopplercurrentprofiler.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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