Traditional power tunnel monitoring and diagnosis system provides simple alert in accordance with limits which set by operator using various field installed various sensor measurements. System's algorithm is too simple and it has uncertainty of sensor with error. In this paper, proposed algorithm give operator verification using installed sensor measurements such as environmental sensors for fire prevention because of cable overheat in the power tunnel.
This study aims to analyze operating performance of a micro gas turbine with the aid of detailed measurements of various system parameters. In addition to embedded measurements, parameters such as exhaust temperatures, engine inlet temperatures and fuel flow rates are measured Variations in measured data and estimated performance parameters are analyzed. Those data are processed to calculate losses along the power transmission line and the net gas turbine performance (power and efficiency based on the gas turbine shaft end) is isolated from the overall system performance. On the basis of the measured data, analytical approach is tried to estimate design characteristic and performance parameters such as component efficiencies and unmeasured temperatures.
In the power system state estimation, the J(x)-index test and normalized residuals $r_N$ have been used to detect the presence of bad measurements and identify their location. But, these methods require the complete re-estimation of system states whenever bad data is identified. This paper presents back-propagation neural network model using autoregressive filter for identification of bad measurements. The performances of neural network method are compared with those of conventional methods and simulation results show the good performance in the bad data identification based on the neural network under sample power system.
Lepri, Petra;Vecenaj, Zeljko;Kozmar, Hrvoje;Grisogono, Branko
Wind and Structures
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제24권6호
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pp.579-611
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2017
Bora is a strong, usually dry temporally and spatially transient wind that is common at the eastern Adriatic Coast and many other dynamically similar regions around the world. One of the Bora main characteristics is its gustiness, when wind velocities can reach up to five times the mean velocity. Bora often creates significant problems to traffic, structures and human life in general. In this study, Bora velocity and near-ground turbulence are studied using the results of three-level high-frequency Bora field measurements carried out on a meteorological tower near the city of Split, Croatia. These measurements are analyzed for a period from April 2010 until June 2011. This rather long period allows for making quite robust and reliable conclusions. The focus is on mean Bora velocity, turbulence intensity, Reynolds shear stress and turbulence length scale profiles, as well as on Bora velocity power spectra and thermal stratification. The results are compared with commonly used empirical laws and recommendations provided in the ESDU 85020 wind engineering standard to question its applicability to Bora. The obtained results report some interesting findings. In particular, the empirical power- and logarithmic laws proved to fit mean Bora velocity profiles well. With decreasing Bora velocity there is an increase in the power-law exponent and aerodynamic surface roughness length, and simultaneously a decrease in friction velocity. This indicates an urban-like velocity profile for smaller wind velocities and a rural-like velocity profile for larger wind velocities. Bora proved to be near-neutral thermally stratified. Turbulence intensity and lateral component of turbulence length scales agree well with ESDU 85020 for this particular terrain type. Longitudinal and vertical turbulence length scales, Reynolds shear stress and velocity power spectra differ considerably from ESDU 85020. This may have significant implications on calculations of Bora wind loads on structures.
SEA method have been developed for prediction sound radiation power from vibration of machinery. In this study, sound radiation power was predicted from coupled structures by transmission of vibration, which composed of two plates welded at right angle. The predicted sound radiation power is agreement within 2 or 3 dB on octave band comparing with values obtained from direct measurements. Also, in order to prove the validity of this method in changes of sound radiation power associated with modifications to structures, rubber pad stuck on a plate. This result is agreement approximately within 3 or 5 dB.
임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.
The ASSERT-PV subchannel code developed by AECL has been applied as a design-assist tool to the advanced $CANDU^{(R)1}$ reactor fuel bundle. Based primarily on the $CANFLEX^{(R)2}$ fuel bundle, several geometry changes (such as element sizes and pitch-circle diameters of various element rings) were examined to optimize the dryout power and pressure-drop performances of the new fuel bundle. An experiment was performed to obtain dryout power measurements for verification of the ASSERT-PV code predictions. It was carried out using an electrically heated, Refrigerant-134a cooled, fuel bundle string simulator. The axial power profile of the simulator was uniform, while the radial power profile of the element rings was varied simulating profiles in bundles with various fuel compositions and burn-ups. Dryout power measurements are predicted closely using the ASSERT-PV code, particularly at low flows and low pressures, but are overpredicted at high flows and high pressures. The majority of data shows that dryout powers are underpredicted at low inlet-fluid temperatures but overpredicted at high inlet-fluid temperatures.
본 연구에서는 휴대용 계측기기를 이용한 공장 수용가 전력품질 분석시스템을 제시한다. 기존의 전력품질 분석시스템은 주로 대규모 공장 수용가에서 상시 연결 되어, 공장 전력 데이터를 연속적으로 취득, 저장한 후 분석까지 수행하고 있다. 그러나 이러한 시스템의 문제점은 데이터 취득을 위해 설치된 미터에서 수집된 Raw 데이터를 이용하여 공장 수용가의 전체적인 전력 품질을 감시 할 수는 있으나, 비선형 부하의 조합으로 인한 전력품질 저하 발생 시에는 그러한 상황에 대한 구체적인 원인을 파악하는 것은 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 공장의 전력품질 저하가 발생되는 경우 의심되는 여러 부하의 전압, 전류를 직접 측정하여 그 원인이 되는 지점을 쉽게 찾아내고 그에 상응하는 조치가 가능하도록, 휴대용 계측기기 기반 공장 수용가 전력품질 분석시스템을 제시함으로써 보다 안정적인 공장 전력 부하 운영이 가능하도록 한다.
New power factor correction(PFC) technique based on the averaged model of boost converter is proposed. Without measurement of input current, power factor correction scheme derived from the averaged model is presented. With the measurements of input voltage and output voltage, the control signal is generated to make the shape of the line current same as the input voltage. The characteristics of input line current distortion is analyzed by considering the generation of duty cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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