This paper presents the method of low power optimization considering the glitch reduction in CMOS circuits. Our algorithm utilizes the information of MOS size, the load capacitance of fan-out, and input slew to calculate the output waveform by using the linear signal model. Therefore, the accurate waveform of glitch can be obtained for estimation of power dissipation caused by glitches. Our algorithm is applied to ISCAS’85 benchmark circuits and experimental results show 23% glitch reduction and 11% total power reduction.
스위치드 릴럭턴스 모터(이하 SRM) 구동을 위한 센서리스 설계는 노이즈에 민감하기 때문에 이에 대한 강인성과 신뢰성이 있어야 한다. SRM 구동시에 이들 성분은 소선호 전자회로와 함께 대전류 전력회로와 근접되어 전기적으로 노이즈 환경을 만든다. 또한, 쇄교 인덕턴스와 유한 커플링 캐패시턴스에 의해 어떤 저전압 전류와 전압 측정회로에 노이즈를 일으킬 수 있다. 노이즈를 포함한 전류와 전압은 센서리스 알고리즘의 입력 값으로 사용되기 때문에 위치추정에 대한 오차를 발생한다. 본 논문에서는 입력 노이즈에 대한 높은 강인성과 저항성을 기술하며 퍼지 논리 기반 회전자 위치 추정 알고리 즘과 관측기 모델이 입력 데이터의 오차를 줄이기 위해 사용하였다.
In this paper, we present the section load estimation program of distribution system for smart distribution management system. The proposed program is composed with three parts. One is the consistency check part for switch measurements which consist a section. The consistency check is divided into the current and angle test. For the current test, we examine the input and output power flow for the switch group. For the angle test, the result of power flow calculation at previous step is used. Another is the voltage estimation part for the measured switches. We use the weighted least square (WLS) method for the voltage estimation. The third is the part of final section load calculation. The database structure for accomplishing the developed estimation program is also proposed. To verify the accuracy of the experimental results, case studies are performed using a actual data of Jeju island. The developed program can be effectively applied to the distribution operation systems.
This paper presents a novel single-stage high frequency resonant DC-DC converter using zero voltage switching with high input power factor. The proposed high frequency resonant converter integrates half-bridge boost rectifier as power factor corrector (PFC) and half-bridge resonant converter into a single stage. The input stage of the half-bridge boost rectifier is working in discontinuous conduction mode(DCM) with constant duty cycle and variable switching frequency. So that a high power factor is achieved naturally. Simulation results through the Pspice have demonstrated the feasibility of the Proposed DC-DC converter. This proposed converter will be able to be practically used as a power supply in various fields as induction heating applications, DC-DC converter etc.
This paper describes a new method for enhancing the accuracy of network analysis applications in energy management systems. Topology processing, state estimation, power flow analysis, and contingency analysis play a key factor in the stable and reliable operation of power systems. In this respect, the aim of topology processing is to provide the electrical buses and the electrical islands with the actual state of the power system as input data. The results of topology processing is used to input of other applications. New method, which includes the topology error analysis based on inconsistency check, coherency check, bus mismatch check, and outaged device check is proposed to enhance the accuracy of network analysis. The proposed methodology is conducted by energy management systems and the Korean power systems have been utilized for the test systems.
Modeling of photovoltaic power systems is significant to analytically predict its dynamics in practical applications. This paper presents a novel modeling algorithm of such system by using probability and statistic theories. We first establish a linear model basically composed of Fourier parameter sets for mapping the input/output variable of photovoltaic systems. The proposed model includes solar irradiation and ambient temperature of photovoltaic modules as an input vector and the inverter power output is estimated sequentially. We deal with these measurements as random variables and derive a parameter learning algorithm of the model in terms of statistics. Our learning algorithm requires computation of an expectation and joint expectation against solar irradiation and ambient temperature, which are analytically solved from the integral calculus. For testing the proposed modeling algorithm, we utilize realistic measurement data sets obtained from the Seokwang Solar power plant in Youngcheon, Korea. We demonstrate reliability and superiority of the proposed photovoltaic system model by observing error signals between a practical system output and its estimation.
The topology processor uses the status of circuit breakers as input. It operates on the bus section connectivity data, which is stored in the data base, to determine the bus/branch topology of the network. This output of the topology processor forms part of the input to the state estimation or dispatcher power flow. This paper describes the development of the topology processor using matrix structure.
This paper proposes a new speed sensorless control method of a permanent magnet synchronous motor using an instantaneous reactive power. In the proposed algorithm, the line currents are estimated by a observer and the estimated speed can be yielded from the voltage equation because the information of speed is included in back emf. But the speed estimation error between the estimated and the real speeds is occured by errors due to measuring the motor parameters and sensing the line current and the input voltage. To minimize the speed estimation error, the estimated speed is compensated by using an instantaneous reactive power. In this paper, the proposed algorithm is not affected by mechanical motor parameters because the mechanical equation is not used. The effectiveness of algorithm is confirmed by the experiments.
The local power density should be estimated accurately to prevent fuel rod melting. The local power density at the hottest part of a hot fuel rod, which is described by the power peaking factor, is more important information than the local power density at any other position in a reactor core. Therefore, in this work, the power peaking factor, which is defined as the highest local power density to the average power density in a reactor core, is estimated by fuzzy neural networks using numerous measured signals of the reactor coolant system. The fuzzy neural networks are trained using a training data set and are verified with another test data set. They are then applied to the first fuel cycle of Yonggwang nuclear power plant unit 3. The estimation accuracy of the power peaking factor is 0.45% based on the relative $2_{\sigma}$ error by using the fuzzy neural networks without the in-core neutron flux sensors signals input. A value of 0.23% is obtained with the in-core neutron flux sensors signals, which is sufficiently accurate for use in local power density monitoring.
The complexity and severe nonlinearity of multi-machine power systems make it difficult to design a control input for voltage regulation using modern control theory. This paper presents a model-based PID control scheme for the regulation of the bus voltage to a desired value. To this end, a fourth-order linear system is constructed using input and output data obtained using the TSAT (Transient Security Assessment Tool); the input is assumed to be applied to the grid through the STATCOM (STATic synchronous COMpensator) and the output from the grid is a bus voltage. On the basis of the model, it is identified as to which open-loop poles of the system make the response to a step input oscillatory. To reduce this oscillatory response effectively, a model-based PID control is designed in such a way that the oscillatory poles are no longer problematic in the closed loop. Simulation results show that the proposed PID control dampens the response effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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