This paper proposes a new loss minimization control method for the vector controlled induction motors. The aim of the proposed loss minimization method is how to determine the optimal flux reference to minimize the total loss of induction motor. Even though the proposed algorithm is based on the equivalent circuit of induction motor including iron loss and leakage inductance, the algorithm is easy to be found and simple to be implemented. Futhermore, the proposed loss minimization algorithm can be applied easily to the traditional vector control system without any additional hardware. Simulation and experimental results are given to validate the effectiveness of the proposed method.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) adjustable speed drives offer significant advantages over induction motor drives in a wide variety of industrial applications such as high power density, high efficiency, improved dynamic performance and reliability. This paper proposes on-line efficiency optimization of IPMSM drive using fuzzy logic control(FLC) and the loss minimization method. In order to optimize the efficiency the loss minimization algorithm is developed based on motor model and operating condition. The d-axis armature current is utilized to minimize the losses of the IPMSM in a closed loop vector control environment. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system and the operating characteristics controlled by the loss minimization method and FLC control are examined in detail.
This paper presents a new method which applies a genetic algorithm(GA) for determining which sectionalizing switch to operate in order to solve the distribution system loss minimization re-configuration problem. The distribution system loss minimization re-configuration problem is in essence a 0-1 planning problem which means that for typical system scales the number of combinations requiring searches becomes extremely large. In order to deal with this problem, a new a roach which applies a GA was presented. Briefly, GA are a type of random number search method, however, they incorporate a multi-point search feature. Further, every point is not is not separately and respectively renewed, therefore, if parallel processing is applied, we can expect a fast solution algorithm to result.
동일한 부하조건에서 발전기 출력을 적절히 분담하여 발전 연료비를 절감하는 일은 계통운용상 매우 중요하다. 본 논문은 최적화 기법을 이용하여 구한 발전기의 손실감도를, 기존의 유무효전력 최적조건식에 대입하여, 연료비를 최소화하기 위한 최적 발전력 배분을 구하는 방법을 제안한다. 간단한 모형 시스템을 예로 들어 제시한 방법의 적용 결과를 도시한다.
This paper presents an efficient algorithm for the loss minimization of distribution system by automatic sectionalizing switch operation in large scale distribution systems. Simulated annealing is particularly well suited for large combinational optimization problem, but the use of this algorithm is also responsible for an excessive computation time requirement. Tabu search attempts to determine a better solution in the manner of a greatest-descent algorithm, but it can not give any guarantee for the convergence property. The hybrid algorithm of two methods with two tabu lists and the proposed perturbation mechanism is applied to improve the computation time and convergence property Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using a KEPCO's distribution system.
This paper presents and efficient algorithm for the loss minimization by automatic sectionalizing switch operation in distribution systems. Ant colony algorithm is multi-agent system in which the behaviour of each single agent, called artificial ant, is inspired by the behaviour of real ants. Ant colony algorithm is suitable for combinatiorial optimization problem as network reconfiguration because it use the long term memory, called pheromone, and heuristic information with the property of the problem. The proposed methodology with some adoptions have been applied to improve the computation time and convergence property. Numerical examples demonstrate the validity and effectiveness of the proposed methodology using a KEPCO's distribution system.
This paper gives a method for the minimization of the fuel cost by optimal generation. Derivation of the sensitivity of system loss by optimization technique is introduced and the loss sensitivities are substituted into the optimality conditions to obtain the minimized fuel cost.
In this paper, a novel control algorithm to minimize the power loss of the induction generator for wind power generation system is presented. The proposed method is based on the flux level reduction, where the flux level is computed from the machine model for the optimum d-axis current of the generator. For the vector-controlled induction generator, the d-axis current controls the excitation level in order to minimize the generator loss while the q-axis current controls the generator torque, by which the speed of the induction generator is controlled according to the variation of the wind speed in order to produce the maximum output power. Wind turbine simulator has been implemented in laboratory to validate the theoretical development. The experimental results show that the loss minimization process is more effective at low wind speed and that the percent of power loss saving can approach to 25%. Experimental results are shown to verify the validity of the proposed scheme.
The placement of the UPFC is the major concern to ensure the full potential of utilization in the transmission network. Voltage stability enhancement with the optimal placement of UPFC using stability index such as modal analysis, Voltage Phasor method is made and the loss minimization including UPFC is formulated as an optimization problem. This paper proposes particle swarm optimization for the exact real power loss minimization including UPFC. The implementation of loss minimization for the optimal location of UPFC was tested with IEEE-14 and IEEE-57 bus system.
본 논문은 경험적인 탐색방법인 Reactive Tabu Search를 배전계통의 최적 재구성에 적용하였다. 일반적으로 Tabu search는 기울기가 감소하는 방향으로 탐색을 하기 때문에 적은 계산 시간으로 좋은 해를 얻을 수 있지만 초기의 계통 구성에 따라 수렴의 특성이 좌우되어 전역적인 최소해를 찾기가 어려운 단점이 있다 반면 RTS(Reactive Tabu search)는 reaction과 escape 메커니즘을 제공함으로써 파라미터 선정을 자동적으로 적응시키는 것이 가능하여 계통의 초기 구성에 관계 없이 전역적인 해를 적은 계산량으로도 찾을 수 있다. 렬 연구에서는 RTS의 reaction과 escape메커니즘 구현을 위하여 해싱 함수를 이용하였고 또한 제시된 방식을 32모선에 적용, 기존의 참고문헌과 비교함으로써 그 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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