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[국내논문] 웨이블릿 변환 기반 시간-주파수 영역 반사파 계측법을 이용한 활선 상태 전력 케이블의 중복 임피던스 변화 지점 추정
Multi-Impedance Change Localization of the On-Voltage Power Cable Using Wavelet Transform Based Time-Frequency Domain Reflectometry 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.62 no.5, 2013년, pp.667 - 672  

이신호 (연세대학교 전기전자공학과) ,  최윤호 (경기대학교 전자공학과) ,  박진배 (연세대학교 전기전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a multi-impedance changes localization method of on-voltage underground power cable using the wavelet transform based time-frequency domain reflectometry (WTFDR). To localize the impedance change in on-voltage power cable, the TFDR is the most suitable among reflectometries...

주제어

#Multi impedance change   #Time-frequency domain reflectometry   #Complex wavelet transform   #On-voltage power cable   #Inductive coupler  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 활선 상태 전력 케이블에 있는 중복의 임피던스 변화 지점 추정을 위한 WTFDR 알고리즘을 개발하였다. 활선 상태에서 임피던스 변화 지점을 추정하기 위해서는 비접촉식 커플러가 필요하며, 이는 TFDR이 활선 상태 전력 케이블을 측정하기 위한 방법 중 가장 유용한 방법이라는 것을 나타낸다.
  • 본 논문에서는 활선 상태 지중 전력 케이블에 대한 웨이블릿 변환 기반 시간-주파수 영역 반사파 계측법(Wavelet transform based TFDR: WTFDR)을 제안한다. 제안한 방법에서는 CWT의 장점을 유지하기 위해서, 복소수 모어렛 웨이블릿(Complex Morlet wavelet)을 모 웨이블릿(Mother wavelet)으로 이용한다.

가설 설정

  • 이를 확인하기 위해 임피던스 변화 지점이 50m와 25m에서 발생한다고 가정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이때 기준 신호는 [6]에서 사용한 신호를 사용하였고, 샘플링 효율은 200M sample/s, 전파신호는 1.58×108m/s로 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
간섭항 발생 문제의 원인은? 그러나 기존의 TFDR(Conventional TFDR: CTFDR)의 경우 간섭항(cross term)이 발생할 수 있다는 문제가 있다. 이러한 단점은 CTFDR이 시간-주파수 분석법 중 비선형적 특징을 가지고 있는 위그너비-빌 분포(Wigner-Ville Distribution: WVD)를 이용하기 때문이다 [6].
TFDR의 장점은? 이러한 반사파 계측법에는 세 가지 방법이 있으며, 시간 영역 반사파 계측법(Time Domain Reflectometry: TDR) [1], 주파수 영역 반사파 계측법(Frequency Domain Reflectometry: FDR) [2], 시간-주파수 영역 반사파 계측법(Time-Frequency Domain Reflectometry: TFDR) [3]-[10]으로 구분할 수 있다. 이러한 반사파 계측법 중에서 TDR과 FDR이 각각 시간 영역과 주파수 영역에서만 기준 신호와 반사 신호를 분석할 수 있는 반면, TFDR은 기준 신호와 반사 신호를 시간-주파수 영역에서 분석하게 된다. 또한, 에너지 분포를 이용하기 때문에 노이즈(noise)에 강인하고, 다른 반사파 계측법에 비해 정확도와 해상도가 높다는 장점을 가지고 있다 [3]-[7].
CWT를 어떻게 이용하여 신호의 불규칙성을 분석할 수 있는가? CWT는 선형적인 특성을 가진 시간-주파수 분석법이기 때문에 기준 신호와 반사 신호를 분석하는 과정에서 간섭항이 발생하지 않게 된다 [11]. 또한, CWT를 이용하여 기준 신호와 반사 신호를 분석하여 복소수 계수의 크기와 위상 정보를 얻음으로써 파워 시스템에서 발생하는 신호의 불규칙성을 분석할 수 있다[12],[13].
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참고문헌 (15)

  1. R. Papazyan and R. Eriksson "Calibration for time domain propagation constant measurements on power cables," IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 52, no. 2, pp. 415-418, Apr., 2003. 

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  2. H. V. Hamme, "High-resolution frequency-domain reflectometry by estimation of modulated superimposed complex sinusoids," IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 41, no. 6, pp. 762-767, Dec., 1992. 

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  3. Y. J. Shin, E. J. Powers, T. S. Choe, C. Y. Hong, E. S. Song, J. G. Yook and J. B. Park, "Application of time-frequency domain reflectometry for detection and localization of a fault on a coaxial cable," IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement, vol. 54, no. 6, pp. 2493-2500, Dec., 2005. 

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  4. K. S. Kwak, S. H. Doo, C. K. Lee, J. B. Park and T. S. Yoon, "Reduction of the blind spot in the time-frequency domain reflectometry," IEICE Electronics Express, vol. 5, no. 8, pp. 265-270, Apr., 2008. 

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  5. S. H. Doo, W. S. Ra, T. S. Yoon and J. B. Park, "Fast time-frequency domain reflectometry based on the AR coefficient estimation of a chirp signal," Proc. of American Conrol Conf., pp. 3423-3428, Jun., 2010. 

  6. S. H. Lee, J. B. Park and Y. H. Choi, "Wavelettransform- based time-frequency domain reflectometry for reduction of blind spot," Measurement Science and Techonology, vol. 23, no. 6, 065004, May, 2012. 

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  7. S. H. Lee, C. K. Lee, J. B. Park and K. S. Kwak, "Impedance change localization for live underground cable using time-frequency domain reflectometry," IEICE Electronics Express, vol. 9, no. 5, pp. 359-364, Mar., 2012. 

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  8. J. Wang, P. E. Stone, Y. J. Shin and R. A. Dougal, "Application of joint time-frequency domain reflectometry for electric power cable diagnostics," IET Signal Processing, vol. 4, no. 4, pp. 395-405, Aug., 2010. 

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  9. J. Wang, P. Crapse, Y. J. Shin and R. A. Dougal, "Diagnostics and prognostics of electric cables in nuclear power plants via joint time-frequency domain reflectometry," Proc. of IEEE International Symposium Electrical Insulation, pp. 24-27, Jun., 2008. 

  10. J. Wang, P. Crapse, Y. J. Shin and R. A. Dougal, "Diagnostics and prognostics of electric cables in ship power systems via joint timefrequency domain reflectometry," Proc. of IEEE International Conf. on Instrumentation and Measurement Technology, pp. 917-921, May, 2008. 

  11. J. C. Goshwami and A. K. Chan, Fundamentals of wavelets: theory, algorithms, and application, New York: Wiley, 1999. 

  12. P. Shukla, "Complex wavelet transforms and their applications," M.S. thesis, Dept. Electronic and Electrical Eng., Univ. Strathclyde, Glasgow, U.K., 2003. 

  13. J. Driesen and R. Belmans, "Time-frequency analysis in power measurement using complex wavelets," Proc. of IEEE Int. Symp. on Ciruits and Systems, pp. 681-684, Aug., 2002. 

  14. L. G. Weiss, "Wavelets and wideband correlation processing," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 11, no. 1, pp. 13-32, Jan., 1994. 

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  15. O. Chaari, M. Meunier and F. Brouaye, "Wavelets: a new tool for the resonant grounded power distribution systems relaying," IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 11, no. 3, pp. 1301-1308, Jul., 1996. 

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