Advanced control algorithms must be used to make wind power generation truly cost effective and reliable. In this study, we develop a new and simple control scheme that employs model predictive control (MPC), which is used in permanent magnet synchronous generators and grid-connected inverters. The proposed control law is based on two points, namely, MPC-based torque-current control loop is used for the generator-side converter to reach the maximum power point of the wind turbine, and MPC-based direct power control loop is used for the grid-side converter to satisfy the grid code and help improve system stability. Moreover, a simple prediction scheme is developed for the direct-drive wind energy conversion system (WECS) to reduce the computation burden for real-time applications. A small-scale WECS laboratory prototype is built and evaluated to verify the validity of the developed control methods. Acceptable results are obtained from the real-time implementation of the proposed MPC methods for WECS.
A current sourced bi-directional wireless power transfer (WPT) system is proposed to solve the problems that exist in the bi-directional WPT for vehicle-to-grid (V2G) systems. These problems include the fact that these systems are not safe enough, the output power is limited and the control methods are complicated. Firstly, the proposed system adopts two different compensation and control methods on both the primary and secondary sides. Secondly, based on an AC impedance analysis, the working principle is analyzed and the parameter configuration method with frequency stability is given. In order to output a constant voltage, a bi-directional DC/DC circuit and a controllable rectifier bridge are adopted, which are based on the "constant primary current, constant secondary voltage" control strategy. Finally, the effectiveness and feasibility of the proposed methods are verified by experimental results.
This paper describes a direct search method for a class of linearly constrained optimization problem. Through research we find it can be treated as an unconstrained optimization problem. And with the decrease of dimension of the variables need to be computed in the algorithms, the implementation of convergence to KKT points will be simplified to some extent. Convergence is shown under mild conditions which allow successive frames to be rotated, translated, and scaled relative to one another.
격자화 자료변환에서는 격자절점의 보간과정에서 경중률을 산정하는 수학적 알고리즘과 이산자료의 특성에 따라 격자화 기법들간에 상이한 보간결과를 제시하므로 격자화기법의 최종선정에 앞서 탐색거리, 탐색영역, 탐색옵션에 따른 격자화기법들의 사전 검토가 요망된다.; 이를 위해 본 연구에서는 해석 입체도화기로부터 획득한 이산지형정보에 6가지 격자화기법을 동일한 검색기준에 따라 적용하고 원자료의 보존성 및 입체도화기로부터 제작된 등고선도와의 비교를 통하여 격자화 기법에 따른 3차원 이산지형정보의 보간특성을 고찰하였으며 아울러 격자화된 DEM의 임의 종단방향에 대한 단면선형의 검토 및 토공량 산정을 통하여 격자화기법의 실 응용면도 고찰하였다.
There are several methods of peak-shaving, which reduces grid power demand, electricity bought from electricity utility, through lowering "demand spike" during On-Peak period. An optimization method using linear programming is proposed, which can be used to perform peak-shaving of grid power demand for grid-connected PV+ system. Proposed peak shaving method is based on the forecast data for electricity load and photovoltaic power generation. Results from proposed method are compared with those from On-Off and Real Time methods which do not need forecast data. The results also compared to those from ideal case, an optimization method which use measured data for forecast data, that is, error-free forecast data. To see the effects of forecast error 36 error scenarios are developed, which consider error types of forecast, nMAE (normalizes Mean Absolute Error) for photovoltaic power forecast and MAPE (Mean Absolute Percentage Error) for load demand forecast. And the effects of forecast error are investigated including critical error scenarios which provide worse results compared to those of other scenarios. It is shown that proposed peak shaving method are much better than On-Off and Real Time methods under almost all the scenario of forecast error. And it is also shown that the results from our method are not so bad compared to the ideal case using error-free forecast.
This paper proposes an LCL-filter design for space vector pulse width modulation (SVM) in grid-connected three-phase inverter systems. Although there are a several studies in progress, the existing methods are erroneous because they do not focus on the other switching methods. This paper presents the design methodology for an LCL-filter that is optimized for SVM switching operations. The design procedure for the LCL-filter is presented step-by-step. The inverter-side inductor was determined by an analysis of the ripple components, mathematically. Based on the reactive power absorption ratio, the filter capacitor was determined. The grid-side inductor was determined by the ripple attenuation factor of the output current. Experimental results verify the validity of the design method for the LCL-filter.
In state-of-the-art games, characters can move in a goal-directed manner so that they can move to the goal position without colliding obstacles. Many path-finding methods have been proposed and implemented for these characters and most of them use the A* search algorithm. When .the map is represented with a regular grid of squares or a navigation mesh, it often takes a long time for the A* to search the state space because the number of cells used In the grid or the mesh increases for higher resolution. Moreover the A* search on the grid often causes a zigzag effect, which is not optimal and realistic. In this paper we propose to use visibility graphs to improve the search time by reducing the search space and to find the optimal path. We also propose a method of taking into account the size of moving characters in the phase of planning to prevent them from colliding with obstacles as they move. Simulation results show that the proposed method performs better than the grid-based A* algorithm in terms of the search time and space and that the resulting paths are more realistic.
Effects of the subgrid length-scale in the Delayed-Detached Eddy Simulation(DDES) are investigated based on the Spalart-Allmaras(S-A) and the k-$\omega$ Shear Stress Transport(SST) turbulence models. Driver & Seegmiller's experimental results are used to validate numerical results. Grid convergence with grid resolution and subgrid length-scale is investigated. The simulation results show that the volume method for the subgrid length-scale is more resistant to unfavorable effects of the grid size in the periodic direction than the maximum method. Using a sufficient grid resolution and an appropriate subgrid length-scale, both S-A based DDES and SST based DDES methods can provide a good correlation with the experimental data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.89-100
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2021
Smart Grid Network (SGN) is a next generation electrical power network which digitizes the power distribution grid and achieves smart, efficient, safe and secure operations of the electricity. The backbone of the SGN is information communication technology that enables the SGN to get full control of network station monitoring and analysis. In any network where communication is involved security is essential. It has been observed from several recent incidents that an adversary causes an interruption to the operation of the networks which lead to the electricity theft. In order to reduce the number of electricity theft cases, companies need to develop preventive and protective methods to minimize the losses from this issue. In this paper, we have introduced a machine learning based SVM method that detects malicious nodes in a smart grid network. The algorithm collects data (electricity consumption/electric bill) from the nodes and compares it with previously obtained data. Support Vector Machine (SVM) classifies nodes into Normal or malicious nodes giving the statues of 1 for normal nodes and status of -1 for malicious -abnormal-nodes. Once the malicious nodes have been detected, we have done a trust evaluation based on the nodes history and recorded data. In the simulation, we have observed that our detection rate is almost 98% where the false alarm rate is only 2%. Moreover, a Trust value of 50 was achieved. As a future work, countermeasures based on the trust value will be developed to solve the problem remotely.
컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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