Corrosion has been around for all of recorded history. Cathodic protection is the electrical solution to the corrosion problem. Corrosion is not exactly a new topic. It has been around since the beginning of time. Corrosion is simply the loss of material resulting from current leaving a metal, following through a medium, and returning to the metal at a different point. Corrosion takes many forms and has various names, such as oxidation, rust, chemical, and bacteria action. Regardless of the agent, all corrosion is the result of electrical current flow. Various methods are used to treat corrosion or to try to prevent ti. Some of these include chemical treatment. coatings, and electrical current. Especially, proper impressed current can stop corrosive action on the protected surface. In this article, we introduce the Impressed Current Cathodic Protection (ICCP) Control and monitoring system developed by ourselves. The ICCP system is composed of a power supply, anode, reference electrode and controller. The main issue is to control the current flow on the desired value such that it is possible to force a metal to be more negative(cathodic) than the natural state. From the this process, we can achieve the cathodic protection. Of course, in the developed system, the necessary functions are possessed, such as remote control, monitoring of system fault detection etc. Some experimental results show the system performance and usefulness.
최근 들어 전 세계적으로 무선전력전송이 많이 연구되고 있다. 무선 전력전송이란 전기기기가 전선이 없어도 무선으로 전력을 공급하는 기술이다. 본 논문에서는 ICT 기반의 무선전력전송 시스템을 설계, 제작하였다. 제안된 시스템은 기존 시스템보다 픽업코일에 접촉는 면적을 증대하여 같은 L값과 C값을 사용해도 효율이 높아질 수 있도록 설계하였다. 무선 전송의 송 수신부와 고효율의 코일부로 구성되어 있으며, 시스템의 전송 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 특히 무선 송 수신부는 ICT 기술과 연동이 가능하도록 설계하여 실시간 원격 모니터링이 가능하도록 제작하였고, 대기전력을 절감하는 효과를 연구하였다. 이를 위하여 기업에서 무선전력전송 시스템에 사용된 IGBT소자의 최대 주파수 20[KHz]를 사용하여 이에 가장 적절한 L, C값을 찾기 위해 많은 필드실험을 통하여 가장 효율적인 L값 $23.9[{\mu}H]$, C값 $2.64[{\mu}F]$을 선정하여 시스템을 구성하였다. 또한 대기전력을 감소하기 위해 출력전류를 제어하는 알고리즘을 설계하여 적용하였다. 이 결과 기존의 장비보다 무선전력전송용량과 효율이 75[%]에서 80[%]로 전력전송 유효거리를 10[%] 증가하여 대기전력의 감소 및 유지보수 비용이 절감하였고, ICT 기술을 이용한 무선 송수신부 와 프로그램을 개발하여 사용자가 취득된 데이터로 시스템의 고장 검출을 쉽게 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 가정용 계량기의 데이터를 PC로 모니터링할 수 있도록, 전력선 통신(PLC : Power Line Communication) 모뎀과 인터넷맵 기반의 데이터 수집장치를 GUI모니터링 시스템으로 구현하였다. 전력선 통신 모뎀은 기존의 전력선에 데이터를 실어 보내는 기술로 별도의 신호선 설치에 대한 부담을 줄인다. 본 논문에서 제안하는 GUI모니터링 시스템은 인터넷맵 정보를 활용하여 가정용 개량기의 전, 현 월 사용 전력량을 인터넷 맵에서 시각적으로 편리하게 모니터링 할 수 있다. 이 구현은 일반인(비전문가)도 PC상에서 쉽게 전기사용정보를 확인하도록 하여 요금 관리 및 고장 관리에 편의를 제공하도록 한다.
This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
In accordance with the Government's policy, renewable power generation is expanding very largely. This leads to increasing uncertainty in the power market and power system owing to the intermittent and fluctuating output characteristics of renewable power generators. Data on the acquisition of renewable power generators can be largely classified according to the operation of the power market and power system. Data on the settlement for the payment for the power amount are acquired in the power market, and real-time data for monitoring the status and output of the generators are acquired in the power system. However, renewable power generators operating in the power market have different acquisition cycles depending on the method of communication of the power meter. They acquire data only for settlement purposes and have no real-time data, which requires improvement. In this paper, the acquisition status is reviewed by classifying the data of renewable power generators into settlement and real-time data. In addition, measures and acquisition criteria for real-time data of renewable power generators for improving the acquisition method are proposed.
This paper shows the design improvement and test model of FAU (Frequency Analysis Unit) in PDD (Partial Discharge Diagnosis system) for 800kV GIS (Gas Insulated Switchgear). We found some problems during operation of previous FAU, such as the aging of fiber-optic converter that can cause communication error, the malfunction of signal analysis circuit etc. And then we solved those problems by design improvement and verified the performance through type test. To monitor partial discharge, the performance of UHF sensor is important but the performance of frequency analysis unit is also very important. So we solved communication error, the malfunction of signal analysis circuit and then increased the operation reliability of FAU by improving fiber-optic converter and signal analysis circuit. Accredited testing laboratory carried out the performance verification test according to performance test criteria and procedure of reliability test standards, IEC-60225, 61000 and 60068 etc. We confirmed the test results which correspond with the performance test criteria.
These days, mobile embedded systems adopt flash memory capable of XIP feature since they can reduce memory usage, power consumption, and software load time. XIP provides direct access to ROM and flash memory for processors. However, using XIP incurs unnecessary degradation of applications' performance because direct access to ROM and flash memory shows more delay than that to main memory. In this paper, we propose a memory management framework, dynamic XIP, which can resolve the performance degradation of using XIP. Using a constrained RAM cache, dynamic XIP can dynamically change XIP region according to page access pattern to reduce performance degradation in execution time or energy consumption resulting from native XIP problem. The proposed framework consists of a page profiler gathering applications' memory access pattern using PMU and an XIP manager deciding that a page is accessed whether in main memory or in flash memory. The proposed framework is implemented and evaluated in Linux kernel. Our evaluation shows that our framework can reduce execution time at most 25% and energy consumption at most 22% compared with using XIP-only case adopted in general mobile embedded systems. Moreover, the evaluation shows that in execution time and energy consumption, our modified LRU algorithm with code page filters can reduce more than at most 90% and 80% respectively compared with applying just existing LRU algorithm to dynamic XIP.
The local power density should be estimated accurately to prevent fuel rod melting. The local power density at the hottest part of a hot fuel rod, which is described by the power peaking factor, is more important information than the local power density at any other position in a reactor core. Therefore, in this work, the power peaking factor, which is defined as the highest local power density to the average power density in a reactor core, is estimated by fuzzy neural networks using numerous measured signals of the reactor coolant system. The fuzzy neural networks are trained using a training data set and are verified with another test data set. They are then applied to the first fuel cycle of Yonggwang nuclear power plant unit 3. The estimation accuracy of the power peaking factor is 0.45% based on the relative $2_{\sigma}$ error by using the fuzzy neural networks without the in-core neutron flux sensors signals input. A value of 0.23% is obtained with the in-core neutron flux sensors signals, which is sufficiently accurate for use in local power density monitoring.
As part of strengthening energy security and responding to climate change, the government has promoted various renewable energy measures to increase the development of renewable energy facilities. As a result, small-scale solar installations in rural areas have increased rapidly. The number of complaints from local residents is increasing. Therefore, in this study, deep learning technology is applied to high-resolution aerial images on the internet to detect solar power plants installed in rural areas to determine whether or not solar power plants are installed. Specifically, I examined the solar facility detector generated by training the YOLO(You Only Look Once) v2 object detector and looked at its usability. As a result, about 800 pieces of training data showed a high object detection rate of 93%. By constructing such an object detection model, it is expected that it can be utilized for land use monitoring in rural areas, and it can be utilized as a spatial data construction plan for rural areas using technology for detecting small-scale agricultural facilities.
In this paper, to make sure that the photovoltaic solar cell module of the system can be normal for output in each solar cell module, input and output unit is installed in the bypass device, and then through the voltage and current monitoring to determine abnormality of the solar cell module, in the case of abnormal occurring, the bypass device can be pass to the next solar module of the serial structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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