Видалення шумових компонент інформаційних сигналів в електричних мережах за допомогою ортогональних вейвлет-перетворень
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми: у зв’язку з широким використанням чутливого силового електронного обладнання та високим рівнем проникнення переривчастої відновлюваної енергії в енергосистему в останні роки питання якості електроенергії в перехідних процесах (PQ) привернуло значну увагу.
Ефективне виявлення та аналіз нестаціонарних порушень якості електроенергії (ПЯЕ) має вирішальне значення для подальшого контролю за порушеннями.
На практиці зібраний у реальному часі сигнал PQ буде сильно забруднений шумом, що ускладнить виявлення та аналіз характеристичної інформації реального сигналу. Як наслідок, останніми роками спостерігається сплеск інтересу до досліджень зменшення шуму в ПЯЕ.
Хороший алгоритм усунення шумів має здатність ефективно фільтрувати шум, зберігаючи характеристики перешкод реального сигналу. Необхідно враховувати час, необхідний для зняття шумів, щоб його можна було використовувати для виявлення джерел спотворень якості електричної енергії та своєчасного застосування відповідних керуючих заходів. У зв’язку з чим, питання які розглядаються в даній роботі є актуальними з наукової та практичної точок зору.
Мета і завдання дослідження. Підвищення точності визначення та ідентифікації спотворень якості електричної енергії та місць знаходження їх джерел за рахунок розробки алгоритмів та методів подавлення шумових компонент інформаційних сигналів в системах електропостачання.
Основні задачі дослідження.
1. Проаналізувати сучасний стан методів і засобів визначення та ідентифікації спотворень якості електричної енергії.
2. Оцінити вплив електричного шуму та перехідних процесів в системах електропостачання на точність визначення та ідентифікації спотворень якості електричної енергії.
3. Визначити характерні ознаки виявлення наявності спотворень якості електричної енергії, які включають і шумові компоненти.
4. Дослідити вплив перехідних процесів в електричних мережах на якість електричної енергії.
5. Розробити алгоритм та модифікувати метод визначення наявності спотворень якості електричної енергії.
6. Розробити адаптивний метод подавлення шумових компонент в інформаційних сигналах електричної мережі.
Об’єкт дослідження. Процес оцінювання спотворень якості електричної енергії включаючи перехідні процеси в системах електропостачання.
Предмет дослідження. Методи виявлення та подавлення шумових компонент в спотвореннях якості електричної енергії шумових компонент в інформаційному сигналі. Особливо зосередження на методі ортогонального вейвлет-перетворення та різних типів вейвлетів.
Наукова новизна:
- Модифіковано метод визначення наявності спотворень якості електричної енергії за рахунок введення в алгоритм його роботи попереднього шумоподавлення, що дозволило визначати не тільки наявність спотворення якості електричної енергії, а і їх тривалість.
- Удосконалено пороговий метод подавлення шумових компонент введенням оптимізації енергії порівневих вейвлет-коефіцієнтів, що дозволило його використання для зменшення величини більшості перехідних збурень ЯЕЕ за різних рівнів шуму.
Практичне значення. Представлені в роботі результати досліджень дозволяють поліпшити якість електричної енергії за рахунок своєчасного виявлення як стаціонарних так і перехідних збурень в електричній мережі. Це дозволило проводити моніторинг ЯЕЕ в реальному часі з можливістю своєчасного реагування на джерела їх спотворень.
Опис
Ключові слова
вейвлет-аналіз, тип порогового значення, електричний шум, інформаційний сигнал із наявністю шуму, wavelet analysis, type of threshold value, electrical noise, information signal with the presence of noise
Бібліографічний опис
Бушинський, Б. А. Видалення шумових компонент інформаційних сигналів в електричних мережах за допомогою ортогональних вейвлет-перетворень : магістерська дис. : 141 Електроенергетика, електротехніка та електромеханіка / Бушинський Богдан Андрійович. – Київ, 2024. – 82 с.