Comparisons on ways of magnitude characterization of power quality disturbances

Wang, Z.Q.; Zhou, Shuo; Guo, Yanshu

doi:10.1109/lescpe.2002.1020687

Cited by 7 publications

(8 citation statements)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Various voltage sag detection techniques are documented in literature [7][8], [11][12][13].The importance of voltage sag detection techniques is to provide a real-time and reliable detection of disturbances for their further analysis [8]. The root mean square voltage value is applied most broadly in power quality monitoring.…”

Section: Voltage Sag Detection Techniquesmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Power Quality Monitoring using PMU

Kumar¹,

Soni²,

Jain³

2016

IJCA

View full text Add to dashboard Cite

Voltage sags are the most common power quality disturbance usually associated with power system faults, which can cause huge economic loss, making it the focus of emerging research. The proposed voltage sag detection technique for a singleline-to-ground (SLG) fault is presented using the PMU measurement data for improving the power quality. Various voltage sag detection techniques have been discussed to detect voltage sags. This technique detects the voltage magnitudes, frequency, rate of change of frequency and phase angle jump of voltage for a single-line-to-ground (SLG) fault.

show abstract

Section: Voltage Sag Detection Techniquesmentioning

confidence: 99%

“…The root mean square voltage value is applied most broadly in power quality monitoring. According to [11] the one cycle rms voltage shall be compared with a threshold every half cycle, for the detection of voltage sag. Once an event is detected, its indices are calculated and stored.…”

Section: Voltage Sag Detection Techniquesmentioning

confidence: 99%

Power Quality Monitoring using PMU

Kumar¹,

Soni²,

Jain³

2016

IJCA

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…KOK hesabı için, IEEE Std.1159.2 [2] standardında yarım çevrim pencere uzunluğu tavsiye edilmiştir ve IEC 61000-4-30 da yarım çevrim KOK hesabını alternatif KOK hesaplama yöntemi olarak önermiştir [1]. Bunlara ek olarak literatürde KOK hesabı için çeşitli yöntemler denenmiştir [3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15]. [6]'da frekans değişimine göre KOK hesaplamasında yapılan frekansın geniş bir aralıkta değişimi için ve harmoniklerin varlığı durumunda diğer yayınlara göre çok daha ayrıntılı olarak incelenmiştir.…”

Section: Introductionunclassified

“…[10]'da KOK hesabı ve Kalman filtre birlikte kullanarak gerilim tepe ve kesintilerin hızlı bulması için bir algoritma geliştirilmiştir. GK olaylarının büyüklük açısından karşılaştırılması KOK hesabı ile, [11]'de yapılmıştır. [12]'de ise KOK hesaplama yönteminin, gerilim çukurlarının doğru bulmasına etkisi incelenmiştir.…”

Section: Introductionunclassified

Assessment of RMS computation in terms of power quality event detection

Balouji

Salor

2015

2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

View full text Add to dashboard Cite

Özetçe-Bu bildiride, güç kalitesi olaylarının algılanması için IEC Standartlarında önerilmiş olan karekök-ortalamakare (KOK) hesaplamasını etkileyen faktörlerin incelenmesi için yapılan çalışmalar anlatılmıştır. IEC 61000-4-30Standardı'nda önerilen KOK hesabının, sinyal örneklerinin pencerenin başlangıcındaki sıfır geçişe göre kaymasına, güç sisteminin temel frekansının sapmasına ve temel bileşen ile harmonikler arasındaki faz farklarına göre doğruluğu, harmoniklerin varlığı ve yokluğu durumlarında incelenmiştir. Yapılan KOK hatalarının, örnekleme noktalarından çok az etkilenmesine rağmen, frekans sapmaları ve faz farkları durumunda tek harmonik bileşen durumunda dahi binde üçe varabileceği gösterilmiştir. IEC 61000-4-30 standardına önerilen KOK hesabının, güç kalitesi olaylarının doğru algılanması açısından sinyalin içeriğine göre değerlendirilebileceği önerilmiştir. Anahtar Kelimeler -Kök-Ortalama-Karekök (KOK), Güç Kalitesi, Güç Kalitesi Olayları, Güç Kalitesi Standartları.Abstract-In this paper, work on assessment of rootmean-square (RMS) computation recommended in the IEC Standards for power quality event detection with respect to various signal parameters. Correctness of the RMS computation in the standard IEC 61000-4-30, has been tested for power system frequency deviations, point-on-wave changes and phase differences between the fundamental frequency and harmonics in cases of both no harmonics and with harmonics. It has been shown that point-on-wave has negligible effect on RMS errors; however, frequency deviations and phase differences can significantly effect the RMS error, upto 0.3% even in the case of a single harmonic presence. It is recommended that the RMS computation method given in the IEC Standard 61000-4-30 should be assessed based on signal composition for the correctness of power quality event detection.

show abstract

“…al. em [21] e [22]. O cálculo do valor RMS da tensão, o valor de pico da tensão e da componente da tensão fundamental são introduzidos para quantifi- Shah Baki et al [23] propõem um método de classificação de distúrbios transientes utilizando a TW e SF.…”

Section: Organização Do Trabalhounclassified

Técnicas para a detecção, classificação e localização no tempo das variações de tensão de curta e longa duração

Rodrigues¹

View full text Add to dashboard Cite

AGRADECIMENTOSAgradeço primeiramente a Deus pela minha vida e pelo trabalho realizado.Ao Prof. Dr. Mário Oleskovicz, meu orientador, pelos ensinamentos, orientações, incentivo, paciência que muito contribuiu para meu crescimento intelectual e científico. all the n possible disconformities in the waveform that can exist or occur in the data file or registered data in analyses. As the differential of this research, from the location in time of the alteration/discontinuities in the waveforms, it was possible to obtain data windows with flexible sizes. So, several events on the signal were evaluated, as well as their specific timeduration. For this purpose, the Wavelet Transform (WT) was used to reach the detection and localization in time of the waveform alterations. For the event classification, the TW, the Fourier Transform (FT) and the Root Mean Square (RMS) value were used. The data window flexibility allowed an appropriate choice of which tool could be better used in the classification task. As implemented, each one of these tools presented an answer, and the final answer was obtained by using a logic decision module. To validate the study, some situations of disturbances were characterized using a real distribution system, implemented and simulated applying the ATP (Alternative Transients Program) software. The results were excellent in such a way for detection and localization in time, as well as for the automatic classification and estimation of the magnitude and the event duration.

show abstract

Comparisons on ways of magnitude characterization of power quality disturbances

Cited by 7 publications

References 6 publications

Power Quality Monitoring using PMU

Power Quality Monitoring using PMU

Assessment of RMS computation in terms of power quality event detection

Técnicas para a detecção, classificação e localização no tempo das variações de tensão de curta e longa duração

Contact Info

Product

Resources

About