Projektowanie i rozwoj przestrajanych filtrow w celu poprawy jakosci zasilania

Jako¿¿ systemu elektroenergetycznego i jego niezawodno¿¿ staj¿ si¿ coraz wäniejsze, poniewä konsumenci staj¿ si¿ coraz bardziej wräliwi, a koszty problemów z jako¿ci¿ zasilania rosn¿. Identyfikacja i klasyfikacja zak¿óce¿ napi¿cia i pr¿du w systemach elektroenergetycznych jest wänym zadaniem w monitorowaniu i ochronie systemów elektroenergetycznych. Wykrywanie i klasyfikacja zak¿óce¿ w systemie elektroenergetycznym w oparciu o wizualn¿ inspekcj¿ przebiegów przez cz¿owieka s¿ pracoch¿onne i obarczone b¿¿dami. Istniej¿ce metody automatycznego rozpoznawania wymagaj¿ znacznej poprawy pod wzgl¿dem ich wszechstronno¿ci, niezawodno¿ci i dok¿adno¿ci. Zaawansowane systemy automatycznej klasyfikacji zak¿óce¿ jako¿ci zasilania s¿ wysoce po¿¿dane zarówno dla dostawców, jak i odbiorców energii. Celem tych badä jest opracowanie najnowocze¿niejszych algorytmów klasyfikacji sygnäów do klasyfikacji ró¿nych rodzajów zak¿óce¿ jako¿ci zasilania, w oparciu o najnowsze osi¿gni¿cia w przetwarzaniu sygnäów i technikach klasyfikacji wzorców. Niniejsze badania przedstawiaj¿ system monitorowania jako¿ci zasilania do klasyfikacji zdarze¿ zwi¿zanych z przebiegami napi¿cia i pr¿du, które s¿ zwi¿zane z ró¿nymi problemami zwi¿zanymi z jako¿ci¿ zasilania.