For the future energy-mix policy for carbon neutrality, demand for the capability of load-follow operation has emerged in nuclear power plants in order to accommodate the intermittency of renewable energy. The short-term decay heat analysis is also required to evaluate the decay heat level varied by the power level change during the load-follow operation, which is a very important parameter in terms of short-term decay heat removal during a grace time. In this study, the short-term decay heat level for 10 days after the shutdown was evaluated for both seasonal and daily load-follow cases. Additionally, the nuclide-wise contribution to the accumulated decay heat for 10 days was analyzed for further understanding of the short-term decay heat behavior. The result showed that in the seasonal case, the decay heat level was mainly determined by the power level right before the shutdown and the amount of each nuclide was varied with the power variation due to the long variation interval of 90 days. Whereas, in the daily case, the decay heat level was strongly impacted by the average power level during operation and meaningful mass variations for those nuclides were not observed due to the short variation interval of 0.5 days.
The power line channel has time-variant characteristics caused by various kind of electrical devices. This characteristics are synchronized with the main voltage by their own characteristics. The main factors of disturbance are the variation of the channel impedance and noises. In other papers, the synchronous noise modeling has been achieved. But the modeling is not satisfied simultaneously with the time domain and the frequency domain and there are not any discussion about short-term variations of the channel impedance which cause to the signal fading. Therefore, this paper researched to solve problems about the signal fading by analyzing the short-term variation of the channel impedance, and proposed the synchronous noise modeling which is satisfied simultaneously in the time domain and the frequency domain.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
Kim, Si-Yeon;Lim, Jong-Hun;Park, Jeong-Do;Song, Kyung-Bin
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.27
no.6
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pp.17-22
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2013
Fuzzy linear regression method has been used for short-term load forecasting of the special day in the previous researches. However, considerable load forecasting errors would be occurring if a special day is located on Saturday or Monday. In this paper, a new load forecasting method for the consecutive holidays is proposed with the consideration of the power demand variation rate. In the proposed method, a exponential smoothing model reflecting temperature is used to short-term load forecasting for Sunday during the consecutive holidays and then the loads of the special day during the consecutive holidays is calculated using the hourly power demand variation rate between the previous similar consecutive holidays. The proposed method is tested with 10 cases of the consecutive holidays from 2009 to 2012. Test results show that the average accuracy of the proposed method is improved about 2.96% by comparison with the fuzzy linear regression method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.6
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pp.1041-1045
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2010
Short-term electric load forecasting of power systems is essential for the power system stability and the efficient power system operation. An accurate load forecasting scheme improves the power system security and saves some economic losses in power system operations. Due to scarcity of the historical same type of holiday load data, most big electric load forecasting errors occur on load forecasting for the holidays. The fuzzy linear regression model has showed good accuracy for the load forecasting of the holidays. However, it is not good enough to forecast the load of the election day. The concept of the load variation rate for the load forecasting of the election day is introduced. The proposed algorithm shows its good accuracy in that the average percentage error for the short-term 24 hourly loads forecasting of the election days is 2.27%. The accuracy of the proposed 24 hourly loads forecasting of the election days is compared with the fuzzy linear regression method. The proposed method gives much better forecasting accuracy with overall average error of 2.27%, which improved about average error of 2% as compared to the fuzzy linear regression method.
We present an analysis of the soft X-ray emission of MRK 841 to investigate its long-term variation. The light variation of MRK 841 for three different energy bands of soft, medium, and hard values were studied. The maximum variability with a factor of 5 for about two years was confirmed at all three different bands. The light curves exhibit a gradual variation of brightness. In addition to a gradual variation, the short- term or micro variation was also confirmed with a factor of about two for all three different bands. The light variation of each band did not exhibit a correlation between them, but the flare event is strongest in the soft band. The hardness ratio for hard and soft bands shows irregular variation but there was no correlation between them. It was confirmed that there is a gradual decrease of the photon index. Results of our analysis are discussed within the framework of the accretion disk phenomenon.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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pp.551-556
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2011
This research presents an implementation strategy of Process Capability Index (PCI) according to the types of process characteristics. The types of process feature are classified as four perspectives of variation range, time period, error position, and process stage. The paper examines short-term or long-term PCI, within or between variation, position of precision or accuracy, and inclusion of measurement or calibration stage. Moreover, the study proposes normality test of unilateral PCI.
A long-term wind resource map was made to provide the key design data for the 2.5 GW Korean West-South Offshore Wind Project, and its reliability was validated. A one-way dynamic downscaling of the MERRA reanalysis meteorological data of the Yeongwang-Gochang offshore was carried out using WindSim, a Computational Fluid Dynamics based wind resource mapping software, to establish a 33-year time series wind resource map of 100 m x 100 m spatial resolution and 1-hour interval temporal resolution from 1979 to 2012. The simulated wind resource map was validated by comparison with wind measurement data from the HeMOSU offshore meteorological tower, the Wangdeungdo Island meteorological tower, and the Gochang transmission tower on the nearby coastline, and the uncertainty due to long-term variability was analyzed. The long-term variability of the wind power was investigated in inter-annual, monthly, and daily units while the short-term variability was examined as the pattern of the coefficient of variation in hourly units. The results showed that the inter-annual variability had a maximum wind index variance of 22.3% while the short-term variability, i.e., the annual standard deviation of the hourly average wind power, was $0.041{\pm}0.001$, indicating steady variability.
One of the main problems when working the chemical sensor is the lack of repeatability and reproducibility of the sensor response. If the problem is not properly taken into consideration, the stability and reliability of the system using chemical sensors would be decreased. In this paper we analyzed the sensor's drift of short term and proposed a compensation method for reducing the effects of the drift in order to improve the stability and the reliability of the chemical sensor. The sensor drift was analyzed by a trend line graph and CV(coefficient of variation) was used to quantify. And we compensated for the drift by using the internal normalization. As a result it was found that the value of CV was decreased after compensation.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.19
no.2
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pp.179-189
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2003
The concentration of gaseous elemental mercury (Hg) was measured concurrently with relevant environmental parameters from Yang-Jae monitoring station in Seoul during Sept. 1997 to June 2002. Although data collection was disrupted for certain periods, the grand mean concentration of Hg for this five year period was found at 5.32 $\pm$ 3.53 ng m$^{-3}$ (N = 27,170). Because of short resolution of data acquisition, we were able to examine the temporal variability of Hg at varying time scale. The diurnal variability of Hg, when investigated for each of those five years, indicated consistently the dominance of nighttime over daytime. If examined at seasonal scale, Hg level was systematically higher during winter/spring than summer/fall period. The results of this short-term variability were best explained by the combined effects of such factors as meteorological conditions (formation of inversion layer and seasonal changes) and anthropogenic source processes. However, examination of long-term variation Pattern was much more complicated to explain. Thus, extension of our study is needed to diagnose the future direction in long-term trend of Hg behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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