Ren, Zhouyang;Yan, Wei;Zhao, Xia;Zhao, Xueqian;Yu, Juan
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.461-470
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2014
This paper presents a probabilistic power flow (PPF) analysis method for distribution network incorporating the randomness and correlation of photovoltaic (PV) generation. Based on the multivariate kernel density estimation theory, the probabilistic model of PV generation is proposed without any assumption of theoretical parametric distribution, which can accurately capture not only the randomness but also the correlation of PV resources at adjacent locations. The PPF method is developed by combining the proposed PV model and Monte Carlo technique to evaluate the influence of the randomness and correlation of PV generation on the performance of distribution networks. The historical power output data of three neighboring PV generators in Oregon, USA, and 34-bus/69-bus radial distribution networks are used to demonstrate the correctness, effectiveness, and application of the proposed PV model and PPF method.
Declutching control is applied to a hemispherical wave energy converter with direct linear electric Power-Take-Off systems oscillating in heave direction in both regular and irregular waves. The direct linear Power-Take-Off system can be simplified as a mechanical spring and damper system. Time domain model is applied to dynamics of the hemispherical wave energy converter in both regular and irregular waves. And state space model is used to replace the convolution term in time domain equation of the heave oscillation of the converter due to its inconvenience in analyzing the controlled motion of the converters. The declutching control strategy is conducted by optimal command theory based on Pontryagin's maximum principle to gain the controlled optimum sequence of Power-Take-Off forces. The results show that the wave energy converter with declutching control captures more energy than that without control and the former's amplitude and velocity is relatively larger. However, the amplification ratio of the absorbed power by declutching control is only slightly larger than 1. This may indicate that declutching control method may be inapplicable for oscillating wave energy converters with direct linear Power-Take-Off systems in real random sea state, considering the error of prediction of the wave excitation force.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
Maximum likelihood methodology was applied to analyze the efficiency and statistical power of interval mapping by using a threshold model. The factors that affect QTL detection efficiency (e.g. QTL effect, heritability and incidence of categories) were simulated in our study. Daughter design with multiple families was applied, and the size of segregating population is 500. The results showed that the threshold model has a great advantage in parameters estimation and power of QTL mapping, and has nice efficiency and accuracy for discrete traits. In addition, the accuracy and power of QTL mapping depended on the effect of putative quantitative trait loci, the value of heritability and incidence directly. With the increase of QTL effect, heritability and incidence of categories, the accuracy and power of QTL mapping improved correspondingly.
Cui, Hao;Zhang, Xiaoxing;Zhou, Yongjian;Zhang, Jun
Carbon letters
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제26권
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pp.61-65
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2018
Comprehensive calculations of the Rh decoration effect on zigzag CNTs with n ranging from 7 to 12 were conducted in this work to understand the effect of Rh doping on geometric structures and electronic behaviors upon metallic and semiconducting CNTs. The obtained results indicated that Rh dopant not only contributes to the deformation of C-C bonds on the sidewall of CNTs, but also transforms the electron distribution of related complexes, thereby leading to a remarkable increase of the conductivity of pure CNTs given the emerged novel state within the energy gap for metallic CNTs and the narrowed energy gap for semiconducting CNTs. Our calculations will be meaningful for exploiting novel CNT-based materials with better sensitivity to electrons and higher electrical conductivity compared with pure CNTs.
In power systems operation, state estimation takes an important role in security control. For the state estimation problem, the weighted least squares(WLS) method and the fast decoupled method have been widely used at present. But these algorithms have disadvantage of converging local optimal solution. In these days, a modern heuristic optimization method such as Particle Swarm Optimization(PSO), are introduced to overcome the problems of classical optimization. In this paper, we proposed particle swarm optimization (PSO) to search an optimal solution of state estimation in power systems. To demonstrate the usefulness of the proposed method, PSO algorithm was tested in the IEEE-57 bus systems. From the simulation results, we can find that the PSO algorithm is applicable for power system state estimation.
This paper presents a new decoupled power system state estimation method. The decoupling is achieved via simple linear transformation on power measurements in contrast with the modified fast decoupled state estimation method which assumes decoupling by direct negligence of the off-diagonal blocks of the observation functions. The new estimation method is compared with the modified decoupled state estimation method against IEEE-14 bus model power system and 25 bus model power system in several system conditions. It is observed that the proposed method shows better convergence performance and filtering performance than a modified fast decoupled state estimation.
The subject of this paper is to recognize the stable state of EEG using wavelet transform and power spectrum analysis. An alpha wave, showed in stable state, is dominant wave for a human EEG and a beta wave displayed excited state. We decomposed EEG signal into an alpha wave and a beta wave in the process of wavelet transform. And we calculated each power spectrum of EEG signal, an alpha wave and a beta wave using Fast Fourier Transform. We recognized the stable state by making a comparison between power spectrum ratios respectively.
As electric power transmission systems grow to supply the increasing electric power demand, transmission capacity is larger. but that's really difficult to secure the location for power transmission and distribution to user. The high temperature superconducting(HTS) cable is a method to solve this problem. But for applying to real systems, it needs to investigate the effect of HTS cable. The most important things is the investigation of fault condition. the fault on HTS cable include the quench state. When a fault occur in a circuit, three critical parameters(temperature, current density, magnetic field) exist. when one of these parameters exceeds the critical value, the superconducting becomes normal-conducting. f the cooling power is insufficient to recover the superconducting state, the normal-conducting zone expands. In order to solve these problem, this paper present simulate the quench state considering the over-current and over-voltage in the informal circuit and analyze the quench state.
일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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