Fehlererkennung in MVDC Power Systems mit Wavelet-basierter Multi-Resolution-Analyse

  Urheberrecht: RWTH Aachen Feature vector extracted from DC current under

Mittelspannungs-Gleichspannung (MVDC) Topologie wird für zukünftige vollelektrische Schiffe in Betracht gezogen. Eine der neuen Herausforderungen bezüglich dieser Architektur ist Fehlererkennung. In dieser Forschungsarbeit wird eine Multi-Resolution Analyse (MRA), basierend auf Wavelet-Transformation (WT) angewandt, um die Eigenschaften der verschiedenen Fehlerarten zu extrahieren. Die Energie der Wavelet-Koeffizienten wurde als Feature Index gewählt. Die Daubechies 10 (DB10) Wavelet und die Skala 10 sind die ausgewählten Wavelet-Funktionen und die Decomposition-Ebene. Diese Methode wird angewandt, um Kurzschlussfehler auf beiden primären DC-Bussen und dem generatorseitigen AC-Bus zu erfassen und deren Eigenschaften zu überprüfen. Für zukünftige Forschung werden Methoden der Mustererkennung basierend auf den extrahierten Merkmalen, sowie Online-Verifikation mit RTDS und Digital Signal Processor (DSP) berücksichtigt werden.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer englischen Projektseite.