This paper provides a comparison of power converter loss and thermal description for voltage source and current source type 5 MW-class medium-voltage topologies of wind turbines. Neutral-point clamped three-level converter is adopted for a voltage source type topology, whereas a two-level converter is employed for current source type topology, considering the popularity in the industry. To match the required voltage level of 4160 V with the same switching device of IGCT as in the voltage source converter, two active switches are connected in series for the case of current source converter. Transient thermal modeling of a four-layer Foster network for heat transfer is done to better estimate the transient junction and case temperature of power semiconductors during various operating conditions in wind turbines. The loss analysis is confirmed through PLECS simulations. Comparison result shows that the VSC-based wind turbine system has higher efficiency than the CSC under the rated operating conditions.
최근 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있는 스마트 그리드는 기존 전력망의 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전력망을 말한다. 그 중에서 수요 반응(Demand Response)은 현재 전력망과 차별화되는 핵심 기술이다. 가정에서 전력 요금의 최소화 및 사용자의 만족도를 최대화하기 위해, 본 논문은 가정에서 사용하고 있는 여러 종류의 전력 기계의 특성을 활용하여, 최적화 문제를 통한 스케쥴링 알고리듬을 제안한다. 여러 전력 기계의 소비패턴을 수학적 모델로 유도하였으며, 하루 동안 각 시간에서 전력 기계의 중요도에 따른 최적화된 스케쥴링 기법을 제안한다. 실제 통계 수치를 활용한 본 논문의 실험 결과에서는 제안하는 최적화 스케쥴링 알고리듬이 전력요금을 최소화하는 유틸리티에 매우 효과적인 것으로 나타났다.
전기자동차의 배터리를 스마트그리드의 한 요소로 사용하려는 Vehicle-to-Grid(V2G)기술을 사용하기 위해서는 전기자동차와 V2G 서비스 제공자 사이에 결재정보를 포함한 민감한 개인정보 교환을 위한 신뢰성 높은 통신망이 구성되어야한다. 블록체인은 암호화폐의 거래를 위해 고안된 플랫폼으로 중앙의 관리자나 제 3자의 도움을 받지 않고 동등한 노드들에 의해서만 운영되는 신뢰할 수 있는 분산된 데이터베이스 시스템이다. 본고에서는 블록체인의 구조와 운용방식에 대해 알아보고 V2G 시스템에서 블록체인의 활용에 대해 설명하고 분석하였다.
This paper proposes a control algorithm for permanent magnet synchronous generators with a back-to-back three-level neutral-point clamped voltage source converter in a medium-voltage off-shore wind power system under unbalanced grid conditions. Specifically, the proposed control algorithm compensates for unbalanced grid voltage at the PCC (Point of Common Coupling) in a collector bus of an off-shore wind power system. This control algorithm has been formulated based on symmetrical components in positive and negative synchronous rotating reference frames under generalized unbalanced operating conditions. Instantaneous active and reactive power is described in terms of symmetrical components of measured grid input voltages and currents. Negative sequential component of AC input current is injected into the PCC in the proposed control strategy. The amplitude of negative sequential component is calculated to minimize the negative sequential component of grid voltage under the limitation of current capability in a voltage source converter. The proposed control algorithm enables the provision of balanced voltage at the PCC resulting in the high quality generated power from off-shore wind power systems under unbalanced network conditions.
Sangkeum Lee;Sarvar Hussain Nengroo;Hojun Jin;Yoonmee Doh;Chungho Lee;Taewook Heo;Dongsoo Har
ETRI Journal
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제45권4호
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pp.650-665
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2023
A novel smart metering technique capable of anomaly detection was proposed for real-time home power management system. Smart meter data generated in real-time were obtained from 900 households of single apartments. To detect outliers and missing values in smart meter data, a deep learning model, the autoencoder, consisting of a graph convolutional network and bidirectional long short-term memory network, was applied to the smart metering technique. Power management based on the smart metering technique was executed by multi-objective optimization in the presence of a battery storage system and an electric vehicle. The results of the power management employing the proposed smart metering technique indicate a reduction in electricity cost and amount of power supplied by the grid compared to the results of power management without anomaly detection.
As Plug-in Hybrid Vehicle and Electric Vehicle (PHEV/EV) take a greater share in the personal automobile market, their high penetration levels may bring potential challenges to electric utility especially at the distribution level. Thus, there is a need for the flexible charging management strategy to compromise the benefits of both PHEV/EV owners and power grid side. There are many different management methods that depend on the objective function and the constraints caused by the system. In this paper, the schema and dispatching schedule of centralized PHEV/EV charging spot network are analyzed. Also, we proposed and compared three power allocation strategies for centralized charging spot. The first strategy aims to maximize state of vehicles at plug-out time, the rest methods are equalized allocation and prioritized allocation based on vehicles SoC. The simulation results show that each run of the optimized algorithms can produce the satisfactory solutions to response properly the requirement from PHEV/EV customers.
자동화된 스마트 그리드의 등장은 이러한 문제에 대응을 위한 필수적인 장치가 되고 있으며 스마트 그리드 기반 사회로의 진전을 가져오고 있다. 스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 스마트 그리드는 전력 그리드를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적이고 안전하게 만들기 위한 엔지니어의 이니셔티브로 인해 등장했다. 스마트 그리드는 전력 소비자가 전력 사용에서 더 큰 역할을 할 수 있는 기회를 창출하고 전력을 현명하고 효율적으로 사용하도록 동기를 부여한다. 이에 본 연구에서는 기계 학습을 통한 전력 수요 관리에 중점을 둔다. 기계 학습을 사용한 수요 예측과 관련하여 현재 다양한 기계 학습 모델이 소개되어 적용되고 있는 데 이에 관한 체계적인 접근이 요구되고 있다. 특히 GP 학습 모델의 경우에 일반 소비 예측 및 데이터의 가시화와 관련해서 다른 학습 모델보다 장점이 있지만, 스마트 미터 데이터의 예측과 관련해서는 데이터 독립성에 강한 영향을 받는다.
We propose a mechanism for monitoring load in quality of service (QoS)-enabled wireless networks and show how it can be used for network management as well as for dynamic pricing. Mobile network traffic, especially video, has grown exponentially over the last few years and it is anticipated that this trend will continue into the future. Driving factors include the availability of new affordable, smart devices, such as smart-phones and tablets, together with the expectation of high quality user experience for video as one would obtain at home. Although new technologies such as long term evolution (LTE) are expected to help satisfy this demand, the fact is that several other mechanisms will be needed to manage overload and congestion in the network. Therefore, the efficient management of the expected huge data traffic demands is critical if operators are to maintain acceptable service quality while making a profit. In the current work, we address this issue by first investigating how the network load can be accurately monitored and then we show how this load metric can then be used to provide creative pricing plans. In addition, we describe its applications to features like traffic offloading and user satisfaction tracking.
Online voltage stability monitoring using real-time measurements is one of the most important tasks in a smart grid system to maintain the grid stability. Loading margin is a good indicator for assessing the voltage stability level. This paper presents an Extreme Learning Machine (ELM) approach for estimation of voltage stability level under credible contingencies using real-time measurements from Phasor Measurement Units (PMUs). PMUs enable a much higher data sampling rate and provide synchronized measurements of real-time phasors of voltages and currents. Depth First (DF) algorithm is used for optimally placing the PMUs. To make the ELM approach applicable for a large scale power system problem, Mutual information (MI)-based feature selection is proposed to achieve the dimensionality reduction. MI-based feature selection reduces the number of network input features which reduces the network training time and improves the generalization capability. Voltage magnitudes and phase angles received from PMUs are fed as inputs to the ELM model. IEEE 30-bus test system is considered for demonstrating the effectiveness of the proposed methodology for estimating the voltage stability level under various loading conditions considering single line contingencies. Simulation results validate the suitability of the technique for fast and accurate online voltage stability assessment using PMU data.
This paper proposes a control algorithm for permanent magnet synchronous generator with a back-to-back three-level neutral-point clamped voltage source converter in a medium-voltage offshore wind power system under unbalanced grid conditions. The proposed control algorithm particularly compensates for the unbalanced grid voltage at the point of common coupling in a collector bus of offshore wind power system. This control algorithm has been formulated based on the symmetrical components in positive and negative rotating synchronous reference frames under generalized unbalanced operating conditions. Instantaneous active and reactive power are described in terms of symmetrical components of measured grid input voltages and currents. Negative sequential component of ac input current is injected to the point of common coupling in the proposed control strategy. The amplitude of negative sequential component is calculated to minimize the negative sequential component of grid voltage under the limitation of current capability in a voltage source converter. The proposed control algorithm makes it possible to provide a balanced voltage at the point of common coupling resulting in the generated power of high quality from offshore wind power system under unbalanced network conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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