A new method is suggested for the bus active power vs. line power flow sensibility bector, applying the Optimally-Ordered Triangular Factorization Technique, and new algorithms are derived for the optimum measures against overloaded lines and transformers resulting from contingency analysis. According to the algorithms an online-purpose FORTRAN computer program package is developed and tested or the actual 48-bus, 91-line power system with good results.
This paper presents improved teaching and learning Gill for easily analysis tool of load flow of power system. This GUI includes not only contingency analysis function, but also calculating power loss from transmission line flow. The Gill is friendly for study for power system operation and control because picture provide a better visualizing of relationships between input parameters and effect than a tabula type result. This Gill enables topology and the output data of load flow for line outages to be shown on same picture page. Users can input the system data for power flow on the the picture and can easily see the the result diagram of bus voltage, bus power, line flow. It is also observe the effects of different types of variation of tap, shunt capacitor, loads level, line outages. Proposed Gill has been studied on the Ward-Hale 6-Bus system.
Massive underground excavation can be carried out recently due to the technical development of the excavation for retaining wall. Feed-back analysis using field measurement results is recommended to secure the stability of the construction because calculated values at stages of the design and the construction are uncertain. Reinforcement plan should be established based on the result of it. This study deals with the underground excavation site, which is under construction and is close to structure(subway) at downtown area. The result of feed-back analysis on the measurement data of displacement at multi-soil layers was reflected to make a plan for safe construction. This case study can be useful information for contingency plan on abnormal displacement which can be occurred at similar underground excavation.
On-line dynamic security assessment is becoming more and more important for the stable operation of power systems as load level increases. The necessity is getting apparent under Electricity Market environments, as operation of power system is exposed to more various operating conditions. For on-line dynamic security assessment, fast transient stability analysis tool is required for contingency selection. The TEF(Transient Energy Function) method is a good candidate for this purpose. The clustering of critical generators is crucial for the precise and fast calculation of energy margin. In this paper, we propose a new method for fast decision of mode of instability by using stability indices. Case study shows very promising results.
The necessity of online dynamic security assessment is getting apparent under Electricity Market environments, as operation of power system is exposed to more various operating conditions. For on-line dynamic security assessment, fast transient stability analysis tool is required for contingency selection. The TEF(Transient Energy Function) method is a good candidate for this purpose. The clustering of critical generators is crucial for the precise and fast calculation of energy margin. In this paper, we propose a new method for fast decision of mode of instability by using stability indices and energy margin. The method is a new version of our previous paper.[1] Case studies are showing very promising results.
This paper presents a windows program package for solving security constrained OPF in interconnected power systems, which is based on the combined application of evolutionary programming(EP) and sequential quadratic programming(SQP). The objective functions are the minimization of generation fuel costs and system power losses. The control variables are the active power of the generating units, the voltage magnitude of the generator, transformer tap settings and SVC setting. The state variables are the bus voltage magnitude, the reactive power of the generating unit, line flows and the tie line flow. In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). The OPF package proposed is applied to 10 machines 39 buses model system.
This paper presents a study on the analysis and evaluation for ELF( Extremely Low Frequency) electric and magnetic fields under the transmission line according to the power system states. The power system states are classified into two types, normal state resulting from normal operation and alert state from outages. The current in a system is changed continually owing to the load fluctuations even in a normal operation. To calculate the current of the concerned line in a normal state, the system load level is devided into light, base and heavy load level. In case of contingency, an efficient algorithm based on matrix inversion lemma is developed to figure out the current changes. In order to analyze the variations of ELF field caused by the current fluctuations the electrostatic field approach which is far simpler than the electromagnetic field one based on Maxwell equation is introduced in this paper. The suggested method is applied to the IEEE 14 bus system to demonstrate the usefulness.
This paper presents a study on the fuzzy based approach for the safety assessment of human body under ELF electric and magnetic(EM) field considering power system states. The analysis of ELF EM field based on quasi-static method is introduced. UP to the present, the analysis of ELF EM field has been conducted with the consideration of one transmission line, or a power line model only In this paper, however, the power system is included to model the expected and/or unexpected uncertainty caused by the load fluctuation and parameter changes and the states are classified into two types, normal state resulting from normal operation and emergency state from outages. In order to analyze the uncertainty in the normal state, the Monte Carlo Simulation, a statistic approach was introduced and line current and bus voltage distribution are calculated by a contingency analysis method, in the emergency state. To access the safety of human body, the approach based on fuzzy linguistic variable is adopted to overcome the shortcomings of the assessment by a crisp set concept. In order to validate the usefulness of the approach suggested herein, the case study using a sample system with 765(kV) was done. The results are presented and discussed.
본 논문에서는 신재생 발전원의 추가에 따라 계통에 미치는 영향에 관하여 서술하였다. 계통의 안정도 검토를 위해, PSS/E S/W을 이용하여 계통 해석을 수행하였다. 정상상태 조류 계산을 통한 선로 과부하 검토 및 고장 용량 해석을 통한 고장 전류초과여부 및 상정고장 해석을 통한 선로 과부하 여부를 확인하였다. 다이나믹 시뮬레이션을 통해 계통의 동적안정도를 확인하였다. 신재생 발전기 추가에 따른 계통 해석은 전력계통 신뢰도 및 전기품질 유지기준에 따라 해석을 수행하였다.
Vulnerability assessment of power systems is important so as to determine their ability to continue to provide service in case of any unforeseen catastrophic contingency such as power system component failures, communication system failures, human operator error, and natural calamity. An approach towards the development of on-line power system vulnerability assessment is by means of using an artificial neural network(ANN), which is being used successfully in many areas of power systems because of its ability to handle the fusion of multiple sources of data and information. An important consideration when applying ANN in power system vulnerability assessment is the proper selection and dimension reduction of training features. This paper aims to investigate the effect of using various feature extraction methods on the performance of ANN as well as to evaluate and compare the efficiency of the proposed feature extraction method named as neural network weight extraction. For assessing vulnerability of power systems, a vulnerability index based on power system loss is used and considered as the ANN output. To illustrate the effectiveness of ANN considering various feature extraction methods for vulnerability assessment on a large sized power system, it is verified on the IEEE 300-bus test system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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