Non-synoptic winds have distinctive statistical properties compared to synoptic winds and can produce different wind loads on buildings and structures. The current study uses the new capabilities of the WindEEE Dome at Western University to replicate a stationary non-Gaussian wind event recorded at the Port of La Spezia in Italy. These stationary non-Gaussian wind events are also known as intermediate wind events as they differ from non-stationary non-Gaussian events (e.g., downbursts) as well as stationary Gaussian events (e.g., atmospheric boundary layer (ABL) flows). In the present study, the wind loads on a typical low-rise building are investigated for an intermediate wind event reproduced using a continuous radial impinging jet (IJ) at the WindEEE Dome. For the same building model, differences in wind loads between ABL and IJ are also examined. Wind loads on different surface zones on the building, as defined in the ASCE code for design loads, are also calculated and compared with the code.
Non-stationary extreme winds such as thunderstorm downbursts are responsible for many structural damages. This research presents a time domain approach for estimating along-wind load effects on tall buildings using multiple wind speed time history samples, which are simulated from evolutionary power spectra density (EPSD) functions of non-stationary wind fluctuations using the method developed by the authors' earlier research. The influence of transient wind loads on various responses including time-varying mean, root-mean-square value and peak factor is also studied. Furthermore, a simplified model is proposed to describe the non-stationary wind fluctuation as a uniformly modulated process with a modulation function following the time-varying mean. Finally, the probabilistic extreme response and peak factor are quantified based on the up-crossing theory of non-stationary process. As compared to the time domain response analysis using limited samples of wind record, usually one sample, the analysis using multiple samples presented in this study will provide more statistical information of responses. The time domain simulation also facilitates consideration of nonlinearities of structural and wind load characteristics over previous frequency domain analysis.
A pulsed impinging jet is used to simulate the gust front of a thunderstorm downburst. This work concentrates on investigating the peak transient loading conditions on a 30 mm cubic model submerged in the simulated downburst flow. The outflow induced pressures are recorded and compared to those from boundary layer and steady wall jet flow. Given that peak winds associated with downburst events are often located in the transient frontal region, the importance of using a non-stationary modelling technique for assessing peak downburst wind loads is highlighted with comparisons.
This paper deals with the performance analysis of static compensator (STATCOM) based voltage regulator for selfexcited induction generators (SEIGs) supplying balanced/unbalanced and linear/ non-linear loads. In practice, most of the loads are linear. But the presence of non-linear loads in some applications injects harmonics into the generating system. Because an SEIG is a weak isolated system, these harmonics have a great effect on its performance. Additionally, SEIG's offer poor voltage regulation and require an adjustable reactive power source to maintain a constant terminal voltage under a varying load. A three-phase insulated gate bipolar transistor (IGBT) based current controlled voltage source inverter (CC- VSI) known as STATCOM is used for harmonic elimination. It also provides the required reactive power an SEIG needs to maintain a constant terminal voltage under varying loads. A dynamic model of an SEIG-STATCOM system with the ability to simulate varying loads has been developed using a stationary d-q axes reference frame. This enables us to predict the behavior of the system under transient conditions. The simulated results show that by using a STATCOM based voltage regulator the SEIG terminal voltage can be maintained constant and free from harmonics under linear/non linear and balanced/unbalanced loads.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.3
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pp.163-172
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2016
Electric load forecasting is essential for effective power system planning and operation. Complex and nonlinear relationships exist between the electric loads and their exogenous factors. In addition, time-series load data has non-stationary characteristics, such as trend, seasonality and anomalous day effects, making it difficult to predict the future loads. This paper proposes a locally-weighted polynomial neural network (LWPNN), which is a combination of a polynomial neural network (PNN) and locally-weighted regression (LWR) for daily shortterm peak load forecasting. Model over-fitting problems can be prevented effectively because PNN has an automatic structure identification mechanism for nonlinear system modeling. LWR applied to optimize the regression coefficients of LWPNN only uses the locally-weighted learning data points located in the neighborhood of the current query point instead of using all data points. LWPNN is very effective and suitable for predicting an electric load series with nonlinear and non-stationary characteristics. To confirm the effectiveness, the proposed LWPNN, standard PNN, support vector regression and artificial neural network are applied to a real world daily peak load dataset in Korea. The proposed LWPNN shows significantly good prediction accuracy compared to the other methods.
An overview on applications of wavelet transform in power systems presented in this paper. Wavelet transform is capable of making trade-offs between time and frequency resolutions, which is a property that makes it appropriate for the analysis of non stationary signal. In recent years, wavelet transform is widely accepted as a technology offering an alternative way due to its flexibility in representation of non-stationary signal even in power systems. This paper presents various applications of wavelet transform in power systems. Wavelet transform has been used by the authors in the field of power system protection for the classification of transient signals, and forecasting of short term loads and system marginal price and so on. Various research works carried out by many researchers in power systems are summarized.
Haan, Fred L. Jr.;Sarkar, Partha P.;Spencer-Berger, Nicholas J.
Wind and Structures
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v.9
no.5
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pp.369-386
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2006
A combination Aerodynamic/Atmospheric Boundary Layer (AABL) Wind and Gust Tunnel with a unique active gust generation capability has been developed for wind engineering and industrial aerodynamics applications. This facility is a cornerstone component of the Wind Simulation and Testing (WiST) Laboratory of the Department of Aerospace Engineering at Iowa State University (ISU). The AABL Wind and Gust tunnel is primarily a closed-circuit tunnel that can be also operated in open-return mode. It is designed to accommodate two test sections ($2.44m{\times}1.83m$ and $2.44m{\times}2.21m$) with a maximum wind speed capability of 53 m/s. The gust generator is capable of producing non-stationary gust magnitudes around 27% of the mean flow speed. This paper describes the motivation for developing this gust generator and the work related to its design and testing.
The RLS (Recursive Least Squares) method is a broadly used adaptive algorithm for signal processing in electronic engineering. The RLS algorithm shows a good performance and a fast adaptation within a stationary environment, but it shows a Poor performance within a non-stationary environment because the method has a fixed forgetting factor. In order to enhance 'tracking' performances, BLS methods with an adaptive forgetting factor had been developed. This method shows a good tracking performance, however, it suffers from heavy computational loads. Therefore, we propose a modified AFF-RLS which has relatively low complexity m this paper.
The concrete bridge is likely to produce fatigue cracks during long period of service due to the moving vehicular loads and the degeneration of materials. This paper deals with the time-frequency analysis of a coupled bridge-vehicle system. The bridge is modeled as an Euler beam with breathing cracks. The vehicle is represented by a two-axle vehicle model. The equation of motion of the coupled bridge-vehicle system is established using the finite element method, and the Newmark direct integration method is adopted to calculate the dynamic responses of the system. The effect of breathing cracks on the dynamic responses of the bridge is investigated. The time-frequency characteristics of the responses are analyzed using both the Hilbert-Huang transform and wavelet transform. The results of time-frequency analysis indicate that complicated non-linear and non-stationary features will appear due to the breathing effect of the cracks.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.12
no.4
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pp.649-659
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1999
본 연구에서는 점탄성감쇠기가 설치된 비비례 감쇠 구조물의 바람에 대한 확률적 응답을 진동수영역에서 구하였다. 복소수 고유치 및 고유백터를 바탕으로 모드중첩법을 이용하여 응답의 RMS 값을 구하고 그것을 근사적인 방법인 모드 변형에너지법에서 얻은 결과와 비교하였다. 또한, 가력 진동수에 따라서 변하는 점탄성감쇠기의 강성 및 감쇠 계수를 상수로 모형화하였을 때의 풍응답 해석 결과의 정확성을 진동수영역에서 검증하였다. 해석결과에 의하면 감쇠기의 진동수 의존 특성은 구조물의 1차 고유 진동수에 의해서 비교적 정확하게 표현되었고, 모드 변형에너지법은 대체로 정확한 결과를 도출하였지만, 가속도 응답을 구할 때에는 다소 큰 오차를 유발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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