A series voltage compensation(SVC) system is a power-electronics controller that can protect sensitive loads from disturbance in the supply system. Especially, voltage sags are considered the dominant disturbances affecting the power quality. This paper dealt with a system of off-line type voltage sag compensation by using a bi-directional DC/DC converter of environmentally friendly ultra-capacitor. This capacitor is attached to the DC link of SVC through the high-efficiency DC/DC converter in order to compensate the DC link voltage drop during short-term power interruption as voltage sags. Therefore, in this paper, a DC/DC converter to control high-efficiency energy of ultra-capacitor and voltage sag detection algorithm of off-line type SVC systems are newly introduced. According to the results of experimental of prototype system, it is verified that the proposed system has effectiveness of voltage sag compensation using an ultra-capacitor.
The recently-developed off-line learning control approaches for the rejection of periodic disturbances utilize the specific property that the learning system tends to oscillate in steady state. Unfortunately, the prior works have not clarified how closely the learning system should approach the steady state to achieve the rejection of periodic disturbances to satisfactory level. In this paper, we address this issue extensively for the class of linear systems. We also attempt to remove the effect of other aperiodic disturbances on the rejection of the periodic disturbances effectively. In fact, the proposed learning control algorithm can provide very fast convergence performance in the presence of aperiodic disturbance. The effectiveness and practicality of our work is demonstrated through mathematical performance analysis as well as various simulation results.
This paper presents a comparison of off-line power system analysis packages in terms of the main structure, the computation algorithm, and the I/O structure of programs, which is necessary for the use of the real-time power system simulator to be developed at KEPRI. PSS/E, PSAPAC, EUROSTAG, and EMTP are investigated and a case study is performed to show the compatibility of input data between PSS/E and PSAPAC.
In this paper, a new algorithm for alleviating overloads in power networks by the use of line power tracing and sensitivity is proposed to perform line switching and bus separation effectively. Also, a new bus separation index based on line power tracing is presented to find the bus to be separated for relieving overloads effectively. By applying the sensitivity of the line flow with respect to the change of the line impedance, both switching-on and switching-off of the lines for alleviating overloads in power networks are performed systematically at once. The number of the considered cases for line switching and bus separation can be greatly reduced and the best combination of line switching and bus separation can be acquired efficiently by the use of the sensitivity and the bus separation index. In order to show the effects of this algorithm, it is applied to a small scale power system of IEEE 39-bus system and practical power systems of KEPCO.
This paper presents a Daubechies wavelet-based fault detection method for fault identification in transmission lines. After the Daubechies wavelet coefficients are calculated, the proposed algorithm has been implemented difference equation using C language. We have modeled a 154kV transmission line using the ATPDraw software and have acquired test data. In order to evaluate effects of DC offset, simulations carried out while varying an inception angle of the voltage $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$. For performance evaluation, fault distance was varied. As we can see from the off-line simulation, the proposed algorithm shows rapid and accurate fault detection. Also we can see the proposed algorithm is not affected by the fault inception angle change.
In this paper, a neural control algorithm is proposed on the automation of adjustment process. The adjustment processes in camcoder production line are modelled, and the processes are adjusted automatically by means of off-line supervisory trained multi-layer neural network. We have made many experiments on the several adjustment processes by using the control algorithm. There are many unexpected troubles to achieve the desirable adjust time in the practical application. To overcome those, some auxiliary algorithms are demanded. As a result, our proposed algorithm has some advantages - simple architecture, easy extraction of the training data without expertises, adaptability to the varying systems, and wide application for the other resemble processes.
This paper presents a constrained-based routing (CBR) algorithm called, Dynamic Possible Path per Link (D-PPL) routing algorithm, for MultiProtocol Label Switching (MPLS) networks. In MPLS on-line routing, future traffics are unknown and network resource is limited. Therefore many routing algorithms such as Minimum Hop Algorithm (MHA), Widest Shortest Path (WSP), Dynamic Link Weight (DLW), Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA), Profiled-Based Routing (PBR), Possible Path per Link (PPL) and Residual bandwidth integrated - Possible Path per Link (R-PPL) are proposed in order to improve network throughput and reduce rejection probability. MIRA is the first algorithm that introduces interference level avoidance between source-destination node pairs by integrating topology information or address of source-destination node pairs into the routing calculation. From its results, MIRA improves lower rejection probability performance. Nevertheless, MIRA suffer from its high routing complexity which could be considered as NP-Complete problem. In PBR, complexity of on-line routing is reduced comparing to those of MIRA, because link weights are off-line calculated by statistical profile of history traffics. However, because of dynamic of traffic nature, PBR maybe unsuitable for MPLS on-line routing. Also, both PPL and R-PPL routing algorithm we formerly proposed, are algorithms that achieve reduction of interference level among source-destination node pairs, rejection probability and routing complexity. Again, those previously proposed algorithms do not take into account the dynamic nature of traffic load. In fact, future traffics are unknown, but, amount of previous traffic over link can be measured. Therefore, this is the motivation of our proposed algorithm, the D-PPL. The D-PPL algorithm is improved based on the R-PPL routing algorithm by integrating traffic-per-link parameters. The parameters are periodically updated and are dynamically changed depended on current incoming traffic. The D-PPL tries to reserve residual bandwidth to service future request by avoid routing through those high traffic-per-link parameters. We have developed extensive MATLAB simulator to evaluate performance of the D-PPL. From simulation results, the D-PPL improves performance of MPLS on-line routing in terms of rejection probability and total throughput.
In this paper, a novel loss minimization of an induction generator in wind energy generation systems is presented. The proposed algorithm is based on the flux level reduction, for which the generator d-axis current reference is estimated using support vector regression (SVR). Wind speed is employed as an input of the SVR and the samples of the generator d-axis current reference are used as output to train the SVR algorithm off-line. Data samples for wind speed and d-axis current are collected for the training process, which plots a relation of input and output. The predicted off-line function and the instantaneous wind speed are then used to determine the d-axis current reference. It is shown that the effect of loss minimization is more significant at low wind speed and the loss reduction is about to 40% at 4[m/s] wind speed. The validity of the proposed scheme has been verified by experimental results.
Park Seong-Hee;Lim Kee-Joe;Kang Seong-Hwa;Seo Jeong-Min;Kim Young-Geun
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제5C권3호
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pp.138-142
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2005
In this paper, we compared recognition rates between NN(neural networks) and clustering method as a scheme of off-line PD(partial discharge) diagnosis which occurs at the stator coil of traction motor. To acquire PD data, three defective models are made. PD data for classification were acquired from PD detector. And then statistical distributions are calculated to classify model discharge sources. These statistical distributions were applied as input data of two classification tools, BP(Back propagation algorithm) and ANFIS(adaptive network based fuzzy inference system) pre-processed FCM(fuzzy c-means) clustering method. So, classification rate of BP were somewhat higher than ANFIS. But other items of ANFIS were better than BP; learning time, parameter number, simplicity of algorithm.
In this paper, low level control algorithms of a metal belt CVT are suggested. A feedforward PID control algorithm is adopted for line pressure based on a steady state relationship between the input duty and the line pressure. Experimental results show that feedforward PID control of the line pressure guarantees a fast response while reducing the pressure undershoot which may result in belt slip. For ratio control, a fuzzy logic is suggested by considering the CVT shift dynamics and on-off characteristics of the ratio control valve. It is found from experimental results that a desired speed ratio can be achieved at steady state in spite of the fluctuating primary pressure. It is expected that the low level control algorithms for the line pressure and speed ratio suggested in this study can be implemented in a prototype CVT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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