KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권4호
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pp.214-220
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2004
Power quality monitoring is the cornerstone for power quality analysis, diagnosis and improvement. The measurement of power quality (PQ) evolves from instantaneous metering to continuous monitoring. Furthermore, recent technologies enable us to construct more flexible, reliable, rapid and economical power quality monitoring system (PQMS). Therefore, this paper presents an improved PQMS with a new distributed monitoring structure. The proposed PQMS consists of a PQ meter, PQ analyzer and GUI. The PQ meter only collects raw data and the PQ analyzer performs power quality analysis. It has several advantages compared to conventional structures in economic efficiency, modularity, speed, etc. PQ monitoring algorithms to catch steady-state trends and to detect PQ events are also adapted to the proposed structure. Using the proposed structure and monitoring algorithm, a prototype PQMS is constructed and real-time testing is performed.
Different power quality (PQ) disturbance sources can have major impacts on the power supply grid. This study proposes, for the first time, an early warning approach to identifying PQ problems and providing early warning prompts based on the monitored data of PQ disturbance sources. To establish a steady-state power quality early warning index system, the characteristics of PQ disturbance sources are analyzed and summed up. The higher order statistics anomaly detection (HOSAD) algorithm, based on skewness and kurtosis, and hierarchical power quality early warning flow, were then used to mine limit-exceeding and abnormal data and analyze their severity. Cases studies show that the proposed approach is effective and feasible, and that it is possible to provide timely power quality early warnings for limit-exceeding and abnormal data.
As one type of power quality (PQ) disturbance sources, high-speed rail (HSR) can have major impacts on the power supply grid. Providing timely and accurate warning information for PQ problems of HSR is important for the safe and stable operation of traction power supply systems and the power supply grid. This study proposes a novel warning approach to identify PQ problems and provide warning prompts based on the monitored data of HSR. To embody the displacement and status change of monitored data, multi-features of different sliding windows are computed. To reflect the relative importance degree of these features in the overall evaluation, an analytic hierarchy process (AHP) is used to analyse the weights of multi-features. Finally, a multi-features similarity algorithm is applied to analyse the difference between monitored data and the reference data of HSR, and PQ warning results based on dynamic thresholds can be analysed to quantify its severity. Cases studies demonstrate that the proposed approach is effective and feasible, and it has now been applied to an actual PQ monitoring platform.
본 연구에서는 소비자의 부하를 반영하여 실시간 전력품질을 평가할 수 있도록 하는 방법을 개발하였다. 이를 위하여 전력품질 상태를 [Ideal], [Measured], [Acceptable]로 분류하고, Ideal AHP를 사용하여 측정값이 어느 정도인지를 평가할 수 있도록 하였으며, 소비자 부하특성을 반영할 수 있도록 부하를 저항부하, 전동기부하, 전자제품부하로 분류하고 부하의 특성을 반영한 전력품질을 평가할 수 있도록 하였다. 향후, 1:1 행렬과 관련한 심도 있는 연구를 진행하고, 연간단위의 전력품질과 통합하여 종합적인 전력품질 평가를 할 계획이다.
The objective of this paper is to present an efficient and practical approach to the automatic classification of power quality(PQ) disturbances, where and orthogonal polynomial approximation method is emloyed for the detection and localization of PQ disturbances, and a feature vector, newly extracted form the bispectra of the detected signal, is utilized for the automatic rectgnition of the various types of PQ disturbances. To demonstrae the performance and applicabiliyt of the proposed approach, some simulation results are provided.
산업화로 인버터, 컨버터, 스위칭 전원공급기, 모터와 같은 비선형 장치들이 늘어가고 있다. 그러나 컴퓨터와 전기장치 등과 같은 전력품질에 민감한 부하의 사용이 빠르게 확산되어 왔다. 게다가 전력품질 문제와 실시간 전력품질 모니터링은 산업과 빌딩에서 시스템의 지능제어로써 관심이 증대되고 있는 문제 중에 하나이다. 그중 하나인 전력선통신을 이용한 전력품질 모니터링 시스템은 새로운 선로가 없이도 전력품질 정보를 보내고 받을 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 IEEE Std. 1159의 분류에 따라 전력품질 문제를 측정하는 알고리즘의 개발과 보드를 제작하고 이를 전력선통신을 이용하여 모니터링하는 시스템을 구현하였다.
The necessity of Power Quality(PQ) Management grow bigger because the disturbance strength in power system is increasing, on the other hand, the tolerance of electrical components is reducing with widely use of the IT and digital equipments. The domestic management standards on power quality are enacted based on the IEC standards in recent. Since the IEC standards defines the measurement and evaluation point on PQ as PCC(Point of Common Coupling) which is normally the point of penetration between customer and power company, the PQ monitoring system(PQMS) should be made to measure and manage the PQ of custom effectively. In this paper, therefore, the economical construction plan on PQMS using the wireless communication channel in distribution automation system is suggested, and the usefulness of the PQMS are shown by analyzing the PQM data with IEC standards.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.42-46
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2012
With the development of industry, more large-scale non-linear loads are added to existing power systems and they cause the serious power quality (PQ) problems to the nearby sensitive installations more and more. To protect the important loads and mitigate the impact of PQ disturbances on them, various compensating devices are installed. One of the most important control skills used in the compensating equipment at the load side is how fast they can recognize or detect the discontinuous abnormal PQ events from the normal voltage signal. This paper deals with two estimation methods for the fast detection and tracking of general PQ disturbances: Teager Energy Operator (TEO), which is a non-linear operator and used for a short time energy calculation, and Kalman Filter (KF), which is one of the most universally used estimation techniques. And it is also shown how to apply the TEO and the KF to detect the PQ disturbances such as voltage sag, swell, interruption, harmonics and voltage fluctuation.
The noise in a power signal degrades the detection rate of the power quality (PQ) event signals. We present a new wavelet de-noising technique for PQ event detection that employs the correlation-based thresholding instead of the wavelet-scale-based thresholding of existing schemes. The simulation results show that the proposed scheme is more robust to Gaussian and impulsive noisy conditions and has further improved detection ratio than existing schemes.
최근 민감한 전자부하의 사용증대에 기인하여 전직의 안정도와 신뢰도에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 전력풀질문제가 근래에 있어 일반적인 중요한 과제로 대두되었다. 이러한 전력품질문제를 진단하기 위하여 실효치나 FFT 등의 기법을 이용한 많은 알고리즘이 연구되어 왔으나 모든 전력품질문제를 진단하기에는 아직도 미진한 상황이다. 본 논문은 이산 웨이블릿을 응용한 전력품질문제의 진단 방법을 제안하고 웨이블릿의 이론에 대한 기본적인 설명과 함께 제안된 이론의 타당성을 입증하기 위하여 실제 전력품질문제 진단시스템을 설계하고 실험결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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