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이산 Daubechies 웨이브릿 변환을 이용한 송전선로의 고장검출
A Study on Fault Detection for Transmission Line using Discrete Daubechies Wavelet Transform 원문보기

전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P, v.66 no.1, 2017년, pp.27 - 32  

이경민 (Dept. of Electrical Engineering, Gangneung-Wonju National University) ,  박철원 (Dept. of Electrical Engineering, Gangneung-Wonju National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a Daubechies wavelet-based fault detection method for fault identification in transmission lines. After the Daubechies wavelet coefficients are calculated, the proposed algorithm has been implemented difference equation using C language. We have modeled a 154kV transmission line ...

주제어

#ATPDraw   #Daubechies wavelet   #DC offset   #Fault detection   #Fault identification   #Transmission line  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 송전선로에서의 고장을 검출하기 위하여 이산 Daubechies 웨이브릿 기반의 고장검출 기법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 Daubechies 웨이블렛 계수를 이용한 차분방정식형태로 변환하여 C 언어에 의해 간결하게 구현되었다.
  • 본 논문은 송전선로에서의 고장을 식별하기 위하여 이산 Daubechies 웨이브릿(DWT:Discrete Wavelet Transform) 기반의 고장검출 기법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 Daubechies 웨이블렛 계수를 이용한 차분방정식으로 통해 C언어로 구현되었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
송전선로의 고장 위험이 높은 이유는 무엇인가? 송전선로는 발전소와 부하 사이에 전력을 전달하는 전력시스템의 매우 중요한 설비이다. 송전선로는 외부에 노출되어 있고 개폐가 빈번하기 때문에, 고장이 발생할 위험이 많다. 송전선로의 고장으로 인한 정전과 사고 확대를 방지하기 위해서, 보호장치는 고장검출과 고장위치 파악을 통하여 가능한 신속하고 정확하게 고장이 발생한 부분을 건전한 계통으로 분리해야한다[1, 2].
Daubechies 웨이브릿 기반의 고장검출 기법의 제안된 알고리즘의 결과는 어떠한가? ATPdraw 소프트웨어를 이용하여 154kV의 송전선로를 모델링한 후 시험용 데이터를 수집하여 오프-라인 시험을 수행하였다. 오프-라인 시뮬레이션 결과, A상 지락고장의 경우에는 최소한 0.053122[sec]에서 최대한 0.057288[sec]에서 고장이 검출되었고, AB 단락과고장의 경우에는 최소한 0.053122[sec]에서 최대한 0.057548[sec]에서 고장이 검출되었다. 제안된 알고리즘은 신속하고 정확한 고장검출을 나타내었고 고장발생각의 가변에도 크게 영향을 받지 않았다.
송전선로 보호장치의 역할은 무엇인가? 송전선로는 외부에 노출되어 있고 개폐가 빈번하기 때문에, 고장이 발생할 위험이 많다. 송전선로의 고장으로 인한 정전과 사고 확대를 방지하기 위해서, 보호장치는 고장검출과 고장위치 파악을 통하여 가능한 신속하고 정확하게 고장이 발생한 부분을 건전한 계통으로 분리해야한다[1, 2].
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참고문헌 (17)

  1. C.W. Park, K.D. Yoon et al., "Development of Fault Locator for T/L using Synchophasor", Final Report for Ministry of Science, ICT and Future Planning, pp. 1-90, 2015. 12. 

  2. Test Report, TTA(Telecommunications Technology Association), BT-A-15-0616, pp. 11-18. 2015. 12. 

  3. S.H. Byun, C.H. Kim, I.D. Kim, K.N. Han, "Selection of Mother Wavelet for Low Impedance Fault Detection", 1997 KIEE Summer Conference, pp. 1012-1014, 1997. 7. 

  4. D.O. Kim, Y.S. Lee, J.C. Kwon, B.H. Seo, "A Study of Wavelet Theory for System Identification", 1998 KIEE Summer Conference, pp. 635-637, 1998. 7. 

  5. S.H. Kang, J.H. Lee, S.R. Nam, J.K. Park, "A Digital Distance Relaying Algorithm using a Wavelet Transformation", Trans. on KIEE, vol. 48A, no. 10, pp. 1215-1221, 1999. 10. 

  6. J.H. Lee, "High Impedance Fault Detection Method using Wavelet Transformation", The Korean Intellectual Property Office, Patent Publication 1999-0079070, pp. 1-12, 1999. 11. 

  7. C.W. Park, M.H. Kwon, M.C. Shin, "A Daubechies Wavelet Transform Based Criterion Logic Scheme for Discrimination Between Inter-Turn Faults and Magnetizing in Transform", Trans. on KIEE, vol. 50A, no. 5, pp. 211-217, 2001. 5. 

  8. S.B. Bae, J.G. Ryu, N.H. Kim, "A Study on Signal Analysis using Wavelet", 2005 KIEE Autumn Conference, pp. 1-4, 2005. 11. 

  9. J.T. Lee, J.W. Jeong, "Faults Current Discrimination of Power System Using Wavelet Transform", Journal of KIIEE, vol. 21, no. 3, pp. 75-81, 2007. 3. 

  10. S.W. Lee, B.N. Ha, "Recursive Real Time Fault Locator with Wavelet method", Trans. on KIEE, vol. 57, no. 9, pp. 1522-1530, 2008. 9. 

  11. J.W. Lee, W.K. Kim, Y.S. Oh, H.C. Seo, W.H. Jang, Y.S. Kim, C.W. Park, C.H. Kim, "Algorithm for Fault Detection and Classification Using Wavelet Singular Value Decomposition for Wide-Area Protection", Journal of Electrical Engineering & Technology, vol. 10, no. 3, pp. 729-739, 2015. 5. 

    원문보기 상세보기 crossref

  12. C.H. Kim, H. Kim, Y.H. Ko, S.H. Byun, R.K. Aggarwal, A.T. Johns, "A Novel Fault-Detection Technique of High-Impedance Arching Faults in Transmission Lines Using the Wavelet Transform", IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 17, no. 4, pp. 921-929, 2002. 10. 

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  13. K.M. Silva, B.A. Souza, N.S. Brito, "Fault Detection and Classification in Transmission Lines Based on Wavelet Transform and ANN", IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 21, no. 4, pp. 2058-2063, 2006. 10. 

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  14. Flavio B. Costa, "Fault-Induced Transient Detection Based on Real-Time Analysis of Wavelet Coefficient Energy", IEEE Trans. on Power Delivery, vol. 29, no. 1, pp. 140-153, 2014. 2. 

    상세보기 crossref

  15. Yellaji Allipilli, G.Narasimha Rao, "Detection and Classification of Faults in Transmission Lines Based on Wavelets", 2015 International Conference on Electrical, Signals, Communication and Optimization (EESCO), 978-1-4799-7678-2/15/, 2015. 

  16. Michel Misiti, Yves Misiti, Georges Oppenheim, Jean-Michel Poggi, "Wavelet Toolbox User's Guide R2015b ", The Mathworks Inc., pp. 1-700, 2015. 

  17. Bhuvnesh Rathore, Abdul Gafoor Shaik, "Fault Detection and Classification on Transmission Line using Wavelet Based Alienation Algorithm", 2015 IEEE Innovative Smart Grid Technologies-ASIA, pp. 1-6, 2015. 

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