The purpose of slate estimation in power system is to estimate the best-fit Slate variables from the measurements contaminated by various kind of noise. But because the majority of state estimation modules in EMS lack the convergence characteristics, sometimes the desirable outputs can't be obtained. So, in this paper, the new algorithm using the load now output as initial values in the state estimation calculation is proposed to guarantee the convergence. And if the load now outputs were used as the initial values in the calculation, the change in each step would be small compared to the original method using the flat start point. And the Inverse Lemma is used in the algorithm to calculate the new stale in each iteration step for reducing the calculation time. The proposed algorithm was tested on the IEEE 14, 30, 118 bus systems. Eventually, we were able to verity that the differences between the results obtained by the original method and proposed method were relatively small, and the effectiveness of the proposed algorithm increased when applied to the bigger systems.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.20
no.6
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pp.526-533
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2015
A new algorithm is proposed for the estimation of equivalent grid impedance at the point of common coupling of a grid-tie inverter output. The estimated impedance parameter can be used for the improvement of the performance and the stability of the distributed generation system. The estimation error is inevitable in the conventional estimation method because of the axis rotation due to PLL. In the conventional estimation error, the d-q voltage and current are used for the calculation of the impedance with active and reactive current injections. Conversely, in the proposed algorithm, the negative sequence current is injected, and then the negative sequence voltage is measured for the impedance estimation. As the positive and negative sequence current controller is independent and the PLL is based on the positive sequence component only, the estimation of the equivalent impedance can be achieved with high accuracy. Simulation and experimental results are compared to validate the proposed algorithm.
The Modular Multilevel Converter (MMC) has emerged as a key component in HVDC systems due to its ability to efficiently transmit large amounts of power over long distances. In such systems, accurate estimation of the MMC capacitor voltage is of utmost importance for ensuring optimal system performance, stability, and reliability. Traditional methods for voltage estimation may face limitations in accuracy and robustness, prompting the need for innovative approaches. In this paper, we propose a novel distributed neural network observer specifically designed for MMC capacitor voltage estimation. Our observer harnesses the power of a multi-layer neural network architecture, which enables the observer to learn and adapt to the complex dynamics of the MMC system. By utilizing a distributed approach, we deploy multiple observers, each with its own set of neural network layers, to collectively estimate the capacitor voltage. This distributed configuration enhances the accuracy and robustness of the voltage estimation process. A crucial aspect of our observer's performance lies in the meticulous initialization of random weights within the neural network. This initialization process ensures that the observer starts with a solid foundation for efficient learning and accurate voltage estimation. The observer iteratively updates its weights based on the observed voltage and current values, continuously improving its estimation accuracy over time. The validity of proposed algorithm is verified by the result of estimated voltage at each observer in capacitor of MMC.
This study is applied to common induction motor, and vector control is realized by using an indirect type of induction motor which has a simple composition. In this study extended Kalman filter is used from control theoretical viewpoint, and primary resistance and secondary resistance which change according to the temperature of motor are simultaneously estimated. This paper aims to research an indirect vector control in which the secondary resistance obtained from this estimation is consistent with secondary flux. This estimation is made by on-line estimation, but on-line estimation is difficult because extended Kalman filter takes long time in computation time. So off-line estimation was made on the assumption that the variation of temperature in motor is slow temporally.
In this paper, a method for optimal measurement placement in the problem of static harmonic state estimation in power systems is proposed. At first, for achieving to a suitable method by considering the precision factor of the estimation, a procedure based on Genetic Algorithm (GA) for optimal placement is suggested. Optimal placement by regarding the precision factor has an evident solution, and the proposed method is successful in achieving the mentioned solution. But, the previous applied method, which is called the Sequential Elimination (SE) algorithm, can not achieve to the evident solution of the mentioned problem. Finally, considering both precision and economic factors together in solving the optimal placement problem, a practical method based on GA is proposed. The simulation results are shown an improvement in the precision of the estimation by using the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.11
no.2
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pp.159-163
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2006
In order to tune the speed controller in the linear servo applications an accurate information of a mover mass including a load mass is always required. This paper suggests the mass estimation method of a permanent magnet linear synchronous motor(PMLSM) 4y using the parameter estimation method of Least-Squares algorithm. First, the deterministic autoregressive moving average(DARMA) model of the mechanical dynamic system is derived. Then the application of the Least-Squares algorithm shows that the mass can be accurately estimated both in the simulation results and in the experimental results.
Park, Young-Moon;Park, Jun-Ho;Hwang, Chang-Sun;Jeong, Seong-Hwan;Choi, Jun-Hyug
Proceedings of the KIEE Conference
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1988.11a
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pp.107-110
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1988
The quadratic cost function J(x) and the normalized residuals $r_N$ are conventionally used for identifying the presence and location of bed measurements in power system state estimation. These are "post estimation" tests and therefore require the complete re-estimation of system states whenever bed data is identified. This paper presents a pre-filter for reducing errors of the raw measurements using an adaptive filter. Each measurement is processed by the adaptive filter before being used in the state estimation. The performance of the adaptive filter is tested and the results are shown in this paper.
State estimation in power system is to estimate state variable value which minimizes the error from the real state measured by the gauge and connection state of the circuit breaker. In the past, it was difficult to determine measure function considering the correlation of the measured values. In this paper, an extended state estimation is proposed to process easily various kinds of estimation variable. The proposed algorithm is developed by expanding state variable concept based on many measured values and treating correlation between estimation variable and state variable, it is considered that the state variable satisfy some limitations named "Equality Limitation conditions".
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.23
no.2
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pp.106-111
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2018
In this work, we propose techniques for estimating the SOC of Li-air battery. First, we describe and explain the operation principle of the Li-air battery. Energy density of the Li-air battery was compared with that of the Li-ion battery. The capacity and impedance value of the fully discharged voltage is analyzed, and the OCV value for SOC estimation is measured through the electrochemical characterization of the Li-air battery. Estimation value is obtained by SOC modeling through extended Kaman filter and is compared with the measurement value from the Coulomb counting method. Moreover, the performance of SOC estimation circuit is evaluated.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.23
no.2
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pp.139-146
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2018
This work puts forward a theoretical analysis on position estimation performance of interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) according to the injection frequency in carrier-based sensorless operation. The effects of spatial harmonics on inductance and voltage distortion due to the nonideal characteristics of IPMSM and inverter are examined as factors influencing the position estimation performance. Furthermore, the position estimation performance is analyzed by calculating the current at the switching instant in several operating conditions. In summary, the half switching frequency injection is more robust to the nonideal characteristics of IPMSM, especially with light load condition. The validity of the analysis is verified by the simulation and experimental results.
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