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In letzter Zeit hat sich die Wavelet-Transformation als leistungsfähiges mathematisches Werkzeug für die Signalanalyse durchgesetzt. In diesem Buch wird eine neue Methode zur Klassifizierung von transienten Phänomenen in Leistungstransformatoren vorgestellt. Die Erkennung von internen Fehlern, externen Fehlern, Einschaltströmen und Übererregungszuständen erfolgt durch eine Kombination aus diskreter Wavelet-Transformation (DWT) und Fuzzy-Logik-Analysen. Zunächst wurden die Analysedaten von ungewöhnlichen Bedingungen wie externen Fehlern, externen Kurzschlüssen und Einschaltmagnetisierungsstrom mit der ATP-EMTP-Software extrahiert. Die Signale werden dann mittels diskreter Wavelet-Transformation (DWT) analysiert, und die Erkennungsmethode basiert auf der direkten Erkennung der DWT-Detailwellenform (Hochfrequenz). Schließlich werden die Ergebnisse an das Fuzzy-Logic-System weitergegeben, um transiente Phänomene im Leistungstransformator zu erkennen. Der gesamte Code wurde mit dem Matlab 6.5 Compiler programmiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Wellenformabweichung in verschiedenen Fällen ein guter Fall für die Unterscheidung zwischen transienten Zuständen in einem Leistungstransformator ist.Fortschritte in der digitalen Systemschutztechnologie haben uns geholfen, einen neuen Weg zu finden, um bestehende digitale Schutzmethoden für Stromnetzkomponenten zu betrachten.
About the author
Elham Salamatnia wurde in Abadan, Iran, geboren. Sie hat einen Masterabschluss in elektrischer Energietechnik und verfügt über mehr als 17 Jahre Arbeits- und Lehrerfahrung. Sie ist Autorin von 6 Büchern auf dem Gebiet der Elektrizität und Technologie, die in 7 Sprachen übersetzt und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden.
