A high impedance fault(HIF) is one of the serious problems facing the electric utility industry today. Because of the high impedance of a downed conductor under some conditions these faults are not easily detected by over-current based protection devices and can cause fires and personal hazard. In this paper a new method for detection of HIF which uses adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is proposed. Since arcing fault current shows different changes during high and low voltage portion of conductor voltage waveform we firstly divided one cycle of fault current into equal spanned four data windows according to the mangnitude of conductor voltage. Fast fourier transform(FFT) is applied to each data window and the frequency spectrum of current waveform are chosen asinputs of ANFIS after input selection method is preprocessed. Using staged fault and normal data ANFIS is trained to discriminate between normal and HIF status by hybrid learning algorithm. This algorithm adapted gradient descent and least square method and shows rapid convergence speed and improved convergence error. The proposed method represent good performance when applied to staged fault data and HIFLL(high impedance like load)such as arc-welder.
This paper represents a new approach for the protective relay of power transmission lines using a Artificial Neural Network(ANN). A different fault on transmission lines need to be detected, classified and located accurately and cleared as fast as possible. However, The protection range of the distance relay is always designed on the basis of fixed settings, and unfortunately these approach do not have the ability to adapt dynamically to the system operating condition. ANN is suitable for the adaptive relaying and the detection of complex faults. The backpropagation algorithm based multi-layer perceptron is utilized for the learning process. It allows to make control to various protection functions. As expected, the simulation result demonstrate that this approach is useful and satisfactory.
본 논문에서는 송전선로의 보호를 위하여 적응형 퍼지 시스템을 도입하여 고장 유형 판별부와 고장점 추정부의 두 부분으로 구성된 새로운 고장검출기법을 개발하였다. 제안된 시스템의 퍼지 입력변수로는 전류의 정상분과 영상분 그리고 실효치를 선정하였으며 신경회로망의 학습방법에 의하여 전건부와 후건부가 적절하게 조정되었다. 제시된 기법의 효용성을 입증하기 위하여 전자과도 해석 프로그램인 EMTP로부터 수집된 데이터를 활용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 고장유형이 정확하게 판별되었으며 고장점 추정이 개선되었다.
This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phaser in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the assumed PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크 (Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환 (Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿 (Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축 (Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음 (Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phasor in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(Discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) and MATLAB is used.
Wen Zhou;Guomin Sun;Shuichiro Miwa;Zihui Yang;Zhuang Li;Di Zhang;Jianye Wang
Nuclear Engineering and Technology
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제55권9호
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pp.3150-3163
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2023
To improve the performance of blanket: maximizing the tritium breeding rate (TBR) for tritium self-sufficiency, and minimizing the Dose of backplate for radiation protection, most previous studies are based on manual corrections to adjust the blanket structure to achieve optimization design, but it is difficult to find an optimal structure and tends to be trapped by local optimizations as it involves multiphysics field design, which is also inefficient and time-consuming process. The artificial intelligence (AI) maybe is a potential method for the optimization design of the blanket. So, this paper aims to develop an intelligent optimization method based on an improved multi-objective NSGA-III algorithm and an adaptive BP neural network to solve these problems mentioned above. This method has been applied on optimizing the radial arrangement of a conceptual design of CFETR HCSB blanket. Finally, a series of optimal radial arrangements are obtained under the constraints that the temperature of each component of the blanket does not exceed the limit and the radial length remains unchanged, the efficiency of the blanket optimization design is significantly improved. This study will provide a clue and inspiration for the application of artificial intelligence technology in the optimization design of blanket.
본 논문에서는, 디지털컨텐트(Digital Content)의 저작권 보호를 위한 워터마크(Watermark) 삽입방법으로 적응적 가중치를 가지는 Mask처리를 기반으로 하는 웨이브릿(Wavelet) 워터마킹(Watermarking)을 제안하였다. 워터마크가 원 영상에 첨가되는 잡음으로 볼 때, 영상의 질을 저하시키지 않고 삽입 가능한 워터마크의 크기는 한정적이다. 즉, 워터마크 삽입 과정에서 고려 할 용량성, 강인성 및 화질 특성 중 어느 한 가지라도 지나치게 크게 되면 다른 특성을 저하시키는 원인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 적응 가중치 마스크 기반 워터마크 삽입 알고리즘을 적용하여 효율을 최적화하였다. 그 결과 워터마킹된 영상이 외부공격에 대하여 강인성 및 화질 특성으로 47dB 이상을 유지하였다. 또한 명도대비의 변형과 압축에 대한 외부공격에 대해 추출된 워터마크의 상관계수가 각각 0.8이상과 0.65이상을 유지함을 확인할 수 있었다.
This paper presents a new one-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition. The proposed algorithm are derived for the case of most frequent single-phase line to ground fault in the time domain. The arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent of transient. In this paper the algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) is used.
본 논문에서는 MPEG2 부호화기내에서 워터마크 세기를 비트율과 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 조절하는 방법을 제안한다. I 프레임에 대하여는 양자화 스텝 크기에 따라 워터마크 세기를 가변적으로 조절하고, P, B 프레임은 고효율의 압축이 실현되므로 워터마크의 강인성을 유지하기 위해 비트율과 매크로 블록의 움직임 벡터의 크기에 따라 적응적으로 워터마크 세기를 조절한다. 워터마크 검출은 MPEG 동영상을 완전히 복호화하지 않고 MPEG 복호화시에 DCT 영역에서 실시간으로 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 화질의 차이가 눈에 띄지 않고 GoP 변환후 동영상 재압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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