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Jüngste Trends in der Analyse von Oberschwingungen und deren Abschwächung

Über Jüngste Trends in der Analyse von Oberschwingungen und deren Abschwächung

Dieses Buch beschreibt die Entwicklung eines Wavelet-basierten Filters zur Erkennung und Identifizierung verschiedener Arten von Oberschwingungen im Stromnetz, die Störungen der Stromqualität verursachen. Ein hybrider Ansatz, der die Wavelet-Transformation, traditionelle Signalverarbeitungs- und regelbasierte Techniken sowie andere in der Energiebranche allgemein anerkannte traditionelle Techniken einbezieht, wurde entwickelt, um den Filter zu konstruieren. Insbesondere die Wavelet-Transformation spielt eine wichtige Rolle für den Erfolg der Klassifizierungsaufgabe. Die Wavelet-Transformation wird verwendet, um das Vorhandensein von Oberschwingungen in einer bestimmten Wellenform zu erkennen. Das Vorhandensein von Oberschwingungen wird durch große Beträge der diskreten Wavelet-Transformationskoeffizienten auf verschiedenen Skalen angezeigt. Diese Koeffizienten weisen eindeutige Störungsmerkmale auf. Diese Merkmale werden dann zusammen mit den Merkmalen herkömmlicher Techniken in einem regelbasierten Ansatz verwendet, um die Störungskategorie zu bestimmen. Die Wavelet-Transformation ist ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung und Abschwächung von Oberschwingungen im Stromnetz.

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  • Sprache:
  • Deutsch
  • ISBN:
  • 9786205794937
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 60
  • Veröffentlicht:
  • 20. März 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 107 g.
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Beschreibung von Jüngste Trends in der Analyse von Oberschwingungen und deren Abschwächung

Dieses Buch beschreibt die Entwicklung eines Wavelet-basierten Filters zur Erkennung und Identifizierung verschiedener Arten von Oberschwingungen im Stromnetz, die Störungen der Stromqualität verursachen. Ein hybrider Ansatz, der die Wavelet-Transformation, traditionelle Signalverarbeitungs- und regelbasierte Techniken sowie andere in der Energiebranche allgemein anerkannte traditionelle Techniken einbezieht, wurde entwickelt, um den Filter zu konstruieren. Insbesondere die Wavelet-Transformation spielt eine wichtige Rolle für den Erfolg der Klassifizierungsaufgabe. Die Wavelet-Transformation wird verwendet, um das Vorhandensein von Oberschwingungen in einer bestimmten Wellenform zu erkennen. Das Vorhandensein von Oberschwingungen wird durch große Beträge der diskreten Wavelet-Transformationskoeffizienten auf verschiedenen Skalen angezeigt. Diese Koeffizienten weisen eindeutige Störungsmerkmale auf. Diese Merkmale werden dann zusammen mit den Merkmalen herkömmlicher Techniken in einem regelbasierten Ansatz verwendet, um die Störungskategorie zu bestimmen. Die Wavelet-Transformation ist ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung und Abschwächung von Oberschwingungen im Stromnetz.

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