Power system loads have a significant impact on a system. Although it is difficult to precisely describe loads in a mathematical model, accurately modeling them is important for a system analysis. The traditional load modeling method is based on the load components of a bus. Recently, the load modeling method based on measurements from a system has been introduced and developed by researchers. The two major components of a load modeling problem are determining the mathematical model for the target system and estimating the parameters of the determined model. We use the composite load model, which has both static and dynamic load characteristics. The ZIP model and the induction motor model are used for the static and dynamic load models, respectively. In this work, we propose the measurement-based parameter estimation method for the composite load model. The test system and related measurements are obtained using transient security assessment tool(TSAT) simulation program and PSS/E. The parameter estimation is then verified using these measurements. Cases are tested and verified using the sample system and its related measurements.
Electric load components have different characteristics according to the variation of voltage and frequency. This paper presents the load modeling of an electric locomotive by the parameter identification method. The proposed method for load modeling is very simple and easy for application. The proposed load model of the electric locomotive is represented by the combination of the loads that have static and dynamic characteristics. This load modeling is applied to the KTX in Korea to verify the effectiveness of the proposed method. The results of proposed load modeling by the parameter identification follow the field measurements very exactly.
Accurate load modeling is essential for power system static and dynamic analysis. By the nature of the problem of parameter estimation for power system load modeling using actual measurements, multiple local optimal solutions may exist and local methods can be trapped in a local optimal solution giving possibly poor performance. In this paper, Trust-Tech, a novel methodology for global optimization, is applied to tackle the multiple local optimal solutions issue in measurement-based power system load modeling. Multiple sets of parameter values of a composite load model are obtained using Trust-Tech in a deterministic manner. Numerical studies indicate that Trust-Tech along with conventional local methods can be successfully applied to power system load model parameter estimation in measurement-based approaches.
Since electric railway load is variable largely due to starting and braking characteristics as well as various operation patterns, load modeling is not easy but complicated. For this reason, a simple technique for modeling of electric railway load of is required to analyze the AC substation system of electric railway. In this paper, a modeling technique of converter-based electric railway load is proposed and is tested using nonlinear loads on Matlab/Simulink.
In this study, a shape design and an analysis considering structural stability were investigated to develop an icosahedron-based hemispherical modular dome. To design this modular dome, a program that can perform icosahedron shape modeling, modularization of joint connection members, and the analysis of structural stability was developed. Furthermore, based on the adopted numerical model, the eigen buckling mode, unstable behavior characteristics according to load vector, and the critical buckling load of the modular dome under uniformly distributed load and concentrated load were analyzed, and the resistance capacities of the structure according to different load vectors were compared. The analysis results for the modular dome suggest that the developed program can perform joint modeling for shape design as well as modular member design, and adequately expressed the nonlinear behaviors of structured according to load conditions. The critical buckling load results also correctly reflected the characteristics of the load conditions. The uniformly distributed load was more advantageous to the structural stability than concentrated load.
To supply electrical power with high quality, the power system must be optimized in many ways such as planning, control and management. In order to optimize the power system, the analysis of the power system is necessary. The elements of the power system require an accurate model to analysis of the power system. The components of the power systems such as generators, transformers and transmission lines have been studied and researched a lot in their modeling and very sophisticated models have been proposed. However, in case of load in-depth studies on the exact model are required. In this paper, measurement-based load modeling method using real-time measured data is proposed in various methods to reflect the characteristics of the load. To prove the validity of the proposed method, PSCAD/EMTDC program is used to configure the power system and measurement data according to the various failures are used to study on load modeling.
Increasingly nonlinear dynamic loads have been connected into power systems. This adds to the harmonics in the power system. In traditional load modeling techniques, the harmonics has not been considered. Thus, the harmonics problems in load modeling are considered and ANN load modeling is proposed.
Nonlinear loads with harmonics exist in an actual power system where harmonic currents make voltage distortion. The sum of reactive power measured at individual load is different from the measured reactive power at a bus in a power system with linear and non-linear loads. In this study, ANN(artificial neural network) load modeling technique with consideration of harmonics is introduced for more accurate component load modeling and an impact coefficient is proposed for aggregation of component loads. Results of this research show more accurate load modeling method. Since precise data for power system analysis can be acquired, the proposed method will be used for power system planning and maintenance.
In this paper, Static load models are developed using measurement based approach which is fundamental for on-line load modeling. The measurement data can be acquired from PMU(phasor measurement units). On the assumption that we have on-line measurement data, a scheme which is for Static load model capable to apply SCADA/EMS is developed. The Least Squares criterion is used for minimizing between measured and simulated data. In this manner, On-line Static load modeling algorithm can be developed. In this paper, a scheme that simple Static load model is applied for On-line load modeling is studied.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제2A권4호
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pp.136-144
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2002
Load models are very important for improving the accuracy of stability analysis and load flow studies. Various loads are connected to a power bus and their characteristics of power consumption change with voltage and frequency. Thus, the effect of voltage/frequency changes must be considered in load modeling. In this work, artificial neural networks-ANNs- were used to construct the component load models for more accurate modeling. A typical residential load was selected and subjected to a test under variable voltage/frequency conditions. Acquired data were used to construct component models by ANNs. The aggregation process of separately determined load models is also presented in the paper. Furthermore, this paper proposes a method to transform a single load model constructed by the aggregation method into a mathematical load model that can be used in traditional power system analysis software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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