Distribution Automation System(DAS) is designed to improve operational efficiency by acquisition and control of remote data using its components such as central computation units, communication network and feeder remote terminal units. A conventional human machine interface of the DAS adopts a schematic diagram which is made by drawing power equipments on the geographic information system map. The single line diagram is more useful than the schematic diagram for the main tasks of distribution system operation such as protective relay coordination, service restoration and loss minimization. Since the configuration of the distribution line is changed according to the relocation of the open tie switches, the auto-drawing algorithm based on the connection between the sections and the switches is an essential technique. This paper proposes a new auto-drawing algorithm for a single line diagram of distribution systems based on tertiary tree and collision avoidance method. The feasibility of the proposed algorithm has been testified for various cases using practical distribution system with 12 feeders.
A Distribution Automation System (DAS) is operated by monitoring and control of the field statesusing Feeder Remote Terminal Units (FRTUs) installed together withautomatic switches.An optimal placement of automatic switchescan enhanceefficiencyof the operation and restoration, and improve the power supply reliability ofa DAS.This paper proposes an algorithm to decide the optimal placement of automatic switches ina DAS.The proposed algorithm was developed ona DAS witha six sections and three links configuration. The proposed algorithm was provided inaneight-feeder power distribution system.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.75-83
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2018
Predictive IoT Sensor Algorithm is a technique of data science that helps computers learn from existing data to predict future behaviors, outcomes, and trends. This algorithm is a cloud predictive analytics service that makes it possible to quickly create and deploy predictive models as analytics solutions. Sensors and computers collect and analyze data. Using the time series prediction algorithm helps to predict future temperature. The application of this IoT in industrial environments like power plants and factories will allow organizations to process much larger data sets much faster and precisely. This rich source of sensor data can be networked, gathered and analyzed by super smart software which will help to detect problems, work more productively. Using predictive IoT technology - sensors and real-time monitoring - can help organizations exactly where and when equipment needs to be adjusted, replaced or how to act in a given situation.
천수방정식 기반 흐름해석모형은 하천 및 수로에서의 흐름을 수평 2차원적으로 수치모의하는데 활용되며 매개변수인 와점성계수와 조도계수에 큰 영향을 받는다. 따라서 적절한 매개변수의 선택은 흐름특성을 정확하게 모사하기 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 2차원 흐름해석에 적용되는 매개변수의 최적조합을 찾기 위한 자동화 알고리즘을 개발하고 적용하였다. 기존연구에서 2차원 흐름해석모형을 적용하는 경우 매개변수의 선정에 있어 경험적인 방법을 사용하여 최적의 매개변수를 찾는데 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 실험결과를 활용하여 다양한 매개변수의 조합에 따른 오차를 추적하고, 매개변수의 최적조합을 결정할 수 있는 알고리즘을 Python 언어를 이용하여 개발하고 적용하였다. 자동화 알고리즘은 121(11×11)개의 매개변수 조합에 따른 2차원 흐름해석결과 중 유속모의결과의 오차값을 비교하여 가장 정확한 조합을 손쉽게 결정하도록 구성되었다. 오차가 가장 작은 매개변수의 최적조합을 자동화 알고리즘의 적용을 통해 신속하고 간단하게 결정할 수 있다는 측면에서 높은 활용가치가 있을 것으로 기대된다.
Intelligent distribution automation system includes operating a switchgear of distribution system remotely when switchgear are not available to operate quickly. This system makes it possible to reduce the interrupt time. It also aims to improve the reliability of customers. Currently, Intelligent distribution automation improves the reliability by replacing manual switchgear, which is installed as sectional switchgear. However the prioritization of the replacement for the switchgear is required for its intellectualization. Many studies have been conducted related with prioritization of switchgear replacement. But it is difficult to interpret and apply to the power distribution system. That is because most of the studies just considers customer numbers for prioritizing the replacement. In this paper presents an algorithm to determine the intelligent swichgear replacement priority considering customer number, load quantity and interruption cost. Further, this algorithm is verified by using system reliability index.
This study presents a power distribution control scheme for a three-phase interleaved parallel DC/DC converter in a battery energy storage system. To extend battery life and increase the power equalization rate, a control method based on the nth order of the state of charge (SoC) is proposed for the charging and discharging processes. In the discharging process, the battery sets with high SoC deliver more power, whereas those with low SoC deliver less power. Therefore, the SoC between each battery set gradually decreases. However, in the two-stage charging process, the battery sets with high SoC absorb less power, and thus, a power correction algorithm is proposed to prevent the power of each particular battery set from exceeding its rated power. In the simulation performed with MATLAB/Simulink, results show that the proposed scheme can rapidly and effectively control the power distribution of the battery sets in the charging and discharging processes.
This study deals with an on-line software fault detection, localization, and system reconfiguration method for electrical system drives composed of three-phase AC/DC/AC converters and three-phase permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives. Current sensor failure (outage), speed/position sensor loss (disconnection), and damaged DC-link voltage sensor are considered faults. The occurrence of these faults in PMSM drive systems degrades system performance and affects the safety, maintenance, and service continuity of the electrical system drives. The proposed method is based on the monitoring signals of "abc" currents, DC-link voltage, and rotor speed/position using a measurement chain. The listed signals are analyzed and evaluated with the generated residuals and threshold values obtained from a Sliding Mode Current-Speed-DC-link Voltage Observer (SMCSVO) to acquire an on-line fault decision. The novelty of the method is the faults diagnosis algorithm that combines the use of SMCSVO and adaptive thresholds; thus, the number of false alarms is reduced, and the reliability and robustness of the fault detection system are guaranteed. Furthermore, the proposed algorithm's performance is experimentally analyzed and tested in real time using a dSPACE DS 1104 digital signal processor board.
For engineering, there are two major challenges in reliability analysis. First, to ensure the accuracy of simulation results, mechanical products are usually defined implicitly by complex numerical models that require time-consuming. Second, the mechanical products are fortunately designed with a large safety margin, which leads to a low failure probability. This paper proposes an efficient and high-precision adaptive active learning algorithm based on the Kriging surrogate model to deal with the problems with low failure probability and time-consuming numerical models. In order to solve the problem with multiple failure regions, the adaptive kernel-density estimation is introduced and improved. Meanwhile, a new criterion for selecting points based on the current Kriging model is proposed to improve the computational efficiency. The criterion for choosing the best sampling points considers not only the probability of misjudging the sign of the response value at a point by the Kriging model but also the distribution information at that point. In order to prevent the distance between the selected training points from too close, the correlation between training points is limited to avoid information redundancy and improve the computation efficiency of the algorithm. Finally, the efficiency and accuracy of the proposed method are verified compared with other algorithms through two academic examples and one engineering application.
The successful implementation of Scan-to-BIM automation depends on the entire process from scanning of buildings, including indoor facilities and furniture, to generating BIM models. However, the conventional Scan-to-BIM process requires a lot of time, manpower, and cost for the manual generation of BIM models including indoor objects. To solve this problem, this study applied a Scan-to-BIM automation process using a deep learning model and parametric algorithm to an existing building, Kangwon Fire Service Academy. To improve the accuracy of the BIM model, after object data was extracted from the scan data, the data was corrected according to actual object-specific conditions. As a result, the accuracy of the BIM model created by the proposed Scan-to-BIM automation process was 91% compared to the actual area of the construction drawings. In addition, it was confirmed that the BIM objects were automatically generated for 10 object classes.
An automation of standardized rebar shop drawing is necessary for easy application by improving workability, prompt preparation to field change request and easy revisions of shop drawing. Through investigating problem of current rebar shop drawing, we found that standardization of reinforcing detail, standardization of rebar expression and automation of rebar shop drawing program for the sake of designer is needed. We will investigate disagreement of reinforcing detail between building code and how worker build structure for standardization of reinforcing detail, demands of companies participated in rebar process for standardization of rebar expression and proper algorithm with selectable level of inputting data for automation of rebar shop drawing program for the sake of designer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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