Linia długa

W przypadkach gdy wymiary geometryczne układów elektrycznych są porównywalne z długością fali elektromagnetycznej, to nie spełniają one warunku quasi-stacjonarności i powinny być opisywane ogólnymi metodami teorii pola elektromagnetycznego. Układy takie nazywa się układami o parametrach rozłożonych. W pewnych przypadkach można jednak zastosować analizę obwodową do układów o parametrach rozłożonych. Dotyczy to tzw. linii długiej , gdzie warunek quasi-stacjonarności jest naruszony tylko w jednym kierunku, tzn. przy danej częstotliwości sygnału wymiary wzdłuż osi linii są dużo większe niż w pozostałych kierunkach i porównywalne z długością fali elektromagnetycznej. W takich układach wartości prądów i napięć w linii zależą zarówno od czasu jak i od współrzędnej przestrzennej

Analiza widmowa sygnałów dyskretnych

Celem ćwiczenia jest przeprowadzenie analizy widmowej dyskretnych sygnałów okresowych przy zastosowaniu szybkiego przekształcenie Fouriera (FFT) oraz zbadaniu wpływu różnych czynników na dokładność przetwarzania. Do analizy i wizualizacji otrzymanych wyników wykorzystano funkcje programu MATLAB

Model order selection criteria: comparative study and applications

A practical application of information theoretic criteria is presented in this paper. Eigenvalue decomposition of the signal correlation matrixbased AIC, MDL and MIBS criteria are investigated and used for online estimation of time varying parameters of harmonic signals in power systems.===PL===Artykuł przedstawia kryteria i porównanie metod redukcji modelu procesu. Przedstawiono i porównano różne kryteria bazujące na dekompozycji macierzy korelacji według wartości własnych: AIC, MDL i MIBS. Porównania dokonano na sygnałach harmonicznych odpowiadających układowi niestacjonarnemu

Nonlinear regression applied for power quality disturbances characterization in grids with wind generators

The impact of wind generation on the electrical system should be assessed to figure out potential hazards to system operation and deterioration of power quality indices. In this paper signal processing algorithms has been applied to analyse switching transients within wind generation units. Nonlinear regression method and Prony model were applied to determine transients’ parameters for various operation modes of the wind generator. Both methods delivered quite satisfactory results, but the regression method was prone to local minima

Platforma zdalnej edukacji „Moodle” – projektowanie kursu komplementarnego

W referacie przedstawiono propozycję modyfikacji kursów opracowanych w formie „tradycyjnej”, zmierzającą w kierunku planowania kursów komplementarnych. Kursy komplementarne (blended learning) często w polskich przekładach nazywane są także kursami mieszanymi(autorzy referatu wprowadzają opis: m-kurs). Oba określenia w pełni oddają ideę kształcenia odnoszącego się w odpowiednich proporcjach zarówno do form „tradycyjnych” jak i form szeroko rozumianej edukacji wspomaganej nowoczesnymi środkami przekazu (m.in. multimedia, Internet). Rozważane są zależności pomiędzy kreowanymi formami komplementarnymi i stopniem ich akceptacji przez grupy uczestników (studentów) realizujących zadania według programów dydaktycznych nie tylko obowiązkowych, ale również wybieralnych. Kształcenie ukierunkowane na wykorzystanie nabytej (ale nie „wyuczonej”) wiedzy w zakresie umiejętności diagnozy problemu,innowacyjnego spojrzenia oraz w rezultacie uzyskania rozwiązania postawionego problemu. Propozycja skierowana jest przede wszystkim do pracowników dydaktycznych posiadających wieloletnie doświadczenie w nauczaniu "tradycyjnym" w szkołach wyższych i średnich. Autorzy na podstawie własnych doświadczeń oraz obserwacji środowiska akademickiego próbują przybliżyć podstawowe zasady planowania procesu kształcenia wspomaganego wybranymi zasobami zdalnej platformy edukacyjnej Moodle

Wind Generator Transients’ Computation using Prony Method

The impact of wind generation on the electrical system should be assessed to guarantee error free operation and good power quality indicia. In this paper switching transients within wind generation units have been analyzed. Transients were simulated and measured. A Prony model of the signal and a nonlinear regression method were applied to determine transients’ parameters for various operation modes of the wind generator. Both methods delivered quite satisfactory results, but the regression method was sensitive to local minima

Computation of spectral components in system with wind generation unit

Signal parameters estimation is an important prerequisite for assessment of power quality (PQ) indices. Nowadays, large amounts of measured data need to be automatically processed for appropriate and useful data mining in PQ. Especially, modern wind generators are often seen as sources of PQ disturbances, which should be constantly supervised. The authors propose an application of modified Singular Value Decomposition (SVD) method for signal parameters estimation. Results of the proposed method are compared with broadly used Fourier Transform. Additionally,, results from Prony method are presented. A mechanical model of doubly fed induction generator (DFIG), operating in various conditions was chosen as a source of disturbed signals. Research results verify the usefulness of SVD based method

Measurement of IEC Groups and Subgroups Using Advanced Spectrum Estimation Methods

The International Electrotechnical Commission (IEC) standards characterize the waveform distortions in power systems with the amplitudes of harmonic and interharmonic groups and subgroups. These groups/subgroups utilize the waveform spectral components obtained from a fixed frequency resolution discrete Fourier transform (DFT). Using the IEC standards allows for a compromise among the different goals, such as the needs for accuracy, simplification, and unification. In some cases, however, the power-system waveforms are characterized by spectral components that the DFT cannot capture with enough accuracy due to the fixed frequency resolution and/or the spectral leakage phenomenon. This paper investigates the possibility of a group/subgroup evaluation using the following advanced spectrum estimation methods: adaptive Prony, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and root MUltiple-SIgnal Classification (MUSIC). These adaptive methods use variable lengths of time windows of analysis to ensure the best fit of the waveforms; they are not characterized by the fixed frequency resolution and do not suffer from the spectral leakage phenomenon. This paper also presents the results of the applications of these methods to three test waveforms, to current and voltage waveforms obtained from simulations of a real dc arc-furnace plant, and to waveforms measured at the point of common coupling of the low-voltage network supplying a high-performance laser printer

Assessment of Power Level Variations in a Small PV System

Abstract. There is a significant content of high variations of power levels in a PV system. This variations are considered as an deterioration of power quality and therefore should be quantified, further minimised. The ripple content in the power curve was assessed with wavelets. A bell shaped function was correlated to a power curve using optimisation techniques. It resulted in a very compact characterisation of the power curve and enabled conceptual correlation between real power curve and power output line required by the utility

Computation of Voltage Sag Initiation with Fourier based Algorithm, Kalman Filter and Wavelets

Dynamic Voltage Restorers (DVR) have been successfully applied for voltage dip mitigation in the last years. Especially in systems with nonlinear loads and wind turbine generation DVR units support the Power Quality enhancement. The reliability and quality of DVR operation depends mostly on fast and accurate voltage dip detection. Detection methodologies must be able to detect a voltage dip as fast as possible and be immune to other types of perturbations. In this paper we address the problem of voltage dip estimation using carefully selected advanced signal processing methods such as Fourier based algorithm, Kalman filtering and Wavelets. Additionally, the traditional and common technique of RMS value tracking has been mentioned. The algorithms have been tested under different conditions: voltage dip with phase jump, noise, frequency variations