Data compression using Prony's method and wavelet transform in power quality monitoring systems

• Autorzy: Zygarlicki J. , Mroczka J.

Warianty tytułu

PL

Kompresja danych z zastosowaniem metody Prony'ego i transformacji falkowej w systemach monitorowania jakości systemów energetycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents a new method for data compression that can be used in power quality monitoring systems. Described algorithm offers high compression ratio and keeps good accuracy of the reconstructed signals. The algorithm uses a modified Prony's method for initial power waveform modeling (basic parameters of estimation) as well as wavelet transform for additional reduction of compression artifacts present in the Prony model of the analysed signal. The combination of the Prony's method and wavelet transform enables obtaining effective compression of real signals observed in monitoring systems. It also gives information about harmonics and transient oscillatory components of power waveforms that can be used for the power quality analysis. Examples of real signals recorded in power monitoring systems are presented in the paper as well as discussion of compression efficiency for different sets of compression artefacts level.

PL

Artykuł opisuje metodę kompresji sygnału elektroenergetycznego rejestrowanego w celu analizy jakości energii. Opisany algorytm umożliwia uzyskanie wysokiego współczynnika kompresji sygnału przy zachowaniu dużej dokładności rekonstrukcji oryginału. Algorytm wykorzystuje zmodyfikowaną metodę Pronego analizy sygnałów w celu wyznaczenia podstawowego modelu sygnału oraz dodatkowo dla zmniejszenia błędów rekonstrukcji stosuje takie dyskretną analizę falkową. Połączenie tych metod umożliwia efektywną kompresję rzeczywistych sygnałów z urządzeń pomiarowych oraz dodatkowo realizuje analizę składowych harmonicznych i zdarzeń o charakterze oscylacyjnym przebiegów, co może ułatwić późniejszą analizę zjawisk zachodzących w monitorowanych obiektach. Artykuł zawiera analizę przykładowych rzeczywistych sygnałów z systemu monitorującego, pokazuje analizę wydajności algorytmu dla różnych założonych błędów kompresji oraz opisuje błędy generowane przez metodę.

Słowa kluczowe

EN

signal compression; Prony's method; wavelet transforms; power quality

PL

kompresja sygnału; metoda Prony’ego; transformacja falkowa; jakość energii elektrycznej

• Wydawca: Komitet Metrologii i Aparatury Naukowej PAN
• Czasopismo: Metrology and Measurement Systems
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 13, nr 3
• Strony: 325--251
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Zygarlicki J.

autor

Mroczka J.

• Technical University of Opole, Poland,

Bibliografia

• 1. Meher S. K., Pradhan A. K., Panda G.: An integrated data compression scheme for power quality events using spline wavelet and neural network, Electric Power Systems Research, vol. 69, Iss. 2-3, May 2004, pp. 213-220.
• 2. Dash P. K., Panigrahi B. K., Sahoo D. K., Panda G.: Power Quality Disturbance Data Compression, Detection and Classification Using Integrated Spline Wavelet and S-Transform, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 18, no. 2, April 2003, pp. 595-600.
• 3. Ziv J., Lempel A.: A Universal Algorithm for Sequential Data Compression, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 23, no. 3, 1977, pp. 337-343.
• 4. Stranneby Dag.: Digital Signal Processing. BTC, Warsaw 2004. (in Polish)
• 5. IEEE 1159.3, Recommended Practice for the Transfer of Power Quality Data.
• 6. Sayood K.: Data Compression – an Introduction. RM, Warsaw 2002. (in Polish)
• 7. Lovisolo L., Da Silva E. A. B., Rodrigues M. A. M.: Efficient Coherent Adaptive Representations of Monitored Electric Signals in Power Systems Using Damped Sinusoids, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no. 10, October 2005, pp. 3831-3846.
• 8. Ribeiro M. V., Romano J. M. T., Duque C. A.: An Improved Method for Signal Processing and Compression in Power Quality Evaluation, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 19, no. 2, April 2004, pp. 464-471.
• 9. Kosicka M.: Properties of Wavelet Transform. Przegląd Elektrotechniczny, no. 9, 2000, pp. 224-229. (In Polish)
• 10. J. Białasiewicz: Wavelets and Transformations. WNT, Warsaw 2004. (in Polish)
• 11. Polish Standard PN-EN 50160: Parameters of supply voltage in public distribution networks (in Polish).
• 12. Polish Standard PN-EN 61000-4-7: 1998: Electromagnetic compatibility – test and measurement methods – Genearal guide to harmonic and inter-harmonic measurements and measuring instrumentation used for this purpose for power networks and equipment connected to them (in Polish).
• 13. Zieliński T. P.: From Theory to Digital Signal Processing. Internal publication , Dept. EAIiE of AGH, Cracow 2002. (in Polish)
• 14. Marple S., Jr. Lawrence: Digital Spectral analysis. Prentice Hall PTR, New Jersey 1987.
• 15. Chaari O., Bastard P., Meunier M.: Prony’s method: An efficient tool for the analysis of earth fault currents in Petersen-coil-protected networks, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 10, no. 3, July 1995, pp. 1234-1241.
• 16. Tawfik M. M., Morcos M. M.: ANN-Based Techniques for Estimating Fault Location on Transmission Lines Using Prony Method, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 16, no. 2, April 2001, pp. 219-224.
• 17. Łobos T., Rezmer J., Koglin H.-J.: Analysis of Power System Transients Using Wavelets and Prony Method, IEEE Porto Power Tech Conference, vol. 4, Portugal, September 2001.
• 18. Osborne M. R., Smith G. K.: A Modified Prony Algorithm For Exponential Function Fitting, SIAM Journal on Scientific Computing, vol. 16, no. 1, 1995, pp. 119-138.
• 19. Wilkinson W. A., Cox M. D.: Discrete Wavelet Analysis of Power System Transients, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 11, no. 4, November 1996, pp. 2038-2044.
• 20. Driesen J., Belmans R.: Wavelet-based Power Quantification Approaches, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, Anchorage, USA, May 2002, pp. 481-486.
• 21. Angrisani L., Daponte M., D’Apuzzo M., Testa A.: A Measurement Method Based on the Wavelet Transform for Power Quality Analysis, IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 13, no. 4, October 1998, pp. 990-999.