Some conventional lateral load patterns for pushover analysis, and proposing a new accurate pattern was investigated in present research. The new proposed load pattern has load distribution according weight and stiffness variation in height and mode shape of structure. The assessment of pushover application with mentioned pattern in X type braced steel frames and steel moment resisting frames, with stiffness and mass variation in height, was studied completely and the obtained results were compared with nonlinear dynamic analysis method (including time history analysis). The methods were compared from standpoints of some basic parameters such as displacement, drift and shape of lateral load pattern. It is concluded that proposed load pattern results are closer to nonlinear dynamic analysis (NDA) compared to other pushover load patterns especially in tall and medium-rise buildings having different stiffness and mass during the height.
This paper investigates the structural behavior of modular falsework system under sequential pattern loads. Based on the studies of 25 construction sites, the pattern load sequence modeling is defined as models R (rectangle), L and U. The study focuses on the system critical loads, regions of largest reaction forces, discrepancy between the pattern load and the uniform load, and the warning-system plan. The analysis results show that the critical loads of modular falsework systems with sequential pattern loads are very close to those with the uniform load used in design. The regions of largest reaction forces are smaller than those calculated by the uniform load. However, the regions of largest reaction forces of three models under sequential pattern loads can be considered as the crucial positions of warning-system based on the measured index of loading. The positions of the sensors for the warning-system for these three different models are not identical.
Fakhraddini, Ali;Fadaee, Mohammad Javad;Saffari, Hamed
Steel and Composite Structures
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v.27
no.5
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pp.623-632
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2018
Performance-Based Plastic Design (PBPD) method has been recently developed to evaluate the behavior of structures in different performance levels. The PBPD method utilizes a base shear force and a lateral load pattern that are estimated based on energy and yielding mechanism concepts. Using of current lateral force pattern results in weak structural members in upper stories of a structure so that the values of the story drift in these stories are larger than the target drift, particularly in high-rise buildings. Therefore, such distribution requires modifications to overcome this drawback. This paper proposes a modified lateral load pattern for steel Eccentrically Braced Frames (EBFs) based on parametric study. In order to achieve the modified load pattern, a group of 26 EBFs has been analyzed under a set of 20 earthquake ground motions. Additionally, results of nonlinear dynamic analyses of EBFs have been post-processed by nonlinear regression analysis in order to derive the new load pattern. To prove the efficiency of present study, three EBFs as examples were designed by modified pattern and current PBPD distribution. Inelastic dynamic analyses results showed that the story drifts using modified lateral load pattern were well within the target values in comparison with current pattern in PBPD, particularly where the effect of the height is significant. The modified load pattern reduces the possibility of underdesigning in upper levels and overdesigning in lower levels of the frames.
Pushover analysis captures the behavior of a structure from fully elastic to collapse. In this analysis, the structure is subjected to increasing lateral load with constant gravity one. Neglecting the effects of the higher modes and the changes in the vibration characteristics during the nonlinear analysis are the main obstacles of the proposed lateral load patterns. To overcome these drawbacks, whereas some methods have been presented to achieve updated lateral load distribution, these methods are not precisely capable to predict the response of structures, precisely. In this study, a new method based on optimization procedure is developed to obtain a lateral load pattern for which the difference between the floor displacements of pushover and Nonlinear Dynamic Analyses (NDA) is minimal. For this purpose, an optimization problem is considered and the genetic algorithm is applied to calculate optimal lateral load pattern. Three special moment resisting steel frames with different dynamic characteristics are simulated and their optimal load patterns are derived. The floor displacements of these frames subjected to the proposed and conventional load patterns are acquired and the accuracy of them is evaluated via comparing with NDA responses. The outcomes reveal that the proposed lateral load distribution is more accurate than the previous ones.
Understanding load patterns and customer classification is a basic step in analyzing the behavior of electricity consumers. To achieve that, there have been many researches about clustering customers' daily load data. Nowadays, the deployment of advanced metering infrastructure (AMI) and big-data technologies make it easier to study customers' load data. In this paper, we study load clustering from the view point of yearly and daily load pattern. We compare four clustering methods; K-means clustering, hierarchical clustering (average & Ward's method) and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). We also discuss the relationship between clustering results and Korean Standard Industrial Classification that is one of possible labels for customers' load data. We find that hierarchical clustering with Ward's method is suitable for clustering load data and KSIC can be well characterized by daily load pattern, but not quite well by yearly load pattern.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.4
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pp.369-375
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2023
In this paper, we compared and analyzed the power load patterns of dormitory buildings and office buildings to use them as basic data (demand analysis and capacity design) for the design and operation of microgrids for multi-use facilities, and the following conclusions were got. During the daytime on regular weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 264.0~332.3 kWh, and during the evening hours, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively large at 233.0~258.3 kWh. In the case of vacation, during the daytime on weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 279.1~407.4 kWh, and in the evening, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively high at 280.1~394.1 kWh. During the daytime on regular weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was relatively high at 133.5~201.6 kWh, and it was found that the power consumption of dormitory-type buildings appeared relatively high at 187.5~252.1 kWh. During a vacation in the daytime on weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was found to be 186.5 kWh~ and 218.6 kWh. The increase in power consumption during a vacation (December-February) compared to normal (April-June) was thought to be due to an increase in electricity demand, and the reason for the higher power consumption in dormitory buildings during the vacation was due to reduced working hours in office buildings.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.1916-1921
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2008
This paper presents the temporal classification method based on data mining techniques for discovering knowledge from measured load patterns of distribution transformers. Since the power load patterns have time-varying characteristics and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Therefore, we propose a temporal classification rule for analyzing and forecasting transformer load patterns. The main tasks include the load pattern mining framework and the calendar-based expression using temporal association rule and 3-dimensional cube mining to discover load patterns in multiple time granularities.
We present in this paper a novel mid and long term power load prediction method using temporal pattern mining from AMR (Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.
In the present study, preliminary investigation were carried out by analysis of energy system(heat and electricity) based on phosphoric acid fuel-cell of 50 kW for eco-apartment houses. Analysis model were consisted of fuel cell energy system, secondary energy unit and residential building of 5 stories with 20 and 40 households. And the investigation results reviewed under load pattern of heat and electric power of the apartment houses. The results showed mismatch between the needed heat load pattern and output of fuel cell energy system. The mismatch rate were assessed about 10-180% of heat load for apartment houses with season. We found that secondary energy unit are needed in order to supply insufficient heat.
'Stepped building' frames, with vertical geometric irregularity, are now increasingly encountered in modern urban constructions. This paper proposes a new approach to determine the lateral load pattern, considering the contributions from the higher modes, suitable for pushover analysis of stepped buildings. Also, a modification to the displacement coefficient method of ASCE/SEI 41-13 is proposed, based on nonlinear time history analysis of 78 stepped frames. When the newly proposed load pattern is combined with the modified displacement coefficient method, the target displacement for the stepped building frame is found to match consistently the displacement demand given by the time history analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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