International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.1-12
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2022
In order to overcome the power fluctuation issues in photovoltaic (PV) smart grid-connected systems and the inverter nonlinearity model problem, an adaptive backstepping command-filter and a double second order generalized Integrators (DSOGI) controller are designed in order to tune the AC current and the DC-link voltage from the DC side. Firstly, we propose to present the filter mathematical model throughout the PV system, at that juncture the backstepping control law is applied in order to control it, Moreover the command filter is bounded to the controller aiming to exclude the backstepping controller differential increase. Additionally, The adaptive law uses Lyapunov stability criterion. Its task is to estimate the uncertain parameters in the smart grid-connected inverter. A DSOGI is added to stabilize the grid currents and eliminate undesirable harmonics meanwhile feeding maximum power generated from PV to the point of common coupling (PCC). Then, guaranteeing a dynamic effective response even under very unbalanced loads and/or intermittent climate changes. Finally, the simulation results will be established using MATLAB/SIMULINK proving that the presented approach can control surely the smart grid-connected system.
This paper implements a simultaneous solar and thermal energy harvesting system, as a hybrid energy harvesting (HEH) system, to convert ambient light into electrical energy through photovoltaic (PV) cells and heat absorbed in the body of PV cells. Indeed, a solar panel equipped with serially connected thermoelectric generators not only converts the incoming light into electricity but also takes advantage of heat emanating from the light. In a conventional HEH system, the diode block is used to provide the path for the input source with the highest value. In this scheme, at each time, only one source can be handled to generate its output, while other sources are blocked. To handle this challenge of combining resources in HEH systems, this paper proposes a method for collecting all incoming energies and conveying its summation to the load via the current mirror cells in an approach similar to the maximum power point tracking. This technique is implemented using off-the-shelf components. The measurement results show that the proposed method is a realistic approach for supplying electrical energy to wireless sensor nodes and low-power electronics.
A system simulation program was developed for a multi-type inverter heat pump. Electronic expansion valve(EEV) was used to extend the capacity modulating range of the heat pump as expansion device. The program was also developed to calculate actual system performance with the building load variation with climate during a year. The performance variation of a multi-type hat pump with two EEV and an inverter compressor was simulated with compressor speed, capacity, and flow area of the EEV. As a result, the optimum operating frequency of the compressor and openings of the expansion device were decided at a given load. As compressor speed increased, he capacity of heat pump increased, the capacity of heat pump increased. Therefore flow area of EEV should be adjusted to have wide openness. Thus the coefficient of performance(COP) of the heat pump decreased due to increasement of compressor power input. The maximum COP point at a given load was decided according to the compressor speed. And under the given specific compressor speed and the load, the optimum openings point of EEV was also decided. Although the total load of indoor units was constant, the operating frequency increased as the fraction of load in a room increased. Finally ad the compressor power input increased, the coefficient of performance decreased.
본 논문에서는 온도 차에 의해 기전력이 발생하는 제베크효과를 이용한 열전소자로 전기에너지를 발생시키고, 전압이 최대전력이 발생하는 지점에서 동작하도록 하는 MPPT 제어기능을 갖는 에너지 하베스팅 회로를 설계하였다. 설계된 회로는 열전소자의 오픈 전압을 주기적으로 샘플링 한 후, MPPT 제어 회로를 통해 최대전력 발생 지점인 오픈전압의 1/2에 해당하는 전압을 유지하면서 열전소자로부터 수확된 에너지를 스위치를 통해 부하로 전달하는 역할을 한다. 제안된 열전에너지 하베스팅 회로는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 설계하였고 설계한 회로의 칩 면적은 패드를 제외하고 $1168.7{\mu}m{\times}541.3{\mu}m$이다.
본 연구에서는 강도의 측면에서 인벌류트 원통치차의 설계 및 성능평가를 돕 기위하여 퍼스널컴퓨터 상에서 간편히 수행할 수 있는 치차의 강도평가 시스템을 개발 한다.즉, 원통치차의 굽힘강도 및 면압강도와 이들과 관련하여 기하학적인 형상, 재질, 운전상태, 신뢰성, 안전계수 등 강도에 영향을 미치는 거의 모든 인자를 일목요 연하게 평가하고 이들이 강도에 미치는 영향을 판단할 수 있는 치차의 강도평가 과정 을 하나의 시스템으로 구성함으로써 설계현장 등에서 간편히 이용할 수 있도록 하고 최종적으로 설계의 자동화를 이룰 수 있도록 한다.
Small cell networks, as an important evolution path for next-generation cellular networks, have drawn much attention. Different from the traditional base stations (BSs) always-on model, we proposed a BSs on-off model, where a new, simple expression for the probabilities of active BSs in a heterogeneous network is derived. This model is more suitable for application in practical networks. Based on this, we develop an analytical framework for the performance evaluation of small cell networks, adopting stochastic geometry theory. We derive the system coverage probability; average energy efficiency (AEE) and average uplink power consumption (AUPC) for different association strategies; maximum biased received power (MaBRP); and minimum association distance (MiAD). It is analytically shown that MaBRP is beneficial for coverage but will have some loss in energy saving. On the contrary, MiAD is not advocated from the point of coverage but is more energy efficient. The simulation results show that the use of range expansion in MaBRP helps to save energy but that this is not so in MiAD. Furthermore, we can achieve an optimal AEE by establishing an appropriate density of small cells.
In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
본 논문에서는 3kW 영구 자석형 동기발전기(PMSG)를 이용한 풍력 터빈 시뮬레이터 개발에 대해 기술하였다. 풍력발전 시스템은 블레이드를 포함한 회전부, 동력 전달부, 발전기, 전력변환기로 크게 나눌 수 있으며, 시뮬레이터는 유도 모터와 PMSG, 인버터-컨버터와 제어 시스템으로 이루어진다. 시뮬레이터를 운전하기 위해서는 특정 속도의 바람 모델을 적용하여 풍력 발전기의 회전부에 걸리게 되는 토크와 회전 속도 값이 요구된다. 풍력 터빈 모델로부터 계산값을 시뮬레이터에 맞게 스케일링하여 유도 모터를 구동 한다. 발전기측 컨버터는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 알고리즘을 통해 제어하고 계통측 인버터는 유효 전력과 무효 전력을 제어하도록 한다. PSIM과 MATLAB/SIMULINK를 이용하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 결과를 증명하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제18권2호
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pp.70-73
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2017
We investigated n-i-p type single junction hydrogenated amorphous silicon oxide solar cells. These cells were without front surface texture or back reflector. Maximum power point efficiency of these cells showed that an optimized device structure is needed to get the best device output. This depends on the thickness and defect density ($N_d$) of the active layer. A typical 10% photovoltaic device conversion efficiency was obtained with a $N_d=8.86{\times}10^{15}cm^{-3}$ defect density and 630 nm active layer thickness. Our investigation suggests a correlation between defect density and active layer thickness to device efficiency. We found that amorphous silicon solar cell efficiency can be improved to well above 10%.
Efficiency optimization of an indirect vector controlled induction motor drive is proposed. The loss models are used in the validation of the fuzzy logic based on-line efficiency optimization control. At steady state, the fuzzy controller adaptively changes the excitation current on the basis of measured input power, until the maximum efficiency point is reached. The pulsating torque, due to flux reduction, has been compensated by an ingenious feedforward scheme. During transient state, rated flux is established to get the best transient response. Through a comprehensive simulation study, the results confirmed the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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