PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Denoising and detrending of measured oscillatory signal in power system

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Usuwanie szumu i trendu w zmierzonym sygnale okresowym systemu WAMS
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents a novel method for denoising and detrending of oscillatory signal measured from wide area measurement system (WAMS) using empirical mode decomposition (EMD) and time-frequency analysis. First of all, the measured signal is decomposed into a set of intrinsic mode functions (IMFs) by EMD. Next, the IMFs are divided into three parts based on their time and frequency distributions. Then, the noise and higher frequency components, trend components and meaningful oscillation modes are identified respectively. The proposed method are validated by the actual measured signal from WAProtector and the estimated trend is confirmed by comparing with the sliding linear trend estimated method and other nonlinear trend estimated methods.
PL
W artykule zaprezentowano nową metodę usuwania szumu z sygnału okresowego w systemach WAMS. W pierwszej kolejności przeprowadza się dekompozycję sygnału na funkcje, które następnie dzielone są na trzy części w zależności od rozkładu czasowoczęstotliwościowego.
Rocznik
Strony
135--139
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., schem., wykr.
Twórcy
autor
autor
autor
autor
autor
Bibliografia
  • [1] Kamwa I, Beland J, Trudel G, et al. Wide-area monitoring and control at Hydro-Quebec: Past, present and future. Proceedings of IEEE Power Engineering Society General Meeting, Montreal, Canada, 2006.
  • [2] A.G. Phadke, R.M. de Moraes, The Wide World of Wide-Area Measurement, IEEE Power and Energy Magazine, 6(2008), No.5, 52-65
  • [3] Tona R, Benqlilou C, Espuna A, et al. Dynamic data reconciliation based on wavelet trend analysis, Industrial & Engineering Chemistry Research, 44(2005), No. 12, 4323-4335.
  • [4] Huang N. E, Shen Z, Long S. R. The empirical mode decomposition and Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London, 454(1998), 903-995.
  • [5] Messina A.R, Vittal V, Heydt G. T. et al. Nonstationary Approaches to Trend Identification and Denoising of Measured Power System Oscillations IEEE Trans. Power systems , 24 (2009),No. 4, 1798-1807.
  • [6] Zhou N, Trudnowski D, Pierre J. W. et al.An Algorithm for Removing Trends from Power-System Oscillation Data. Proceedings of IEEE power Engineering Society General Meeting, 2008.
  • [7] Messina A R. Inter-area oscillations in power systems a nonlinear and non-stationary perspective. Berlin, Springer Press, 2009.
  • [8] Mu G, Shi K, An J, et al. Signal energy method based on EMD and its application to research of low frequency oscillation. Proceedings of the CSEE, 28(2008), No.19, 36-41. (in chinese)
  • [9] Flandrin P, Rilling G, Gonçalvés P. Empirical mode decomposition as a filter bank. IEEE Signal Process. Lett, 11(2004), No.2, 112-114.
  • [10] Flandrin P, Gonçalvés P, Rilling G. Detrending and denosing with empirical mode decompositions. Proceedings of the European Signal Processing Conference (EUSIPCO '04), Aalborg,Denmark ,2004.
  • [11] Babnik Tadeja, Gabrijel Uros, Mahkovec Bojan,et al. Wide Area Measurement System in Action. 2007 IEEE Lausanne Power Tech, Lausanne, Switzerland. 2007.
  • [12] Matlab User's Guide, version 7.0.4.365, The MathWorks, Inc., Jan 2005.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOH-0063-0007
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.