This paper estimates the capacity of shunt type active power filters(APF) for harmonic/reactive power compensation with a thyristor converter load. The base capacity requirement of APF is defined for idealized converter load current waveform and the effect of commutation overlap on the APF capacity is examined. The APF capacity required for reactive power compensation in addition to the harmonic elimination is estimated to give maximum achievable power factor for various operating condition of the partially-loaded thyristor converter. The method of current limit of APF is introduced, and it is shown that the APF capacity can be considerably reduced by deliberately limiting the peak current while maintaining the filtering performance to meet the level std 519 regulation.
In the PWM converter, PLL(Phase Locked Loop) is usually used as a tool which senses the angle of input voltage. This is sensitive to nois and needs additional hardware. In this work, we propose a sensorless control scheme of PWM converter using EKF(Extended Kalman Filter). EKF estimates a phase angle of input voltage from nonlinear state equation using measured phase currents. We control power factor and DC-link voltage utilizing the estimated phase angle. We demonstrate the effectiveness of the proposed estimation algorithm through simulations.
In this paper, a new power spectral estimation technique is presented. At first, by transforming the original data with the Karhunen-Loeve Transform(KLT), we can reduce the amount of the redundant information. Next, by modeling the transformed data by means of the autoregressive(AR) model and then applying the least-squares parameter estimation algorithm to this model, even more accurate spectrum estimates can be obtained. The KLT is the optimum transform for signal representation with respect to the mean-square error criterion. And the least-squares method is used to overcome the inherent shortcomings of popular burg algorithm.
In this study, we performed a non-stationary frequency analysis using a power model and the model was applied for Seoul, Daegu, Daejeon, Mokpo sites in Korea to estimate the probable precipitation amount at the target years (2020, 2050, 2080). We used the annual maximum precipitation of 24 hours duration of precipitation using data from 1973 to 2009. We compared results to that of non-stationary analyses using the linear and logistic regression. The probable precipitation amounts using linear regression showed very large increase in the long term projection, while the logistic regression resulted in similar amounts for different target years because the logistic function converges before 2020. But the probable precipitation amount for the target years using a power model showed reasonable results suggesting that power model be able to reflect the increase of hydrologic extremes reasonably well.
Recently, electric heating using midnight power has brought a rapid increase. due to a rise of oil price and a low tariff of midnight power. Therefore, the increase of midnight power use has much influenced on midnight load pattern. This paper estimates the load pattern due to midnight power equipments, analyzes the influence of the spread of midnight power equipments on midnight load and suggests reasonable spread level of equipments.
We propose a torque and pitch control scheme for variable speed wind turbines with permanent magnet synchronous generator (PMSG). A torque controller is designed to maximize the power below the rated wind speed and a pitch controller is designed to regulate the output power above the rated wind speed. The controllers exploit the sliding mode control scheme considering the variation of wind speed. Since the aerodynamic torque and rotor acceleration are difficult to measure in practice, a finite time convergent observer is designed which estimates them. In order to verify the proposed control strategy, we present stability analysis as well as simulation results.
Power and sample size estimation is one of the crucially important steps in planning a genetic association study to achieve the ultimate goal, identifying candidate genes for disease susceptibility, by designing the study in such a way as to maximize the success possibility and minimize the cost. Here we review the optimal two-stage genotyping designs for genomewide association studies recently investigated by Wang et al(2006). We review two mathematical frameworks most commonly used to compute power in genetic association studies prior to the main study: Monte-Carlo and non-central chi-square estimates. Statistical powers are computed by these two approaches for case-control genotypic tests under one-stage direct association study design. Then we discuss how the linkage-disequilibrium strength affects power and sample size, and how to use empirically-derived distributions of important parameters for power calculations. We provide useful information on publicly available softwares developed to compute power and sample size for various study designs.
A vertical transect with 4 km length was established for the macrofaunal survey on the Chokchon macrotidal flat in Kyeonggi Bay, Incheon, Korea, 1994. Tidal elevation (m) and sediment mean grain size $(\phi)$ were inversely predicted by the transfer functions from the faunal assemblages. Three methods: weighted average using optimum value (WA), tolerance weighted version of the weighted average (WAT) and maximum likelihood calibration (MLC) were employed. Estimates of tidal elevation and mean grain size obtained by using the three different methods showed positively corresponding trends with the observations. The estimates of MLC were found to have the minimum value of sum of squares due to errors (SSE). When applied to the previous data $(1990\sim1992)$, each of three inference models exhibited high predictive power. This result implied there are visible relationships between species composition and faunas' critical environmental factors. Although a potential significance of the two major abiotic factors was re-affirmed, a weak tendency of biological interaction was detected from faunal distribution patterns across the flat. In comparison to the spatial and temporal patterns of the estimates, it was suggested that sediment characteristics were the primary factors regulating the distribution of macrofaunal assemblages, rather than tidal elevation, and the species composition may be sensitively determined by minute changes in substratum properties on a tidal flat.
The performance of spatial downscaling models depends on the quality of input coarse scale products. Thus, the impact of intrinsic errors contained in coarse scale satellite products on predictive performance should be properly assessed in parallel with the development of advanced downscaling models. Such an assessment is the main objective of this paper. Based on a synthetic satellite precipitation product at a coarse scale generated from rain gauge data, two synthetic precipitation products with different amounts of error were generated and used as inputs for spatial downscaling. Geographically weighted regression, which typically has very high explanatory power, was selected as the trend component estimation model, and area-to-point kriging was applied for residual correction in the spatial downscaling experiment. When errors in the coarse scale product were greater, the trend component estimates were much more susceptible to errors. But residual correction could reduce the impact of the erroneous trend component estimates, which improved the predictive performance. However, residual correction could not improve predictive performance significantly when substantial errors were contained in the input coarse scale data. Therefore, the development of advanced spatial downscaling models should be focused on correction of intrinsic errors in the coarse scale satellite product if a priori error information could be available, rather than on the application of advanced regression models with high explanatory power.
In this paper, a new speed sensorless control based on an instantaneous reactive power is proposed for the interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drives. In proposed algorithm, the current observer estimates the line currents and the estimated speed can be yielded from the voltage equation because the information of speed is included in back EMF. To implement speed sensorless control, the current observer is composed by using the voltage equation of the IPMSM in the stationary reference frame fixed to the stator. The estimated speed of the rotor is composed by using the voltage equation of the IPMSM in the rotating reference frame fixed to the rotor The estimated speeds to minimize the speed error compensated by using the instantaneous reactive power. The instantaneous reactive power is calculated on the rotating reference frame fixed to the rotor. The effectiveness of the preposed algorithm is confirmed by the experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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