TETRA(TErrestrial Trunked RAdio) is wireless communication system generally adopted to public network and backbone network, as the technology of Trunked Radio System specified by ETSI(European Telecommunications Standards Institute) and currently adopted to the Electric Power IT Backbone Network in Korea. DLMS(Device Language Message Specification) is used in order to meter an electric measuring instrument value. In this paper, DLMS Server and Client simulator are used based on Window operating system. The multi-functional gateway, which transforms the communications based on RS-232C between DLMS Server Simulator and Client Simulator to the one based on TETRA PEI(Peripheral Equipment Interface), is developed such that DLMS SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) system is constructed based on TETRA.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.6
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pp.797-803
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2012
In this paper, for minimizing the real-time operating load losses of the power transformer, a SCADA optimum operating system was developed, and the economic analyses on the test operation were performed. Transformer loss DB which reflects the economic integration operation criteria was constructed by referring the transformer manufacturer's loss data(iron loss, copper loss). Based on the loss DB, each substation transformer real-time loss was calculated according to the size of the transformer loads, and if integration or separation transformer operating conditions minimizing the loss are met, then a window pops-up and the dispatcher performs the substation equipments operation according to the procedure provided by this system. With the existing SCADA main program, the relation database of the substation facilities and integration/separation operation algorithm were developed and applied to Auto MTR Processor and pconn Processor Task module. Seven stations test data for seven months were analyzed for the economic analyses, and the results showed that Cost-Benefit ratio was 2.64, and IRR(Internal Rate of Return), 36%, which asserted the economic justification of the proposed system.
Ha, B.N.;Lee, S.W.;Shin, C.H.;Seo, I.Y.;Jang, Mun-Jong;Park, M.H.;Yun, G.G.;Song, I.K.;Lee, B.S.;Lee, J.C.;NamKoong, W.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1776-1786
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2010
Intelligent distribution automation system have total monitoring and control capability. The system covers substation, distribution network, distributed generations and customers at HV system. Various intelligent distribution facilities installed at distribution systems have voltage sensor, current sensor, aging monitoring sensor. Intelligent Feeder Remote Terminal Unit (IFRTU) tied to intelligent distribution facilities process information from facilities and it checks information of fault, power quality and aging of distribution facilities. The information is transmitted to master station through communication line. The master station have remote monitoring system covers substation, distribution network, distributed generations and customers. It also have various application programs that maintain optimal network operation by using information from on-site devices.
Lee Yong-Doo;Choi Seong-Man;Yoo Cheol-Jung;Chang Ok-Bae
The KIPS Transactions:PartD
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v.12D
no.7
s.103
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pp.1031-1038
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2005
In this paper, the maximum traffic quantity and actual traffic quantify of the data which are needed to grasp the statement of a system will be measured more accurately. A concrete quality measurement will be conducted by analysing a change of traffic quantity according to a protocol change and traffic under an overload condition when there is an accident. As a result can make an opportunity to maximize safety of power SCADA. Furthermore, future traffic quantity can be prospected by knowing current traffic quantity and grasping the rate of increase by the analysis and the information can be used as data to secure the band width in advance. It can make stable operation of power SCADA by arranging the limited network resources efficiently by information analysis of a network and expects more confidence.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.2
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pp.38-44
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1998
This paper presents an integrated fault diagnosis expert system to assist SCADA operators in local control centers which controls unmanned distribution substations in a power system. The proposed system diagnoses various faults occurred in both substation devices and transmission devices. The system can be easily installed without disturbing main SCADA system. The system simply shares the dynamic information including alarms with main SCADA using dual data link interface. And the proposed expert system utilizes the fuzzy reasoning process in order to consider the uncertainty factor. The system is developed using a low cost personal computer owing to the special modular programming and the meta-inf!'lrence structure. Case studies showed a promising possibility.bility.
In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
Cao, Hongyi;Ren, Qiaomu;Zou, Xiuguo;Zhang, Shuaitang;Qian, Yan
Journal of Information Processing Systems
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v.15
no.5
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pp.1156-1170
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2019
In recent years, the problem of data drifted of the smart grid due to manual operation has been widely studied by researchers in the related domain areas. It has become an important research topic to effectively and reliably find the reasonable data needed in the Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) system has become an important research topic. This paper analyzes the data composition of the smart grid, and explains the power model in two smart grid applications, followed by an analysis on the application of each parameter in density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. Then a comparison is carried out for the processing effects of the boxplot method, probability weight analysis method and DBSCAN clustering algorithm on the big data driven power grid. According to the comparison results, the performance of the DBSCAN algorithm outperforming other methods in processing effect. The experimental verification shows that the DBSCAN clustering algorithm can effectively screen the power grid data, thereby significantly improving the accuracy and reliability of the calculation result of the main grid's theoretical line loss.
Ji, Hyunho;Kim, Taehyoung;Lim, Jeongtaek;Ham, Kyung Sun
Journal of Internet Computing and Services
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v.22
no.6
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pp.17-24
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2021
The use of renewable energy sources for power generation has been steadily increasing. Power generation using renewable energy has the advantage of not generating carbon but has the disadvantage of high volatility depending on the weather. This volatility makes stable power supply difficult. Curtailment is occurring to address volatility. Various facilities are operated together to solve the loss caused by the curtailment. The existing SCADA must be modified for turbine control reflecting the conditions of various facilities. However, since it is difficult to modify SCADA, a modular control system is required. In this study, we propose Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms. Since the control logic can be changed without modifying SCADA, it is easy to respond to changes. The developed modular control system was evaluated as a lab test and confirmed to operate smoothly. Through future research, the experiment will be conducted by applying a modular control system to the actual wind farm.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.3
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pp.10-16
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2023
The ever-increasing amount of data generated by various industries and systems has led to the development of data mining techniques as a means to extract valuable insights and knowledge from such data. The electrical energy industry is no exception, with the large amounts of data generated by SCADA systems. This study focuses on the analysis of historical data recorded in the SCADA database of the Libyan Electricity Company. The database, spanned from January 1st, 2013, to December 31st, 2022, contains records of daily date and hour, energy production, temperature, humidity, wind speed, and energy consumption levels. The data was pre-processed and analyzed using the WEKA tool and the Apriori algorithm, a supervised machine learning technique. The aim of the study was to extract association rules that would assist decision-makers in making informed decisions with greater efficiency and reduced costs. The results obtained from the study were evaluated in terms of accuracy and production time, and the conclusion of the study shows that the results are promising and encouraging for future use in the Libyan Electricity Company. The study highlights the importance of data mining and the benefits of utilizing machine learning technology in decision-making processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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