Since electric railway load is variable largely due to starting and braking characteristics as well as various operation patterns, load modeling is not easy but complicated. For this reason, a simple technique for modeling of electric railway load of is required to analyze the AC substation system of electric railway. In this paper, a modeling technique of converter-based electric railway load is proposed and is tested using nonlinear loads on Matlab/Simulink.
In this paper, the effects of the uncertain hourly load demand are stochastically analyzed especially by the consideration of the average over generation of the Unit Commitment(UC) results. In order to minimize the effects of the actual load profile change, a new UC algorithm is proposed. The proposed algorithm calculates the UC results with the lower load level than the one generated by the conventional load forecast. In case of the worse load forecast, the deviation of the conventional UC solution can be overcome with the lower load level and the more hourly reserve requirements. The proposed method is tested with sample systems, which shows that the proposed method can be used as the basic guideline for selecting the potimal load forecast applying to UC problem.
The load model representation needs the load composition rate which means the portion of several typical load groups. This paper proposes the refined load composition rate estimation considering the the uncertainty of limit values and an energy portion of a load group.
In this paper, a methodology to use load duration curve and the reactive power factor sensitivity of generation cost is proposed for analyzing the effects of load power factor effectively. A great deal of cases of power systems are classified into several patterns according to the characteristics using load duration curve, and the overall effects of load power factor are assessed by integrating the analysis results of load power factor in all the patterns. The reactive power sensitivity of generation cost and the integrated costs such as generation cost, investment cost, voltage variation penalty cost and CO2 emission cost are used for determining an appropriate load power factor. A systematic procedure for effective analysis of load power factor is presented. It is shown through the application to the practical power system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation)that the effects of load power factor can be analyzed effectively using load duration curve and reactive power factor sensitivity.
In this paper, the way that input voltage and input line current as a control variable is provided as one unit is projected. Till no, have denied with three phase balanced load. But, in that case, total power factor compensation is difficult, for to control each phase at unbalanced load. Therefor, in this paper suggest of the scheme that three phase unbalanced load is controlled by each phase and input total power factor is compensated unit input factor. therefore, in this paper suggest that three phase unbalanced load is controlled and the method in compensation of unit input factor to be attended by unbalanced load. Besides, the object of control is calculating quantity for input voltage and input line current for the point at issuse make to improve of control method at unbalanced load. As a result, control system of each phase could maintain as a unit input total power factor has been state diviation error of 2% with unbalanced load.
This paper presents a load-shedding scheme using the Talmud rule in islanded microgrid operation based on a multiagent system. Load shedding is an intentional load reduction to meet a power balance between supply and demand when supply shortages occur. The Talmud rule originating from the Talmud literature has been used in bankruptcy problems of finance, economics, and communications. This paper approaches the load-shedding problem as a bankruptcy problem. A load-shedding scheme is mathematically expressed based on the Talmud rule. For experiment of this approach, a multiagent system is constructed to operate test islanded microgrids autonomously. The suggested load-shedding scheme is tested on the test islanded microgrids based on the multiagent system. Results of the tests are discussed.
Determination of the required reserve capacity has an important function in operation of power system and it is calculated based on the largest loss of supply. However, conventional method cannot be applied in future power system, because potential grid-connected distributed generator and abnormal temperature cause the large load imbalance. Therefore this paper address new framework for determining the optimal required reserve capacity taking into account the real time load imbalance. At first, we introduce the way of operating reserve resources which are the secondary, tertiary, Direct Load Control (DLC) and Load shedding reserves to make up the load imbalance. Then, the formulated problem can be solved by the Probabilistic Dynamic Programming (PDP) method. In case study, we divide two cases for comparing the cost function between the conventional method and the proposed method.
Weekly and monthly electric load forecasting are essential for the generator maintenance plan and the systematic operation of the electric power reserve. This paper proposes the weekly maximum electric load forecasting model for 104 weeks with the multiple regression model. Input variables of the multiple regression model are temperatures and GDP that are highly correlated with electric loads. The weekly variable is added as input variable to improve the accuracy of electric load forecasting. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of electric load forecasting over the seasonal autoregressive integrated moving average model. We expect that the proposed algorithm can contribute to the systematic operation of the power system by improving the accuracy of the electric load forecasting.
Park, Jaeseok;Kim, Hongsik;Seungpil Moon;Junmin Cha;Park, Daeseok;Roy Billinton
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권3호
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pp.95-101
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2002
This paper illustrates a new fuzzy effective load model for probabilistic and fuzzy production cost simulation of the load point of the composite power system. A model for reliability evaluation of a transmission system using the fuzzy set theory is proposed for considering the flexibility or ambiguity of capacity limitation and overload of transmission lines, which are subjective matter characteristics. A conventional probabilistic approach was also used to model the uncertainties related to the objective matters for forced outage rates of generators and transmission lines in the new model. The methodology is formulated in order to consider the flexibility or ambiguity of load forecasting as well as capacity limitation and overload of transmission lines. It is expected that the Fuzzy CMELDC (CoMposite power system Effective Load Duration Curve) proposed in this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems in a competitive environment in the future. The characteristics of this new model are illustrated by some case studies of a very simple test system.
In this paper, we developed to artificial neural network for load characteristic identification of power system. We can acquire active power and reactive power of individual load depending on the variation of voltage and frequency from the experimentation of a dynamic characteristic of load. The data of the experimental results were be used in learning of ANN. A proposed ANN model is applied to analyze the transient stability. To demonstrate the propriety of the power system transient stability with load model using ANN, the simulation of the two-machine five-bus system is carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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