In this paper, we developed to artificial neural network for load characteristic identification of power system. We can acquire active power and reactive power of individual load depending on the variation of voltage and frequency from the experimentation of a dynamic characteristic of load. The data of the experimental results were be used in learning of ANN. A proposed ANN model is applied to analyze the transient stability. To demonstrate the propriety of the power system transient stability with load model using ANN, the simulation of the two-machine five-bus system is carried out.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.14
no.3
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pp.526-533
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1990
The dynamic stability of a single cam drive mechanism is investigated by an analytical approach. The nonlinear differential equation describing the motion of a single cam drive mechanism is linearized with respect to the imput power angle, and results a linear parametric differential equation. The instability region is examined by applying the harmonic balance method to linearized parametric equation having periodicity. Through the dynamic stability analysis of a single cam drive mechanism, it is observed that the parametric resonances exist and the instability regions tend to become wide as increasing the drive speed and follower mass.
As in most industrial processes, the dynamic characteristics of an electric power system are subject to changes. Amongst those effects which cause the system to be uncertain, faults on transmission lines are considered. For the stabilization of the power system, we present an indirect adaptive control method, which is capable of tracking a sudden change in the effective reactance of a transmission line. As the plant dynamics are nonlinear, an input-output feedback linearization method equipped with nonlinear damping terms is combined with an identification algorithm which estimates the effect of a fault. The stability of the resulting adaptive nonlinear system is investigated.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.8
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pp.140-149
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2011
This paper deals with the impact analysis of the impedance change of 345/154[kV] power transformers on the KEPCO system's overall performance. Through the steady-state and dynamic analysis of power system, the maximum available impedance of power transformers were determined. Checking violation of short-circuit current ratings and transformer overload, parallel operation of power transformers, calculation of voltage variation ratio according to the impedance changes of power transformers are included in the steady-state analysis. In addition, transient and voltage stability analysis are also performed in the study. Available magnitudes to be able to change the impedance of the transformers in KEPCO system are finally determined in the paper.
The main objective of the research work presented in this article is to present a systematic approach for designing a multilayer feed-forward artificial neural network based self-tuning power system stabilizer (ST-ANNPSS). In order to suggest an approach for selecting the number of neurons in the hidden layer, the dynamic performance of the system with ST-ANNPSS is studied and hence compared with that of conventional PSS. Finally the effect of variation of loading condition and equivalent reactance, Xe is investigated on dynamic performance of the system with ST-ANNPSS. Investigations reveal that ANN with one hidden layer comprising nine neurons is adequate and sufficient for ST-ANNPSS. Studies show that the dynamic performance of STANNPSS is quite superior to that of conventional PSS for the loading condition different from the nominal. Also it is revealed that the performance of ST-ANNPSS is quite robust to a wide variation in loading condition.
The importance of dynamic stability of power system is increasing as the excitation system using static type are greatly enlarged. There are several types of PSS at Present, Elements of PSS consist of Notch filter, lead-lag filter, washout limiter which are variable. The existing power system has a difficulty in determining the optimal PSS parameters whenever PSS is installed. And it is recommended to retune PSS parameters periodically because system characteristics change due to aging. In this paper, intelligent PSS using fuzzy concept is introduced to get over difficulties mentioned above. The usefulness of fuzzy-type PSS was verified by applying FPSS to KEPCO power system. Generally, the voltage regulation deteriorates if conventional PSS is applied because supplementary signal is added into AVR summing point to damp Power oscillation. In this paper this problem is solved by AVR limiter and fuzzy members tuning.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.7
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pp.1123-1128
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2008
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.
Akter, Md. Parvez;Mekhilef, Saad;Tan, Nadia Mei Lin;Akagi, Hirofumi
Journal of Power Electronics
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v.15
no.1
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pp.202-215
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2015
This paper investigates the stability and performance of model predictive controlled active-front-end (AFE) rectifiers for energy storage systems, which has been increasingly applied in power distribution sectors and in renewable energy sources to ensure an uninterruptable power supply. The model predictive control (MPC) algorithm utilizes the discrete behavior of power converters to determine appropriate switching states by defining a cost function. The stability of the MPC algorithm is analyzed with the discrete z-domain response and the nonlinear simulation model. The results confirms that the control method of the active-front-end (AFE) rectifier is stable, and that is operates with an infinite gain margin and a very fast dynamic response. Moreover, the performance of the MPC controlled AFE rectifier is verified with a 3.0 kW experimental system. This shows that the MPC controlled AFE rectifier operates with a unity power factor, an acceptable THD (4.0 %) level for the input current and a very low DC voltage ripple. Finally, an efficiency comparison is performed between the MPC and the VOC-based PWM controllers for AFE rectifiers. This comparison demonstrates the effectiveness of the MPC controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.49
no.10
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pp.502-508
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2000
This paper presents a dynamic simulation algorithm for studying the effect of United Power Flow Controller(UPFC) on the low frequency power system oscillations and transient stability studies. The proposed algorithm is a Newton-type one and uses current injection type UPFC model, which gives a fast convergence characteristics. The algorithm is applied to studying inter-area power oscillation damping enhancement of a sample two-area power system both in time domain and frequency domain. The case study results show that the proposed algorithm is very efficient and UPFC is very effective and robust against operating point change.
Kim, H.M.;Oh, T.K.;Chun, Y.H.;Kook, K.S.;Kim, S.I.
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.07a
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pp.65-67
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2001
Because of the difficulty of acquiring new generation sites and right- of-way, additional units have been added to the existing generation sites and the transmission system has been developed into highly meshed configuration. The reliable operation of power systems has been restricted by this system characteristics. The enhancement of system analysis techniques and establishment of appropriate measures have been required in this situation. In addition the deregulation of electric power industry in Korea would give rise to better tools for power system analysis and control. In this paper, dynamic models were developed.
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