The integration of the large-scale wind power brings great challenge to the stability of the power grid. This paper investigates and studies the fault on May 14, 2012 of the large-scale cascading trip-off of wind turbines in North China. According to the characteristics of the voltage variation, the fault process is divided into three stages: the pre-event stage, the critical stage before cascading, and the cascading stage. The scenes in the fault are reproduced, using the full-size actual power system model. Simulation models of double-fed induction generators (DFIGs) and SVCs including protection settings and controller strategies are carefully chosen to find out the reason of voltage instability in each stage. Some voltage dynamic that have never been observed before in the faults of the same kind are analyzed in detail, and an equivalent voltage sensitive dynamic model of DFIG is proposed for the fast computation. The conclusions about the voltage dynamics are validated by the actual PMU observation evidence.
In this paper we apply Monte Carlo Filter to identifying dynamic parameters of structural systems and improve the efficiency of this algorithm. The algorithms using Monte Carlo Filter so far has not been practical to apply to structural identification for large scale structural systems because computation time increases exponentially as the degrees of freedom of the system increase. To overcome this problem, we developed a method being able to reduce number of particles which express possible structural response state vector. In MCF there are two steps which are the prediction and filtering processes. The idea is very simple. The prediction process remains intact but the filtering process is conducted at each node of structural system in the proposed method. We named this algorithm as relaxation Monte Carlo Filter (RMCF) and demonstrate its efficiency to identify large degree of freedom systems. Moreover to increase searching field and speed up convergence time of structural parameters we proposed an algorithm combining the Genetic Algorithm with RMCF and named GARMCF. Using shaking table test data of a model structure we also demonstrate the efficiency of proposed algorithm.
Energy storage systems (ESS) can be used to provide frequency regulation services in a power system to replace traditional frequency regulation power plants. Battery ESS, in particular, can provide "fast-responding frequency regulation," wherein the facility can respond immediately and accurately to the frequency regulation signal sent by the system operator. This paper presents the development and the trial run results of a frequency regulation control system that uses large-scale ESS for use in a large power system. The control system was developed initially for the 4 MW ESS demonstration facility in Jocheon Jeju Island, and was further developed for use in the 28 MW ESS facility at the Seo-Anseong substation and the 24 MW ESS facility at the Shin-Yongin substation to provide frequency regulation services within mainland Korea. The ESS facility in Seo-Anseong substation responds to a sudden drop in frequency via governor-free control, while the ESS facility in Shin-Yongin responds via automatic generator control (AGC).
Universal Learning Network(U.L.N.), which can model and control the large scale complicated systems naturally, consists of nonlinearly operated nodes and multi-branches that may have arbitrary time delays including zero or minus ones. Therefore, U.L.N. can be applied to many kinds of systems which are difficult to be expressed by ordinary first order difference equations with one sampling time delay. It has been already reported that learning algorithm of parameter variables in U.L.N. by forward and backward propagation is useful for modeling, managing and controlling of the large scale complicated systems such as industrial plants, economic, social and life phenomena. But, in the previous learning algorithm of U.L.N., time delays between the nodes were fixed, in other words, criterion function of U.L.N. was improved by adjusting only parameter variables. In this paper, a new learning algorithm is proposed, where not only parameter variables but also time delays between the nodes can be adjusted. Because time delays are integral numbers, adjustment of time delays can be carried out by a kind of random search procedure which executes intensified and diversified search in a single framework.
Recently, many organizations such as companies or institutions have demanded induction of very large-scale workflow management system in order to process a large number of business-instances. Workflow vendors have focused on physical extension of workflow engines based on device-level clustering, so as to provide very large-scale workflow services. Performance improvement of workflow engine by simple physical-connection among computer systems which don't consider logical-level software architecture leads to wastes of time or cost for construction of very large-scale workflow service environment. In this paper, we propose workcase-based workflow architecture and implement a very large-scale workflow management system based on the architecture. We prove that software architectures to be applied on a workflow engine have an effect on scalability and performance through workcase response-time evaluation of our proposed system.
Although the electromagnetic launcher technology has been progressed significantly during the past two decades the number of firing test facilities are not many. This is prbably due to the large budget and man power required to build and maintain full scale electromagnetic launcher facilities. As the EM launcher technology's potential capabilities have been somewhat demonstrated with the full scale large systems the research is now headed more toward overcoming specific difficulties and answering questions experimentally with smaller, cost effective systems. The first half of this paper presents EM launcher's improved sub-scaling relationships based upon magnetic, thermal and momentum differential equations and EM launcher's basic equations. With the proposed scaling method the field variables can be matched or scaled linearly between the two geometrically scaled systems. The second half of the paper presents pulsed power system's circuit analysis and design technique, which is applied to the capacitor-powered small pulsed power system with crow-barring circuitry. The effect of the so-called speed volt is included. A sub-scaled small system's design is provided as an example.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.11
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pp.577-584
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2002
This paper presents a novel approach based on eigenvalue perturbation of augmented matrix(AMEP) to estimate the eigenvalue for variation of controller parameter. AMEP is a useful tool in the analysis and design of large scale power systems containing many different types of exciters, governors and stabilizers. Also, it can be used to find possible sources of instability and to determine the most sensitivity parameters for low frequency oscillation modes. This paper describes the application results of AMEP algorithm with respect to all controller parameter of KEPCO systems. Simulation results for interarea and local mode show that the proposed AMEP algorithm can be used for turning controller parameter, and verifying system data and linear model.
The cascaded H-bridge (CHB) multilevel converter is a promising topology for large-scale photovoltaic (PV) systems. The output voltage over-modulation derived by the inter-module active power imbalance is one of the key issues for CHB PV systems. This paper proposed a dynamic power distribution strategy to eliminate the over-modulation in a CHB PV system by suitably redistributing the reactive power among the inverter modules of the CHB PV system. The proposed strategy can effectively extend the operating region of the CHB PV system with a simple control algorithm and easy implementation. Simulation and experimental results carried out on a seven-level CHB grid-connected PV system are shown to validate the proposed strategy.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.13
no.6
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pp.278-282
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2012
Photovoltaic systems have emerged to be one of the cleanest energy systems. Therefore, many large scale solar parks and PV farms have been built to prepare for the post fossil fuel ages. However, due to their large scale, to efficiently manage and operate PV systems, they need to be visually monitored within the range of infrared ray through the Internet. To satisfy this need, the efficient implementation of a high performance video compression standard is required. This paper therefore presents an implementation of H.264 motion estimation, which is one of the most data-intensive and complicated functions in H.264. To achieve this, this work implements vector instructions in hardware and incorporates them in a generic RISC processor architecture, thus increasing the processing speed while minimizing hardware and software design efforts. Extensive simulation results show that this proposed implementation can process motion estimations up to 13 times faster.
Kim, Jae-Sung;Cho, Hyun-Chul;Lee, Hee-Song;Kim, Jin-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.11b
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pp.463-465
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1998
In this paper, we consider the problem of robust stability of large-scale uncertain linear systems with time-varying delays. The considered uncertainties are both unstructured uncertainty which is only known its norm bound and structured uncertainty which is known its structure. Based on Lyapunov stability theorem and $H_{\infty}$ theory. we present uncertainty upper bound that guarantee the robust stability of systems. Especially, robustness bound are obtained directly without solving the Lyapunov equation. Finally, we show the usefulness of our results by numerical example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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