به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

fault detection

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه fault detection در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • Deepak M Sonje *, Ravindra Munje
    Fault detection and classification (FDC) is a vital area in the health monitoring of three-phase induction machines. According to the failure survey of three three-phase induction machines, bearing-related faults cause a percentage of motor failures in the range of almost 41-50% which is very significant. These faults may occur one or multiple at a time in the bearing. With a well-designed fault detection method, failure of the motor can be reduced and productivity can also be increased. This paper proposes the simultaneous bearing fault detection and classification in three three-phase induction machine using the combination of feature fusion method and intelligent random forest (RF) algorithm. The paper contributes in two folds. In the first part of the paper, the performance of traditional methods such as vibration and current analysis is tested in which statistical parameters obtained from current and vibration signals are passed separately to the intelligent random forest classifier. In the second part of the paper, statistical parameters obtained from current and vibration signals are fused together and used as inputs to the RF classifier. The accuracy and various other performance measures are calculated and based on experimental results; a remarkably high detection/classification performance is achieved.
    Keywords: Bearing Fault, Fault Detection, Classification, Induction Motor, Random Forest
  • NOOR FAZLIANA FADZAIL*, Samila Mat Zali, Ernie Che Mid

    The activation function has gained popularity in the research community since it is the most crucial component of the artificial neural network (ANN) algorithm. However, the existing activation function is unable to accurately capture the value of several parameters that are affected by the fault, especially in wind turbines (WT). Therefore, a new activation function is suggested in this paper, which is called the double sigmoid activation function to capture the value of certain parameters that are affected by the fault. The fault detection in WT with a doubly fed induction generator (DFIG) is the basis for the ANN algorithm model that is presented in this study. The ANN model was developed in different activation functions, namely linear and double sigmoid activation functions to evaluate the effectiveness of the proposed activation function. The findings indicate that the model with a double sigmoid activation function has greater accuracy than the model with a linear activation function. Moreover, the double sigmoid activation function provides an accuracy of more than 82% in the ANN algorithm. In conclusion, the simulated response demonstrates that the proposed double sigmoid activation function in the ANN model can effectively be applied in fault detection for DFIG based WT model.

    Keywords: Activation Function, Fault Detection, Artificial Neural Network, Machine Learning, Doubly Fed Induction Generator, Wind Turbine
  • Arizadayana Zahalan, Samila Mat Zali*, Ernie Che Mid, Noor Fazliana Fadzail

    Photovoltaic (PV) systems are vital in the global renewable energy landscape because of their capability to harness solar energy efficiently. Ensuring the continuous and efficient operation of PV systems is crucial in maximizing their energy contribution. However, these systems' reliability and safety remain critical because they are prone to various faults, mainly when operating in harsh environmental conditions. This study addresses these issues by exploring fault detection and classification in PV arrays using neural network (NN) -based techniques. A PV array model, consisting of 3x6 PV modules, was simulated using MATLAB Simulink to replicate real-world conditions and analyse various fault scenarios. An open circuit, a short circuit, and a degrading fault are the three types of faults considered in this study. The NN was trained on a dataset generated from the MATLAB Simulink model, encompassing normal operating and fault conditions. This training enables the network to learn the distinctive patterns associated with each fault type, enhancing its detection accuracy and classification capabilities. Simulation results demonstrate that the NN-based approach effectively identifies and classifies the three types of faults.

    Keywords: Photovoltaic Arrays, Fault Detection, Fault Classification, Neural Network
  • حمیدرضا سزاوار*، سعید حسن زاده

    عملکرد رله های اضافه جریان در تشخیص و حفاظت شبکه های قدرت از اهمیت بالایی برخوردار است. با توجه به گسترش منابع تولید پراکنده (DG) در شبکه های توزیع، چالش های جدیدی در عملکرد این رله ها به وجود آمده است. حضور این منابع در شبکه می تواند باعث کاهش جریان خطا شده و در نتیجه باعث تاخیر در عملکرد رله ها گردد. این تاخیر می تواند منجر به آسیب به تجهیزات موجود در شبکه به دلیل تداوم خطا شود. همچنین، منابع تولید پراکنده می توانند باعث ایجاد اختلال در رله ها شوند، به طوری که رله هایی که به طور معمول باید فیدر معیوب را از شبکه جدا کنند، فیدر سالم را قطع کنند. این مقاله به معرفی و مدلسازی الگوریتمی می پردازد که با حفظ عملکرد صحیح رله های اضافه جریان، شرایط حضور منابع تولید پراکنده در شبکه را فراهم می کند. هدف این الگوریتم تعیین بهترین مکان برای اتصال منابع تولید پراکنده به شبکه است. در این تحقیق، الگوریتم مدنظر در محیط متلب پیاده سازی و سپس صحت سنجی مدل در نرم افزار دیگسایلنت انجام شده است. نتایج حاصل از این تحقیق می تواند به بهینه سازی عملکرد سیستم های توزیع انرژی و کاهش مشکلات مربوط به حفاظت شبکه های توزیع با حضور منابع تولید پراکنده کمک کند.

    کلید واژگان: تشخیص خطا، تولید پراکنده، رله اضافه جریان، مدلسازی الگوریتم
    Hamidreza Sezavar *, Saeed Hasanzadeh

    The performance of overcurrent relays is crucial in fault detection and protection of power networks. With the increasing integration of Distributed Generation (DG) sources into distribution networks, new challenges have emerged in the operation of these relays. The presence of DG sources can reduce fault currents, leading to delays in relay operation. This delay can potentially cause damage to existing equipment due to the prolonged fault in the network. Additionally, DG sources may cause malfunctions in relays, resulting in the disconnection of a healthy feeder instead of the faulty one. This paper introduces and models an algorithm that allows the integration of DG sources into the network without altering the overcurrent relay settings. The goal of this algorithm is to determine the optimal location for connecting DG sources to the network. In this study, the proposed algorithm was implemented in MATLAB, and the model was validated using DigSilent software. The results of this research can contribute to optimizing the performance of distribution systems and mitigating issues related to network protection with the presence of distributed generation sources.

    Keywords: Overcurrent Relays, Distributed Generation, Fault Detection, Power System, Algorithm Modeling
  • فرزانه اصلانی گزنق، یوسف نیشابوری*، محمد فرهادی کنگرلو
    روند رو به رشد استفاده از مبدل های چندسطحی در کاربردهای توان بالا، ضرورت توجه به قابلیت اطمینان و تحمل پذیری خطا در این مبدل ها را افزایش داده است. از این رو در این پژوهش، عملکرد اینورتر ضربدری که از روش کنترل پیش بین مبتنی بر مدل برای کلیدزنی بهره می برد، در شرایط وقوع خطای مدارباز در هر یک از کلیدهای نیمه های موجود در ساختار مبدل مورد بررسی قرار گرفته و رویکردی برای بهبود بهره برداری از ظرفیت آن در شرایط پس از خطا پیشنهاد شده است. به این منظور، ابتدا روشی برای تشخیص و جایابی خطای مدارباز با استفاده از انحراف ولتاژ انداز گیری شده نسبت به ولتاژ مرجع پیشنهاد شده و سپس با تعریف شاخص های خطا بر اساس وضعیت سیگنال خطا در هنگام تولید سطوح ولتاژ مختلف در مدت زمان یک سیکل پس از تشخیص خطا، کلید معیوب شناسایی می شود. در این روش از حداقل تعداد سنسورهای ولتاژ و جریان استفاده می شود. سپس به منظور دستیابی به حداکثر ولتاژ خروجی در شرایط پس از خطا، پیشنهاد می شود یک سلول ضربدری با لینک خازنی به عنوان سلول پشتیبان در ساختار مبدل تعبیه شود. در نهایت، صحت و کارایی روش های پیشنهادی بر روی اینورتر نه-سطحی ضربدری از طریق شبیه سازی در محیط MATLAB/SIMULINK تایید شده است.
    کلید واژگان: مبدل چندسطحی، خطای مدارباز، شناسایی خطا، تحمل پذیری خطا، مبدل ضربدری، کنترل پیش بین مبتنی بر مدل
    Farzaneh Aslani-Gaznag, Yousef Neyshabouri *, Mohammad Farhadi-Kangarlu
    The increasing trend in the use of multilevel converters for high-power applications has emphasized the significance of reliability and fault tolerance in these systems. In this research, Model Predictive Control (MPC) has been developed to generate the switching commands for the cross-switched inverter. The performance of the inverter is investigated under conditions where an open-circuit fault occurs in any of its switches. Additionally, an approach has been proposed to enhance the utilization of the capacity of the inverter in post-fault operation. For this purpose, first, a fault detection method is presented to identify the open-switch fault by measuring the deviation of measured voltage from the reference voltage. Then, by defining fault indices and monitoring their conditions during one cycle after fault detection, the faulty switch is also identified. This method uses the minimum number of voltage and current sensors. Also, to achieve the maximum possible output voltage under post-fault conditions, it is proposed to embed a cross-switched cell with capacitive links in the converter structure as an auxiliary cell. Finally, the accuracy and effectiveness of the proposed methods are verified through the simulation of a nine-level cross-switched inverter in the MATLAB/SIMULINK environment.
    Keywords: Multilevel Inverter, Open-Circuit Fault, Fault Detection, Fault Tolerance, Cross-Switched Converter, Model Predictive Control (MPC)
  • قابلیت انتقال توان افزایش یافته با سیستم انتقال شش فاز امکان پذیر است اما به دلیل عدم وجود یک طرح حفاظتی مناسب برای ایمن سازی خط از 120 نوع خطای مختلف اتصال کوتاه احتمالی محبوبیت پیدا نکرد. این کار یک طرح حفاظتی با تبدیل موجک گسسته (موجک مادر db4) و یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ارایه می کند. الگوریتم Levenberg-Marquardt برای آموزش شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود. این طرح حفاظتی فقط به اطلاعات فعلی از پیش پردازش شده گذرگاه پایانی ارسال کننده نیاز دارد. برای تشخیص و طبقه بندی خطای تمامی 120 نوع خطا، یک ماژول ANN منفرد با شش ورودی و شش خروجی پیاده سازی شده است. برای تخمین مکان خطا در هر فاز، 11 ماژول ANN با شش خروجی، یکی برای هر یک از 11 نوع ترکیبی از خطاها، پیاده سازی شده است. نتایج شبیه سازی MATLAB/SIMULINK تکنیک حفاظتی پیشنهادی پیاده سازی شده بر روی سیستم انتقال قدرت شش فاز آلگنی نشان می دهد که در تشخیص و طبقه بندی تمامی خطاها با پارامترهای خطای متغیر با دقت 99.76 درصد موثر و کارآمد است. مشخص شد که عملکرد ماژول های تخمین مکان خطا با داده های آموزشی بهتر و با داده های تست متوسط است.
    کلید واژگان: شبکه عصبی مصنوعی، تبدیل موجک گسسته، تشخیص، طبقه بندی خطا، تخمین مکان خطا، انتقال شش فاز
    G. Vikram Raju *, N. Venkata Srikanth
    The enhanced power transfer capability is possible with the six-phase transmission system but it did not gain popularity due to the lack of a proper protection scheme to secure the line from 120 types of different possible short circuit faults. This work presents a protection scheme with discrete wavelet transform (db4 mother wavelet) and an artificial neural network (ANN). The Levenberg-Marquardt algorithm is used for training the ANNs. This protection scheme requires only the pre-processed current information of the sending end bus. For fault detection and classification of all 120 fault types, a single ANN module is implemented with six inputs and six outputs. For fault location estimation in each phase, 11 ANN modules with six outputs are implemented, one for each of the 11 types of combination of faults. The MATLAB/ SIMULINK simulation results of the proposed protection technique implemented on the six-phase Allegheny power transmission system show that it is effective and efficient in detecting and classifying all the faults with varying fault parameters with an accuracy of 99.76%. It is found that the performance of the fault location estimation modules is better with the training data and moderate with the testing data.
    Keywords: Artificial Neural Network, Discrete wavelet transform, Fault detection, classification, Fault location estimation, Six-phase transmission
  • محسن علیانی، آرش دهستانی کلاگر*، محمدرضا علیزاده پهلوانی

    در سیستم قدرت هیبریدی شناورها، امکان بروز انواع مختلف خطا بسیار زیاد است. طبق مطالعات صورت گرفته در زمینه تشخیص و مکان یابی خطا در ریزشبکه های هیبریدی شناورها، فقدان تکنیک های جامع مدیریت خطا برای حفاظت ریزشبکه شناور از خطاهای اتصال کوتاه، مانع اصلی استفاده از ریزشبکه های هیبریدی شناورها برای ماموریت های دریایی حیاتی به شمار می آید. با توجه به قیود و محدودیت های میدانی در شناورها، طراحی یک سیستم حفاظت الکتریکی برای ریزشبکه های هیبریدی شناورها، نیاز به توجه و دقت به الزامات ویژه ای دارد. هدف این مقاله، ارائه یک طرح حفاظتی مناسب جهت تشخیص، طبقه بندی و مکان یابی خطا در ریزشبکه های هیبریدی شناورهاست. در این راستا تشخیص، طبقه بندی و مکان یابی خطا در مدت زمان 034/0 ثانیه الی 54/0 ثانیه با استفاده از الگوریتم مبتنی بر پردازش سیگنال تبدیل موجک با مرتبه چهارم (4db) انجام می شود. مشاهده نتایج و تحلیل آنها نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی به خوبی، انواع خطاها حتی خطاهای بسیار گذرا (حدود 1 میلی ثانیه) را چه در بخش AC و چه در بخش DC ریزشبکه شناور، تشخیص، طبقه بندی و مکان یابی می نماید.

    کلید واژگان: تشخیص و مکان یابی خطا، ریزشبکه هیبریدی شناور، تبدیل موجک
    Mohsen Aliyani, Arash Dehestani Kolagar *, Mohammadreza Alizadeh Pahlavani

    In the hybrid shipboard power networks, the possibility of occurrence of various types of faults is very high. According to the studies conducted in the field of fault detection and localization in hybrid microgrids, the lack of comprehensive fault management techniques to protect the microgrid against short-circuit faults is the main obstacle to the use of hybrid microgrids in vessels for vital marine missions. Considering the restrictions and limitations in marine vessels, the design of an electrical protection system for hybrid microgrids requires high attention to special requirements. In this paper, an appropriate protection scheme for fault detection and localization in hybrid shipboard microgrids is presented. In this regard, fault detection, classification and localization in a period of 0.034 to 0.54 seconds are performed using an algorithm based on Daubechies order 4 wavelet transform (db4). Observing the results and analyzing them shows that the proposed algorithm can detect, classify and localize all types of faults both in the AC and DC parts of the shipboard microgrids.

    Keywords: Fault Detection, Localization, Hybrid Shipboard Microgrid, Wavelet Transform
  • عادل یونسی، عباس غایب لو*، حسن رضا میرزائی

    تغییردهنده های تپ قابل قطع زیر بار یکی از مهم ترین تجهیزات ترانسفورماتورهای قدرت محسوب می شوند. این تجهیزات به دلیل داشتن حرکت های مکانیکی شدید و ایجاد قوس الکتریکی با انرژی بالا، دارای نرخ خرابی بالایی نسبت به دیگر تجهیزات داخلی ترانسفورماتور هستند. ارزیابی برخط و دقیق صحت عملکرد عادی تغییردهنده های تپ توسط روش هایی که در عملکرد عادی ترانسفورماتور خللی ایجاد نکنند، از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. در این مقاله، روند تشخیص عیوب تغییردهنده های تپ با استفاده از ویژگی های استخراج شده از سیگنال های آکوستیک مورد بحث و بررسی قرار گرفته است. این سیگنال ها توسط یک سنسور شتاب سنج از مخزن یک ترانسفورماتور قدرت و در حین تغییر تپ به صورت عملی آشکارسازی شده اند. در این مقاله علاوه بر بررسی ویژگی های معمول، دو ویژگی جدید شاخص زمان و شاخص فرکانس معرفی شده است. نهایتا جهت انتخاب ویژگی های مناسب جهت تشخیص عیوب و ارائه روشی کارآمد جهت دسته بندی آنها، برخی از داده های عملی موجود با توجه به نتایج ارائه شده در مراجع به صورت تصادفی معیوب شده و توسط روش ماشین بردار پشتیبان، داده های سالم و معیوب به طور موفقیت آمیزی طبقه بندی شده اند.

    کلید واژگان: ترانسفورماتور، تغییردهنده های تپ، تشخیص خطا، سیگنال آکوستیک بدنه، تبدیل موجک، ماشین بردار پشتیبان
    Adel Younesi, Abbas Ghayebloo *, Hasanreza Mirzaei

    On load tap changers are very important equipment of the power transformers. Due to the strongly mechanical movements and high-energy arcs, this equipment has a much higher failure rate with respect to other internal transformer equipment. Online and accurate evaluation of well operation of these equipment by indicators with no interfere on the normal operation of the transformer, is very important issue. In this paper, various faults detecting methods in the tap changer have been discussed an investigated by some extracted features of acoustic signals. These signals have been captured experimentally in various tap changing periods by an accelerometer sensor mounted on a power transformer body. In this paper, in addition to common features, two new feathers entitled time and frequency indicators have been introduced. Finally, for selecting the proper features to faults detection and proposing an effective classification method, some available experimental data were randomly defected by results in the references, and classified successfully as healthy and defective data by support vector machine (SVM) method.

    Keywords: Transformer, Tap Changer, Fault Detection, Vibration Signal, Wavelet Transform, Support Vector Machine
  • احسان اکبری*

    بروز خطاهای مختلف در سیستم انتقال به دلیل پیچیدگی ساختار و طولانی بودن خطوط انتقال نیرو، امری اجتناب ناپذیر است. تشخیص، دسته بندی و تعیین مکان خطا در این سیستم ها می تواند از بروز خسارت های بیشتر به شبکه قدرت جلوگیری کند. الگوریتم های مبتنی بر تئوری امواج سیار غالبا بر اساس روش های پردازش سیگنال پیاده سازی شده و قادرند تنها مکان بروز خطا را مشخص کنند. در حالی که تعیین نوع خطا به دلیل تنوع بالای خطاهای احتمالی در خطوط انتقال، به عملکرد بهتر و سریع تر سیستم حفاظتی کمک می کند. به همین منظور در این مقاله، یک الگوی تشخیص، دسته بندی و مکان یابی خطا به صورت یکپارچه پیشنهاد می شود که تنها از سیگنال های ولتاژ اندازه گیری شده روی یک ترمینال خط انتقال استفاده می کند. به منظور استخراج ویژگی از سیگنال اولیه از تبدیل موجک گابور استفاده شده و نتایج آن برای تشخیص و دسته بندی خطا استفاده خواهد شد. در ادامه نیز تئوری امواج سیار به منظور تعیین سکشن خطا و مکان یابی آن اعمال می گردد. علاوه بر این، به دلیل نصب جبران ساز توان راکتیو در خط انتقال، عملکرد سیستم حفاظتی می بایست به روزرسانی شود. نتایج شبیه سازی عددی در محیط MATLAB نشان دهنده عملکرد دقیق الگوی پیشنهادی در تشخیص، دسته بندی و مکان یابی خطا است. به کمک استراتژی پیشنهادی، میانگین دقت دسته بندی خطا و مکان یابی خطا به ترتیب برابر 100% و 99.573% به دست می آید. بروز خطاهای مختلف در سیستم انتقال به دلیل پیچیدگی ساختار و طولانی بودن خطوط انتقال نیرو، امری اجتناب ناپذیر است. تشخیص، دسته بندی و تعیین مکان خطا در این سیستم ها می تواند از بروز خسارت های بیشتر به شبکه قدرت جلوگیری کند. الگوریتم های مبتنی بر تئوری امواج سیار غالبا بر اساس روش های پردازش سیگنال پیاده سازی شده و قادرند تنها مکان بروز خطا را مشخص کنند. در حالی که تعیین نوع خطا به دلیل تنوع بالای خطاهای احتمالی در خطوط انتقال، به عملکرد بهتر و سریع تر سیستم حفاظتی کمک می کند. به همین منظور در این مقاله، یک الگوی تشخیص، دسته بندی و مکان یابی خطا به صورت یکپارچه پیشنهاد می شود که تنها از سیگنال های ولتاژ اندازه گیری شده روی یک ترمینال خط انتقال استفاده می کند. به منظور استخراج ویژگی از سیگنال اولیه از تبدیل موجک گابور استفاده شده و نتایج آن برای تشخیص و دسته بندی خطا استفاده خواهد شد. در ادامه نیز تئوری امواج سیار به منظور تعیین سکشن خطا و مکان یابی آن اعمال می گردد. علاوه بر این، به دلیل نصب جبران ساز توان راکتیو در خط انتقال، عملکرد سیستم حفاظتی می بایست به روزرسانی شود. نتایج شبیه سازی عددی در محیط MATLAB نشان دهنده عملکرد دقیق الگوی پیشنهادی در تشخیص، دسته بندی و مکان یابی خطا است. به کمک استراتژی پیشنهادی، میانگین دقت دسته بندی خطا و مکان یابی خطا به ترتیب برابر 100% و 99.573% به دست می آید.

    کلید واژگان: تشخیص، دسته بندی و مکان یابی خطا، سیستم انتقال جبران سازی شده، تبدیل موجک گابور، تئوری امواج سیار
    Ehsan Akbari*

    The occurrence of various faults in the transmission lines is inevitable due to the power transmission lines' complexity and length. Detecting, classifying, and locating faults in these systems can prevent further damage to the power grid. Algorithms based on the traveling wave theory are often implemented based on signal processing methods and can determine only the location of the faults. Determining the type of fault due to the wide variety of possible faults in the transmission lines can help the protection system operate more reliably and faster. Accordingly, in this paper, an integrated fault detection, classification, and location model is proposed, which uses only the voltage signals measured on one terminal of the transmission line. In order to extract features from the primary signal, Gabor wavelet transformation is used and its results will be utilized for fault detection and classification. Next, the traveling wave concept is applied to determine the fault section and estimate its location. In addition, due to the installation of the reactive power compensator in the transmission line, the performance of the protection system must be updated. Simulation results in MATLAB demonstrate the accurate performance of the proposed model in fault detection, classification, and location. By employing the proposed strategy, the average accuracy of fault classification and location is 100% and 99.573%, respectively.

    Keywords: Fault Detection, Classification, Location, Compensated Transmission System, Gabor Wavelet Transform, Traveling Wave Theory
  • زهرا مروج*، امیر ایمانی، محمد پازکی
    در سالیان اخیر استفاده از خطوط DC جهت اتصال منابع تولید پراکنده از قبیل مزارع بادی فراساحلی با رشد روزافزونی روبه روست. یکی از چالش های حفاظت خطوط DC مربوط به خطوط ترکیبی کابل های زیرزمینی و خطوط هوایی می باشد. در این مقاله، روشی نوین جهت شناسایی و طبقه بندی خطای خطوط DC ترکیبی به کمک ابزارهای پردازش سیگنال در حوزه زمان و با استفاده از داده های یک پایانه ارائه شده که دارای مزایایی از قبیل سادگی پیاده سازی، سرعت بالای شناسایی، فرکانس پایین نمونه برداری و مقاومت مناسب در برابر نویز می باشد. به وسیله انجام شبیه سازی های متعدد در محیط نرم ا فزاری PSCAD و پیاده سازی الگوریتم حفاظتی در محیط نرم افزاری MATLAB، تاثیر پارامترهای خطا همچون مقاومت، نوع و محل وقوع خطا بر عملکرد طرح حفاظتی پیشنهادی مورد صحت سنجی قرارگرفته است. همچنین کارآمدی روش پیشنهادی در سناریوهای مختلف بهره برداری از خطوط ترکیبی همچون تغییر طول خط انتقال، تغییر درصد خطوط کابلی و هوایی و افزایش تعداد بخش های خطوط مورد بررسی قرار گرفته و نشان دهده عملکرد قابل قبول آن می باشد.
    کلید واژگان: خطوط HVDC، شناسایی خطا، طبقه بندی خطا، روش ITD، خطوط انتقال ترکیبی
    ZAHRA MORAVEJ *, Amir Imani, Mohammad Pazoki
    The growth of exploitation of distributed generation sources (DGs) such as offshore wind farms makes DC networks an interesting alternative to conventional AC grids. But protection of DC lines is one of the main challenges of these grids especially in hybrid non-homogenous corridors including underground cables and overhead lines. In this paper, a new single-end time domain-based protection scheme for fault detection and classification is presented with remarkable features such as easy implementation, low computation burden, low sampling frequency, no setting parameters requirement, and also appropriate performance in noisy conditions. To validate the proper performance of the proposed scheme, several scenarios are simulated including internal and external DC, AC faults, and severe load variations in EMTDC/PSCAD software environment. Also, some hybrid line scenarios such as line length variation, OHL or Cable length changes, and increasing the number of line segments are investigated. The result shows desirable performance in various conditions.
    Keywords: HVDC Line, Fault Detection, Fault Classification, ITD, Non-Homogenous Line
  • Shankarshan Prasad Tiwari*

    In recent years, due to the widespread applications of DC power-based appliances, the researchers attention to the adoption of DC microgrids are continuously increasing. Nevertheless, protection of the DC microgrid is still a major challenge due to a number of protection issues, such as pole-to-ground and pole-to-pole faults, absence of a zero crossing signal, magnitude of the fault current during grid-connected and islanded mode, bidirectional behaviour of converters, and failure of the converters due to enormous electrical stress in the converter switches which are integrated in the microgrid.  Failure of the converter switches can interrupt the charging of the electrical vehicles in the charging stations which can affect transportation facilities. In addition to the above mentioned issues protection of the DC microgrid is more challenging when fault parameters are varying due to dissimilar grounding conditions and varying operational dynamics of the renewable sources of energy. Motivated by the above challenges a support vector machine and ensemble of k-nearest neighbor based protection scheme has been proposed in this paper to accurately detect and classify faults under both of the modes of operation. Results in the section 5 indicate that performance of the protection scheme is greater as compared to other algorithms.

    Keywords: DC Microgrid, Fault Detection, Support Vector Machine, Ensemble Of K-Nearest Neighbor, Grid Connected, Islanded Mode
  • Alireza Sistani, Seyed Amir Hosseini *, Vahideh Sadat Sadeghi, Behrooz Taheri
    DC microgrids have emerged as a promising solution to provide reliable and efficient power for various applications. However, similar to any power system, DC microgrids are prone to faults that can disrupt their performance. Accordingly, the lack of publication of sufficient standards and guidelines for the protection of DC microgrids makes it necessary to develop protection methods in these networks. Therefore, the purpose of this paper is to create a new fault detection method in islanded DC microgrids. In this method, the current signal samples are entered into a chaotic state, and using the feature of sensitivity to the initial conditions of this method, it accurately identifies the fault. In this case, the signal undergoes a very large chang during the fault, which is easily visible compared to the normal state. It should be noted that, unlike other methods, in the proposed method in this paper, only one measurement unit is used in the DC bus for sampling signals. Therefore, there is no need to use communication links in the proposed method. The proposed method has been implemented using MATLAB/Simulink software on a sample DC microgrid. The results show that the proposed method is capable to detect pole-to-pole and pole-to-ground faults on the microgrids and also faults on the distributed generations and electrical vehicles. Also, results prove that this method is resistant to the operational uncertainty of distributed generations, electrical vehicles, and the destructive effects of noise on the sampled signals.
    Keywords: DC Microgrid, Chaos Theory, Fault Detection, White Gaussian Noise, Uncertainty
  • Reza Ghadirinezhad, Mohammad Hoseintabar-Marzebali *

    Wound rotor induction machine (WRIM) has been extensively used in different applications such as medium-power wind turbines and traction systems. Since these machines work under harsh and difficult conditions, condition monitoring of such systems is crucial. Different electrical and mechanical signatures of machines were used for electrical and mechanical fault detection in electrical machines such as vibration, acoustic emission, stray flux, and stator current signature. In recent years, stator current signature analysis due to simplicity, cost-effectiveness, and availability has been considered for fault detection process in comparison with previous conventional methods such as acoustic and vibration. In this paper, a high-resolution technique based on the chirp-Z transform is used for rotor asymmetry fault (RAF) detection in induction machines through stator current signature analysis. In this regard, the Teager-Kaiser energy operator (TKEO) technique for demodulation fault characteristic frequency is used as a pre-processing stage to avoid leakage of the supply frequency. The method has better accuracy due to better spectral resolution and resolvability. Furthermore, computational complexity in the proposed method will be reduced in comparison to the previous conventional ones which have used the Fast Fourier transform (FFT). The proposed technique is tested through synthetic and experimental stator current of WRIM in healthy and faulty conditions with different rotational speeds and fault severities. The results show the validity of the proposed method in rotor asymmetry fault detection through the stator current signature of WRIM.

    Keywords: Fault Detection, Condition Monitoring, Stator Current Signature Analysis
  • Abbas Ehsani-Seresht *, Ali Bolourian, Reza Roshanfekr
    One of the most common causes of vibration in rotating machines is the misalignment fault. The Motor Current Signature Analysis (MCSA) is an excellent method for the detection of the misalignment fault on those electric machines whose current signals are practically available. This paper aims to extend the application of the MCSA method to non-electric rotating systems for the detection of the misalignment fault between the driver machine and the driven machine. For this, a small brushless direct current (BLDC) motor was connected to the driver machine. Then, by using the Fast Fourier Transform and Wavelet Packet Transform the current signal of the BLDC motor was analyzed to detect the misalignment fault. In addition, a fault detection indicator was provided using the energy of the current signal. For the evaluation of the proposed method, an experimental setup was provided. The driver machine of the setup was an induction machine. So, it was possible to investigate the misalignment fault through both the BLDC motor and the induction motor. The results showed that the misalignment fault can be detected by the current signal of the BLDC motor as well as the current signal of the driver machine.
    Keywords: Condition monitoring, Fault detection, Fast Fourier Transform, Wavelet packet transform
  • شهریار شیردل، مزدک تیمورتاشلو*، محمد محمدیون، عبدالرضا علوی قره باغ

    با توجه به کاربرد گسترده موتور های الکتریکی در صنایع گوناگون، بررسی شرایط و تشخیص ایراد احتمالی آن در مراحل اولیه یکی از مهمترین اهداف تجهیزات هوشمند پایش موتورهای صنعتی در کارخانه های مدرن می باشد. بلبرینگ ها از جمله قطعات مکانیکی هستند که رخداد ایراد در آن ها حین کار متداول است. ایرادات مکانیکی موتور الکتریکی به صورت لرزش در موتور خود را نشان می دهند که این امر می تواند به تشخیص ایراد رخ داده خصوصا در مراحل اولیه کمک کند. علاوه بر آن نویز موجود در محیط های صنعتی نسبت به سایر سیگنال ها معمولا تاثیر کمتری بر لرزش می گذارد، زیرا لرزش مستقیما از بدنه موتور ویا پایه آن استخراج می گردد. با توجه به این توضیح در این تحقیق یک روش تشخیص ایراد یاتاقان با استفاده از تبدیل موجک سیگنال لرزش در موتور های القایی پیشنهاد شده که می تواند با دقت بسیار بالا، ایراد را شناسایی کند. روش پیشنهادی در نرم افزار Matlab پیاده سازی شد و نتیجه به دست آمده از آن روی داده های لرزش در دو پایگاه داده مختلف، با آخرین مقالات این حوزه مقایسه و بر اساس معیارهایی مانند دقت و صحت کارایی روش پیشنهادی اثبات و مزایای آن مانند سرعت بالا، محاسبات کم و مقاوم بودن آن در برابر نویز محیط نیز نشان داده شد.

    کلید واژگان: تشخیص ایراد، موتور القایی، تبدیل موجک، یادگیری ماشین، سیگنال لرزش
    Shahryar Shirdel, Mazdak Teimoortashloo*, Mohammad Mohammadiun, Abdorreza Alavi Gharahbagh

    Due to the widespread use of electric motors in various industries, checking the conditions and diagnosing its possible faults in the early stages is one of the most important goals of intelligent industrial monitoring equipment in modern factories. Bearings are one of the mechanical parts that often fail during operation. The mechanical faults of the electric motor show themselves as vibration in the motor, which can be used to diagnose the fault, especially in the early stages. In addition, noise in industrial environments usually has less impact on vibration because vibration is extracted directly from the motor body or its base. According to this explanation, in this research, a bearing fault detection method is proposed using wavelet transform of the vibration signal in induction motors, which can detect the defect with very high accuracy. The proposed method was implemented on two different databases using Matlab 2021. The obtained results, compared with the latest articles in this field, confirmed the effectiveness of proposed method based on criteria such as accuracy and correctness. In the meantime, the advantages of proposed method, such as high speed, low calculations and its robustness to noise, were also shown.

    Keywords: Fault detection, Induction motor, Wavelet transform, Machine learning, Vibration signal
  • مصطفی دودانگه، نوید غفارزاده*

    در این مقاله روشی جدید جهت تشخیص خطا و تعیین محل خطا در ریزشبکه سولار MTDC ارایه شده است. مسایلی از جمله گسترش منابع تولیدات تجدیدپذیرو بارهای DC و تلاش برای افزایش کیفیت توان و کاهش اثرات زیست محیطی تولید برق باعث گسترش شبکه های سولار شده است. تشخیص انواع و محل خطا جهت تداوم سرویس دهی و جلوگیری از خرابی بیشتر و تقویت ویژگی انتخابگری حفاظت مورد اهمیت است. در این روش یک کیت مداری به شبکه متصل می شود. در صورت رخداد خطا در شبکه با عبور جریان از کیت های متصل شده و اندازه گیری امواج سیار مشتق جریان خطا و اعمال آن به یک فیلتر ریخت شناسی ریاضی، تشخیص خطا صورت می گیرد. تعیین محل خطا با استفاده از معادلات مداری و محاسبات جریانی صورت می گیرد. خطاهای اتصال قطب مثبت به زمین (PG)، اتصال قطب منفی به زمین (NG) و اتصال قطب مثبت به منفی (PN) به عنوان اغتشاشات خط DC در نظر گرفته شد. در تعیین نوع خطا از خروجی فیلتر ریخت شناسی ریاضی و تحلیل انرژی سیگنال استفاده شده است. روش ارایه شده در یک ریزشبکه MTDC متصل به منابع ذخیره کننده و تجدیدپذیر انرژی با خطاهای بسیاری آزموده شد. نتایج بیان کننده صحت روش پیشنهادی است. این روش نسبت به نویز با نسبت سیگنال به نویز بین 10 تا 70 درصد و تغییرات فرکانس نمونه برداری از 5/0 تا 50 کیلوهرتز و مقاومت خطا تا 100 اهم به صورت مقاوم عمل می کند و درصدخطای روش پیشنهادی کمتر از 3 درصد می باشد. در خطاهای با امپدانس بالا تا 1000 اهم عملکرد بسیار خوب بوده و در بدترین شرایط خطا کمتر از 7 درصد است.

    کلید واژگان: حفاظت ریزشبکه سولار MTDC، انرژی سیگنال، فیلتر ریخت شناسی ریاضی، دسته بندی خطا، تشخیص و تعیین محل خطا، فیزلت آنلاین و تزریق جریان
    Mostafa Dodangeh, Nzvid Ghaffarzadeh*

    In this paper, a new method for detection and fault location and classification in MTDC solar microgrid is presented. Some issues such as expanding renewable energy sources and DC loads and efforts to increase power quality and reduce the environmental impact of electricity generation have led to the expansion of solar networks. Identifying the types and locations of faults is important to ensure service continues and to prevent further breakdowns and the increasing the protection’s selectivity characteristic. In this method, an orbital kit is connected to the network. In the fault occurrence time in the network, the fault is detected by passing a current through the connected kits and measuring the traveling waves derived from the fault current, and applying it to a mathematical morphological filter The location of the error is determined using orbital equations and flow calculations. Mathematical morphology filter output and signal energy analysis were used to determine the type of faults. The method presented in an MTDC microgrid connected to energy storage and renewable sources was tested with many faults. The results indicate the accuracy of the proposed method. This method is resistant to changes in arcs resistance (up to 100 ohms), and has a very good performance in high impedance faults conditions(up to 1000 ohms).

    Keywords: DC solar microgrid protection, signal energy analysis, fault classification, fault detection, location, current injection kit, online phaselet, mathematical morphology filter
  • S. Prasad Tiwari*

    In spite of the numerous benefits over the traditional power distribution system, protection of the microgrid is a challenging and complex task. The varying fault resistances due to dissimilar grounding conditions can affect the performance of the protection scheme. Under such conditions, the magnitude of the fault current can vary from lower to higher level. In addition to the above, the dissimilar magnitude of fault current during grid connected and islanded mode demands a protection scheme that can easily discriminate the mode of operation. The magnitude of fault current in grid-connected and islanded modes needs a robust protection scheme. In this regard, an ensemble of subspace kNN based robust protection scheme has been proposed to detect the faulty conditions of the microgrid. The tasks of the mode detection, fault detection/classification as well as faulty line identification has been carried out in the proposed work. In the proposed protection scheme, discrete wavelet transform (DWT) has been used for processing of the data. After recording the voltage and current signals at bus-1, the protection scheme has been validated. The validation of the protection scheme in Section 6 reveals that the protection scheme is efficiently working.

    Keywords: Fault Detection, classification, Grid-connected, Islanded Mode, Ensemble of kNN, Microgrid, Faulty Line Identification
  • Das P. Chennamsetty*, Sravana K. Bali

    Symmetrical nature of mean of electrical signals during normal operating conditions is used in the fault detection task for dependable, robust, and simple fault detector implementation is presented in this work. Every fourth cycle of the instantaneous current signal, the mean is computed and carried into the next cycle to discover nonlinearities in the signal. A fault detection task is completed using a comparison of two sub cycle means, and the same concept is extended to faulty phase classification. Under various fault and system operating situations, the suggested technique is assessed for regular faults, remote end faults, high resistive faults, and high impedance arcing faults. This paper's extensive case studies illustrate the suggested scheme's simplicity, computational flexibility, speed, and reliability. The suggested approach yields 100% consistent results in 4-8 msec detection time.

    Keywords: Shifting Window, Fault Detection, Remote End Fault
  • Morteza Ghaseminezhad *, Morteza Jadidoleslam
    The use of permanent magnets in the structure of electric machines, in addition to simplifying design and construction by reducing losses, leads to increased efficiency in the motor. However, the magnetic material can be damaged by failure caused by faults such as short circuits in the electronic driver of the motor. Magnets containing samarium and neodymium are completely brittle and easy to crack. These elements are also very vulnerable due to their crystalline structure and grain texture. Magnet defect fault is one of the most common faults in permanent magnet machines. In this paper, a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with a magnet defect fault is simulated using the finite element method. Moreover, Prony's method is modified by the matrix pencil method for the estimation of the component created in the stator current. The frequency spectrum of magnetic flux density and stator current in both faulty and healthy modes are extracted and fault detection is done through a modified Prony's method.
    Keywords: Permanent magnet synchronous motor, fault detection, Magnet defect
  • سید محمد نوبختی، عباس کتابی*

    ویژگیهای ریزشبکه ها از جمله عبور توان دوطرفه در فیدرها، کاهش سطح اتصال کوتاه در حالت جزیره ای، و ماهیت منابع تولید پراکنده (DGs) سبب اختلال در عملکرد روش های حفاظت متعارف در ریزشبکه ها میگردد. در این مقاله، یک روش حفاظتی مبتنی بر امپدانس، بر ای تشخیص اتصال کوتاه در خطوط توزیع هو ایی و کابلی فشارضعیف (LV) و فشارمتوسط (MV) در ریزشبکه ها پیشنهاد شده است. بر ای تعیین یک شاخص تشخیص اتصال کوتاه، از مدارهای معادل پیشنهادی جدید بر ای خطوط دوسو تغذیه استفاده می شود. در روش پیشنهادی داده های محل نصب رله و دامنه ولتاژ توالی مثبت طرف دیگر خط مورد نیاز است. این روش قابلیت تشخیص اتصالکوتاه های امپدانس بالا ر ا نیز در هر دو حالت متصل به شبکه و جزیره ای دارا است. علاوه بر این، روش پیشنهادی، در برابر عدم قطعیت بار و تولید و همچنین تغییر پیکربندی شبکه، مقاوم است. نرخ نمونه برداری پایین و حداقل تبادل داده از جمله مز ایای روش حفاظت پیشنهادی است. به منظور ارزیابی صحت عملکرد این روش، شبیه سازی در نرم افزار پی اس کد و متلب انجام شده است

    کلید واژگان: خطوط توزیع فعال، منابع تولید پراکنده، شبکه توزیع، مدلسازی خطوط دوسوتغذیه، تشخیص اتصال کوتاه، حفاظت مبتنی بر امپدانس، ریزشبکه
    Seyyed Mohammad Nobakhtin, Abbas Ketabi*

    The extensive penetration of microgrids in the distribution network poses challenges to the control system, coordination with the network, and especially the traditional current-based protection systems despite many advantages such as reducing power outages, increasing reliability and resiliency, enhancing the flexibility of the power system in supplying loads, and improving the power quality. The main reason for the incorrect performance of current protection schemes is the change in the network fault level due to the connection and disconnection of the distributed generator or the microgrid operating mode change from the grid connected to the islanded and vice versa. To improve the performance of the protection system in the presence of microgrids, some schemes have been presented in two general categories: schemes based on modifying the network behavior and schemes based on modifying the protection system. In the first category, the network behavior during the faults is modified by external equipment to operate the conventional protection schemes properly. In the second category, the protection schemes are modified to correct performance according to the network behavior change during the short circuit faults. Due to the limitations of the schemes in the first category, the schemes of the second ones are more practical. Among the second category schemes, the impedance-based ones can operate in both grid-connected and islanded modes of the microgrid due to their directional nature and independence of the fault level of the network.This article rearranges and reforms the conventional sequence equivalent circuits of the lines during the short circuit faults and presents new equivalent circuits. Also, a protection scheme is proposed using these circuits for low-voltage and medium-voltage overhead and cable lines in smart AC microgrids. The basis of the proposed scheme is the large change in impedance in the proposed delta sequence equivalent circuit. This scheme employs the voltage and current data at the relay location and the magnitude of the positive sequence voltage at the other line end. Therefore, minimum data exchange between two ends of the line and low sampling rate are the features of the proposed scheme. This scheme is independent of the configuration of the microgrid, its operating mode, and uncertainties in the microgrid. Also, it can detect high resistance and high impedance short circuit faults in the grid-connected and islanded mode with a detection time of fewer than two cycles in low voltage lines and about three cycles in medium voltage lines. A case study microgrid is simulated in PSCAD software, and the proposed scheme is implemented on it by MATLAB software. The results show the accurate performance of the proposed protection scheme in detecting short circuit fault types in different conditions.

    Keywords: Active distribution line, distributed generator (DG), distribution network, doubly-fed lines modelling, fault detection, impedance-based protection, microgrid
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال