This paper presents a systematic method to compute a reliability measure for a short term electrical load forecasting system using neuro-fuzzy models. It has been realized that the reliability computation is essential for a load forecasting system to be applied practically. The proposed method employs a local reliability measure in order to exploit the local representation characteristic of the neuro-fuzzy models. It, hence, estimates the reliability of each fuzzy rule learned. The design procedure of the proposed short term load forecasting system is as follows: (1) construct initial structures of neuro-fuzzy models, (2) store them in the initial structure bank, (3) train the neuro-fuzzy model using an appropriate initial structure, and (4) compute load prediction and its reliability. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop an one hour ahead load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results suggest that the proposed scheme extends the applicability of the load forecasting system with the reliably computed reliability measure.
This paper presents a design of fuzzy power system stabilizer (FPSS) using adaptive evolutionary computation (AEC). We have proposed an adaptive evolutionary algorithm which uses a genetic algorithm (GA) and an evolution strategy (ES) in an adaptive manner in order to take merits of two different evolutionary computations. FPSS shows better control performances than conventional power system stabilizer (CPSS) in three-phase fault with heavy load which is used when tuning FPSS. To show the robustness of the proposed FPSS, it is appliedto damp the low frequency oscillations caused by disturbances such as three-phase fault with normal and light load, the angle deviation of generator with normal and light load and the angle deviation of generator with heavy load. Proposed FPSS shows better robustness than CPSS.
Often a network becomes complex, and multiple entities would get in charge of managing part of the whole network. An example is a utility grid. While the entire grid would go under a single utility company's responsibility, the network is often split into multiple subsections. Subsequently, each subsection would be given as the responsibility area to the corresponding sub-organization in the utility company. The issue of how to make subsystems of adequate size and minimum number of interconnections between subsystems becomes more critical, especially in real-time simulations. Because the computation capability limit of a single computation unit, regardless of whether it is a high-speed conventional CPU core or an FPGA computational engine, it comes with a maximum limit that can be completed within a given amount of execution time. The issue becomes worsened in real time simulation, in which the computation needs to be in precise synchronization with the real-world clock. When the subject of the computation allows for a longer execution time, i.e., a larger time step size, a larger portion of the network can be put on a computation unit. This translates into a larger margin of the difference between the worst and the best. In other words, even though the worst (or the largest) computational burden is orders of magnitude larger than the best (or the smallest) computational burden, all the necessary computation can still be completed within the given amount of time. However, the requirement of real-time makes the margin much smaller. In other words, the difference between the worst and the best should be as small as possible in order to ensure the even distribution of the computational load. Besides, data exchange/communication is essential in parallel computation, affecting the overall performance. However, the exchange of data takes time. Therefore, the corresponding consideration needs to be with the computational load distribution among multiple calculation units. If it turns out in a satisfactory way, such distribution will raise the possibility of completing the necessary computation in a given amount of time, which might come down in the level of microsecond order. This paper presents an effective way to split a given electrical network, according to multiple criteria, for the purpose of distributing the entire computational load into a set of even (or close to even) sized computational loads. Based on the proposed system splitting method, heavy computation burdens of large-scale electrical networks can be distributed to multiple calculation units, such as an RTDS real time simulator, achieving either more efficient usage of the calculation units, a reduction of the necessary size of the simulation time step, or both.
Application of CAE analyses are wide spread in shaping processes and structural safety verification of plastic products. The importance of CAE analysis and its contributions are getting increase since the processibility and structural safety of product can be predicted. CAE analysis for complex shaped product need a lot of time for modeling and computation compare with simpler one. Therefore careful simulation modeling is required for complex shaped product. Structural analysis for plastic door handle of automobile has been performed and structural safety has been investigated for various load directions and modeling cases. Large stress occurred at the hinge in handle regardless of load direction and modeling case. Consequently hinge is considered structurally very weak among the parts in plastic door handle. It is concluded that simple modeling rather than total modeling with adequate boundary condition equivalent to real situation gives reasonable computational results with saving modeling effort and computation time.
Continuous, discrete and semi continuous HMM systems are used for the speech recognition. Discrete systems have the advantage of low run-time computation. However, vector quantization reduces accuracy and this can lead to poor performance. Continuous systems let us get good correctness but they need much calculation so that occasionally they are unable to be used for practice. Although there are semi-continuous systems which apply advantage of continuous and discrete systems, they also require much computation. In this paper, we proposed the way which reduces calculation for continuous systems. The proposed method has the same computational load as discrete systems but can give better recognition accuracy than discrete systems.
To prevent over-testing of the test-item during random vibration testing Scharton proposed and discussed the force limited random vibration testing (FLVT) in a number of publications. Besides the random vibration specification, the total mass and the turn-over frequency of the load (test item), $C^2$ is a very important parameter for FLVT. A number of computational methods to estimate $C^2$ are described in the literature, i.e., the simple and the complex two degrees of freedom system, STDFS and CTDFS, respectively. The motivation of this work is to evaluate the method for the computation of a realistic value of $C^2$ to perform a representative random vibration test based on force limitation, when the adjacent structure (source) description is more or less unknown. Marchand discussed the formal description of getting $C^2$, using the maximum PSD of the acceleration and maximum PSD of the force, both at the interface between load and source. Stevens presented the coupled systems modal approach (CSMA), where simplified asparagus patch models (parallel-oscillator representation) of load and source are connected, consisting of modal effective masses and the spring stiffness's associated with the natural frequencies. When the random acceleration vibration specification is given the CSMA method is suitable to compute the value of the parameter $C^2$. When no mathematical model of the source can be made available, estimations of the value $C^2$ can be find in literature. In this paper a probabilistic mathematical representation of the unknown source is proposed, such that the asparagus patch model of the source can be approximated. The chosen probabilistic design parameters have a uniform distribution. The computation of the value $C^2$ can be done in conjunction with the CSMA method, knowing the apparent mass of the load and the random acceleration specification at the interface between load and source, respectively. Data of two cases available from literature have been analyzed and discussed to get more knowledge about the applicability of the probabilistic method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.710-726
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2018
This paper presents an extended particle filter to increase the accuracy and decrease the computation load of vehicle tracking. Particle filter has been the subject of extensive interest in video-based tracking which is capable of solving nonlinear and non-Gaussian problems. However, there still exist problems such as preventing unnecessary particle consumption, reducing the computational burden, and increasing the accuracy. We aim to increase the accuracy without an increase in computation load. In proposed method, we calculate the direction angle of the target vehicle. The angular difference between the direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted, based on their angular difference. Particles with angular difference greater than a threshold is eliminated and the remaining are stored with greater weights in order to increase their probability for state estimation. Threshold value is very critical for performance. Thus, instead of having a constant threshold value, proposed algorithm updates it online. The first advantage of our algorithm is that it prevents the system from failures caused by insufficient amount of particles. Second advantage is to reduce the risk of using unnecessary number of particles in tracking which causes computation load. Proposed algorithm is compared against camshift, direction-based particle filter and condensation algorithms. Results show that the proposed algorithm outperforms the other methods in terms of accuracy, tracking duration and particle consumption.
교량의 현 내하력을 평가하기 위해서 사용되는 방법으로 허용응력 평가법(ASR), 하중계수평가법 (LFR) 등의 방법 등이 사용되고 있다. 현재, 교랑 평가 값을 이용하여 이 값을 확률이론에 연결시키려는 시도들이 많이 연구되고 있다. 본 논문의 주목적은 교량의 내하력 평가값 (Rating Factor)과 확률이론을 이용하여, 과하중 확률을 구하는데 있습니다. 본 논문에서는 이러한 평가 방법들을 요약 설명하고, Weigh-in-Motion에 의해 얻은 활하중 모델을 도입하여, 교량 평가 값을 확률이론에 연결 시켰다. 활하중 모델과 교량 내하력 값을 토대로, 초과 하중 확률을 계산하고, 그 방법을 설명하였다.
본 논문에서는 병렬프로그램을 효율적으로 수행하는데 필수적인 부하분산을 위한 기존 알고리즘의 부하분산 오버헤드를 최소화하기 위하여 이 알고리즘의 병렬화 방법을 제시한다. 병렬계산 모델로는 동적으로 변하는 트리구조를 들었으며 이러한 계산은 많은 응용분야에서 찾아볼 수 있다. 부하분산 알고리즘은 통신비용을 정해진 한도 이내로 유지하면서 프로세서간 계산부하를 최대한 균등하게 분산시키고자 시도한다. 이 알고리즘이 메쉬와 하이퍼큐브 구조에서 어떻게 병렬화 될 수 있는가를 상세히 보이고 각각의 경우에 대하여 시간상 복잡도를 분석하여 기존의 알고리즘보다 여러가지 오버헤드가 개선되었음을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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