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전력계통에서 수렴성 향상을 위한 탐색기반 고분해능 주파수 추정기법
A search-based high resolution frequency estimation providing improved convergence characteristics in power system 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.22 no.4, 2018년, pp.999 - 1005  

안기성 (Dept. of Electr. and Electronics Engineering, Chung-Ang University) ,  서영덕 (Dept. of Electr. and Electronics Engineering, Chung-Ang University) ,  장태규 (Dept. of Electr. and Electronics Engineering, Chung-Ang University) ,  강상희 (Dept. of Electr. Engineering, Myung-Ji University)

초록
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본 논문에서는 전력계통에서 정밀하고 변화에 수렴성이 빠른 탐색을 기반으로 하는 주파수 추정 기법을 제안하였다. 제안된 주파수 추정 알고리즘은 고분해능 스펙트럼의 기울기를 추정하여 스펙트럼의 peak 점을 탐색하는 구조를 적용하였다. 과도적으로 주파수 변화가 큰 경우에 기존 방법들의 단점인 수렴속도가 늦는 점을 보완 또는 개선하기 위한 방법으로 Context analysis를 통하여 Full-search 기법과 주파수 추정변수들을 적응적으로 적용하여 주파수 추정의 정밀도와 수렴속도를 향상시키고 대표적인 주파수 추정기법인 DFT(discrete Fourier transform) 방법, ECKF(extended complex Kalman filter), MV(minimum variable)방법들과 비교하여 수렴성과 정밀도가 우수함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposed a search-based high resolution frequency estimation method in power systme. The proposed frequency estimation method adopts a slope-based adaptive search as a base of adaptive estimation structure. The architectural and operational parameters in this adaptive algorithm are change...

주제어

#Frequency estimation   #spectrum analysis   #iterative method   # ${\alpha}{\beta}$ transform   #least mean square  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 주파수 변화를 초기에 발견해야 하는 전력계통보호에서 사용해야 하는 주파수 추정기법 중 유력한 방법이 될 수 있는 수렴성이 향상된 탐색 기반의 주파수 추정 기법을 제안하였다. 기본구조로 스펙트럼 기울기에 기반한 주파수 추정방식을 사용하였고 정상상태와 과도구간을 판단 하고 과도구간 판단 시 Full-search기법을 적용하여 스펙트럼의 주파수 추정 구간을 축소하는 알고 리즘을 추가하여 수렴성과 정밀도를 개선하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
전력계통 환경에서 기술적으로 중요한 사항은 무엇인가? 전력계통 환경에서 실시간으로 정밀하고 신속하게 주파수를 추정하는 것은 계통의 보호 및 제어 측면에서 기술적으로 중요한 사항이다.[1], [2]
주파수를 추정하는 기법은 무엇이 있는가? 주파수를 추정하는 기법은 크게 시간영역에서 영점교차 정보에 대한 평균치를 추정하는 방식과 주파수 영역에서 스펙트럼의 peak점을 추정하는 방식으로 나눌 수 있다.
주파수영역 기법의 단점은 무엇인가? 이러한 주파수영역 기법은 시간영역 기법과 달리 신호의 통계적 특성의 활용 등 최적의 해를 구하기 위한 해석적인 기법을 제공한다는 것이 큰 장점이라 하겠다. 하지만 일반적으로 이러한 고분해능 스펙트럼을 기반으로 한 최적의 해를 구하는 과정은 많은 연산량이 요구되어 임베디드 시스템을 기반으로 하는 실시간 보호 및 제어 시스템에 실질적 응용에는 큰 한계가 있다.[7]
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. A. K. Pradhan, A. Routray, and A. Basak, "Power system frequency estimation using least mean square technique," IEEE Trans. Power Del., vol.20, no.3, pp.1812-1816, 2005. DOI:10.1109/TPWRD.2004.843453 

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  2. P. K. Dash, A. K. Pradhan, and G. Panda, "Frequency estimation of distorted power system signals using extended complex Kalman？lter," IEEE Trans. Power Del., vol.14, no.3, pp.761-766, 1999. DOI:10.1109/61.772312 

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  3. M. Akke, "Frequency estimation by demodulation of two complex signals," IEEE Trans. Power Del., vol.12, no.1, pp.157-163, 1997. DOI:10.1109/61.568235 

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  4. S. Lavrence Marple Jr, Digtal Spectral Analysis, PRENTICE-HALL. INC. Englewood Cliffs. New Jersey 07632, 1987. 

  5. J. C. Burgess, "On digital spectrum analysis of periodic signals," J. Acoust. Soc. Amer., vol.58, no.3, pp.556-567, 1975. DOI:10.1121/1.380705 

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  6. P. Stoica and R. L. Moses, " Introduction to Spectral Analysis," Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 1997. 

  7. S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 4th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2002. 

  8. A. A. Girgis and T. L. D. Hwang, "Optimal estimation of voltage phasors and frequency deviation using linear and nonlinear Kalman ？ltering: Theory and limitations," IEEE Trans. Power App. Syst., vol.PAS-103, no.10, pp.2943-2949, 1984. DOI:10.1109/TPAS.1984.318297 

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  9. H.-J. Jeon and T.-G. Chang, "Iterative frequency estimation based on MVDR spectrum," IEEE Trans. Power Del., vol.25, no.2, pp.621-630, 2010. DOI:10.1109/TPWRD.2009.2031116 

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  10. G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 3rd ed. Baltimore, MD: Johns Hopkins Univ. Press, 1996. 

  11. Soon-Ryul Nam and Sang-Hee Kang, "Real-Time Estimation of Power System Frequency Using a Three-Level Discrete Fourier Transform Method," energies, vol.8, pp.79-93, 2014. DOI:10.3390/en8010079 

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