In this study, an automatic command mode transition strategy of direct power control (DPC) is proposed for permanent magnet synchronous generators (PMSGs) medium-voltage (MV) offshore wind turbines (WTs). Benchmarking against the control methods are performed based on a three-level neutral-point-clamped (NPC) back-to-back type voltage source converter (VSC). The ramping rate criterion of complex power is utilized to select the switching vector in DPC for a three-level NPC converter. With a grid command and an MPPT mode transition strategy, the proposed control method automatically controls the generated output power to satisfy a grid requirement from the hierarchical wind farm controller. The automatic command mode transition strategy of DPC is confirmed through PLECS simulations based on Matlab. The simulation result of the automatic mode transition strategy shows that the proposed control method of VOC and DPC achieves a much shorter transient time of generated output power than the conventional control methods of MPPT and VOC under a step response. The proposed control method helps provide a good dynamic performance for PMSGs MV offshore WTs, thereby generating high quality output power.
A neuro-fuzzy algorithm is presented for nuclear reactor power control in a pressurized water reactor. Automatic reacotr power control is complicated by the use of control rods because of highly nonlinear dynamics in the axial power shape. Thus, manual shaped controls are usually employed even for the limited capability during the power maneuvers. In an attempt to achieve automatic shape control, a neuro-fuzzy approach is considered because fuzzy algorithms are good at various aspects of operator's knowledge representation while neural networks are efficinet structures capable of learning from experience and adaptation to a changing nuclear core state. In the proposed neuro-fuzzy control scheme, the rule base is formulated based ona multi-input multi-output system and the dynamic back-propagation is used for learning. The neuro-fuzzy powere control algorithm has been tested using simulation fesponses of a Korean standard pressurized water reactor. The results illustrate that the proposed control algorithm would be a parctical strategy for automatic nuclear reactor power control.
A tractor is a farm vehicle that is designed to provide a high tractive effort at low speed. It is used for versatile agricultural tasks such as hauling a trailer, tillage, mowing and construction work. As the intensity of work increases, tractors equipped with automatic transmission become popular due to the work convenience. Though manual and power shuttle transmissions are produced by domestic corporations, development for full-automatic power shift transmissions has never been challenged, and so related technology level is quite low. This paper gives a survey of the automatic transmissions from advanced foreign company, which includes layout of gear train, the way hydraulics controls clutches and brakes, electronic control system. The results are expected to be utilized as a basis in the development of original power train design for tractor.
KEPCO has completed the installation and demonstration of a 52 MW battery energy storage system (BESS) for frequency regulation. Especially, 24 MW BESS is for Automatic Generation Control (AGC) in Shin-Yongin substation. Recently, KEPCO Research Institute has operated it connected to EMS of KPX. This paper discussed the operation strategy of EMS through a study on using 24 MW BESS in AGC operation and propose the improvement of AGC target. It is expected that this paper helps a safe and reliable operation and control of ESS for AGC through its continuous update.
This paper proposes an automatic tracking control algorithm for efficiency improvement of photovoltaic generation. Increasing the power of PV systems should improve the efficiency of solar cells or the power condition system. The normal alignment of the PV module always have to run perpendicular to the sun's rays. The solar tracking system, able to improve the efficiency of the PV system, was initiated by applying that to the PV power plant. The tracking system of conventional PV power plant has been studied with regard to the tracking accuracy of the solar cells. Power generation efficiency were increased by aligning the cells for maximum exposure to the sun's rays. Using a perpendicular position facilitated optimum condition. However, there is a problem about the reliability of tracking systems unable to not track the sun correctly during environmental variations. Therefore, a novel control algorithm needs to improve the generation efficiency of the PV systems and reduce the loss of generation. This control algorithm is the proposed automatic tracking algorithm in this paper. Automatic tracking control is combined the sensor and program method for robust control in environment changing condition. This tracking system includes the insolation, rain sensor and anemometer for climate environment changing. Proposed algorithm in this paper, is compared to performance of conventional tracking control algorithm in variative insolation condition. And prove the validity of proposed algorithm through the experimental data.
Liu, Jinfeng;Zhang, Yu;Wang, Xudong;IU, Herbert Ho-Ching
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권4호
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pp.1575-1585
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2017
This paper presents a synchronous generator with a distributed system of multiple parallel three-phase power cells. This generator can immediately output high DC. Each power cell comprises three-phase windings and a three-phase synchronous rectification bridge with a deadbeat control of load power feedforward, which can improve the characteristics of dynamic response and reflect the load variance in real time. Furthermore, each power cell works well independently and modularly using the method of automatic maximum current sharing. The simulation and experimental results for the distributed controller of multiple power cells demonstrate that the deadbeat control method can respond quickly and optimize the quality of the energy. Meanwhile, automatic maximum current sharing can realize the validity of current sharing among power cells.
Grid-connected distributed power generation has been widely used in green energy generation. However, due to the distributed characteristics, distributed power generation is difficult to be dynamically allocated and monitored in the electrical control process. In order to solve this problem, this research combined the Internet of Things (IoT) with the automatic control system of electrical engineering to improve the control strategy of the power grid inverter according to the characteristics of the IoT system. In the research, a connection system of the power grid inverter and the IoT controller were designed, and the application effect was tested by simulation experiments. The results showed that the power grid inverter had strong tracking control ability for current and power control. Meanwhile, the electrical control system of the IoT could independently and dynamically control the three-phase current and power. The given value was reached within 50 ms after the step signal was input, which could protect the power grid from being affected by the current. The overall system could realize effective control, dynamic control and protective control.
Automatic control equipment in hydro power plant, such as turbine governor or automatic voltage regulator have to act promptly against for variation of power system, so it is necessary to check and test continuously. During last five years, the performance test of automatic control equipment was performed about 20 units of hydro turbine generator. In this process, because it has complex connection and before calibration, signal conditioner was developed as an auxiliary equipment for performance test. It includes function of signal amplifier, transducer, and meters. As a result of use this equipment for electric governor test at soyang-gang hydro power plant, it was possible to find output data equal to old one.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.83-86
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1995
This paper proposes an auto-tuning method of feedforward signal in boiler control of thermal power plants by using the neural network. The neural network produces an optimal feedforward signal by tuning the weights of the network. The weights are adapted effectively by using the teaching signal of PI control output. The proposed method was evaluated based on a detailed simulator which expressed non-linear characteristics of the 600 MW actual thermal power plant at load chaning operations, showed effectiveness in the learning of the weights of the neural network, and gave an accurate control performance in the temperature control of the system. Through the evaluation, the proposed method was proved to be effectively applicable to the actual thermal plants as the automatic adjustment tool.
This paper describes development of automatic flight control system for an unmanned target drone which is operated by Korean army as for anti-air gun shooting training. Current target drone is operated by pilot control of on-board servo motor via remote control system. Automatic flight control system for the target drone greatly reduces work load of ground pilot and can increase application area of the drone. Most UAVs being operated now days use high-priced sensors as AHRS and IMU to measure the attitude, but those are costly. This paper introduces the development of low-cost automatic flight control system with low-cost sensors. The integrated automatic flight control system has been developed by integrating combining power module, switching module, monitoring module and RC receiver as an one module. The performance of automatic flight control system is verified by flight test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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