메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yanhui Xi (Hunan Province Higher Education Key Laboratory of Power System Safety Operation and Control) Zewen Li (Hunan Province Higher Education Key Laboratory of Power System Safety Operation and Control) Xiangjun Zeng (Hunan Province Higher Education Key Laboratory of Power System Safety Operation and Control) Xin Tang (Hunan Province Higher Education Key Laboratory of Power System Safety Operation and Control)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.3
발행연도
2017.5
수록면
1,016 - 1,026 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
#Voltage sag #Adaptive estimation #The extended Kalman filter #The maximum likelihood method #Wavelet transform

목차

Abstract
1. Introduction
2. The State Space Model of the Power Signal
3. The EKF-ML Method
4. Simulations
5. Conclusion
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
O. Gencer, S. Ozturk, T. Erfidan, “A new approach to voltage sag detection based on wavelet transform,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 32, no. 2, pp. 133-140, Feb. 2010. F. B. Costa, B. A. Souza, N. S. D. Brito, “Real-time detection of voltage sags based on wavelet transform,” in Proc. IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition, pp.537-542, 2010. H. M. Beides, G. T. Heydt, “Dynamic state estimation of power system harmonics using Kalman filtering methodology,” IEEE Trans. Power Del., vol. 6, no. 4, pp. 1663-1670, Oct. 1991. R. Naidoo, P. Pillay, “A new method of voltage sag and swell detection,” IEEE Trans. Power Del., vol. 22, no. 2, pp. 1056-1063, Apr. 2007. M. B. Latran, A. Teke, “A novel wavelet transform based voltage sag/swell detection algorithm,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 71, pp. 131-139, Oct.2015.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-560-002385279