This paper presents electric characteristics analysis and safe configuration for extension power supply between existent 6.6kV ungrounded distribution system and establishment and improvement 22.9kV direct grounding distribution system. For this, we model 6.6kV ungrounded and 22.9kV direct grounding distribution system of urban underground, ground region. and rural electrical, unelectrical region using PSCAD/EMTDC and analyze voltage drop, charging current, ground and short fault through simulation. To analyze electric characteristics of extension power supply, we simulate extension power supply of overhead line of 6.6kV ungrounded system and underground line of 22.9kV direct grounding system of rural electrical region and propose operation condition for safe extension power supply through result of analysis. Characteristics of voltage drop, charging current, ground and short fault appear almost similarly with electrical characteristic of direct power supply. However, because unbalance of phases may cause relay's malfunction of ungrounded system and ground fault current of direct grounding system may demage facilities of ungrounded system, we propose safe system configuration such as impedance grounding system of neutral point.
A new on-line fault detection and isolation(FDI) scheme has been proposed for engines using an adaptive neural network classifier; this paper investigates the robustness of this scheme by evaluating in a wide range of operational modes. The neural classifier is made adaptive to cope with the significant parameter uncertainty, disturbances, and environmental changes. The developed scheme is capable of diagnosing faults in the on-line mode and can be directly implemented in an on-board diagnosis system(hardware). The robustness of the FDI for the closed-loop system with crankshaft speed feedback is investigated by testing it for a wide range of operational modes, including robustness against fixed and sinusoidal throttle angle inputs, change in load, change in an engine parameter, and all changes occurring simultaneously. The evaluations are performed using a mean value engine model(MVEM), which is a widely used benchmark model for engine control system and FDI system design. The simulation results confirm the robustness of the proposed method for various uncertainties and disturbances.
Sim J.;Kim H. R.;Park K. B.;Kang J. S.;Lee B. W.;Oh I. S.;Hyun O. B.
Progress in Superconductivity and Cryogenics
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v.6
no.3
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pp.50-55
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2004
We fabricated and tested a resistive type superconducting fault current limiter (SFCL) of three-phase 6.6 $kV_{rms}/200 A_{rms}$ rating based on YBCO thin films grown on sapphire substrates with a diameter of 4 inches, Short circuit tests were carried out at a accredited test facility for single line-to- ground faults, phase-to-phase faults and three-phase faults, Each phase of the SFCL was composed of 8${\times}$6 elements connected in series and parallel respectively. Each element was designed to have the rated voltage of 600 $V_{rms}$. A NiCr shunt resistor of 23 Ω was connected to each element for simultaneous quenches. Firstly, single phase-to-ground fault tests were carried out. The SFCL successfully developed the impedance in the circuit within 0.12 msec after fault and controlled the fault current of 10 $kA_{rms} below 816 A_{peak}$ at the first half cycle. In addition, in case of phase-to-phase fault and three- phase fault test. simultaneous quenches among the SFCLs of the phases successfully accomplished. In conclusion. the SFCL showed excellent performance of current limitation upon fault and stable operation regardless of the amplitude of fault currents.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.5
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pp.94-105
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2010
To detect faults in an inverter-fed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive under the circumstance having faults in a stator winding and inverter switch, an on-line basis fault detecting scheme during operation is presented. The proposed scheme is achieved by monitoring the second-order harmonic component in q-axis current and the fault is detected by comparing these components with those in normal conditions. The linear interpolation method is employed to determine the harmonic data in normal operating conditions. As soon as the fault is detected, the operating mode is changed to identify a fault type using the phase current waveform. To verify the effectiveness of the proposed fault detecting scheme, a test motor to allow inter-turn short in the stator winding has been built. The entire control algorithm is implemented using DSP TMS320F28335. Without requiring an additional hardware, the fault can be effectively detected by the proposed scheme during operation so long as the steady-state condition is satisfied.
To increase reliability and maintenance of transmission line, advanced electric companies have developed and applied new maintenance technologies and equipment. This paper introduces several technologies and equipment that are now applied to operate and maintain transmission line. Also, this paper suggests future R&D themes
The paper presents a novel phase locked loop(PLL) control method for robust three-phase thyristor dual converters under sag, notch, and phase loss conditions. This method is applied to three line to line voltages of grid to derive three phase angle errors from three separated single-phase PLLs. They can substitute for abnormal phase to guarantee the synchronization in the various grid fault conditions. The performance of novel PLL with moving average method is verified through simulations.
Park, Eun-Soo;Kim, Seunghwan;Lee, Sangsoon;Ryu, Eun-Seok
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.1
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pp.13-24
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2020
There are about nine million power line poles and 1.3 million kilometers of the power line for electric power distribution in Korea. Maintenance of such a large number of electric power facilities requires a lot of manpower and time. Recently, various fault diagnosis techniques using artificial intelligence have been studied. Therefore, in this paper, proposes a power line deflection detect system using artificial intelligence and computer vision technology in images taken by vision system. The proposed system proceeds as follows. (i) Detection of transmission tower using object detection system (ii) Histogram equalization technique to solve the degradation in image quality problem of video data (iii) In general, since the distance between two transmission towers is long, a panoramic video stitching process is performed to grasp the entire power line (iv) Detecting deflection using computer vision technology after applying power line detection algorithm This paper explain and experiment about each process.
A new generator excitation system using a boost-buck chopper as a kind of static exciters is proposed to overcome the lack of field forcing capability of the bus fed exciter under the Input line fault condition. It increases or maintains the generator field current by boosting the field voltage in the case of the input AC line voltage drop during and immediately after a fault. The validity of the proposed excitation system is verified with the computer simulation. The generator stability according to the each difference exciter is tested using a commercial software package-CYME. The simulation results of the stability analysis on the generator with the proposed exciter is better than that of the bus fed exciter. This boost-buck chopper exciter can be simply implemented and controlled by the modem power electronics technology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.4
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pp.221-227
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2007
This paper introduces an on-line particle-filtering-based framework for failure prognosis in nonlinear, non-Gaussian systems. This framework uses a nonlinear state-space model of the plant(with unknown time-varying parameters) and a particle filtering(PF) algorithm to estimate the probability density function(pdf) of the state in real-time. The state pdf estimate is then used to predict the evolution in time of the fault indicator, obtaining as a result the pdf of the remaining useful life(RUL) for the faulty subsystem. This approach provides information about the precision and accuracy of long-term predictions, RUL expectations, and 95% confidence intervals for the condition under study. Data from a seeded fault test for a UH-60 planetary carrier plate are used to validate the proposed methodology.
This paper proposes a condition classification system using wavelet transform, feature evaluation and artificial neural networks to detect faulty products on the production line of reciprocating compressors for refrigerators. The stationary features of vibration signals are extracted from statistical cumulants of the discrete wavelet coefficients and root mean square values of band-pass frequencies. The neural networks are trained by the sample data, including healthy or faulty compressors. Based on training, the proposed system can be used on the automatic mass production line to classify product quality instead of people inspection. The validity of this system is demonstrated by the on-site test at LG Electronics, Inc. for reciprocating compressors. According to different products, this system after some modification may be useful to increase productivity in different types of production lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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