This paper deals with a simple structured voltage disturbance generator for power quality improving devices. The proposed generator can be applied to the performance test of custom power devices. Voltage sag, swell, outage, unbalance and phase jump after outage are provided by the generator. The improving phase jump operating principle of the generator is described and analysed. The usefulness of the generator is verified through simulation.
In this paper, an efficient approach to classification of transient and harmonic disturbances in power systems is proposed. First, the Stop-and-Go CA CFAR Detector is utilized to detect a disturbance from the power signals which are mixed with other disturbances and noise. Then, (i) Wigner Distribution, SVD(Singular Value Decomposition) and Fisher´s Criterion (ii) DWT and Fisher´s Criterion, are applied to extract an efficient feature vector. For the classification procedure, a combined neural network classifier is proposed to classify each corresponding disturbance class. Finally, the 10 class data simulated by Matlab power system blockset are used to demonstrate the performance of the proposed classification system.
Wavelet transform is a new method fro electric power quality analysis. Several types of mother wavelets are compared using voltage sag data. Investigations on the use of some mother wavelets, namely Daubechies, Symlets, Coiflets, Biorthogonal, are carried out. On the basis of extensive investigations, optimal mother wavelets for the detection of voltage sag are chosen. The recommended mother wavelet is 'Daubechies 4(db4)' wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, can be used most properly in disturbance phenomena which occurs rapidly for a short time. This paper presents a discrete wavelet transform approach for determining the beginning time and end time of voltage sags. The technique is based on utilising the maximum value of d1(at scale 1) coefficients in multiresolution analysis(MRA) based on the discrete wavelet transform. The procedure is fully described, and the results are compared with other methods for determining voltage sag duration, such as the RMS voltage and STFT(Short-Time Fourier Transform) methods. As a result, the voltage sag detection using wavelet transform appears to be a reliable method for detecting and measuring voltage sags in power quality disturbance analysis.
In this paper, the application of power Quality monitoring based on Sampled Value(SV) which is introduced in the IEC61850 International Standard for substation communication are discussed. Firstly, while Merging Unit(MU) is designed as a process level device transmitting sensor data, the practical problems such as time delay compensation and optical fiber communication are encountered. Secondly, the Sampled Value message which is proper to a power quality monitoring system is presented. Because the power quality monitoring system requests less time-critical service compared to protection and control applications, the Sampled Value service message structure is introduced to improve efficiency. Lastly, the power quality monitoring server having various power quality analysis functions is suggested to verify the performance of Merging Unit With the diverse experiments, it is proved that the process bus distributed solution is flexible and economic for the power quality monitoring.
A hybrid kernel function of support vector machine is proposed to improve the classification performance of power quality disturbances. The kernel function mathematical model of support vector machine directly affects the classification performance. Different types of kernel functions have different generalization ability and learning ability. The single kernel function cannot have better ability both in learning and generalization. To overcome this problem, we propose a hybrid kernel function that is composed of two single kernel functions to improve both the ability in generation and learning. In simulations, we respectively used the single and multiple power quality disturbances to test classification performance of support vector machine algorithm with the proposed hybrid kernel function. Compared with other support vector machine algorithms, the improved support vector machine algorithm has better performance for the classification of power quality signals with single and multiple disturbances.
This paper deals with a simple structured power quality disturbance generator for nonlinear load devices. The proposed generator can be applied to the performance test of custom power devices. Voltage sag, swell, outage, unbalance and phase jump after outage are provided by the generator. The improving phase jump operating principle of the generator is described and analysed. The usefulness of the generator is verified through simulation.
This paper deals with a novel 3-phase power quality disturbance generator. The proposed generator can be applied to the performance that of custom power devices. Voltage sag, swell and outage are provided by the generator. The control scheme for the disturbance generation is simple, and hardware setup is cost effective, compared with conventional scheme. The operating principle of the generator is described and the usefulness verified through simulation with 10KVA power rating.
Recently, due to the expansion of electric power demands, nonlinear load such as converters and inverters connected to the electric power distribution system, and extensive application of harmonic generation sources with power electric devices, disturbance of the electric power system and its influences on industries have been continuously increasing. In this research, power quality was analyzed for 11 extra-high voltage customers by considering voltage unbalance condition, power factor, THD and TDD. This research will be utilized as fundamental data to improve power quality for power utility.
전력선 신호는 다양한 원인으로 인하여 이상 현상을 보일 수 있다. 대표적인 이상 현상으로는 일시적인 진폭의 증가 혹은 감소(swell/sag), 클립핑에 따른 진폭의 일시적인 평탄화(flat top), 고조파 왜곡(harmonic distortion) 등이다. 고품질의 전력 신호를 위하여는 이러한 이상 현상의 검출 및 대응이 필요하다. 본 연구에서는 변곡점 검출법을 활용하여 전력선 신호의 이상 현상을 검출한다. 변곡점은 국부적인 최대값/최소값 그리고 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 전력선 신호는 정현파이기 때문에 최대값과 최소값 부근에서 변곡점이 존재하며 이상 현상이 발생하는 곳에서 추가적인 변곡점이 발생한다. 본 연구에서는 대상 신호에서 검출된 변곡점과 정상 신호의 변곡점을 비교하여 이상 현상을 판단한다. 아울러 비용함수를 정의하여 이상 현상이 발생하는 시점을 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 다양한 이상 현상에 대한 제안된 방법의 유용성을 검증한다. 일시적인 진폭의 증가/감소의 경우, 변곡점의 위치는 정상 신호와 동일하며, 변곡점에서의 진폭에서만 차이가 발생한다. 고조파 왜곡이나 평탄화된 진폭의 경우 추가적인 변곡점이 발생하여 비용함수가 큰 값을 보인다. 이러한 이상 현상 간의 차이를 이용하여 이상 현상을 분류할 수 있다.
The reduced power quality due to some of disturbances on power system has great influence on the efficient and life of load for bad with serious economic loss. The response of load about disturbance needs to analysis quantitatively in detail to improve load characteristics. In this research, a power supply device is developed to supply disturbed power similar to that of power system. The developed device can output a voltage and frequency from 180[V] to 240[V], 55[Hz] to 65[Hz] respectively. The most outstanding feature of this device is a function to be performed steady and dynamic state characteristic experiment on load or appliances. Also, this device is designed to include high accuracy ouput and simple measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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