부하특성의 모델링은 부하의 비선형특성 때문에 어려운 문제이다. 이 연구는 부하특성을 표현하기 위하여 비선형 문제를 근사화 할 수 있는 신경회로망을 이용하였다. 대표적인 개별부하를 선정하고 전압과 주파수 변화에 대한 유효, 무효전력의 응답을 실험을 통해 얻었다. 그리고 개별부하특성을 식별하기 위하여 실험자료를 근거로 신경회로망을 구축하고 학습하였다. 학습된 신결회로망은 또다른 전압, 주파수 변화에 대한 개별부하의 특성을 식별하였다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 식별된 결과를 제시하였다.
This paper presents a method for constructing composite power system effective load duration curves(CMELDC) at load points by Monte Carlo method. The concept of effective load duration curves(ELDC) in power system planning is useful and important in both HLII. CMELDC can be obtained from convolution integral processing of the probability function of unsupplied power and the load duration curve at each load point. This concept is analogy to the ELEC in HLI. And, the reliability indices (LOLP, EDNS) for composite power system are evaluated using CMELDC. Differences in reliability levels between HLI and HLII come from considering with the uncertainty associated with the outages of the transmission system. It is expected that the CMELDC can be applied usefully to areas such as reliability evaluation, probabilistic production cost simulation and analytical outage cost assessment, etc. in HLII, DC load flow and Monte Carlo method are used for this study. The characteristics and effectiveness of thes methodology are illustrated by a case study of the IEEE RTS.
In this paper, building energy analysis and energy cost of power stand up and demand control over the power proposed to reduce power demand. Through analysis of the load power demand special day were able to apply the pattern. In addition, the existing rate of change of load forecasting to reduce the large errors were not previously available data. And daily schedules and special day for considering the exponential smoothing methods were used. Previous year's special day and the previous day due to the uncertainty of the load and the model components were considered. The maximum demand power control simulation using the fuzzy control of power does not exceed the contract. Through simulation, the benefits of the proposed energy-saving techniques were demonstrated.
The uncertainty often observed in experimental strengths of masonry constituents makes critical the selection of the appropriate inputs in finite element analysis of complex masonry buildings, as well as requires modelling the building ultimate load as a random variable. On the other hand, the utilization of expensive Monte Carlo simulations to estimate collapse load probability distributions may become computationally impractical when a single analysis of a complex building requires hours of computer calculations. To reduce the computational cost of Monte Carlo simulations, direct computer calculations can be replaced with inexpensive Response Surface (RS) models. This work investigates the use of RS models in Monte Carlo analysis of complex masonry buildings with random input parameters. The accuracy of the estimated RS models, as well as the good estimations of the collapse load cumulative distributions obtained via polynomial RS models, show how the proposed approach could be a useful tool in problems of technical interest.
This paper present a conceptual possibilistic approach using fuzzy set theory to manage the uncertainties in the given reliability input date of the practical power system. In this paper, an algorithm is introduced to calculate the possibilstic reliability indices according to the degree of uncertainty in the given data. The probability distribution function can be transformed into an appropriate possibilstic representation using the probability-Possibility Consistency principle(PPCP) algorithm. In this the algorithm, the transformation is performation by making a compromise between the transformation consistency and the human updating experience. Fuzzy classifcation theory is applied to reduced the number of load data. The fuzzy classification method determines the closeness of load data points by assigning them to various clusters and then determening the distance between the clusters. The IEEE-RTS with 32-generating units is used to demonstrate the capability of the proposed algorithm.
In this paper, a model reference adaptive control (MRAC) scheme is applied for the precise and robust motion control of a pneumatic system with load variation. The reference model for MRAC is designed systematically using linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery (LQG/LTR). The sigmoid function of inverse velocity is used to compensate for the nonlinear friction force between the sliding parts. The experimental results show that MRAC effectively overcame the limit of the PID controller when there was unknown disturbance, including abrupt load variation and model uncertainty in the pneumatic control system.
In most cases, the use of electric power is associated with the economic scale of a nation closely. Thus, the electric power load forecasting plays an important role for the national economic plan. This paper deals with the design method for the electric power load forecasting system. In this paper, RCR-MA data processing, which can make the complex properties of the original data form simple, is proposed. Next, IT2TSK FLS, which can reflect the uncertainty of data more than T1TSK FLS, is applied. Consequently, the structural advantage of the proposed system can improve the forecasting accuracy, and is verified by using two types of electric power data.
The purpose of this study is to practical use with increase safety, usablility and economical. In this study, the property of fatigue behavior was tested by comparing reinforced concrete and steel fiber reinforced concrete. The basic test, the static test and fatigue test were used as the research methods. Basic on the test, the material compressive strength test and split tensile strength test ware conducted 7 days and 28 days after the concrete was poured. In the static test, there ware four types of experimental variables of the steel fiber mixing ratio : 0.00%, 0.75%, 1.00%, and 1.25%. The ultimate load initial diagonal tension crack, and initial load of flexural cracking were all observed by static test. A methodology for the probabilistic assement of steel fiber reinforced concrete(SFRC) which takes into account material variability, confinement model uncertainty and the uncertainty in local and globa failure criteria is applied for the derivation of vulnerability curves for the serviceability and ultimate limit states, the reliability of SFRC using the proposed practical linear limit state model is evaluated by using the AFOSM(Advanced First Order Second Moment) method and MCS(monte-Calrosimulation) method.
The increasing of wind power penetration level presents challenges in classical optimal reactive power dispatch (ORPD) which is usually formulated as a deterministic optimization problem. This paper proposes a two-stage stochastic programming model for ORPD by considering the uncertainties of wind speed and load in a specified time interval. To avoid the excessive operation, the schedule of compensators will be determined in the first-stage while accounting for the costs of adjusting the compensators (CACs). Under uncertainty effects, on-load tap changer (OLTC) and generator in the second-stage will compensate the mismatch caused by the first-stage decision. The objective of the proposed model is to minimize the sum of CACs and the expected energy loss. The stochastic behavior is formulated by three-point estimate method (TPEM) to convert the stochastic programming into equivalent deterministic problem. A hybrid Genetic Algorithm-Interior Point Method is utilized to solve this large-scale mixed-integer nonlinear stochastic problem. Two case studies on IEEE 14-bus and IEEE 118-bus system are provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.
산업자동화의 고정밀도에 따라 직류 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 전동기 제어 시스템이 부하외 란의 영향을 받게 되면 강인제어는 어렵게 된다. 일반적으로 슬라이딩 모드 제어기는 강인성을 갖는 것으로 알려져 있다. 강인한 슬라이딩 모드제어기는 외란의 불확실한 정도를 알고 있다는 가정하에 설계된다. 그러므로 외란의 불확실 정도를 알지 못한다면 제어기의 설계는 어렵게 된다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어 시스템을 위한 전문가 슬라이딩 모 드 제어 기법을 제시하였다. 제의된 제어기는 부하 외란을 효과적으로 제거 할 수 있었다. 제어기법의 효과는 시 율레이션에 의해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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