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Abrupt Change Detection in Power System Fault Analysis using Adaptive Whitening Filter and Wavelet Transform

机译:基于自适应控制的电力系统故障分析突变检测   美白滤波器和小波变换

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摘要

This paper describes the application of the adaptive whitening filter and thewavelet transform used to detect the abrupt changes in the signals recordedduring disturbances in the electrical power network in South Africa. Main focushas been to estimate exactly the time-instants of the changes in the signalmodel parameters during the pre-fault condition and following events likeinitiation of fault, circuit-breaker opening, auto-reclosure of thecircuit-breakers. The key idea is to decompose the fault signals, de-noisedusing the adaptive whitening filter, into effective detailed and smoothedversion using the multiresolution signal decomposition technique based ondiscrete wavelet transform. Then we apply the threshold method on thedecomposed signals to estimate the change time-instants, segmenting the faultsignals into the event-specific sections for further signal processing andanalysis. This paper presents application on the recorded signals in the powertransmission network of South Africa.
机译:本文介绍了自适应白化滤波器和小波变换在检测南非电网干扰期间记录的信号突然变化中的应用。主要的焦点是准确地估计故障前状况以及随后的事件(例如故障的初始化,断路器的断开,断路器的自动重合闸)期间信号模型参数变化的时间常数。关键思想是使用基于离散小波变换的多分辨率信号分解技术,将使用自适应白化滤波器去噪的故障信号分解为有效的详细且平滑的版本。然后,我们对分解后的信号应用阈值方法来估计变化时间的即时性,将故障信号分割成特定于事件的部分,以进行进一步的信号处理和分析。本文介绍了在南非电力传输网络中记录信号的应用。

著录项

  • 作者

    Ukil, A.; Zivanovic, R.;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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