In order to improve the efficiency of a transformer cooling system, the intelligent algorithm was developed. The intelligent algorithm is composed of a setpoint algorithm and a control algorithm. The setpoint algorithm was developed by the neural network, and the control algorithm was developed by the fuzzy logic. These algorithms were used for the control of a blower and an oil pump of the transformer cooling system. In order to analyse performances of these algorithms, the dynamic model of a transformer cooling system was used. Based on various performance tests, energy savings and stable controls of a transformer cooling system were observed. Therefore, control algorithms developed for this study may be effectively used for the control of a transformer cooling system.
In order to improve the efficiency of the main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. For the development of the optimal control algorithm of a cooling system, the mathematical model of a main transformer cooling system was developed. This includes the dynamic model of a main transformer, an oil pump, an oil cooler and a blower. The system algorithm of a cooling system, which consists of the temperature setpoint algorithm and the temperature control algorithm, was developed. Optimal oil temperatures of the inlet and the outlet of the main transformer were obtained by considering the total electric power consumption of the system. The oil inlet temperature was controlled by the blower and the oil outlet temperature was controlled by the oil pump. A simulation program was developed by using the mathematical model and the system algorithm. Simulation results showed that the system algorithm developed from this study may be effectively used to control the main transformer cooling system in a tilting train.
For the effective control of a $CO_2$ air-conditioning system, the system high-side pressure algorithm, the indoor temperature algorithm, and the outdoor fan algorithm were developed. The system high-side pressure algorithm was composed of the setpoint algorithm, the reset algorithm, and the electronic expansion valve control algorithm. The indoor temperature algorithm was composed of the compressor control algorithm and the indoor fan control algorithm. These algorithms were tested by using mathematical models developed from the previous study. Results from the setpoint step change test and the disturbance test showed good control performances. Therefore, algorithms developed in this study may practically used for the control of a $CO_2$ air-conditioning system.
The MFC(Mass Flow Controller) is an equipment that measures and controls mass flow rates of fluid. Most of the HFC system is still using the PID algorithm. The PID algorithm shows superior performance on the MFC system. But the PID algorithm in the MFC system has a few problems as followed. The characteristic of the MFC system is changed according to the operating environment. And, when the piezo valve that uses the control valve is assembled in the MFC system, a coupling error is generated. Therefore, it is very difficult to find out the exact parameters of MFC system. In this paper, we propose adaptive PID algorithm in order to compensate these problems of a traditional PID algorithm. The adaptive PID algorithm estimates the parameters of MFC system using LMS(Least Mean Square) algorithm and calculates the coefficients of PID controller. Besides, adaptive PID algorithm shows better transient response because adaptive PID algorithm includes a feedforward. And we implement MFC system using proposed adaptive PID algorithm with self-tuning and Ziegler and Nickels's method. Finally, comparative analysis of the proposed adaptive PID and the traditional PID is shown.
This paper shows application of optimal reconfiguration algorithm for distributing power system to KEPCO system for loss minimization and load balancing. That is, it suggests additional algorithm to check potential problems caused in case of theoretical algorithm being applied to real system and recover from them. Also, comparing the results of reconfiguration algorithm Tabu-Search Algorithm applied to current KEPCO distribution power system and those of Branch Exchange Algorithm using initial operation point suggested in this paper, it shows how much the results are improved in aspects of load balancing, loss reduction and calculating time.
In order to control multi-zone temperatures, a multi-type air-conditioning system may be used. In this study, control algorithms for the compressor and the electronic expansion valve of a multi-type air-conditioning system were developed by using fuzzy logics. The compressor control algorithm was composed of a compressor pressure setpoint algorithm, a compressor pressure setpoint reset algorithm, and a compressor frequency setpoint algorithm. The electronic expansion valve control algorithm was composed of an indoor temperature control algorithm, and a superheat control algorithm. These algorithms were applied to a multi-type air-conditioning system. Test showed good results for the control of a multi-type air-conditioning system.
This paper presents a new algorithm called Quantum-behaved Electromagnetism-like Mechanism Algorithm which is used to solve economic load dispatch of power system. Electromagnetism-like mechanism algorithm simulates attraction and repulsion mechanism for particles in the electromagnetic field. Every solution is a charged particle, and it move to optimum solution according to certain criteria. Quantum-behaved electromagnetism-like mechanism algorithm merges quantum computing theory with electromagnetism-like mechanism algorithm. Superposition characteristic of quantum methodology can make a single particle present several states, and the characteristic potentially increases population diversity. Probability representation of quantum methodology is to make particle state be presented according to a certain probability. And the quantum rotation gates are used to realize update operation of particles. The algorithm is tested for 13-generator system and 40-generator system, which validates it can effectively solve economic load dispatch problem. Through performance comparison, it is obvious the solution is superior to other optimization algorithm.
Since floating facility with mooring system can be moved and rotated by wind or other environmental variables, the error in azimuthal angle must be compensated using a GPS receiver and geo-magnetic sensor. Accordingly, when an existing photovoltaic tracking algorithm is applied to a floating photovoltaic system, it is difficult to do the optimal solar tracking. In this paper, an effective azimuthal angle algorithm is develop for the photovoltaic tracking in floating condition. In order to verify the developed algorithm, the prototype of the floating photovoltaic system is manufactured and the developed algorithm is applied to the system. The algorithm shows a good tracking feasibility on the prototype.
The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
This paper presents an advanced load allocation algorithm in Direct Load Control(DLC) system. It is important to aggregate a various demand side resource which is surely controllable at the peak power time for a successful DLC system. Previous load allocation algorithm appropriate for DLC system is based on interchanged information, but, this algorithm can not derive optimal solutions. In this paper, we develop the optimal algorithm and the new load allocation algorithm in polynomial time. The simulation results show that the proposed heuristic algorithm for DLC system is very effective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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