Kim, Byung-ki;Park, Jae-Beom;Choi, Sung-Sik;Jang, Moon-Seok;Rho, Dae-Seok
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.12
no.1
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pp.11-18
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2017
In order to maintain customer voltages within the allowable limit($220{\pm}13V$) as much as possible, tap operation strategy of SVR(Step Voltage Regulator) which is located in primary feeder, is widely used for voltage control in the utilities. However, SVR in nature has operation characteristic of the delay time ranging from 30 to 150 sec, and then the compensation of BESS (Battery Energy Storage System) during the delay time is being required because the customer voltages in distribution system may violate the allowable limit during the delay time of SVR. Furthermore, interconnection of PV(Photovoltaic) system could make a difficultly to keep customer voltage within the allowable limit. Therefore, this paper presents an optimal coordination operation algorithm between BESS and SVR based on a conventional LDC (Line Drop Compensation) method which is decided by stochastic approach. Through the modeling of SVR and BESS using the PSCAD/EMTDC, it is confirmed that customer voltages in distribution system can be maintained within the allowable limit.
Choi, Woosung;Shin, Heon-Cheol;Kim, Ji Man;Choi, Jae-Young;Yoon, Won-Sub
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.11
no.1
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pp.1-13
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2020
As research on secondary batteries becomes important, interest in analytical methods to examine the condition of secondary batteries is also increasing. Among these methods, the electrochemical impedance spectroscopy (EIS) method is one of the most attractive diagnostic techniques due to its convenience, quickness, accuracy, and low cost. However, since the obtained spectra are complicated signals representing several impedance elements, it is necessary to understand the whole electrochemical environment for a meaningful analysis. Based on the understanding of the whole system, the circuit elements constituting the cell can be obtained through construction of a physically sound circuit model. Therefore, this mini-review will explain how to construct a physically sound circuit model according to the characteristics of the battery cell system and then introduce the relationship between the obtained resistances of the bulk (Rb), charge transfer reaction (Rct), interface layer (RSEI), diffusion process (W) and battery characteristics, such as the state of charge (SOC), temperature, and state of health (SOH).
Ji, Hyun-Jin;Ha, Sang-Hyun;Kim, Young-Chul;Cho, Sung-Baek
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.4
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pp.732-739
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2011
A fuel cell/secondary battery hybrid power generation system could extend well beyond the efficiency and interoperability of the conventional diesel generator. The suggested power source system consists of 2.3 kW class PEMFC, 100 Ah lithium polymer battery, and two DC/DC converters by serial connection type. It was known that interoperability of sub-systems is the key factor for stable and optimal control of the hybrid power generation system. The modeling and simulation methods have been proposed to reduce the number of configurations and performance tests for components selection and select the optimized control condition of the power generation system. The control model for power source system is implemented based on the empirical formulation and carried out in the Matlab/Simulink environment. The results show that the simulation can be used to establish the algorism of prototype and increase the durability of the power source system.
Deep drawing and ironing are the major process used today in manufacturing of battery case used in cellular phone and IMT-2000 from aluminum. The same technology is utilized in manufacturing of steel or aluminum rectangular cans for components of medical instrument, portable PC, walkman and so on. Most of these processes require multi-stage ironing following the deep drawing and redrawing processes. The practical aspects of this technology are well known and gained through extensive experiment and production know-how. However, the fundamental aspects of theses processes are relatively less known. Thus, it is expected that process simulations using FEM techniques would provide additional detailed information that could be utilized to improve the process condition. This paper illustrates the application of process modeling to deep drawing and redrawing operations with the cellular phone and IMT-2000. A commercially avaliable finite element code LS-DYNA3D was used to simulate deep drawing and redrawing operations.
Namazi, Mohammad Masoud;Saghaiannejad, Seyed Morteza;Rashidi, Amir;Ahn, Jin-Woo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.2
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pp.800-811
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2018
This paper presents a regenerative braking control scheme for Switched Reluctance Machine (SRM) drive in Electric Vehicles (EVs). The main purpose is to maximize the recovered energy during battery charging by taking into account the nonlinear physical characteristics of the Switched Reluctance Machine. The proposed regenerative braking method employs the back-EMF in the generation process as a complicated position-dependent voltage source. The proposed maximum power recovery (MPR) operation of the regenerative braking is first based on the maximization of the extracted power from the machine and then the maximization of the power transferred to the battery. The maximum power extraction (MPE) from SRM is based on maximizing the energy conversion ratio by the calculation of the optimum PWM switching duty cycle, turn-on, and turn-off angles. By using the impedance matching theorem that allows the maximum power transfer (MPT) of the MPE, the proposed MPR is achieved. The parametric averaged value modeling of the machine phase currents in the chopping control mode is used for MPR realization. By following this model, a nonlinear equivalent input resistance is derived for the battery internal resistance matching. The effectiveness of the proposed regenerative braking method is demonstrated through simulation results and experimental implementation.
Licensing the next-generation of nuclear reactor designs requires extensive use of Modeling and Simulation (M&S) to investigate system response to many operational conditions, identify possible accidental scenarios and predict their evolution to undesirable consequences that are to be prevented or mitigated via the deployment of adequate safety barriers. Deep Learning (DL) and Artificial Intelligence (AI) can support M&S computationally by providing surrogates of the complex multi-physics high-fidelity models used for design. However, DL and AI are, generally, low-fidelity 'black-box' models that do not assure any structure based on physical laws and constraints, and may, thus, lack interpretability and accuracy of the results. This poses limitations on their credibility and doubts about their adoption for the safety assessment and licensing of novel reactor designs. In this regard, Physics Informed Neural Networks (PINNs) are receiving growing attention for their ability to integrate fundamental physics laws and domain knowledge in the neural networks, thus assuring credible generalization capabilities and credible predictions. This paper presents the use of PINNs as surrogate models for accidental scenarios simulation in Nuclear Power Plants (NPPs). A case study of a Loss of Heat Sink (LOHS) accidental scenario in a Nuclear Battery (NB), a unique class of transportable, plug-and-play microreactors, is considered. A PINN is developed and compared with a Deep Neural Network (DNN). The results show the advantages of PINNs in providing accurate solutions, avoiding overfitting, underfitting and intrinsically ensuring physics-consistent results.
The primary concern in designing any PV system is the determination of its optimum size. It is generally inadequate to use monthly or daily average insolation, and estimated number of continuous no sun days to determine array and battery capacities because the dynamic behavior of PV system and the stochastic nature of solar radiation also significantly influence the required array and storage capacity. Simulation method uses hourly meterological data and hourly load data to simulate the energy flow in a PV system, and predicts the system reliabilities under assumed array and battery sizes. Stand alone system for operating efficiency analysis of Photovoltaics system were discribed in this paper.
본 논문은 배터리 에너지 저장 시스템(Battery Energy Storage System, BESS)에 사용된 대용량 리튬이온 배터리의 등가 모델링을 제안하였다. 리튬 배터리의 전기화학적 특성을 고려한 임피던스 등가모델을 선정한 후 등가모델의 파라미터를 추출하였으며, 추출된 파라미터와 SOC(State-of Charge)와의 관계를 살펴보았다. 본 연구를 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 BESS 제어시 배터리 특성을 파악할 수 있으므로, 배터리의 최적제어 및 시스템의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Jae-Kyung;Lee, Ji-Young;Lim, Song-Woon;Kim, Yong-Seon;Kim, Jae-Eon
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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pp.1100_1101
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2009
본 논문은 대표적인 신재생에너지인 풍력발전에 관한 연구의 일환으로 RPM-Sim을 이용한 독립형 하이브리드 발전시스템의 시뮬레이션을 분석하였다. 시뮬레이션에서는 Wind Turbine, Diesel Generator, Rotary Converter, Village Load, Dump Load, PCC를 포함한 독립형 하이브리드 발전시스템을 구현하고, 이 하이브리드 시스템은 신재생에너지 자원인 풍력을 최대한 이용한 발전 시스템으로써 디젤 발전기의 사용을 최소한으로 줄여 부하를 충당할 수 있는 시스템을 구현하여 분석했다.
Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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2007.06a
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pp.244-249
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2007
In this paper, in order to get the characteristics of the lithium secondary cell, such as cycle life, charge and discharge characteristic, temperature characteristic, self-discharge characteristic and the capacity recovery rate etc, we build a mathematical model of battery. In this one-dimensional model, Seven governing equations are made to solve seven variables $c,\;c_s,\;{\Phi}_1,\;{\Phi}_2,\;i_2,\;j\;and\;T$. The mathematical model parameters used in this model have been adjusted according to the experimental data measured in our lab. The connecting research of this study is to get an accurate estimate of the capacity of battery through comparison of results from simulation and fuzzy logic system. So the result data from this study is reorganized to fit the fuzzy logic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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