The electric power load during the peak time in summer is strongly affected by cooling load, which decreases the preparation ratio of electricity and brings about the failure in the supply of electricity in the electric power system. The ice-storage system and heat pump system etc. are used to settle this problem. In this study, the method of estimating temperature and humidity to forecast the cooling load of ice storage system is suggested. And also the method of forecasting the cooling load using neural network is suggested. For the simulation, the cooling load is calculated using actual temperature and humidity, The forecast of the temperature, humidity and cooling load are simulated. As a result of the simulation, the forecasted data is approached to the actual data.
This paper develops an ADWHM(Advanced Digital Watt-Hour Meter) which integrates and implements the voltage management data record function and the load management data record function in the electronic watt-hour meter. ADWHM is developed based on PIC16F874 which is 8bit micro-controller of RISK type for the easy of programing and maintenance, and electronic power signal processing module is located at front of it to reduce the computing load of processor. Also, a 16kbyte EEPROM is used to record the voltage management data and load management data for a week as well as watt-hour data and USART communication mode is used to transfer data from ADWHM to PC. The accuracy of the voltage and unt measuring for ADWHM is verified by identifying the LCD display values of the ADWHM after the voltage signals of id levels from digital function generator is applied to PT(Potential Transformer) and CT(Current Transformer) output under state which it is separated from real power line. On the its basic functions such as watt-hour data recording function, voltage management data recording function and load management data recording function was verified by showing data for three days among the collected data to PC by RS232C communication from ADWHM which was connected to real power lines for a week.
The allowable bearing capacity of a pile, the most important factor in stability estimation, is determined by applying safety factor to the ultimate load or yield load. There are several but contradictory methods available in current design codes to estimate the allowable bearing capacity and the safety factor. This paper analyzes load-settlement curves obtained from 19 static load tests measured from 11 sites. At all tests, the load is applied until apparent failure is observed. The validity of the ultimate and yield load estimation method and load caculated from the settlement criterion is investigated through comparison with the measured data. In addition, a new procedure to estimate allowable load and safety factor is proposed. Additional data from field static load tests, such as those incorporated in this study, are needed to more reliably apply the proposed method in design practice.
This paper studies on arrangement of load correlation coefficient for advanced load management. To accurate load correlation coefficient, we used two real factors, electrical energy(kWh) and peak load current of pole transformers, acquired by measuring instrument. Out of several correlation equations, we find that the quadratic equation is the most accurate to express peak load current and working electrical energy. If the data is located in the outside of ${\pm}3{\sigma}$ it is discarded. For load management, we rearranged load correlation coefficient considering +2${\sigma}$ at load correlation equation. Comparing conventional load correlation coefficient with rearranged one, we can get the result of error reduced and it is adjacent to the actual data. It will be used peak load forecasting from working electrical energy and we are able to prevent from the damaging of pole transformer due to overload.
Load modeling is classified into two methods according to approaching method, so called the measurement and component-based method. The measurement method is to model the load characteristics measured directly at substations and feeders. But it is difficult to measure continuously load characteristics from naturally occurring. system variation. The component-based method consists of the fellowing process; component load modeling, composition rate estimation and aggregation of component loads, etc. In this paper, the characteristic experiment of component loads was performed to obtain data for the component load modeling as the component-based method. At first, representative component loads were selected by the proposed method considering the accuracy of load modeling and the performance possibility of component load experiment in the laboratory. Also an algorithm was Proposed to identify the reliability of data obtained from the component load characteristic experiments. In addition, the results were presented as the case studies.
The existing ULTC operation control strategy based on the measured data deteriorates the voltage compensation capability making the efficient corresponding to the load variation difficult by following the fixed load center point voltage. Accordingly, this paper proposes a new on-line fuzzy ULTC controller based on the designed multiple load center points which can improve the voltage compensation capability of ULTC and minimize voltage deviation by moving in real-time the load center point according to the load variation to an adequate position among the multiple load center points designed using the clustering technique. The Max-Min distance technique is adopted as the clustering technique for the decision of multiple load points from measured MTr load current and PTr voltage, and the minimum distance classifier is adopted for the decision of fuzzy output membership function. To verify the effectiveness of the proposed strategy, Visual C++ MFC-based simulation environments is developed. Finally, the superiority the proposed strategy is proved by comparing the fuzzy ULTC operation control results based on multiple load center points with the existing ULTC operation control results based on fixed load center point using the data for three day.
Short term load forecasts complexly affected by socioeconomic factors and weather variables have non-linear characteristics. Thus far, researchers have improved load forecast technologies through diverse techniques such as artificial neural networks, fuzzy theories, and statistical methods in order to enhance the accuracy of load forecasts. Short term load forecast errors for special days are relatively much higher than that of weekdays. The errors are mainly caused by the irregularity of social activities and insufficient similar past data required for constructing load forecast models. In this study, the load characteristics of Lunar New Year's Day holidays well known for the highest error occurrence holiday period are analyzed to propose a load forecast technique for Lunar New Year's Day holidays. To solve the insufficient input data problem, the similarity of the load patterns of past Lunar New Year's Day holidays having similar patterns was judged by Euclid distance. Lunar New Year's Day holidays periods for 2011-2012 were forecasted by the proposed method which shows that the proposed algorithm yields better results than the comprehensive analysis method or the knowledge-based method.
축중계를 통한 화물차량의 축하중 자료는 도로의 설계, 유지관리, 시설물 보호 등의 위해서 필수적인 자료이다. 이와 같은 용도로 고속축중계의 자료는 도로계획, 연구자, 공무들은 고속축중계 자료를 활용한다. 또한 최근에는 중차량에 대한 단속에도 고속축중계의 자료를 활용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 일반국도에서 수집된 고속축중계 자료를 활용하여 축하중을 추정하는 모형을 개발하였다. 추정된 축하중 추정 모형은 기존의 평균값을 이용한 방법과의 비교를 통하여 개발된 모형에 대한 비교 평가하였다. 축중량 추정에 있어 기존의 평균값을 적용하는 것보다 회귀모형을 적용하는 것이 모든 차종에 걸쳐서 작은 오차를 보이는 것으로 분석되었다. 향후 이러한 모형은 현장에서 운영되는 고속축중계의 결측자료 보정, 재보정 여부에 대한 평가 등의 목적으로 활용될 수 있을 것이다.
This paper proposes a DRMS(Distribution Remote Management System) which can enhance highly the economics of automatic metering system and the power quality supplied to the electric customer improving the efficiency of the meter reading, voltage management and load management work by realizing the remote meter reading, the remote voltage management and the remote load management based on the ADWHM(Advanced Digital Watt Hour Meter). The DRMS is designed so that the voltage management and load management work in remote site can be processed by collecting the voltage pattern and current pattern as well as watt hour data from all ADWHMs one time every month regularly or from special ADWHMS several time irregularly, A new on-line voltage and load management strategy based on the ADWHM is designed by analyzing the existing voltage management and load management process. Also, DRMS is designed so that watt-hour data, voltage pattern data, load pattern data and power factor data can be collected selectively according to the selection of user to assist effectively the methodology. Remote management program and database of the DRMS are implemented based on Visual C++, MFC and database library of MS. Also, DRMS is designed so as to communicate with the ADWHM using RS232C-TCP/IP converter and ADSL. The effectiveness of the remote metering function is proven by collecting and analyzing the data after ADWHMs installed in any site. The developed strategy and program also is verified through the simulation of voltage management and load management.
This study was carried out to develop a system and methodology to simulate the engine load variation occuring during agricultural field operations for a laboratory engine test. The system consisted of an electric dynamometer, an Apple II microcomputer, and a data acquisition and control system. Several pieces of instruments were utilized to measure various engine performance data. Both engine torque and engine speed were fully controlled by a computer program. The dynamic characteristics of the system were analyzed through a series of tests and the limitations on the load simulation test were presented. The results of the study are summarized as follows: 1. Engine speed and toque were controlled by a computer program. The use of a stepping motor and reduction gears enabled engine speed be controlled within 1 rpm. 2. The natural frequency of the dynamometer-engine system was found to be around 5 Hz, at which the load simulation would be impossible because of resonance. 3. For the harmonic inputs with the frequencies above the natural frequency, the signal attenuated too much and therefore the load simulation was impossible. 4. The step response of the system showed an overshoot of 24.5 percent and the settling time for 5 percent criterion was around 3 seconds. 5. When actual field test data are utilized for load simulation, a low-pass filter should be included to attenuate the frequency components around and above the natural frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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