Methoden der Signalverarbeitung zum Entwurf eines zeitsynchronisierten Zeigermesssystems für die elektrische Energieversorgung

用于设计电能供应时间同步指针测量系统的信号处理方法

基本信息

项目摘要

Zur Verhinderung von großflächigen Störungen in elektrischen Energieübertragungsnetzen müssen Netzengpässe rechtzeitig erkannt werden. Die transportierte Leistung wird durch die synchrone Erfassung von Phasenwinkel und Betrag (zeitsynchronisierte Zeiger) von Knotenspannungen und Strömen ermittelt. Daf¨ur werden seit einigen Jahren sogenannte Phasor Measurement Units (PMU) verwendet. Die Protokollierung und Datierung der Messung und deren Genauigkeit heutiger PMU wird durch den aktuellen Standard IEEE C37.118 festgelegt. Dabei werden jedoch nur stationäre Netzvorgänge betrachtet. Zur sicheren Erkennung kritischer Systemzustände ist es jedoch dringend erforderlich, dynamische und zeitlich schnell veränderliche Vorgänge zuverlässig messen und als Effektivwertzeiger repräsentieren zu können. In diesem Projekt werden fortschrittliche Algorithmen der Signalverarbeitung für die Bestimmung von Frequenz und Phasenwinkel dynamischer und stationärer Netzvorgänge erforscht. Somit können dynamische Netzzustände schneller und genauer bestimmt werden. Durch die Entwicklung von Referenznetzen und -szenarien und von Standardsignalen können Messungen reproduziert und die Funktion und Genauigkeit der Algorithmen erfasst und demonstriert werden.
Zur Verhinderung von großflächigen Störungen in elektrischen energie<s:1> bertragungsnetzen m<e:1> ssen Netzengpässe rechtzeitig erkantwerden。Die transportite Leistung, Die synchrine von Phasenwinkel and Betrag (zeitsynchronisierte Zeiger) von Knotenspannungen and Strömen ermittelt。相量测量单元(PMU)。基于IEEE C37.118标准的PMU无线通信和数据传输技术。Dabei werden jedoch nur stationäre Netzvorgänge betrachet。研究进展与研究进展Systemzustände研究进展与研究进展veränderliche Vorgänge zuverlässig研究进展与研究进展repräsentieren研究进展können在工程项目werden schrittlich算法的信号verarbeung <e:1>,频率和相位的最佳估计,动力学和stationärer Netzvorgänge erforscht。someit können dynamische Netzzustände schneller和genauwer最优估计。Durch die Entwicklung von Referenznetzen und -szenarien und von Standardsignalen können Messungen reduziert und die function and Genauigkeit der Algorithmen fast and demonstriert werden。

项目成果

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