956 resultados para Exponential power distribution


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O objetivo deste trabalho é conhecer e compreender melhor os imprevistos no fornecimento de energia elétrica, quando ocorrem as variações de tensão de curta duração (VTCD). O banco de dados necessário para os diagnósticos das faltas foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial através do software PSCAD/EMTDC. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar VTCDs e realizar a estimativa automática da frequência, do ângulo de fase e da amplitude das tensões e correntes da rede elétrica. Nesta pesquisa, desenvolveram-se duas redes neurais artificiais: uma para identificar e outra para localizar as VTCDs ocorridas no sistema de distribuição de energia elétrica. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas desequilibradas, que podem possuir ramais laterais trifásicos, bifásicos e monofásicos. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões e correntes no nó inicial do alimentador e também em alguns pontos esparsos ao longo do alimentador de distribuição. Os desempenhos das arquiteturas das redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das RNAs na obtenção das generalizações que habilitam o sistema para realizar a classificação de curtos-circuitos.

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O objetivo deste trabalho é contribuir com o desenvolvimento de uma técnica baseada em sistemas inteligentes que possibilite a localização exata ou aproximada do ponto de origem de uma Variação de Tensão de Curta Duração (VTCD) (gerada por uma falta) em um sistema de distribuição de energia elétrica. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar as faltas. Uma vez que a falta é detectada, os sinais de tensão obtidos durante a falta são decompostos em componentes simétricas instantâneas por meio do método proposto. Em seguida, as energias das componentes simétricas são calculadas e utilizadas para estimar a localização da falta. Nesta pesquisa, são avaliadas duas estruturas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A primeira é projetada para classificar a localização da falta em um dos pontos possíveis e a segunda é projetada para estimar a distância da falta ao alimentador. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas equilibradas. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões no nó inicial do alimentador e também em pontos esparsos ao longo da rede de distribuição. O banco de dados empregado foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial usando o programa PSCAD/EMTDC. Testes de sensibilidade empregando validação-cruzada são realizados em ambas as arquiteturas de redes neurais com o intuito de verificar a confiabilidade dos resultados obtidos. Adicionalmente foram realizados testes com faltas não inicialmente contidas no banco de dados a fim de se verificar a capacidade de generalização das redes. Os desempenhos de ambas as arquiteturas de redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das técnicas propostas para realizar a localização de faltas em redes de distribuição.

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Este trabalho apresenta um modelo de simulação para avaliação da recarga de veículos elétricos em redes de distribuição de energia, com foco na adequação da capacidade dos transformadores. Com base em medições efetuadas, foi possível o tratamento dos dados para a modelagem de curvas de recarga de veículos elétricos e a análise do acréscimo da demanda da recarga em transformadores de distribuição. O modelo de simulação permite avaliar os efeitos das variáveis relacionadas à distância percorrida e ao horário da conexão dos veículos elétricos à rede, tanto de forma determinística quanto de forma aleatória. Estes efeitos foram comparados e permitiram concluir a importância da utilização deste método mais realista para calcular a capacidade dos transformadores, visando suprir esta nova demanda. Além disso, o trabalho apresenta indicadores dos benefícios ambientais e energéticos da penetração dos veículos elétricos no que diz respeito ao gasto com reabastecimento e às emissões evitadas, respectivamente, ao se utilizar veículos elétricos à bateria em substituição aos tradicionais veículos à combustão interna.

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Projetos de reatores nucleares foram classificados em quatro gerações (Gen) pelo Departamento de Energia dos Estados Unidos da América (DOE), quando o DOE introduziu o conceito de reatores de geração IV (Gen IV). Reatores Gen IV são um conjunto de projetos de reator nuclear, em sua maioria teóricos, atualmente sendo pesquisados. Entre os projetos Gen IV, incluem-se os projetos dos ADS (Accelerator Driven Systems), que são sistemas subcríticos estabilizados por fontes externas estacionárias de nêutrons. Estas fontes externas de nêutrons são normalmente geradas a partir da colisão de prótons com alta energia contra os núcleos de metais pesados presentes no núcleo do reator, fenômeno que é conhecido na literatura como spallation, e os prótons são acelerados num acelerador de partículas que é alimentado com parte da energia gerada pelo reator. A criticalidade de um sistema mantido por reações de fissão em cadeia depende do balanço entre a produção de nêutrons por fissão e a remoção por fuga pelos contornos e absorção de nêutrons. Um sistema está subcrítico quando a remoção por fuga e absorção ultrapassa a produção por fissão e, portanto, tende ao desligamento. Entretanto, qualquer sistema subcrítico pode ser estabilizado pela inclusão de fontes estacionárias de nêutrons em seu interior. O objetivo central deste trabalho é determinar as intensidades dessas fontes uniformes e isotrópicas de nêutrons, que se deve inserir em todas as regiões combustíveis do sistema, para que o mesmo estabilize-se gerando uma distribuição prescrita de potência elétrica. Diante do exposto, foi desenvolvido neste trabalho um aplicativo computacional em linguagem Java que estima as intensidades dessas fontes estacionárias de nêutrons, que devem ser inseridas em cada região combustível para que estabilizem o sistema subcrítico com uma dada distribuição de potência definida pelo usuário. Para atingir este objetivo, o modelo matemático adotado foi a equação unidimensional de transporte de nêutrons monoenergéticos na formulação de ordenadas discretas (SN) e o convencional método de malha fina diamond difference (DD) foi utilizado para resolver numericamente os problemas SN físicos e adjuntos. Resultados numéricos para dois problemas-modelos típicos são apresentados para ilustrar a acurácia e eficiência da metodologia proposta.

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DYN3D reactor dynamics nodal diffusion code was originally developed for the analysis of Light Water Reactors. In this paper, we demonstrate the feasibility of using DYN3D for modeling of fast spectrum reactors. A homogenized cross sections data library was generated using continuous energy Monte-Carlo code Serpent which provides significant modeling flexibility compared with traditional deterministic lattice transport codes and tolerable execution time. A representative sodium cooled fast reactor core was modeled with the Serpent-DYN3D code sequence and the results were compared with those produced by ERANOS code and with a 3D full core Monte-Carlo solution. Very good agreement between the codes was observed for the core integral parameters and power distribution suggesting that the DYN3D code with cross section library generated using Serpent can be reliably used for the analysis of fast reactors. © 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Shortly after the loading of a pressurized water reactor (PWR) core, the axial power distribution in fresh fuel has already attained the characteristic, almost flat shape, typical of burned fuel. At beginning of cycle (BOC), however, the axial distribution is centrally peaked. In assemblies hosting uniform burnable boron rods, this BOC peaking is even more pronounced. A reduction in the axial peaking is today often achieved by shortening the burnable boron rods by some 30 cm at each edge. It is shown that a two-zone grading of the boron rod leads, in a representative PWR cycle, to a reduction of the hot-spot temperature of approximately 70 °C, compared with the nongraded case. However, with a proper three-zone grading of the boron rod, an additional 20 °C may be cut off the hot-spot temperature. Further, with a slightly skewed application of this three-zone grading, an additional 50 °C may be cut off. The representative PWR cycle studied was cycle 11 of the Indian Point 2 station, with a simplification in the number of fuel types and in the burnup distribution. The analysis was based on a complete three-dimensional burnup calculation. The code system was ELCOS, with BOXER as an assembly code for the generation of burnup-dependent cross sections and SILWER as a three-dimensional core code with thermal-hydraulic feedback.

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We demonstrate a type of 2 x 2 multimode interference 3 dB coupler based on silicon-on-insulator. The fabrication tolerance was investigated by the effective index method and the guide mode method. The devices with different lengths were fabricated and near-held output images were obtained. Tolerances to width, length and etch depth are 2, 200 and 2 mum, respectively. The devices show a uniform power distribution.

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Silicon-on insulator (SOI) is an attractive platform for the fabrication of optoelectronic integrated circuit. Thin cladding layers (< 1.0m) can be used in SOI waveguide due to the large index step between Si and SiO2, making them compatible with the VLSI technology. Here we demonstrate the fabrication of 1 x 4 and 2 x 2 multimode interference (MMI) coupler based on SOI technology. Performances of the devices are analyzed. The minimum excess loss of the devices is about 1.8dB. The devices show uniform power distribution.

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We analyze current versus voltage data obtained using single carrier injection in several metal/polymer/metal sandwich structures. The polymer used in each case is a soluble blue-emitting alternating block copolymer. Our experimental results demonstrate that the electron transport is space-charge limited by the high density of traps having an exponential energy distribution (temperature dependent characteristic energy) in the copolymer. The electron mobility of 8x10(-10) cm(2)/V s is directly determined using space-charge-limited current analytical expressions. Hole transport is also space-charge limited, with a mobility of 2x10(-6) cm(2)/V s. A hole trap with energy 0.17 eV is observed. We compare these results with those obtained for related block copolymers with different spacer and conjugated segment lengths and discuss the influence of spacer length and conjugated segment length on the charge transport properties. (C) 2000 American Institute of Physics. [S0021-8979(00)04501-1].

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In this communication we analyse current versus voltage data obtained using one carrier injection at metal/polymer/metal structures, The used polymer is a soluble blue-emitting alternating block copolymer, Our experimental results demonstrate that the electron current is limited by a large amount of traps with exponential energy distribution in the copolymer. The electron ;mobility of 5.1 x 10(-10) cm(2)/V s is directly determined by space-charge-limited current measurements. The electron mobility is at least three orders of magnitude smaller than that for holes in the copolymer. (C) 1999 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

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A study on teh encephalofluctuographic changes with age is accomplished in 120 normal adults of 20 to 9 years old by using the cross-sectional method. The results show: 1) Power peak values of S-spectra moved toward low-frequency with age from 20 to 59 years old, and then shifted backward to some extent after 60 years old; 2)There are obvious age-related changes in some spectral series; 3)The coherence between or among different brain areas and the continuous frequencies in teh brain areas enhanced, and the power distribution is disordered gradually with age; 4)Age-related changes were displayed chiefly in dominant brain area (left-anterior brain) and dominant brain axis (left-anterior / right posterior brain), in which there is the distinctest degeneration in the left-anterior brain closely related to higher brain function.

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Artificial neural networks (ANNs) can be easily applied to short-term load forecasting (STLF) models for electric power distribution applications. However, they are not typically used in medium and long term load forecasting (MLTLF) electric power models because of the difficulties associated with collecting and processing the necessary data. Virtual instrument (VI) techniques can be applied to electric power load forecasting but this is rarely reported in the literature. In this paper, we investigate the modelling and design of a VI for short, medium and long term load forecasting using ANNs. Three ANN models were built for STLF of electric power. These networks were trained using historical load data and also considering weather data which is known to have a significant affect of the use of electric power (such as wind speed, precipitation, atmospheric pressure, temperature and humidity). In order to do this a V-shape temperature processing model is proposed. With regards MLTLF, a model was developed using radial basis function neural networks (RBFNN). Results indicate that the forecasting model based on the RBFNN has a high accuracy and stability. Finally, a virtual load forecaster which integrates the VI and the RBFNN is presented.

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Practical demonstration of the operational advantages gained through the use of a co-operating retrodirective array (RDA) basestation and Van Atta node arrangements is discussed. The system exploits a number of inherent RDA features to provide analogue real time multifunctional operation at low physical complexity. An active dual-conversion four element RDA is used as the power distribution source (basestation) while simultaneously achieving a receive sensitivity level of ??109 dBm and 3 dB automatic beam steering angle of ??45??. When mobile units are each equipped with a semi-passive four element Van Atta array, it is shown mobile device orientation issues are mitigated and optimal energy transfer can occur because of automatic beam formation resulting from retrodirective self-pointing action. We show that operation in multipath rich environments with or without line of sight acts to reduce average power density limits in the operating volume with high energy density occurring at mobile nodes sites only. The system described can be used as a full duplex ASK communications link, or, as a means for remote node charging by wireless means, thereby enhancing deployment opportunities between unstabilised moving platforms.

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Correctly modelling and reasoning with uncertain information from heterogeneous sources in large-scale systems is critical when the reliability is unknown and we still want to derive adequate conclusions. To this end, context-dependent merging strategies have been proposed in the literature. In this paper we investigate how one such context-dependent merging strategy (originally defined for possibility theory), called largely partially maximal consistent subsets (LPMCS), can be adapted to Dempster-Shafer (DS) theory. We identify those measures for the degree of uncertainty and internal conflict that are available in DS theory and show how they can be used for guiding LPMCS merging. A simplified real-world power distribution scenario illustrates our framework. We also briefly discuss how our approach can be incorporated into a multi-agent programming language, thus leading to better plan selection and decision making.

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The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others natureinspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids.