The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
멀티미디어를 주요 처리 대상으로 하는 포터블 임베디드 시스템은 데이터에 대한 빈번한 메모리 접근으로 인하여 처리 속도가 저하되는 문제점에 직면하고 있으며, 이를 해결하기 위하여 임베디드 프로세서 설계 과정에서 데이터 선인출 기법을 채택하고 있다. 이 논문에서는 임베디드 시스템의 주요 성능 척도인 전력 소모 측면에서 데이터선인출이 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 데이터 선인출 기법이 추가된 메모리 시스템의 전력 분석 모델을 제안하고, 응용 프로그램 수행에 소모되는 전력을 모의 측정하였다. 실험 결과, 데이터 선인출은 응용 프로그램의 처리 시간을 단축하는 반면 전력 소모를 크게 증가시키는 것을 확인하였다. 더불어 데이터 선인출을 채용한 임베디드 시스템에 대하여 처리 속도와 전력 소모를 함께 고려하는 성능 분석 모델을 제안하였다.
Double-color Injection molding machine is the assembly of many kinds of mechanical, fluid power part and electric electronic control system. From in these, fluid power is a part where becomes the first core of this machine. Fluid power systems of double-color injection molding machine are modelled and analyzed using a commercial program AMESim. Partial system models which is divided according to functional operation are made and its analysis results shows how design parameters work on operational characteristics like pressure, flow rates, displacement at each node and so on. Analysis modeling and compared the data which gets from experiment and the analysis result which has a reliability got data. The results made by analysis will be used design of fluid power circuit for developing a double-color injection molding machine.
Data from repeated measurements are accomplished through repeatedly processing the same subject under different conditions and different points of view. The power of testing enhances the choice of pertinent analysis methods that agrees with the characteristics of data concerned and the situation involved. Along with the clinical example, this paper compares the analysis of the variance on ex-post tests, gain score analysis, analysis by mixed design and analysis of covariance employable for repeating measure. Comparing the analysis of variance on ex post test, and gain score analysis on correlations, leads to the fact that the latter enhances the power of the test and diminishes the variance of error terms. The concluded probability, identified that the gain score analysis and the mixed design on interaction between "between subjects factor" and "within subjects factor", are identical. The analysis of covariance, demonstrated better power of the test and smaller error terms than the gain score analysis. Research on four analysis method found that the analysis of covariance is the most appropriate in clinical data than two repeated test with high correlation and ex ante affects ex post.
In this paper, a real-time communication method using a PICNET-NP(Plant Instrumentation and Control Network for Nuclear Power Plant) is proposed with an analysis of the control network requirements of DCS (Distributed Control System) in nuclear power plants. The method satisfies deadline in case of worst data traffics by considering aperiodic and periodic real-time data and others. In addition, the method was used to analyze the data characteristics of the DCS in existing nuclear power plant. The result shows that use of this method meets the response time requirement(100ms).
The power system state estimation and prediction are very important for operation. Because that accidents of the Power system are the cause that many devices and etc are damaged. Currently, almost every power systems have 2nd,3rd back-upsystem for prevention of accident. But prevention of accident by miss-operation, due to operator or miss data, has not acounter plan. Because, we need to estimate the power system for correcting miss data and preventing miss operation by operator. We suggest algorithm for integrity of power system network data.
Demand estimates in electric power systems have traditionally consisted of time-series analyses over long time periods. The resulting database consisted of huge amounts of data that were then analyzed to create the various coefficients used to forecast power demand. In this research, we take advantage of universally used analysis techniques analysis, but we also use easily available data-mining techniques to analyze patterns of days and special days(holidays, etc.). We then present a new method for estimating and forecasting power flow using decision tree analysis. And because analyzing the relationship between the estimate and power system ceiling Trices currently set by the Korea Power Exchange. We included power system ceiling prices in our estimate coefficients and estimate method.
Verification of measurements is required for precise evaluation of turbine cycle performance in nuclear power plant. We assumed that initial acceptance data and design data of the plant could provide correlation information between performance data. The data can be used as sample sets for the correct estimation model of measurement value. The modeling was done practically by using regression model based on plant design data, plant acceptance data and verified plant performance data of domestic nuclear power plant. We can construct more robust performance analysis system for an operation nuclear power plant with this validation scheme.
In times of war or emergencies, weapon systems, such as radars, must receive stable power. This can be achieved using improved onboard portable power systems made of steel containers. However, a breakdown can occur in the event of random vibration during transportation via a vehicle or train. Electrical-power shortages or restrictions pose a significant threat to security. In this study, Composite Wheeled Vehicle(CWV) data and rail cargo data with Acceleration Spectral Density(ASD), specified in MIL-STD-810H METHOD 514.8, were interpreted as input data of the three-axis random vibration method using ANSYS 19.2. Modal analysis was performed up to 500 Hz, and deformations in modes 1 to 117 were calculated to utilize all ASD data. The maximum equivalent stress in the three-axis direction was obtained using a random vibration analysis. Similarly, the margin of safety was calculated using the derived equivalent stress and material properties. Overall, the analysis verified that the portable container designed for the power supply system satisfied the required vibration demands.
Shin, Myung-Soo;Ki, Min Suk;Park, Beom Jin;Lee, Gyeong Joong;Lee, Yeong Yeon;Kim, Yeongseon;Lee, Sang Bong
한국해양공학회지
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제34권5호
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pp.294-303
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2020
This study discusses data collection, calculation of wind and wave-induced resistance, and speed-power analysis of an 8,600 TEU container ship. Data acquisition system of the ship operator was improved to obtain the data necessary for the analysis, which was accomplished using SPA (Ship Performance Analysis, Park et al., 2019) in conformation with ISO15016:2015. From a previous operation profile of the container, the standard operating conditions of mean draft were 12.5 m and 13.6 m, which were defined with the mean stowage configuration of each condition. Model tests, including the load-variation test, were conducted to validate new ship performance and for the speed-power analysis. The major part of the added resistance of container ship is due to the wind. To check the reliability of wind-resistance calculation results, the resistance coefficients, added resistance, and speed-power analysis results using the Fujiwara regression formula (ISO15016:2015) and Computational fluid dynamics (Ryu et al., 2016; Jeon et al., 2017) analysis were compared. Wind speed and direction measured using an anemometer were used for wind-resistance calculation and the wave resistance was calculated using the wave-height and direction-data from weather information. Also, measured water temperature was used to calculate the increase in resistance owing to the deviation in water density. As a result, the SPA analysis using measured data and weather information was proved to be valid and able to identify the ship's resistance propulsion performance. Even with little difference in the air-resistance coefficient value, both methods provide sufficient accuracy for speed-power analysis. The differences were unnoticeable when the speed-power analysis results using each method were compared. Also, speed-power analysis results of the 8,600 TEU container ship in two draft conditions show acceptable trends when compared with the model test results and are also able to show power increase owing to hull fouling and aging. Thus, results of speed-power analysis of the existing 8,600 TEU container ship using the SPA program appropriately exhibit the characteristics of speed-power performance in deal conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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