Güç Kalitesi Problemlerinin Analizi İçin İşaret İşleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Bu makalede güç kalitesi problemlerinin analizinde kullanılan üç farklı işaret işleme yönteminin performansıkarşılaştırmalı bir şekilde incelenmiştir. İncelenen yöntemler, kısa zamanlı Fourier dönüşümü (KZFD), dalgacıkdönüşümü (DD) ve S dönüşümü (SD)dür. Karşılaştırmalar, yöntemlerin güç kalitesi bozulma işaretlerininanalizinde göstermiş oldukları başarım ve hesaplama süresi bakımından gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırma içinyapılan analizlerde, gerilim çökmesi, harmonik ve salınımlı geçici durum gibi, sadece zaman, sadece frekans vehem zaman hem de frekans bilgisi içeren üç farklı güç kalitesi bozulma işareti kullanılmıştır. Analizlerden vekarşılaştırma sonuçlarından SDnin güç kalitesi bozulmalarının analizi için ayırt edici karakteristiklere sahipolduğu görülmüştür. Bu yaklaşım zamana göre değişim gösteren örüntü verilerinden bilgi çıkarımı,benzerliklerin belirlenmesi ve örüntü sınıflandırma problemlerinin çözümü için uygulanabilir.
Comparison of Signal Processing Methods for Analyzing Power Quality Problems
In this paper, the performance of three different of signal processing methods for analysis of power qualityproblem is comparatively investigated. The methods include short time Fourier transform (STFT), wavelettransform (WT) and S transform (ST). The comparisons are realized in terms of performance in analysis ofpower quality disturbance signals and computation time. In comparisons, three different power qualitydisturbance signals including time, frequency and time-frequency information such as voltage sag, harmonicsand oscillatory transient are used. The analysis and the comparison results are shown that the ST method hasdistinctive characteristics for analysis and visual classification of PQ disturbances. This approach can be appliedto engineering problems, such as pattern classification, similarity determination, and knowledge discovery intime varying data patterns.
___
- 1. Türkoğlu, İ., (2003). Durağan Olmayan İşaretler İçin Zaman-Frekans Entropilerine Dayalı Akıllı Örüntü Tanıma, Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 112s.
- 2. Ribeiro, M.V., Szczupak, J., Iravani, M.V., Gu, I.Y.H., Dash, P.K., Mamishev, A.V. (2007). Emerging signal processing techniques for power quality applications, Journal on Advances in Signal Processing, 1, 14.
- 3. Gu, I.Y.H., Bollen, M.H.J. (2003). Bridge the gap: signal processing for power quality applications, Electric Power Systems Research, 66, 1, 8396.
- 4. Flores, R.A. (2002). State of the art in the classification of power quality events, an overview, Proc. 10th Int. Conf. Harmonics Quality of Power, 1, 1720.
- 5. Cohen, L. (1995). TimeFrequency Analysis, Prentice-Hall, Englewood Cliffs.
- 6. Gröchenig, K. (2001). Foundations of Time Frequency Analysis, Birkhäuser, Boston.
- 7. Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. Philadelphia: Society of Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 357s.
- 8. Strang, G., Nguyen, T. (1996). Wavelets and Filter Banks, Cambridge Press, Wellesley, 390s.
- 9. Uyar, M., Yıldırım, S., Gençoğlu M.T. (2011). Güç kalitesindeki bozulma türlerinin sınıflandırılması için bir örüntü tanıma yaklaşımı, Gazi Üniversitesi Müh.-Mim. Fak. Dergisi, 26, 1, 41-56.
- 10. Gaouda, A.M., Salama, M.M.A., Sultan, M.R., Chikhani, A.Y. (1999). Power quality detection and classification using wavelet-multiresolution signal decomposition, IEEE Trans. on Power Delivery, 14, 4, 1469-1476.
- 11. Borras, D., Castilla, M., Moreno, N., Montano, J.C. (2001). Wavelet and neural structure: a new tool for diagnostic of power system disturbances, IEEE Trans. Industry Appl., 37, 1, 184 190.
- 12. Dash, P.K., Chilukuri, M.V., Panigrahi, B.K. (2003). Power quality analysis using S- transform, IEEE Trans. Power Deliv. 18, 2, 406 411.
- 13. Panigrahi, B.K., Mishra, S. (2005). Intelligent classification of power quality disturbances in a distribution network, IEEE TENCON05, Melbourne, 14.
- 14. Stockwell, R.G., Mansinha, L., Lowe, R.P., (1996). Localization of the complex spectrum: the S-transform, IEEE Trans. on Signal Processing, 44 (4), 9981001.
- 15. Eramian, M.G., Schincariol, R.A., Stockwell, R.G., Lowe, R.P., Mansinha, L., (1996). Review of applications of 1-d and 2-d S transforms. Wavelet Applications techniques, IV, 3078.
- 16. Mansinha, L., Stockwell, R.G., Lowe, R.P., Eramian, M., Schincariol, R.A., (1997). Local spectrum analysis of 1-d and 2-d data, Physics of the Earth and Planetary Interiors, 103, 329-336.
- 17. Uyar, M., (2008). Güç Kalitesindeki Bozulma Türlerinin Akıllı Örüntü Tanıma Yaklaşımları ile Belirlenmesi, Doktora Tezi, Fırat Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 130s.
- 18. Gu, Y.H., Bollen, M.H.J, (2000). Time- frequency and time-scale domain analysis of voltage disturbances, IEEE Trans. Power Deliv. 15, 4, 12791284.
- ISSN: 1308-9072
- Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
- Başlangıç: 1987
- Yayıncı: FIRAT ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler
Mikrobiyal Yakıt Hücresinde 2-Hydroxy-1,4-Naphthoquinone'nin Elektrik Üretimine Katkısı
Keban Hidroelektrik Santrali Türbin Kılavuz Yatak Yağı Soğutma Şartlarının İncelenme
Gökhan KAHRAMAN, Halil Lütfi YÜCEL
Güç Kalitesi Problemlerinin Analizi İçin İşaret İşleme Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Murat UYAR, Muhsin Tunay GENÇOĞLU, Selçuk YILDIRIM