This paper deals with methodology to control an automatic substation system. The control system can predict the power system condition by a voltage stability index (VSI). The strategies in this paper is called as Voltage-Reactive Power Control (VRPC), which regulates an abnormal voltage of a target substation by using coordination between tap changers and shunt capacitor/reactor. This method is efficient for better voltage profile. The monitoring substation includes whole of substations around the contingency event. The control quantities of the monitoring substations are decided by the calculation of the VSI, called as a Z-index. Case studies with BC Hydro-Quebec system are presented to illustrate this approach using real-time simulator.
In this paper, research about SVM(stack voltage monitoring) module is written, which studied to detect the failure mode of stack and stop stack driving. It is important role for SVM module to monitor the cell voltage and also, transfer those data to Supervisor controller. SVM module needs accurate measurement to detect failure mode, because the cell voltage is very small value under a few [V]. For improving these cost and technical efficiency, the electric characteristic experiment is made with the measurement circuit designed by using precision resistor.
On-line monitoring of fault discharge is an important approach for indicating the condition of electrical insulation of stator winding in high voltage motor. In this paper, several key aspects of on-line monitoring system are discussed, involving the characteristics of fault discharge of stator winding in high voltage motor, spectrum analysis of four simulation fault signals, feature extraction of internal fault discharge from apply voltage to breakdown. The study of the partial discharge activities allows to highlight the ageing stage in the winding fault under test. During the life of the winding insulation fault, the shape of PD signal change relating to the ageing stage. The ageing of stator winding insulation fault of high voltage motor is investigated based on the characteristics of partial discharge pulse distribution and statistical parameters, such as maximum, skewness and kurtosis using discrete wavelet transform coefficients.
In this paper, a novel high-voltage motor monitoring system (HVMMS) is proposed. This system monitors the insulation condition of the stator winding by on-line measurements of partial discharge (PD). Sensor, EMC (Epoxy-Mica Coupler) is used for PD measurement PD signals are continuously measured and digitized with a peak-hold A/D converter to build the database of the high-voltage motor's insulation condition. Also, this system can communicate with the central monitoring system via RS-485. This helps more efficient operation and maintenance of the generator.
This paper introduces a on-line monitoring system for insulation diagnosis of high-voltage motor stator windings. This system monitors the insulation condition of the stator winding with sensor, coupling capacitor. Partial discharge (PD) signals are able to be continuously measured and digitalized with a Peak-hold A/D converter to build the database of the high-voltage motor's insulation condition. This system can communicate with the central monitoring system via RS-485 This paper introduces an economic solution for data acquisition of partial discharges.
Recently many research activities on the diagnosis of stator winding insulation of high-voltage motors have been reported. Most of them utilize a trend analysis of partial discharges. In this paper, a novel on-line monitoring system for an insulation diagnosis is proposed. This system displays magnitude and phase angle distribution of partial discharge. The partial discharge activities can be interpreted more precisely by these techniques.
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.
Pipe inside clad welding is mainly used to the flow pipe of sub-sea or chemical plant. For the inside clad welding to the medium pipe with the diameter of about 12", TIG welding is frequently applied with filler metal. In this case, the clad welding has the very broad weld area over $10m^2$. And, the non-destructive test (NDT) such as ultrasonic test (UT) or radiographic testing (RT) should be conducted on the broad weld area, and it costs very high due to the time-consuming work. Therefore, the present study investigated the variation of arc voltage to develop the in-line quality monitoring system for the pipe inside TIG cladding. The 4 experimental parameters (current, arc length, wire feed position, and shield gas flow rate) varied to observe the change of arc voltage and to establish the model for the monitoring. The arc voltage was decreased when the wire was fed to the backward eccentric position(over 2mm), and the shield gas flow rate was insufficient under 10L/min. In the case of the backward eccentric position over 2mm, the bead appearance was not good and the dilution ratio was increased due to deep penetration. When the shield gas flow rate was lower than 10L/min, the bead surface was oxidized.
리튬이온 배터리는 낮은 자체 방전율 특성과 고밀도 에너지 저장장치로 다양하게 응용되고 있으며, 단위 셀 배터리의 전압은 4V 보다 낮아, 직렬로 연결하여 사용해야 하는 것이 일반적이다. 배터리 셀전압의 직렬 연결 동작시, 각각의 단위 셀 배터리는 내부저항이 균일하지 않아, 충전 시, 특정 단위 셀 배터리는 4V 이상이 걸려, 폭발이 발생할 수도 있으며, 또한, 방전 시 배터리의 특성을 떨어뜨릴 수 있는 한계 전압 이하가 되는 심각한 문제가 존재한다. 따라서, 단위 셀 배터리의 충전 및 방전 동작에서는 과충전과 과방전을 사전에 감지하기 위한 전압 센싱 동작이 필요하며, 이에, 본 논문에서는 고속 배터리 전압 센싱 모듈 개발을 소개한다. 제작된 CVM(Cell Voltage Monitoring)은 단위 배터리 셀을 통하여, 전압 및 온도 채널 포함하여, 12채널을 모니터링할 수 있으며, 채널당 12-bits 분해능과 192 kbps 전송 속도를 가진다.
In order to perform photovoltaic (PV) operation and management (O&M) efficiently, individual PV module monitoring is becoming more important. In this research, we developed wireless IoT sensor which can monitor individual photovoltaic modules. This IoT sensor can detect the output voltage, current and module temperature of individual modules and provide monitored data by wireless communication. Measured voltage error was 1.23%, and it shows 16.6 dBM, 0.42sec and 7.1 mA for voltage, transmittance output, response time and mean power consumption, respectively. IoT sensors were demonstrated in the test field with real climate environment condition and each of 5 sensors showed precise results of voltage, current and temperature. Also, sensors were compared with commercial power-optimizers and showed result difference within 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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