In this study, adaptive estimation of power
system harmonics is investigated. As adaptive estimation algorithms in the
study, gradient descent based adaptive algorithms widely used in the literature
are used due to its simple computational complexity and the easily applicable
for real-time systems. These algorithms are least mean square LMS, normalized
LMS (NLMS), Sign-Data LMS, and Sign-Error LMS algorithms, respectively. Within
the scope of the study, the unknown amplitude and phase harmonics of the current
or voltage expressions available in power systems are first expressed as an
estimation problem. Then, the handled amplitude and phase information of the fundamental
and harmonic components of the power system signal are estimated by the
gradient descent based adaptive algorithms. The simulations performed in the
study indicate that the NLMS algorithm shows superior performance compared to
the other three algorithms. However, in real-time power system applications
where the high-speed data stream is available, it is also concluded that the
use of the Sign-Data LMS algorithm containing lower computational complexity will
be more appropriate instead of the LMS and NLMS algorithms.
Bu çalışmada, güç sistemi harmoniklerinin
adaptif kestirimi üzerine bir inceleme yapılmıştır. Çalışmada adaptif kestirim
algoritmaları olarak, basit hesap yükü ve gerçek zamanlı sistemlere kolaylıkla
uygulanabilirliği nedeniyle literatürde yaygın kullanılan eğim düşüm tabanlı
adaptif algoritmalar kullanılmıştır. Bu algoritmalar sırasıyla en küçük
ortalama kare (LMS), normalize edilmiş LMS (NLMS), İşaret-Veri LMS ve İşaret-Hata
LMS algoritmalarıdır. Çalışma kapsamında, öncelikle güç sistemlerinde mevcut
olan akım veya gerilim ifadelerinin bilinmeyen genlik ve faz harmonikleri bir
kestirim problemi olarak ifade edilmiştir. Daha sonra ise ele alınan güç
sistemi sinyalinin temel ve harmonik bileşenlerin genlik ve faz bilgileri eğim
düşüm tabanlı adaptif algoritmalar ile kestirilmiştir. Çalışmada
gerçekleştirilen benzetimler, NLMS algoritmasının diğer üç algoritmaya kıyasla
üstün bir başarım sergilediğini göstermiştir. Fakat yüksek hızlı veri akışının
mevcut olduğu gerçek zamanlı güç sistemi uygulamalarında LMS ve NLMS
algoritmalarının yerine, daha az hesap yükü içeren İşaret-Veri LMS
algoritmasının kullanımının daha uygun olabileceği sonucuna ayrıca varılmıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Electrical Engineering |
Journal Section | Electrical and Electronics Engineering |
Authors | |
Publication Date | January 28, 2019 |
Submission Date | October 25, 2018 |
Acceptance Date | December 17, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 8 Issue: 1 |