This paper presents the measurement of phasor angle of power system using Synchronized Phasor Measurement System(SPMS). SPMS includes the GPS receiver, so it can add the exact time information to the data acquired from the power system by SPMS. Using that data, we can compare the difference of phasor angles of voltages currents acquired at the exactly same time, and monitor the RMS values of voltage and current. In this paper, we present the difference of voltage angles between 345kV Sinjechon S/S and 345kV Asan S/S, where two SPMS were installed separately, and prove their performance by comparing to simulation result of PSS/E.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제2권3호
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pp.173-179
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2002
We propose a novel sensing circuit for 2T-2MTJ MRAM that can be used for high speed synchronous operation. Proposed bit-line sense amplifier detects small voltage difference in bit-lines and develops it into rail-to-rail swing while maintaining small voltage difference on TMR cells. It is small enough to fit into each column that the whole data array on selected word line are activated as in DRAMs for high-speed read-out by changing column addresses only. We designed a 256Kb read-only MRAM in a $0.35\mu\textrm{m}$ logic technology to verify the new sensing scheme. Simulation result shows a 25ns RAS access time and a cycle time shorter than 10 ns.
Cable voltage was measured simultaneously at Hamada, Japan and Pusan, Korea, using an inservice telephone cable from March to December 1990. The spectral and harmonic analyses of these data sets show that tidal signals are dominant, and that tidal constituents $M_2$ and $O_1$, which are not affected by solar geomagnetic variations, have almost the same amplitude and are of opposite phase to each other. comparing the voltage difference in 1990 with that measured using the now abandoned cable in 1998, there are dominant tidal signals at the same periods in both data sets. They have approximately the same amplitude and phase for $M_2andO_1$. The relationship between the observed voltage and the volume transport through the Korea Strait can be considered robust and stable over time. The conversion factor from voltage to transport is estimated to be $11.9{\times}10^6m^3S^{-1}volt^{-1}$ by comparing the amplitude of model-derived $M_2$ tidal transport with that of the voltage difference in 1998. This value changes to $8.6{\times}10^6m^3S^{-1}volt^{-1}$ when taking into consideration the horizontal electric current effect. This effect depends on the downstream length scale of the flow. To obtain a more reliable and stable conversion factor from voltage to transport, the voltage should be compared with observed sub-tidal transports, which may have long downstream length scales.
This paper presents Pspice modeling methods for spark gaps and ZnO varistors and describes the application for the two-stage surge suppression circuit which was composed of the nonlinear components. The simulation modelings of nonlinear components were conducted on the basis of the voltage and current curves measured by the impulse current with the time-to-crest of $1~50 \mus$ and the impulse voltage with the rate of the time-to-crest of 10, 100 and 1000 V/\mus$. The firing voltages of the spark gap increased with increasing the rate of the time-to-crest of impulse voltage and the measured data were in good agreement with the simulated data. The I-V curves of the ZnO varistor were measured by applying the impulse currents of which time-to-crests range from 1 to $50 \mus$ and peak amplitudes from 10 A to 2 kA. The simulation modeling was based on the I-V curves replotted by taking away the inductive effects of the test circuit and leads. The meximum difference between the measured and calculated data was of the order of 3%. Also the two-stage surge suppression circuit made of the spark gap and the ZnO varistor was investigated with the impulse voltage of $10/1000\mus$$mutextrm{s}$ wave shape. The overall agreement between the theoretical and experimental results seems to be acceptable. As a consequence, it was known that the proposed simulation techniques could effectively be used to design the surge suppression circuits combined with nonlinear components.
바이폴라 기술로 1.8V 구동전압에서 10Mbps 이상의 높은 데이터 전송율을 갖는 새로운 광연결 수신기를 제작하였다. 10Mbps 입력신호 (duty ratio=50%, $V_{IL}$(저준위 입력전압) =0.5V, $V_{IH}$(고준위 입력전압) = 1.5V)에 대한 제작된 소자의 평균 출력 전압은 $V_{OL}$(저준위 출력전압) = 0V, $V_{OH}$(고준위 출력전압) = 1.15V로 나타났으며, 1.5V 고준위 입력전압 아래에서 평균 소비전류는 4.6mA로 나타났다. 또한 출력파형에서 duty ratio는 52.6%, 상승시간($t_r$)과 하강시간($t_f$)은 각각 9.5ns와 6.8ns로 나타났으며 전파지연차($t_{PHC}-t_{PLH}$)와 jitter는 각각 11.7ns와 4.3ns로 나타났다.
PURPOSES : The purpose of this paper is to investigate the application of thermoelectric technology to concrete structures for harvesting solar energy that would otherwise be wasted. In various fields of research, thermoelectric technology using a thermoelectric module is being investigated for utilizing solar energy. METHODS: In our experiment, a halogen lamp was used to produce heat energy instead of the solar heat. A data logger was used to record the generated voltage over time from the thermoelectric module mounted on a concrete specimen. In order to increase the efficiency of energy harvesting, various factors such as color, architecture, and the ability to prevent heat absorption by the concrete surface were investigated for the placement of the thermoelectric module. RESULTS : The thermoelectric module produced a voltage using the temperature difference between the lower and upper sides of the module. When the concrete specimen was coated with an aluminum foil, a high electric power was measured. In addition, for the power generated at low temperatures, it was confirmed that the voltage was generated steadily. CONCLUSIONS: Thermoelectric technology for energy harvesting can be applied to concrete structures for generating electric power. The generated electricity can be used to power sensors used in structure monitoring in the future.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제18권2호
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pp.167-180
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2014
In this paper we consider a novel reconstruction method in electrical impedance tomography (EIT) and its application for monitoring and detecting a hydrargyrum (mercury) polluted soil near to the surface of underground. We use electrodes placed on the surface of land to collect the data which provides the relations of voltage and current map and to produce a projected image of interior conductivity distribution onto the surface of land. Here the projected image reconstruction method is used to monitor the pollution in soil underneath the ground without any destruction and any digging into a land.
For the safe and reliable operation of Lithium-ion batteries in Electric Vehicles (EVs) or Energy Storage Systems (ESSs), it is essential to have accurate information of the battery such as State of Charge (SOC). Many kinds of different techniques to estimate the SOC of the batteries have been developed so far such as the Kalman Filter. However, when it is applied to the multiple number of batteries it is difficult to maintain the accuracy of the estimation over all cells due to the difference in parameter value of each cell. Moreover the difference in the parameter of each cell may become larger as the operation time accumulates due to aging. In this paper a novel Deep Neural Network (DNN) based SOC estimation method for multi cell application is proposed. In the proposed method DNN is implemented to learn non-linear relationship of the voltage and current of the lithium-ion battery at different SOCs and different temperatures. In the training the voltage and current data of the Lithium battery at charge and discharge cycles obtained at different temperatures are used. After the comprehensive training with the data obtained with a cell resulting estimation algorithm is applied to the other cells. The experimental results show that the Mean Absolute Error (MAE) of the estimation is 0.56% at 25℃, and 3.16% at 60℃ with the proposed SOC estimation algorithm.
For the safe and reliable operation of lithium-ion batteries in electric vehicles or energy storage systems, having accurate information of the battery, such as the state of charge (SOC), is essential. Many different techniques of battery SOC estimation have been developed, such as the Kalman filter. However, when this filter is applied to multiple batteries, it has difficulty maintaining the accuracy of the estimation over all cells owing to the difference in parameter values of each cell. The difference in the parameter of each cell may increase as the operation time accumulates due to aging. In this paper, a novel deep neural network (DNN)-based SOC estimation method for multi-cell application is proposed. In the proposed method, DNN is implemented to determine the nonlinear relationships of the voltage and current at different SOCs and temperatures. In the training, the voltage and current data obtained at different temperatures during charge/discharge cycles are used. After the comprehensive training with the data obtained from the cycle test with a cell, the resulting algorithm is applied to estimate the SOC of other cells. Experimental results show that the mean absolute error of the estimation is 1.213% at 25℃ with the proposed DNN-based SOC estimation method.
Two impedance imaging systems of multi-frequency electrical impedance tomography (MFEIT) and magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) are described. MFEIT utilizes boundary measurements of current-voltage data at multiple frequencies to reconstruct cross-sectional images of a complex conductivity distribution (${\sigma}+i{\omega}{\varepsilon}$) inside the human body. The inverse problem in MFEIT is ill-posed due to the nonlinearity and low sensitivity between the boundary measurement and the complex conductivity. In MFEIT, we therefore focus on time- and frequency-difference imaging with a low spatial resolution and high temporal resolution. Multi-frequency time- and frequency-difference images in the frequency range of 10 Hz to 500 kHz are presented. In MREIT, we use an MRI scanner to measure an internal distribution of induced magnetic flux density subject to an injection current. This internal information enables us to reconstruct cross-sectional images of an internal conductivity distribution with a high spatial resolution. Conductivity image of a postmortem canine brain is presented and it shows a clear contrast between gray and white matters. Clinical applications for imaging the brain, breast, thorax, abdomen, and others are briefly discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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