The performance test is conducted for the purpose of determining the accurate thermal performance of the power generation facility or deriving the factors of thermal efficiency degradation. Compared to the acquisition method of power plant thermal performance test data by compensating cable or transmission cable, performance test using wireless instrument can acquire digital data in order to shorten the period due to installation and demolition of instrument and enhance safety of workers and relatively accurate data can be acquired thereby improving work efficiency. Wireless instruments have already been introduced to the market a long time ago, and some of them are used in industry such as petrochemical industry. However, there is no example which has been conducted for performance test of power generation facilities. In order to apply power generation facilities, a reliable system capable of acquiring performance data smoothly without affecting the control system is required. The wireless measurement system can eliminate the measurement defects and errors such as the damage due to the movement of the connecting cable, the extension due to the extension of the shield wire, the contact failure at the contact point between the measuring sensor and the connecting wire, This method has the advantage of collecting relatively accurate performance test data.
In this paper, The case of power performance test for 3MW wind-turbine system is introduced. For the verification of power curve and the certification of wind-turbine, power performance test is very important. This paper described the power testing results of a 3MW wind turbine and analysed an uncertainty about the testing. The measured power curves are very closely coincide with the calculated. Total uncertainty of measured data for Power Curve is 120~200kW in the rated power.
Currently mobile services are on the verge of full commercialization ahead of 5G mobile communication (5G). The first goal could be to preempt the 5G market through realistic media services utilizing VR (Virtual Reality) and AR (Augmented Reality) technologies that users can most easily experience. Basically this movement is based on the advanced development of smart devices and high quality graphics processing computing power of mobile application processors. Accordingly, the importance of mobile GPUs is emerging and the most concern issue becomes a model for predicting the power and performance for smooth operation of high quality mobile contents. In many cases, the performance of mobile GPUs has been introduced in terms of power consumption of mobile GPUs using dynamic voltage and frequency scaling and throttling functions for power consumption and heat management. This paper introduces several studies of mobile GPU performance prediction model with user-friendly methods not like conventional power centric performance prediction models.
In this study, procedures, a power performance testing system of Wind Turbine System Research Center of Kangwon National University is introduced. Test prodedures and results are presented on a stand-alone vertical-axis 200W wind turbine manufactured by Geum-Poong Energy Inc.. Power performance test is performed according to IEC standard. The test results are compared with the power performance standard. Also, the effects of normalization and disturbed sectors are considered.
Recently study on components for a electric golf car and a utility car driven by a electric motor has been performed actively, and the study on a drive motor, a inverter and a battery focuses on a small, light weight and high power density source to improve fuel efficiency using limited electric energy. Especially, since a utility car such as a golf car performance depends on initial acceleration and maximum speed capability, a drive system requires high power and large and wide operation area, This study therefore investigates on the interior permanent magnet synchronous motor with high power density and wide operation, and is verified with the test result after design and characteristic analysis is performed
The speed and power performance of a ship is not only a guarantee issue between the ship owner and the ship-yard, but also is related with the Energy Efficiency Design Index (EEDI) regulation. Recently, International Organization for Standardization (ISO) published the procedure of the measurement and assessment for ship speed and power at sea trial. The results of speed and power performance measured in actual sea condition must inevitably include various uncertainty factors. In this study, the influence for systematic error of shaft power measurement system was examined using the Monte Carlo simulation. It is found that the expanded uncertainty of speed and power performance is approximately ${\pm}1.2%$ at the 95% confidence level(k=2) and most of the uncertainty factor is attributed to shaft torque measurement system.
This study proposes a comprehensive mathematical model that includes coil-system circuit and loss models for power converters in wireless power transfer (WPT) systems. The proposed model helps in understanding the performance of WPT systems in terms of coil-to-coil efficiency, overall efficiency, and output power capacity and facilitates system performance optimization. Three methods to achieve constant output power for variable-load systems are presented based on system performance analysis. An optimal method can be selected for a specific WPT system by comparing the efficiencies of the three methods calculated with the proposed model. A two-coil 1 kW WPT system is built to verify the proposed mathematical model and constant output power control methods. Experimental results show that when the load resistance varies between 5 and $25{\Omega}$, the system output power can be maintained at 1 kW with a maximum error of 6.75% and an average error of 4%. Coil-to-coil and overall efficiencies can be maintained at above 90% and 85%, respectively, with the selected optimal control method.
A hybrid kernel function of support vector machine is proposed to improve the classification performance of power quality disturbances. The kernel function mathematical model of support vector machine directly affects the classification performance. Different types of kernel functions have different generalization ability and learning ability. The single kernel function cannot have better ability both in learning and generalization. To overcome this problem, we propose a hybrid kernel function that is composed of two single kernel functions to improve both the ability in generation and learning. In simulations, we respectively used the single and multiple power quality disturbances to test classification performance of support vector machine algorithm with the proposed hybrid kernel function. Compared with other support vector machine algorithms, the improved support vector machine algorithm has better performance for the classification of power quality signals with single and multiple disturbances.
본 논문에서는 향후 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 등에 적합하도록 간단한 송수신기 구조를 유지하면서, 실제 데이터를 전송하기 전에 Noise Power Calibration 및 Noise Power Windowing 방법을 통해 잡음의 영향을 고려하여 적응적인 임계값을 결정하고 이를 이용하여 전력검출 (Power Detection)을 수행하여 성능을 향상하는 임펄스 라디오 (Impulse Radio) 형태의 Noncoherent OOK (On-Off Keying) UWB (Ultra Wide Band) 시스템을 제시하고, 전형적인 UWB 실내 무선 채널 모델에서의 성능을 분석하였다. 모의실험 결과 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서는 Noise Power Calibration 모드를 위한 슬롯수의 증가에 따라 이상적인 Ideal Adaptive Threshold를 사용하는 경우께 근접하는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었고, 반면 데이터 전송률의 큰 감소를 감수해야 하는 Noise Power Windowing 방법에 의한 성능 개선은 두드러지게 나타나지 않음을 알 수 있었다. 더욱이 IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, Noise Power Calibration 모드가 적용된 Noncoherent OOK UWB 시스템의 성능이 Ideal Adaptive Threshold의 경우와 비트오율 성능이 매우 근접하며, 펄스 반복 전송의 회수의 증가에 따라 비트오율 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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