Sag, Swell, Impulsive Transient, Harmonics 등의 비정상 전력품질 신호들은 산업체 전력전자 장비, 속도 조절 장치, 공정 제어 시스템의 운전에 상당히 나쁜 영향을 미쳐 전력 공급자 및 수용가 입장에서 매우 중요한 이슈가 되어왔다. 따라서 본 연구에서는 이상의 전력품질 신호들을 획득, 분석 및 인식하기 위하여 Matlab, Simulink, CCS 등의 소프트웨어와 TI의 TMS320C6713DSK 하드웨어 키트와 웨이블릿 변환과 신경 회로망 역전파 알고리즘을 사용하여 전력품질 인식 시스템을 구현하였다. 이 시스템의 실시간 인식 성능을 파악하기 위하여 SIL(Software In the Loop)와 PIL(Process In The Loop)를 수행하였고, 그 결과 평균 99%의 우수한 인식결과를 보여주었다.
Nonstationary power quality(PQ) signals which the Sag, Swell, Impulsive Transients, and Harmonics make sometimes the operations of the industrial power electronics equipment, speed and motion controller, plant process control systems in the undesired environments. So, this PQ problem might be critical issues between power suppliers and consumers. Therefore, We have studied the PQ recognition system in order to acquire, analyze, and recognize the PQ signals using the software, i.e, MATLAB, Simulink, and CCS, and the hardware. i.e., TMS320C6713DSK(TI), The algorithms of the PQ recognition system in the Wavelet transforms and Backpropagation algorithms of the neural networks. Also, in order to verify the real-time performances of the PQ recognition system under the environments of software and hardware systems, SIL(Software In the Loop) and PIL(Processor In the Loop) were carried out, resulting in the excellent recognition performances of average 99%.
