Park, Kyung-Ho;Kim, Jae-Chul;Lee, Hee-Tea;Yun, Sang-Yun;Park, Chang-Ho;Lee, Young-Suk
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.11b
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pp.41-43
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2002
The contracted electric power and the demand factor of customers are used to predict the peak load in distribution transformers. The conventional demand factor was determined more than ten years ago. The contracted electric power and power demand have been increased. Therefore, we need to prepare the novel demand factor that appropriates at present. In this paper, we modify the demand factor to improve the peak load prediction of distribution transformers. To modify the demand factor, we utilize the 169 data acquisition devices for sample distribution transformers in winter, spring summer. And, the peak load currents were measured by the case studies using the actual load data, through which we verified that the proposed demand factors were correct than the conventional factors. A newly demand factor will be used to predict the peak load of distribution transformers.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.5
no.1
s.16
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pp.33-43
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2005
The girder wheel load distribution factors stated in the Korean Bridge Specification and AASHTO Standard Specifications do not account for the effect of skewness of plate girders, and very little research has been conducted on girder wheel load distribution factors. The purpose of the study is to propose load distribution factor formulas for skew plate girder bridges which comprise various parameters through structural analysis. To confirm the validity of finite element models used in this study analytic values are compared with the field test results. From the results it should be noted that span length is not such a dominant parameter compared with others. In view of better load distribution of interior girders, skew arranged cross beams or bracing are preferable, furthemore bracing system is more effective than cross beam system. By means of regression analysis on the basis of analytic results wheel load distribution factor formulas are proposed and compared with current codes.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.9
no.1
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pp.293-303
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2005
The girder wheel load distribution factors stated in the Korean Bridge Specification and AASHTO Standard Specifications do not account for the effect of skewness of plate girders, and very little research has been conducted on girder wheel load distribution factors. The purpose of the study is to propose load distribution factor formulas for skew plate girder bridges which comprise various parameters through structural analysis. To comprise the validity of finite element models used in this study analytic values are compared with the field test results. From the results it should be noted that span length is not such a dominant parameter compared with others. In view of better load distribution of interior girders, skew arranged cross beams or bracing are preferable, furthemore bracing system is more effective than cross beam system. By means of regression analysis on the basis of analytic results wheel load distribution factor formulas are proposed and compared with current codes.
In this study, 3-D analyses were conducted while taking every construction stage into account. Then 2-D analyses were conducted which yield the same results with the 3-D results. The crown settlement normalized by the ultimate value was compared during the process to overcome the discrepancy caused by different dimensions. When a bench or a core is left uncut to give extra support to the face and eventually the whole excavation boundary, this extra supporting effect also has to be included in the analysis. In this study, this effect is also implemented in terms of the load distribution factor. When the length of the bench is very short compared to the diameter of the tunnel in such cases as in short bench cut or in mini-bench cut, the supporting effect of the face does not disappear even after the bench is completely excavated and supported since the face is still too close to the point of interest. The 4th load distribution factor was defined to stand for the advance of the face after the completion of the excavation cycle. The 4th load distribution factor turned out to be very useful in determining the load distribution factors when a tunnel is excavated by bench cut with various bench lengths under different initial conditions.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.2
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pp.88-97
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2011
For Korean design provisions are not equipped for skewed steel box girder bridges, when American provisions are adopted, load distribution factors different from real behavior are determinated. Furthermore the possibility of over or under estimated bridge design involves. The aim of this study is to provide more rational load distribution factor formulas based on real behavior for shear at obtuse corner of skewed steel box girder bridges. In order to accomplish the aim finite element analysis for a variety of skewed steel box girder bridge structural models is carried out, and each parameters degree of influence on wheel load distribution factors of skewed steel box girder bridges are analyzed. Then multiple regression analysis is fulfilled in order to propose formulas for determinating shear force load distribution factor of skewed steel box girder bridges.
Park, Jae-Hyun;Kim, Dong-Wook;Kwak, Ki-Seok;Chung, Moon-Kyung;Kim, Jun-Young;Chung, Choong-Ki
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.03a
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pp.324-337
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2010
For the development of load and resistance factor design, reliability analysis is required to calibrate resistance factors in the framework of reliability theory. The distribution of measured-to-predicted pile resistance ratio was constructed based on only the results of load tests conducted to failure for the assessment of uncertainty regarding pile resistance and used in the conventional reliability analysis. In other words, successful pile load test (piles resisted twice their design loads without failure) results were discarded, and therefore, were not reflected in the reliability analysis. In this paper, a new systematic method based on Bayesian theory is used to update reliability index of driven steel pile piles by adding more pile load test results, even not conducted to failure, into the prior distribution of pile resistance ratio. Fifty seven static pile load tests performed to failure in Korea were compiled for the construction of prior distribution of pile resistance ratio. Reliability analyses were performed using the updated distribution of pile resistance ratio and the total load distribution using First-order Reliability Method (FORM). The challenge of this study is that the distribution updates of pile resistance ratio are possible using the load test results even not conducted to failure, and that Bayesian update are most effective when limited data are available for reliability analysis or resistance factors calibration.
In terms of distribution planning, accurate electric load prediction is one of the most important factors. The future load prediction has manually been performed by calculating the maximum electric load considering loads transfer/switching and multiplying it with the load increase rate. In here, the risk of human error is inherent and thus an automated maximum electric load forecasting system is required. Although there are many existing methods and techniques to predict future electric loads, such as regression analysis, many of them have limitations in reflecting the nonlinear characteristics of the electric load and the complexity due to Photovoltaics (PVs), Electric Vehicles (EVs), and etc. This study, therefore, proposes a method of predicting future electric loads on distribution lines by using Machine Learning (ML) method that can reflect the characteristics of these nonlinearities. In addition, predictive models were developed based on actual data collected at KEPCO's existing distribution lines and the adequacy of developed models was verified as well. Also, as the distribution planning has a direct bearing on the investment, and amount of investment has a direct bearing on the maximum electric load, various baseline such as maximum, lowest, median value that can assesses the adequacy and accuracy of proposed ML based electric load prediction methods were suggested.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.2
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pp.109-115
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2005
Recently, the needs and concerns regarding power loss have been increasing according to energy conservation at the level of the national policies and the business strategies of power utilities. In particular, the issue of power loss is the main factor for determining rates for electrical consumption in the deregulation of the electrical industry. However, because of the lack of management for power loss load factors (LLF) it is difficult to make a calculation for power loss and to make a decision concerning the electric rates. Furthermore, loss factor (k-factor) in Korea, which is of primary significance in the calculation of distribution power loss, has been used as a fixed value of 0.32 since the fiscal year 1973. Therefore, this study presents the statistical calculation methods of the loss factors classified by load types and seasons by using the practical data of 65 primary feeders that have been selected by appropriate procedures. Based on the above, the algorithms and methods, as well as the optimal method of the distribution loss management classified by facilities such as primary feeders, distribution transformers and secondary feeders is presented. The simulation results demonstrate the effectiveness and usefulness of the proposed methods.
This paper discusses the field testing of two single-span double-tee girder (DTG) bridges in South Dakota to determine live load distribution factors (LLDFs) and the dynamic load allowance (IM). One bridge had seven girders and another had eight girders. The longitudinal girder-to-girder joints of both bridges were deteriorated in a way that water could penetrate and the joint steel members were corroded. A truck traveled across each of the two bridges at five transverse paths. The paths were tested twice with a crawl speed load test and twice with a dynamic load. The LLDFs and IM were determined using strain data measured during the field tests. These results were compared with those determined according to the AASHTO Standard and the AASHTO LRFD specifications. Nearly all the measured LLDFs were below the AASHTO LRFD design LLDFs, with the exception of two instances: 1) An exterior DTG on the seven-girder bridge and 2) An interior DTG on the eight-girder bridge. The LLDFs specified in the AASHTO Standard were conservative compared with the measured LLDFs. It was also found that both AASHTO LRFD and AASHTO Standard specifications were conservative when estimating IM, compared to the field test results for both bridges.
In the field of predicting structural safety and reliability the operating conditions play an essential role. Since the time and cost limitations are a significant factors in engineering it is important to predict the future operating conditions as close to the actual state as possible from small amount of available data. Because of the randomness of the environment the shape of measured load spectra can vary considerably and therefore simple distribution functions are frequently not sufficient for their modelling. Thus mixed distribution functions have to be used. In general their major weakness is the complicated calculation of unknown parameters. The scope of the paper is to investigate the load spectra growth for actual operating conditions and to investigate the modelling and extrapolation of load spectra with algorithm for mixed distribution estimation, REBMIX. The data obtained from the measurements of wheel forces and the braking moment on proving ground is used to generate load spectra.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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