The paper presents an innovative approach to identifying voltage fluctuation sources in power networks, also considering the localization understood as the indication of supply points of disturbing loads. The presented approach considers disturbance sources that change their operating state with a frequency higher than the power frequency. The implementation of the proposed solution is also proposed in such a way that its implementation in the smart meter infrastructure allows automatic localization of disturbance sources without additional expert knowledge. In the proposed approach, the modulation signal is estimated using a carrier signal estimator, which allows the estimation of a modulation signal with a frequency higher than the power frequency. The estimated modulating signal is decomposed into component signals associated with individual disturbing loads by decomposition by approximation using pulse waves. The decomposition process allows for the estimation of selected parameters associated with disturbing loads, on the basis of which the assessment of propagation of voltage fluctuations associated with the impact of individual disturbance sources is performed, which allows for the indication of their supply point. The proposed approach was verified in numerical simulation studies using MATLAB/SIMULINK and in experimental studies carried out in a real low-voltage power grid.


翻译:本文提出了一种识别电力网络中电压波动源的创新方法,同时兼顾了扰动负荷供电点定位的指示功能。该方法考虑了运行状态变化频率高于工频的扰动源。本文还提出了该解决方案的实施方案,使其在智能电表基础设施中实现自动定位扰动源,无需额外专家知识。在所提方法中,通过载波信号估计器对调制信号进行估计,从而能够估计频率高于工频的调制信号。采用脉冲波逼近分解技术,将估计出的调制信号分解为与各扰动负荷相关的分量信号。该分解过程可估计与扰动负荷相关的选定参数,基于这些参数评估各扰动源影响下的电压波动传播特性,进而指示其供电点。通过MATLAB/SIMULINK数值仿真及实际低压电网实验研究验证了所提方法的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:12
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
19+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
15+阅读 · 4月25日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员