한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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pp.806-809
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2007
SRAM cell array and peripheral circuits on display panel are designed using LTPS process. To overcome low yield of SOP, high speed parallel fault detection circuitry for memory cells is designed at local I/O lines with minimal overhead for efficient memory cell redundancy replacement. Normal read/write and parallel test read/write are simulated and verified.
Jang Sung-Il;Lee Duck-Su;Choi Jung-Hwan;Kang Yong-Cheol;Kang Sang-Hee;Kim Kwang-Ho;Park Yong-Up
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제1권2호
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pp.137-144
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2006
This paper proposes novel protection schemes for grid-connected distributed generation (DG) units using the fault location algorithm. The grid-connected DG would be influenced by abnormal distribution line conditions. Identification of the fault location for the distribution lines at the relaying point of DG helps solve the problems of the protection relays for DG. The proposed scheme first identifies fault locations using currents and voltages measured at DG and source impedance of distribution networks. Then the actual faulted feeder is identified, applying time-current characteristic curves (TCC) of overcurrent relay (OCR). The method considering the fault location and TCC of OCR might improve the performance of the conventional relays for DG. Test results show that the method prevents the superfluous operations of protection devices by discriminating the faulted feeder, whether it is a distribution line where DG is integrated or out of the line emanated from the substation to which the DGs are connected.
This paper presents an approach of the Gustafson-Kessel (GK) clustering algorithm's performance in fault identification on power transmission lines. The clustering algorithm is incorporated in a scheme that uses hybrid intelligent technique to combine artificial neural network and a fuzzy inference system, known as adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The scheme is used to identify the type of fault that occurs on a power transmission line, either single line to ground, double line, double line to ground or three phase. The scheme is also capable an analyzing the fault location without information on line parameters. The range of error estimation is within 0.10 to 0.85 relative to five values of fault resistances. This paper also presents the performance of the GK clustering algorithm compared to fuzzy clustering means (FCM), which is particularly implemented in structuring a data. Results show that the GK algorithm may be implemented in fault identification on power system transmission and performs better than FCM.
This paper presents a new two-terminal numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition using the synchronized phasor in time-domain. The proposed algorithm is also based on the synchronized voltage and current phasor measured from the PMUs(Phasor Measurement Units) installed at both ends of the transmission lines. Also the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. In this paper the algorithm is given and estimated using DFT(Discrete Fourier Transform) and the LES(Least Error Squares Method). The algorithm uses a very short data window and enables fast fault detection and classification for real-time transmission line protection. To test the validity of the proposed algorithm, the Electro-Magnetic Transient Program(EMTP/ATP) and MATLAB is used.
In order to distinguish fault electric motors automatically in real time. an intelligent diagnosis technique may be required. This paper presents an automatic fault detection system for electric motors by using their acoustic noises. Time signals of each candidate motor were measured in an anechoic chamber for further analysis. Spectral analysis was first carried out and they showed that two typical types of fault motors could be successfully distinguished in the frequency domain; bearing faults and scratches. Unlike the trend of normal motors that shows only a single dominant peak at around 2000 ㎐, several peaks are bunched together in bearing fault motors. On the other hand, large frequency noises at around 6500 ㎐ are newly arisen in scratchy fault motors. However, the processing time for spectral analysis was rather long for a real time application in production lines. Thus, a number of band-pass filters were used in the time domain instead for a real time application. Before applying filters, the bands of filters were set from the information of spectral analysis. By applying a set of band-pass filters, the RMS values of each filtered signal were calculated, and thus the normal and damaged motors could be successfully distinguished.
An algorithm for fault detection and classification method for wide-area protection in Korean transmission systems is proposed. The modeling of 345-kV and 765-kV Korean power system transmission networks using the Electro Magnetic Transient Program - Restructured Version (EMTP-RV) is presented and the algorithm for fault detection and classification in transmission lines is developed. The proposed algorithm uses the Wavelet Transform (WT) and Singular Value Decomposition (SVD). The Singular value of Approximation coefficient (SA) and part Sum of Detail coefficient (SD) are introduced. The characteristics of the SA and SD at the fault conditions are analyzed and used in the algorithm for fault detection and classification. The validation of the proposed algorithm is verified by various simulation results.
Geological and electrical resistivity surveys were carried out to investigate subsurface geology and geologic structure of the Bonghwajae area in the Okchon zone. Pseudosections of the apparent electrical resistivity distribution along the three survey lines were obtained by using dipole-dipole electrode array method, and models of subsurface geology and geologic structure by using two dimensional finite difference method. The Bonghwajae fault zone exists around Bonghwajae area in the north-south direction, and is a boundary between Okchon Group and Choson Supper Group. Metabasite and hornblende gabbro intruded along the Bonghwajae fault zone remaining two fracture zones with low resistivity value of 20 ohm-m and widths of about 100m and 70-300m. They strike nearly N-S and dip westward with a high angle of $60-70^{\circ}$. Sochangri fault with a width of about 160m exists between Jisogori and Bonghwajae, by which Bonghwajae fault zone is displaced about 1km in the east-west direction. Hornblende gabbro whose electrical resistivity value is in the range of 5000-8000 ohm-m intruded the metabasite of 2000-4500 ohm-m after the Sochangri fault had formed. Great Limestone Group is widely distributed in the east of Bonghwajae fault zone, and interbeds so called Yongam formation of graphitic black slate with an extremely low electrical resistivity value of 2 ohm-m.
IEEE 802.15.4는 다양한 모니터링과 제어 응용을 위한 보편적인 대안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 이용하여 직류배전선로를 실시간으로 감시하고, 신속한 장애감지와 장애발생 선로를 차단하기 위한 직류배전선로 장애관리시스템을 설계하였다. 각 노드에 번호를 할당하였고, IEEE 802.15.4의 Unslotted CSMA-CA 방식을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능분석을 하였다. 이를 위해 전류 16비트, 진폭 16비트, 기타 상태정보 28비트로 총 60비트의 제어정보를 보냈고, 직류배전선로 장애관리시스템의 패킷전달율과 전송 지연시간을 측정하고 분석하였다. 트래픽 부하가 초당 330 패킷 이하일 때, 0.02초보다 짧은 평균 지연이 나타났으며, 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 99.99% 이상의 패킷 전달률을 보여준다. 따라서 트래픽 부하가 초당 260 패킷 이하일 때, 미국 DOE(Department of Energy)의 엄격한 조건을 만족함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 연구결과는 IEEE 802.15.4를 이용한 직류배전선로 장애관리시스템 구축을 위한 기본 자료로서 활용이 가능할 것이다.
Insulator strings can be frequently damaged by fault currents occured by lightning strokes, overvoltages and contamination of the insulators. So the Insulator damages may lead to extensive damages to transmission lines as well as power outages that have caused dangerous situations to occur. This paper suggests the characteristics of arcing horn in relation to the protection of insulators and basic design concepts of the arcing horn for transmission lines.
A fault detection algorithm of a charge and discharge system to ensure the safe use of hybrid electric vehicle is proposed in this paper. This algorithm can be used as a complementary way to existing fault detection technique for a charge and discharge system. The proposed algorithm uses a SVDD technique, which additionally utilizes two methods for learning a large amount of data; one is to incrementally learn a large amount of data, the other one is to remove the data that does not affect the next learning using a new data reduction technique. Removal of data is selected by using lines connecting support vectors. In the proposed method, the data processing speed is drastically improved and the storage space used is remarkably reduced than the conventional methods using the SVDD technique only. A battery data and speed data of a commercial hybrid electrical vehicle are utilized in this study. A fault boundary is produced via SVDD techniques using the input and output in normal operation of the system without using mathematical modeling. A fault detection simulation is performed using both an artificial fault data and the obtained fault boundary via SVDD techniques. In the fault detection simulation, fault detection time via proposed algorithm is compared with that of the peak-peak method. Also the proposed algorithm is revealed to detect fault in the region where conventional peak-peak method is never able to do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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