전송 신호의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS (Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 ${\mu}$-GA (micro-Genetic Algorithm) 기반의 위상 가중치 탐색 알고리즘을 적용한 낮은 계산 복잡도를 갖는 PTS 기법을 제안한다. 위상 가중치의 탐색은 랜덤하게 생성한 5 개체의 개체군으로부터 시작한다. 이 중에서 적합도가 가장 큰 엘리트와 토너먼트 선택 방법에 의해 나머지 4 개체를 선택하고 교배 연산을 통해 다음 세대를 구성한다. 만일 생성된 세대가 수렴한다면 엘리트를 제외한 나머지 개체를 다시 랜덤하게 생성한다. 일정 세대 이상 PAPR이 개선되지 않거나 사전에 정해진 최대 세대수까지 진행하면 탐색을 종료한다. 제안하는 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function)를 이전의 PTS 기법과 비교한다.
In this study, we assessed dependency of small hydropower potentials on the two different runoff such as the estimated runoff based on the rainfall amounts and measured runoff. The hydpropower potentials were evaluated using actural power generations taken from Deoksong, Hanseok, and Socheon small hydropower plants over Han and Nakdong river basins, respectively. As a result of comparing the actual power generation amount with the potential amount based on the rainfall amount and the estimated amount based on the observed flow amount by each small hydroelectric power plant, the degree of latent small hydro energy by the observed flow was confirmed to be high. It is confirmed that the potential hydroelectric power generation rate is estimated to be about average 30%Point higher than the actual generation amount as a result of the measured flow rate rather than using the rainfall amount. Based on this, a method for improving the degree of the actual generation amount is proposed.
Global warming is one of the hottest issues which should be solved for future generations. Technologies which prevent the increase of environmental warming are highlighted as the global average temperature increases. Electric vehicles (EVs) are considered to be one of the powerful solutions to reduce greenhouse gas emission. To spread the EV industry, a major premise is that a charging infrastructure is available anywhere the EV operates. In this paper, we will present the demonstration of ' EV quick charging system to the rail power grid' which are cooperated by LS CNS, Seoul Metro and Korea Railway Research Institute.
Turbo codes are extensively used in current communications standards and have a promising outlook for future generations. The advantages of software defined radio, especially dynamic reconfiguration, make it very attractive in this multi-standard scenario. However, the complex and power consuming implementation of the maximum a posteriori (MAP) algorithm, employed by turbo decoders, sets hurdles to this goal. This work introduces an ASIP architecture for the MAP algorithm, based on a dual-clustered VLIW processor. It displays the good performance of application specific designs along with the versatility of processors, which makes it compliant with leading edge standards. The machine deals with multi-operand instructions in an innovative way, the fetching and assertion of data is serialized and the addressing is automatized and transparent for the programmer. The performance-area trade-off of the proposed architecture achieves a throughput of 8 cycles per symbol with very low power dissipation.
Operation simulation is a key factor to evaluate investment and operation in a power utility. Probabilistic production simulation is of major concern. With pumped-storage plant, production simulation is not an easy task, because its economy should fully be exploited. In addition, usual operation interval is a week rather than a day. Most existing models are based on approximate production simulation such as adopting simple priority orders of generations. This study is based on the more elaborate model developed by authors. Further, a policy of weekly coordination is established based on the Maximum Principle. Chronological load curve instead of usual load duration curve is used and the accuracy in simulation is enhahced. Resulting economics are compared. Deviation between these two toad curve is shown.
Stable and sustainable power supply means maintaining a certain level of power quality and service while securing energy resource and resolving environmental issues. Distributed generation (DG) has become an essential and indispensable element from environmental and energy security perspectives. It is known that voltage violation is the most important constraint for load variation and the maximum allowable DG. In distribution system, sending voltage from distribution substation is regulated by ULTC (Under Load Tap Changer) designed to maintain a predetermined voltage level. ULTC is controlled by LDC (Line Drop Compensation) method compensating line voltage drop for a varying load, and the sending voltage of ULTC calls for LDC parameters. The consequence is that the feasible LDC parameters considering variation of load and DG output are necessary. In this paper, we design each LDC parameters determining the sending voltage that can satisfy voltage level, decrease ULTC tap movement numbers, or increase DG introduction. Moreover, the maximum installable DG capacity based on each LDC parameters is estimated.
In this paper, a new approach is proposed to select the optimal sitting and sizing of distributed solar photovoltaic generation (SPVG) in a radial electrical distribution systems (EDS) considering load/generation uncertainties. Here, distributed generations (DGs) allocation problem is modeled as optimization problem with network loss based objective function under various equality and inequality constrains in an uncertain environment. A boundary power flow is utilized to address the uncertainties in load/generation forecasts. This approach facilitates the consideration of random uncertainties in forecast having no statistical history. Uncertain solar irradiance is modeled by beta distribution function (BDF). The resulted optimization problem is solved by a new Dynamic Harmony Search Algorithm (DHSA). Dynamic band width (DBW) based DHSA is proposed to enhance the search space and dynamically adjust the exploitation near the optimal solution. Proposed approach is demonstrated for two standard IEEE radial distribution systems under different scenarios.
최근 다수의 태양광 발전기가 배전계통에 연계되고 있으며 특히, 특정지역을 중심으로 대규모의 태양광발전 단지가 구성되어 배전계통에 연계되고 실정이다. 본 논문에서는 순천에 구축된 l000KW급 태양광발전소의 계통해석영향을 분석하기 위하여 PSCAD/EMTDC 툴을 이용하여 모델링 하고 태양광발전이 연계된 배전계통 조류해석과 태양광 발전의 출력에 의한 22.9KV 배전계통의 전압변동을 시뮬레이션 하였으며, 태양광발전에 따른 역조류에 의한 배전계통 전압변동을 분석하였다. 또한, 태양광발전기의 배전계통 연계 전,후의 배전선로의 임의의 지락고장 모의로 태양광발전기가 고장전류에 미치는 영향 분석과 태양광 발전이 양호, 불량한 경우에 대한 상전압, 고조파 전류, 역률 등의 측정결과에 의한 전력품질을 분석 하였다.
This paper presents a new algorithm for the countermeasure to alleviate the line overloads in a power system. This method utilizes network sensitivity factors which are establised from DC load flow solutions. The line outage distribution factors(LODF) are formulated using changes in network power generations to simulate the outaged line from the network. The proposed algorithm has been validated in tests on a 6-bus test system.
In operation of distribution system, DGs(Distributed Generations) are installed as an alternative of extension and establishment of substations, transmission and distribution lines according to increasing power demand. Optimal capacity and allocation of DGs improve power quality and reliability. This paper proposes a method for determining the optimal number, size and allocation of DGs needed to minimize operation cost of distribution system. Capacity of DGs for economic operation of distribution system can be estimated by the load growth and line capacity during operation planning duration. DG allocations are determined to minimize total cost with failure rate and annual reliability cost of each load point using GA(Genetic Algorithm).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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