To supply electrical power with high quality, the power system must be optimized in many ways such as planning, control and management. In order to optimize the power system, the analysis of the power system is necessary. The elements of the power system require an accurate model to analysis of the power system. The components of the power systems such as generators, transformers and transmission lines have been studied and researched a lot in their modeling and very sophisticated models have been proposed. However, in case of load in-depth studies on the exact model are required. In this paper, measurement-based load modeling method using real-time measured data is proposed in various methods to reflect the characteristics of the load. To prove the validity of the proposed method, PSCAD/EMTDC program is used to configure the power system and measurement data according to the various failures are used to study on load modeling.
Load modeling has a significant influence on power system analysis and control. In recent years, measurement-based load modeling has been widely practiced. In the load modeling algorithm, the model structure is determined and the parameters of the established model are estimated. For parameter estimation, least-squares optimization method is applied. The model parameters are estimated so that the error between the measured values and the predicted values is to be minimized. By introducing sliding window concept, on-line load modeling method can be performed which reflects the dynamic behaviors of loads in real-time. For the purpose of data acquisition, the measurement system including PMU is implemented in university level. In this paper, case studies are performed using real PMU data from Korea Univ. and Seoul National University of Science and Technology. The performances of modeling real and reactive power behaviors using exponential and ZIP load model are evaluated.
In this paper, Static load models are developed using measurement based approach which is fundamental for on-line load modeling. The measurement data can be acquired from PMU(phasor measurement units). On the assumption that we have on-line measurement data, a scheme which is for Static load model capable to apply SCADA/EMS is developed. The Least Squares criterion is used for minimizing between measured and simulated data. In this manner, On-line Static load modeling algorithm can be developed. In this paper, a scheme that simple Static load model is applied for On-line load modeling is studied.
Purpose: The purpose of this study is to investigate the design optimization modeling of screening procedures based on the assessment of misclassification errors. Methods: Misclassification errors due to measurement variability are derived for normally distributed quality characteristics. Further, an optimization model for ensuring the level of outgoing quality is proposed and demonstrated through an illustrative example. Results: It is shown that two types of misclassification errors (i.e., false acceptance and false rejection) may be properly compromised through an analytical assessment of measurement errors and an optimization modeling. It is also discussed that a variety of optimization modeling may be enabled based on the derivation of measurement errors. Conclusion: It may be concluded that the design of screening inspection may further be facilitated by including the effect of measurement errors on the performance of screening inspection procedure.
Accurate load modeling is essential for power system static and dynamic analysis. By the nature of the problem of parameter estimation for power system load modeling using actual measurements, multiple local optimal solutions may exist and local methods can be trapped in a local optimal solution giving possibly poor performance. In this paper, Trust-Tech, a novel methodology for global optimization, is applied to tackle the multiple local optimal solutions issue in measurement-based power system load modeling. Multiple sets of parameter values of a composite load model are obtained using Trust-Tech in a deterministic manner. Numerical studies indicate that Trust-Tech along with conventional local methods can be successfully applied to power system load model parameter estimation in measurement-based approaches.
Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.
Thermally induced errors have been significant factors affecting the machine tool accuracy. In this paper, the spindle thermal error has been focused, where the 5 degree of freedom thermal error components are considered. An effective measurement system has been devised for the 5 DOF thermal errors, consisting of gap sensors and thermocouples around the micro-computer interfaced environment. Several thermal error modeling techniques are also implemented for the thermal error prediction: multiple linear regression, neural network and system identification methods, etc. The performance of the thermal error modeling techniques is evaluated and compared, giving the system identification method as the optimum model having the least deviation. The developed system for the thermal error measurement and modeling was practically applied to a CNC machining center, and the spindle thermal errors were effectively compensated around the micro computer-machine tool interfaced networks. The machine tool accuracy was improved about 4-5 times typically.
Power system loads have a significant impact on a system. Although it is difficult to precisely describe loads in a mathematical model, accurately modeling them is important for a system analysis. The traditional load modeling method is based on the load components of a bus. Recently, the load modeling method based on measurements from a system has been introduced and developed by researchers. The two major components of a load modeling problem are determining the mathematical model for the target system and estimating the parameters of the determined model. We use the composite load model, which has both static and dynamic load characteristics. The ZIP model and the induction motor model are used for the static and dynamic load models, respectively. In this work, we propose the measurement-based parameter estimation method for the composite load model. The test system and related measurements are obtained using transient security assessment tool(TSAT) simulation program and PSS/E. The parameter estimation is then verified using these measurements. Cases are tested and verified using the sample system and its related measurements.
The objective of this research is to develop a measurement error model for sculptured surfaces in On-Machine Measurement (OMM) process based on a closed-loop configuration. The geometric error model of each axis of a vertical CNC Machining center is derived using a 4${\times}$4 homogeneous transformation matrix. The ideal locations of a touch-type probe for the scupltured surface measurement are calculated from the parametric surface representation and X-, Y- directional geometric errors of the machine. Also, the actual coordinates of the probe are calculated by considering the pre-travel variation of a probe and Z-directional geometric errors. Then, the step-by-step measurement error analysis method is suggested based on a closed-loop configuration of the machining center including workpiece and probe errors. The simulation study shows the simplicity and effectiveness of the proposed error modeling strategy.
In this study, the thickness of the liquid sheet formed by two low speed impinging jets was measured by the direct contact method. The effects of jet velocity and liquid viscosity on the thickness were analyzed and the results were compared with theoretical modeling and optical thickness measurement results. The liquid film thickness decreased as the radius and circumferential angle increased. The jet velocity did not affect the liquid film thickness as predicted in theoretical modeling. In the theoretical modeling, there was no influence of the fluid properties on thickness, but in the case of low viscosity liquids, the thickness was predicted high, and it was well matched in high viscosity liquids. The direct measurement results showed no significant difference from the optical measurement results, thus confirming the reliability of the optical measurement method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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