Remote Sensing Monitoring System of Land Coverage Change in Mining Area

Based on remote sensing images, the panoramic views of land coverage distribution across a large geographic area can be accessed conveniently. Remote sensing monitoring system of land coverage change in mining area, which is a complex information system based on spatial database to manage multi-source heterogeneous data, was proposed in this article. The system structure, function and development strategy were studied in this paper. Remote sensing image fusion and classification are the key technologies in this system. The remote sensing image fusion method which is based on multi-band wavelet was discussed. Based on remote sensing image, the Chaos Immune Algorithm was proposed to improve the accuracy of land coverage classification. The results showed that this system can integrate the multi-source heterogeneous spatial data, including remote sensing image, vector data and related properties data into the whole body, also demonstrate graphical visualization and analyze compositely

Detection and classification of power quality disturbances based on Hilbert-Huang transform and feed forward neural networks

This paper presents a hybrid detection method and classification Technique based on Hilbert-Huang Transform (HHT) and Feed Forward Neural Networks (FFNNs) to improve the efficient delivery and ensure accurate detection of quality disturbances in the electrical power grids. First, quantities characteristics of power quality disturbances (PQDs) are introduced according its parametrical conditions. Thereafter, a detection and recognition algorithm is used for single and multiple disturbances. Then, a decomposition process and features extraction using Empirical Mode Decompensation (EMD) is conducted for each of these distorted waveforms into Intrinsic Mode Functions (IMFs). Finally, these features are constructed using signal amplitude and frequency and then after fed to one of the powerful Artificial Intelligence Techniques in this field for training, evaluating and testing using (FFNNs) classifier to verify and confirm the effectiveness of the detection methodology

Automatic classification of power quality disturbances using optimal feature selection based algorithm

The development of renewable energy sources and power electronic converters in conventional power systems leads to Power Quality (PQ) disturbances. This research aims at automatic detection and classification of single and multiple PQ disturbances using a novel optimal feature selection based on Discrete Wavelet Transform (DWT) and Artificial Neural Network (ANN). DWT is used for the extraction of useful features, which are used to distinguish among different PQ disturbances by an ANN classifier. The performance of the classifier solely depends on the feature vector used for the training. Therefore, this research is required for the constructive feature selection based classification system. In this study, an Artificial Bee Colony based Probabilistic Neural Network (ABCPNN) algorithm has been proposed for optimal feature selection. The most common types of single PQ disturbances include sag, swell, interruption, harmonics, oscillatory and impulsive transients, flicker, notch and spikes. Moreover, multiple disturbances consisting of combination of two disturbances are also considered. The DWT with multi-resolution analysis has been applied to decompose the PQ disturbance waveforms into detail and approximation coefficients at level eight using Daubechies wavelet family. Various types of statistical parameters of all the detail and approximation coefficients have been analysed for feature extraction, out of which the optimal features have been selected using ABC algorithm. The performance of the proposed algorithm has been analysed with different architectures of ANN such as multilayer perceptron and radial basis function neural network. The PNN has been found to be the most suitable classifier. The proposed algorithm is tested for both PQ disturbances obtained from the parametric equations and typical power distribution system models using MATLAB/Simulink and PSCAD/EMTDC. The PQ disturbances with uniformly distributed noise ranging from 20 to 50 dB have also been analysed. The experimental results show that the proposed ABC-PNN based approach is capable of efficiently eliminating unnecessary features to improve the accuracy and performance of the classifier

Implementación de algoritmos basados en máquinas de soporte vectorial (SVM) para sistemas eléctricos: revisión de tema

Objective: To perform a review of implementation of algorithms based on support vectore machine applied to electric systems.Method: A paper search is done mainly on Biblio­graphic Indexes (BI) and Bibliographic Bases with Selection Committee (BBSC) about support vector machine. This work shows a qualitative and/or quan­titative description about advances and applications in the electrical environment, approaching topics such as: electrical market prediction, demand predic­tion, non-technical losses (theft), alternative energy source and transformers, among others, in each work the respective citation is done in order to guarantee the copy right and allow to the reader a dynamic mo­vement between the reading and the cited works.Results: A detailed review is done, focused on the searching of implemented algorithms in electric sys­tems and innovating application areas.Conclusion: Support vector machines have a lot of applications due to their multiple benefits, however in the electric energy area; they have not been tota­lly applied, this allow to identify a promising area of researching.Objetivo: Realizar una revisión sobre la implementación de algoritmos basados en máquinas de soporte vectorial para sistemas eléctricos.Método: Se realiza una búsqueda de artículos principalmente en Índices bibliográficos (IB) y Bases Bibliográficas con Comité de Selección (BBCS) acerca de las máquinas de soporte vectorial. En este trabajo presenta una descripción cualitativa y/o cuantitativa acerca de los avances y aplicaciones en el entorno eléctrico, abordando temas como: predicción del mercado eléctrico, predicción de la demanda, perdidas no técnicas de electricidad (hurto), energías alternativas, trasformadores, entre otros, en cada trabajo se realiza la respectiva citación con el fin de garantizar los derechos de autor y permitirle al lector el movimiento dinámico entre lo consignado en este trabajo y los trabajos citados .Resultados: Se realiza la revisión de una manera detallada, centrando la búsqueda en algoritmos implementados en sistemas eléctricos y en área de aplicación novedosas.Conclusión: Las máquinas de soporte vectorial tiene bastantes aplicaciones debido a sus múltiples beneficios, sin embargo, en el área de energía eléctrica los campos de exploración no se han desarrollado en su totalidad, esto permite identificar un área prometedora de trabajos de investigación

Comprehensive Review on Detection and Classification of Power Quality Disturbances in Utility Grid With Renewable Energy Penetration

The global concern with power quality is increasing due to the penetration of renewable energy (RE) sources to cater the energy demands and meet de-carbonization targets. Power quality (PQ) disturbances are found to be more predominant with RE penetration due to the variable outputs and interfacing converters. There is a need to recognize and mitigate PQ disturbances to supply clean power to the consumer. This article presents a critical review of techniques used for detection and classification PQ disturbances in the utility grid with renewable energy penetration. The broad perspective of this review paper is to provide various concepts utilized for extraction of the features to detect and classify the PQ disturbances even in the noisy environment. More than 220 research publications have been critically reviewed, classified and listed for quick reference of the engineers, scientists and academicians working in the power quality area

Contribuciones a la calidad de la señal eléctrica basadas en wavelets e inteligencia artificial

En esta tesis se aborda el problema de la calidad de la señal eléctrica. Se usa como herramienta de análisis la transformada wavelet (DWT), que sirve de soporte matemático para la proposición de unos nuevos índices de calidad: una tasa de perturbación instantánea (ITD(t)) y una tasa de perturbación global (GDR); estos índices reflejan la calidad de la señal eléctrica bajo condiciones estacionarias y transitorias, y cuantifican los efectos de las perturbaciones no estacionarias y su duración con buena precisión y alta resolución. Para el caso estacionario se demuestra que su comportamiento es análogo al conocido THD. Por otro lado, se analizan las técnicas de clasificación de perturbaciones basadas en inteligencia artificial, prestando especial atención a las redes neuronales (ANN) y a las máquinas de soporte vectorial (SVM). Se describe una aplicación realizada basada en ANN y se muestran los logros obtenidos y sus inconvenientes. Se hace un estudio detallado de las SVM y se describen los diferentes métodos de clasificación binaria y su extensión al problema de multiclasificación. Posteriormente, se desarrolla la metodología propuesta en esta tesis. La elección de la función wavelet más adecuada es un factor fundamental en la aplicación de este método; se ha establecido un criterio original para una selección óptima de la misma, de modo que sea la que mejor se adapte a las características propias de las señales eléctricas. Los resultados obtenidos de la aplicación del índice propuesto GDR a señales eléctricas con perturbaciones simples o compuestas, permiten realizar una clasificación eficiente de las mismas con un conjunto de SVM binarias y la ayuda del valor RMS de la señal como índice auxiliar. Finalmente se desarrolla una herramienta virtual que proporciona la monitorización en un montaje experimental y que facilita la visualización de los parámetros presentados y de todo el proceso de clasificación para validar la metodología propuesta

Detección, clasificación y localización de eventos de calidad de energía utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señales e inteligencia artificial

La convergencia de la red eléctrica tradicional con los sistemas de generación distribuida, las fuentes de energía renovable y la incorporación de dispositivos electrónicos no lineales, generan una gran cantidad de fenómenos electromagnéticos que provocan un deterioro en la calidad de la energía consumida por el usuario.La desregulación de los mercados y el hecho que los usuarios residenciales e industriales se hayan vuelto más exigentes en lo referente a la calidad de la energía que consumen genera marcadas presiones a todos los actores del mercado para brindar una energía de mayor calidad.Por este motivo resulta imprescindible que las empresas eléctricas cuenten con herramientas que permitan el monitoreo del estado de la red en tiempo real para gestionar adecuadamente tareas de mantenimiento preventivo y reactivo de la red y, de este modo, mejorar los índices que miden la calidad de la energía.En el futuro, las empresas prestadoras de energía eléctrica se verán obligadas a incurrir en importantes gastos para implementar dispositivos de medición, redes de comunicación para centralizar la información y algoritmos de procesamiento que permitan extraer información importante de los datos colectados.Sin importar los objetivos técnicos involucrados en la implementación de un sistema de monitoreo el principal motivo que fundamenta su implementación radica en la necesidad, de mitigar las pérdidas económicas generadas por las perturbaciones en suministro eléctrico.Un algoritmo de clasificación de perturbaciones y localización de fallas tiene por objetivo principal encontrar la fuente de la perturbación para establecer diagnósticos de la salud de la red y, en caso de ser necesario, rápidamente restablecer el servicio.En este contexto, en la presente tesis se presentan algoritmos innovadores de procesamiento de mediciones obtenidas en un sistema eléctrico con el objetivo de detectar, caracterizar, clasificar y localizar perturbaciones en un sistema eléctrico de potencia, empleando la menor cantidad posible de información.La mayoría de los algoritmos propuestos por la comunidad científica se enfocan a detectar y clasificar una perturbación, dentro de un conjunto de muestras, evitando abordar casos que comúnmente se presentan en la realidad tal como las perturbaciones complejas.Por otro lado, la mayoría de las publicaciones relativas a la localización de fallas se enfocan en sistemas eléctricos de transmisión siendo muy escasos los trabajos que abordan la problemática desde el punto de vista de un sistema de distribución.En la presente tesis se presenta el desarrollo de diversos algoritmos cuyo objetivo radica en la detección y clasificación de perturbaciones simples y complejas así como también en la localización de fallas en sistemas eléctricos de potencia.Los desarrollos realizados están fundamentados en avanzadas técnicas de procesamiento de señales, diversas estrategias para la extracción de parámetros característicos, métodos de minería de datos para la selección de parámetros característicos y técnicas innovadoras de Inteligencia Artificial para la clasificación y localización de eventos de calidad de energía.Los métodos desarrollados presentan destacados resultados en comparación con las publicaciones que abordan la problemática propuesta en la presente tesis. Por este motivo, los algoritmos desarrollados se enfocarán en la detección y clasificación de perturbaciones complejas y en la localización de fallas en sistemas eléctricos de distribución.Fil: de Yong, David Marcelo. Autor; . Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electricidad y Electrónica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin