KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.371-377
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2005
Congestion problems of transmission lines are very important research issues in power system operations. Load curtailment is one of the ways to solve congestion problems by a major contingency. A systematic and effective mechanism for load shedding has been developed by investigating congestion distribution factors and the direct load control program. In this paper, a load shedding algorithm using linear programming for congestion problems by a major contingency is presented. In order to show the effectiveness of the proposed algorithm, it has been tested on the 6-bus sample system and the power system of Korea, and their results are presented.
The general time optimal control law provides the optimal solution for a minimum time control problem. But in most real systems with disturbances and model uncertainties, the time optimal control law leads to chattering effect. This chattering effect can cause the system to be unstable. Therefore, we propose a robust optimal control algorithm for the nonlinear second order systems with model uncertainty. The proposed algorithm is combined with bang-bang control and sliding mode control. Thus the proposed algorithm has two state space regions to implement to control algorithm. In each region, the appropriate linear or nonlinear feedback control law is used satisfying the dynamic system equations. Simulation results show the superiority of the proposed controller in comparison with pure time optimal control(bang-bang control).
The problem of designing a nonlinear sliding surface for an uncertain system is considered. The proposed sliding surface comprises a linear time invariant term and an additional time varying nonlinear term. It is assumed that a linear sliding surface parameter matrix guaranteeing the asymptotic stability of the sliding mode dynamics is given. The linear sliding surface parameter matrix is used for the linear term of the proposed sliding surface. The additional nonlinear term is designed so that a Lyapunov function decreases more rapidly. By including the additional nonlinear term to the linear sliding surface parameter matrix we obtain a nonlinear sliding surface such that the speed of responses is improved. We also give a switching feedback control law inducing a stable sliding motion in finite time. Finally, we give an LMI-based design algorithm, together with a design example.
This paper considers the optimal control problem in real-time control systems with random time-delays. It proposes an algorithm which uses the linear quadratic (LQ) control method and a dedicated technique to compensate for the time-delay effects. Since it is assumed that the time-delays are unknown but the probability distribution of the delays are known a priori, the algorithm considers the mean value of the time-delays as a nominal value for random delay compensation. An example is given to show the performance of the proposed algorithm, where an inverted pendulum system is controlled over a controller-area network (CAN). Simulation results show that the proposed algorithm provides good performance results. It is shown that our algorithm is comparable to existing algorithms in both computation cost and performance.
A new neural network (NN) predictive controller (NNPC) algorithm has been developed and tested in the computer simulation of active control of a nonlinear structure. In the present method an NN is used as a predictor. This NN has been trained to predict the future response of the structure to determine the control forces. These control forces are calculated by minimizing the difference between the predicted and desired responses via a numerical minimization algorithm. Since the NNPC is very time consuming and not suitable for real-time control, it is then used to train an NN controller. To consider the effectiveness of the controller on probability of damage, fragility curves are generated. The approach is validated by using simulated response of a 3 story nonlinear benchmark building excited by several historical earthquake records. The simulation results are then compared with a linear quadratic Gaussian (LQG) active controller. The results indicate that the proposed algorithm is completely effective in relative displacement reduction.
A new controller design algorithm based on the Hessenberg form for linear control systems has een proposed. The controller is composed of the dynamic compensator and the state feedback (dynamic state feedback). The algorithm gives a simple way to assign the eigenstructure (eigenvalues and eigenvectors) of the closed loop system and it also provides a method to assign the frequency shapes near the corner frequencies of the closed loop transfer function matrix. Because of this property, the algorithm is called the independent frequency shape control (IFSC) method.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
A linear motor damper based on the linear motor principle is developed to suppress structural vibration. This paper deals with the design, analysis, and manufacture of the linear motor damper. It is designed to be able to move the auxiliary mass of 1500kg, up to $\pm250mm$ stroke. The control algorithm was designed based on LQG control logic with acceleration feedback. Through performance tests, it was confirmed that the developed hybrid mass damper has reliable feasibility as a control device for structural control. In addition, the linear motor damper is more economical than both hydraulic and electric motor driving mass damper with respect to simple structure and low maintenance cost. A series of performance tests of the linear motor damper system were carried out on the full-scale steel frame structure in UNISON Corporation. Through the performance tests, it was confirmed that acceleration levels are reduced down 10dB for first mode of structure
In this paper, we point out the possibility of the divergence of control input caused by the estimation error of delay-time when general iterative learning algorithms are applied to a class of linear dynamic systems with time-delay in which delay-time is not exactly measurable, and then propose a new type of iterative learning algorithm in order to solve this problem. To resolve the uncertainty of delay-time, we propose an algorithm using holding mechanism which has been used in digital control system and/or discrete-time control system. The control input is held as constant value during the time interval of which size is that of the delay-time uncertainty. The output of the system tracks a given desired trajectory at discrete points which are spaced auording to the size of uncertainty of delay-time with the robust property for estimation error of delay-time. Several numerical examples are given to illustrate the effeciency of the proposed algorithm.
This paper presents a force model of the clean tube system, which was developed as a means for transferring the air-floated wafers inside the closed tube filled with the super clean air. The recovering force from the holes for floating wafers is modeled as a linear spring and thus the wafer motion is modeled as a mass-spring-damper system. The propelling forces are modeled as linear along with the wafer location. The paper also proposes the control method to emit and stop a wafer at the center of a control unit. It shows the minimum value of the propelling force to leave from the control unit. In order to stop the wafer, it utilizes the exact time when a wafer arrives at the position to activate the propelling force. Experiments with the clean tube system built for 12 inch wafer shows the validity of the proposed model and the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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