This study presents the experiment and simulation results on the magnetic field response and electrical stability behaviors of no-insulation (NI) and metal insulation with stainless steel tape (MI-SS) which wound in form of racetrack type coils. First of all, the structural design of the racetrack type bobbin was shown along with its parameters. Then, the current-voltage tests were carried out to measure the critical current of both test coils. Also, the sudden discharging and charging tests were performed in the steady state to estimate the decay field time and magnetic field response, respectively. Finally, the overcurrent tests were conducted in the transient state to investigate the electrical stability of these test coils. Based on the experimental results, the contact surface resistances were calculated and applied to the field coils (FCs) of 10-MW-class second generation high temperature superconducting generator (2G HTSG) used in wind offshore environment. The charging delay time and electrical stability for NI and MI-SS HTS FCs of 10-MW-class 2G HTSG are analyzed by the equivalent circuit model and the key parameters which were obtained from the electromagnetic finite element analysis results.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.19
no.9
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pp.47-52
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2020
With the 4th industrial revolution, condition monitoring using machine learning techniques has become popular among researchers. An overload due to complex operations causes several irregularities in MOSFETs. This study investigated the acquired voltage to analyze the overcurrent effects on MOSFETs using a failure mode effect analysis (FMEA). The results indicated that the voltage pattern changes greatly when the current is beyond the threshold value. Several features were extracted from the collected voltage signals that indicate the health state of a switched-mode power supply (SMPS). Then, the data were reduced to a smaller sample space by using a principal component analysis (PCA). A robust machine learning algorithm, the support vector machine (SVM), was used to classify different health states of an SMPS, and the classification results are presented for different parameters. An SVM approach assisted by a PCA algorithm provides a strong fault diagnosis framework for an SMPS.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2279-2284
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2011
In most of radial distribution systems, the overcurrent protection coordination is adopted for the protection of apparatus and the improvement of electrical power system reliability. The protection coordination structure in distribution substation is composed of several circuit breakers(CB) with distribution lines originating from one substation bus under one transformer, which trip for their fault current. But sufficient analysis is necessary for the capacity of CB's in distribution systems with several distribution generations(DG). In this paper, a protection coordination method not to exceed the traditional capacity of CB's was proposed and certified through simulation by the PSCAD-EMTDC S/W.
The high penetration level of inverter-based distributed generation (DG) power plants is challenging the low-voltage ride-through requirements, especially under unbalanced voltage sags. Recently, a flexible injection of both positive- (PS) and negative-sequence (NS) reactive currents has been suggested for the next generation of grid codes. This can enhance the ancillary services for voltage support at the point of common coupling (PCC). In light of this, considering distant grid faults that occur in a mainly inductive grid, this paper proposes a complete voltage support control scheme for the interface inverters of medium or high-rated DG power plants. The first contribution is the development of a reactive current reference generator combining PS and NS, with a feature to increase the PS voltage and simultaneously decrease the NS voltage, to mitigate voltage imbalance. The second contribution is the design of a voltage support control loop with two flexible PCC voltage set points, which can ensure continuous operation within the limits required in grid codes. In addition, a current saturation strategy is also considered for deep voltage sags to avoid overcurrent protection. Finally, simulation and experimental results are presented to validate the effectiveness of the proposed control scheme.
한전의 분산전원 연계규정에 따르면 수전고객은 변압기 결선이 ${\triangle}-Yg$ 주로 사용되나 분산전원 연계선로는 변압기 결선이 $Yg-{\triangle}$ 형태로 연계되어 있다. 전원계통 고장시 ${\triangle}-Yg$ 결선 방식은 역조류가 발생되지 않으나, $Yg-{\triangle}$ 결선방식은 중성선을 통해 최대 2000[A]까지 역으로 고장전류를 공급한다[1]. 이때 보호계전기 오동작뿐만 아니라 연계용변압기, 케이블 등 설비보호를 위해서는 고장전류의 크기를 반드시 제한해야 된다. 본 논문은 연계용변압기에 의해서 공급되는 중성선의 과전류 현상을 해석하고, 이론적으로 해석된 결과를 PSCAD/EMTDC로 검증하였으며 고장전류의 크기를 저감하기 위해 NGR 저항 값을 조절하면서 고장전류의 크기를 시뮬레이션 하였다. 분산전원 연계선로에서 영상분 고장전류의 크기를 저감하는 방법으로 연계용 변압기($Yg-{\triangle}$) 1차 측에 중성선에 NGR(Neutral Grounding Reactor; 중성점 접지리액터)을 설치해야 하며 영상임피던스를 조절하는 방법을 제시하였다.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.2_2
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pp.219-224
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2020
This study is based on the principle of solar power system and fire breakout. The result of the survey indicates that a solar power system is vulnerable to fire due to lack of maintenance after the installation. Currently the national fire safety agency does not have standards and legal provisions for the installation and maintenance of solar power facilities. Therefore, it increases the risk of fire breakouts as well as possibility of electric shock for the firefighters during fire fighting. This results possible damages to the human and equipments. In this study is proposing an automatic fire extinguishing system to reduce the power generation of solar panels during fire breakouts. Also, propose an over load current alarm system and fire prevention measures for fire fighters. The results of this study will be used as basic data for further fire testing of solar power systems.
This paper presents an qualitative assessment for hazard on the electric power installations of a construction field using FMEL The power installations have the mission to maintain the highest level of service reliability on the works. The more capital the electric power invest the higher service reliability they plausibly will achieve. However, because of limited resources, how effectively budgets can be allocated to achieve service reliability as high as possible. The assessment typically generates recommendations for increasing component reliability, thus improving the power installation safety. The FMEA tabulates the failure modes of components and how their failure affects the power installations being considered. Tn order to estimate the risks of a failures, the FMEA presents criticality estimation or risk priority number using the severity, occurrence, and detectability. The results showed that the highest components of the risk priority number among components were condenser, transformer, MCCB and LA. And In case of the criticality estimation, the potential failure modes were abnormal temperature rise, insulation oil leakage, deterioration for the transformer, overcurrent for the MCCB and operation outage fir the LA.
Nowadays, to prevent electrical accidents in Korea, inspectors directly performed checking general electrical facilities as a cycle from every one to three years. It is difficult to presuppose an omen because intact conditions of electrical equipments are not kept at the time of inspection. In this paper, in order to ensure effectiveness of an online basis electric inspection, we developed an electrical safety IoT system using LoRa communication technology to enable monitoring mainly electrical safety components such as overcurrent, overvoltage, resistive leakage current, and power. Then we proposed a method for verifying performances of the prosed electrical safety IoT system. Resistive leakage currents are calculated by using difference of phase between voltages and currents. We verified that average errors are 0.97%, which reference goal is ${\pm}5%$ for a device, through reliability test according to conditions. Results of this research can be used as basic study materials to develop technologies for measuring three phase leakage current and for implementing public electrical safety. platform.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper proposes the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.3A
no.4
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pp.191-197
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2003
Accurate detection and classification of faults on transmission lines is vitally important. In this respect, many different types of faults occur, such as inter alia low impedance faults (LIF) and high impedance faults (HIF). The latter in particular pose difficulties for the commonly employed conventional overcurrent and distance relays, and if undetected, can cause damage to expensive equipment, threaten life and cause fire hazards. Although HIFs are far less common than LIFs, it is imperative that any protection device should be able to satisfactorily deal with both HIFs and LIFs. Because of the randomness and asymmetric characteristics of HIFs, their modeling is difficult and numerous papers relating to various HIF models have been published. In this paper, the model of HIFs in transmission lines is accomplished using the characteristics of a ZnO arrester, which is then implemented within the overall transmission system model based on the electromagnetic transients program (EMTP). This paper proposes an algorithm for fault detection and classification for both LIFs and HIFs using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS). The inputs into ANFIS are current signals only based on Root-Mean-Square (RMS) values of 3-phase currents and zero sequence current. The performance of the proposed algorithm is tested on a typical 154 kV Korean transmission line system under various fault conditions. Test results demonstrate that the ANFIS can detect and classify faults including LIFs and HIFs accurately within half a cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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