Generator protection device has to detects an internal fault conditions in generator and abnormal operating conditions must be due to the hazards. Loss of excitation may cause generator itself failure as well as serious operating problem in power system, and then requires an appropriate response of generator protection device. Details modeling of generator control system and analysis of transient states in generator are important for optimal operation in power plants. In addition, the fault simulation data are also used for testing the characteristics of IED. In this paper, the hydro generator control system using PSCAD/EMTDC, visual simulation for power systems, was modeled. The generator control system which is composed of generator, turbine, exciter, governor was implemented. The parameters of generator control system model were obtained from field power plant. Loss of excitation simulations were performed while varying the fixed load. Several signals analysis were also performed so as to analyze transients phenomena.
This paper describes a current differential relaying algorithm for a three-phase transformer considering the nonlinear magnetization characteristics of the core. The iron-loss current is obtained from the calculated induced voltage and the core-loss resistance. The magnetizing current is calculated from the estimated core flux and the magnetization curve. The proposed algorithm uses the modified differential current, which is obtained by subtracting the iron-loss current and the magnetizing current from the conventional differential current. The various test results show that the algorithm can discriminate internal fault from magnetic inrush, overexcitation and an external fault.
To prevent maloperation during magnetic inrush and over-excitation, a current differential relay for power transformers uses harmonic current based restraining or blocking scheme; it also uses dual slope characteristics to prevent maloperation for an external fault with CT saturation. This paper proposes a current differential relaying algorithm for power transformers with an advanced compensation algorithm for the secondary current of CTs. The comparative study was conducted with and without the compensating algorithm. The algorithm can reduce the operating time of the relay in the case of an internal fault and improve security for external faults.
In this paper, we propose a digital differential protection of power transformer using intelligent schemes. Intelligent schemes is based on fuzzy logic and neural networks. To enhance the distinction between fault and inrush of conventional approaches, relaying technique by fuzzy logic and neural networks are used. We used transformer inrush currents, external and internal fault signals, which are obtained from EMTP simulation.
Most of modern wind turbines employs a doubly-fed induction generator (DFIG) system because it has many advantages due to variable-speed operation, relatively high efficiency and it small converter size. The DFIG system uses a wound rotor induction machine so that the magnetizing current of the generator can be fed from both the stator and the rotor. This paper presents a protection relaying algorism for DFIG using the DQ equivalent circuits. The induced voltages calculated from the stator and rotor sides are nearly the same in the steady state. They become different in the DQ equivalent circuits during an internal fault. The proposed algorithm compares the inducted voltages estimated from the stator and the rotor circuit converted into the stationary reference frame. If the difference between the induced voltages exceeds the threshold, the proposed algorithm detects an turn-to-turn fault.
This report documents the results of an at-power internal events Level 1 Probabilistic Safety Assessment (PSA) for a Korea research reactor (KRR). The aim of the study is to determine the accident sequences, construct an internal level 1 PSA model, and estimate the core damage frequency (CDF). The accident quantification is performed using the AIMS-PSA software version 1.2c along with a fault tree reliability evaluation expert (FTREX) quantification engine. The KRR PSA model is quantified using a cut-off value of 1.0E-15/yr to eliminate the non-effective minimal cut sets (MCSs). The final result indicates a point estimate of 4.55E-06/yr for the overall CDF attributable to internal initiating events in the core damage state for the KRR. Loss of Electric Power (LOEP) is the predominant contributor to the total CDF via a single initiating event (3.68E-6/yr), providing 80.9% of the CDF. The second largest contributor is the beam tube loss of coolant accident (LOCA), which accounts for 9.9% (4.49E-07/yr) of the CDF.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
IDDQ 테스트는 CMOS VLSI 회로에서 발생 가능한 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출 할 수 있는 테스트 방식이다. 본 논문에서는 CMOS에서 발생 빈도가 가장 높은 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 IDDQ 테스트 알고리즘을 이용하여 패턴 생성기를 개발하였다. 고려한 합선고장 모델은 회로의 레이아웃 정보에 의존하지 않으며, 내부노드 혹은 외부노드에 한정시킨 합선고장이 아닌 테스트 대상회로의 모든 노드에서 발생 가능한 단락이다. 구현된 테스트 패턴 생성기는 O(n2)의 복잡도를 갖는 합선고장과 전압 테스트 방식에 비해 상대적으로 느린 IDDQ 테스트를 위해서 새롭게 제안한 이웃 조사 알고리즘과 고장 collapsing 알고리즘을 이용하여, 빠른 고장 시뮬레이션 시간과 높은 고장 검출율을 유지하면서 적은 수의 테스트 패턴 생성이 가능하다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 우수한 성능을 보였다.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
This paper introduce a new test generation method based on built-in data base which is suitable for generating of test set by using PROLOG language. The program presented in this paper deals with all the information required for fault detection from the rules describing output signals and internal signals. Example shows the validity of proposed PROLOG program which results in a effective generation of test set comparable to the conventional D-algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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