AC generator plays an important role of power system. The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. And then the protection of a generator has very important role in maintaining stability in a power system. In present, the DFT(discrete Fourier transform) based RDR(ratio differential relay) had been widely applied to a internal fault of a generator stator winding. But DFT has a serious drawback. In the course of transforming a target signal to frequency domain, time information is lost. DWT uses a time-scale region. This paper proposes an advanced fault detection algorithm using DWT(discrete Wavelet transform) to enhance the drawback of conventional DFT based relaying. To evaluate the performance of the proposed relaying, we used the test data which were sampled with 720 [Hz] per cycle and obtained from ATP(alternative transient program) simulation. And we made a comparative study of conventional DFT based RDR and the proposed relaying.
This study proposes a DC series arc fault detector using a frequency analysis method called the discrete wavelet transform (DWT), in which the processing speed of the DWT algorithm is improved effectively. The processing time can be shortened because of the time characteristic of the DWT result. The performance of the developed DC series arc fault detector for a large photovoltaic system is verified with various DC series arc generation conditions. Successful DC series arc detection and improved calculation time were both demonstrated through the measured actual arc experimental result.
지하의 단층들이 지표면까지 도달하지 못하면 단층의 유무를 인지 못하는 경우가 있다. HVSR 분석법으로 지표면 아래 단층의 존재를 판별할 수 있는지 살펴보기 위해 포항분지 흥해지역 동편의 곡강단층을 통과하는 지역을 선정하여 연구를 진행하였다. 교차하는 두개의 측선에서 조밀하게 관측한 배경잡음으로 HVSR 분석을 통해 공명주파수를 산정하였다. 연구지역 내 시추 자료의 기반암 깊이 정보와 시추 지역의 공명주파수를 이용해 상관식을 도출한 후 두측선에서의 공명주파수를 상관식에 적용해 기반암 심도를 산출하였다. HVSR 분석 결과 두 측선에서 기반암 심도가 급격히 변하는 곳이 있다. 특히 곡강단층 인근에서 공명주파수가 급격히 변화하였고, 기존에 알려진 단층이 없는 지역에서도 공명주파수와 기반암 심도가 급격히 변화하는 곳이 있음을 알 수 있었다. 이 형상은 이전에 알려지지 않은 blind fault와 관련이 있을 것으로 사료된다. 본 연구는 지표면에서 인식하지 못하는 단층을 식별하기 위한 HVSR 방법의 적용 가능성을 확인하였다.
고주파에서 손실이 큰 전력 및 제어용 케이블은 주파수 대역폭이 좁기 때문에 기존의 반사 진단법을 이용해 미약한 손상을 진단하기 어렵다. 이는 미약 손상 지점에 의한 반사파가 초단 및 종단 반사파에 가려져 고장점 진단이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 전송선 이론에 기반하여 미약한 손상에 의한 반사파는 종단 반사파와 선형 중첩 파형으로 근사할 수 있음을 증명하고, 이 모델을 이용하여 손상 전후의 반사계수 차를 통해 미약 손상점을 진단할 수 있음을 실험을 통해 검증하였다.
Transient vibration generated by developing localized fault in gear can be used as indicators in gear fault detection. This vibration signal suffers from the background noise such as gear meshing frequency and its harmonics and broadband noise. Thus in order to extract the information about the only gear fault from the raw vibration signal measured on the gearbox this signal is processed to reduce the background noise with many kinds of signal-processing tools. However, these signal-processing tools are often very complex and time waste. Thus. in this paper. we propose a novel approach detecting the damage of gearbox and analyzing its pattern using the raw vibration signal. In order to do this, the residual signal. which consists of the sideband components of the gear meshing frequent) and its harmonics frequencies, is extracted from the raw signal by the power spectral density (PSD) to obtain the information about the fault and is used as the input data of the artificial neural network (ANN) for analysis of the pattern of gear fault. This novel approach has been very successfully applied to the damage analysis of a laboratory gearbox.
Generators are the most complex and expensive single element in a power system. The generator protection relays should to minimize damage during fault states and must be designed for maximum reliability. A conventional CDR(Current Differential Relaying) technique based on DFT(Discrete Fourier Transform) filter have the disadvantages that the time information can lead to loss in the process of converting the signal from the time domain to the frequency domain. A WT(Wavelet transform) and WT analysis is known that it is possible with the local analysis of the fault and transient signal. In this paper, to overcome the defects in the DFT process, an application of WT for fault detection of generator is presented. This paper describes an selection of mother Wavelet to detect faults of generator. Using collected data from the fault simulation with ATPdraw, we analyzed the several mother Wavelet through the course of MLD(multi-level decomposition) using MATLAB software. Finally, it can be seen that the proposed technique using detail coefficient of Daubechies level 2 which can be fault discriminant of generator.
In this paper, we achieve implementation of a Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) system through comparatively low performance(100MS/s) PCI extensions for Instrumentation(PXI). The TFDR is the general methodology of Time Domain Reflectometry(TDR) and Frequency Domain Reflectometry(FDR). This methodology is robust in Gaussian noises, because the fixed frequency bandwidth is used. Moreover, the methodology can get more information of the fault by using the normalized time-frequency cross correlation function. The Arbitrary Waveform Generator(AWG) module generates the input signal, and the digital oscilloscope module acquires the input and reflected signals, while PXI controller module performs the control of the total PXI modules and execution of the main algorithm. The maximum range of measurement and the blind spot are calculated according ta variations of time duration and frequency bandwidth. On the basis of above calculations, the algorithm and the design of input signals used in the TFDR system are verified by real experiments. The correlation function is added to the TDR methodology for reduction of the blind spot in the TFDR system.
본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.
A fundamental study for developing a fault diagnosis system of a pump is performed by using neural network. Acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. And the codes of pump malfunctions were selected as units of output layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. Neural network trained by acoustic signals can detect malfunction or diagnose fault of a given machine from the results.
Coupling capacitor voltage transformers(CCVTs) have been used in extra or ultra high voltage systems to obtain the standard low voltage signal for protection and measurement. For fast suppression of the phenomenon of ferroresonance, three winding CCVTs are used instead of two winding CCVTs. A tuning reactor is connected between a capacitor voltage divider and a voltage transformer to reduce the phase angle difference between the primary and secondary voltages in the steady state. Slight distortion of the secondary voltage is generated when no fault occurs. However, when a fault occurs, the secondary voltage of the CCVT has significant errors due to the transient components such as dc offset component and/or high frequency components resulting from the fault. This paper proposes an algorithm for compensating the secondary voltage of a three winding CCVT in the time domain. With the values of the measured secondary voltage of the three winding CCVT, the secondary, tertiary and primary currents and voltages are estimated; then the voltages across the capacitor and the tuning reactor are calculated and then added to the measured voltage. Test results indicate that the algorithm can successfully compensate the distorted secondary voltage of the three winding CCVT irrespective of the fault distance, the fault impedance and the fault inception angle as well as in the steady state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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