A Brief Review on Advances of Harmonic State Estimation Techniques in Power Systems

Abstract

Abstract-As the demand for power increases, the need for harmonic state estimation (HSE) has been increasing as well. Harmonics, injected by the non-linear equipments along the distribution networks, causes several power quality issues. Therefore, HSE plays an important role in harmonics monitoring and control. Various HSE techniques and algorithms have been developed since 1989, which would be reviewed and discussed in this paper. The author outlines the role of artificial intelligence (AI) in the field and the process overview of neural network and also a hybrid algorithm which combines particle swarm optimization (PSO) and gradient descent (GD) to train the weights of neural network (NN).

Gerçek Zamanli Enerji̇ Dağitim Si̇stemleri̇ni̇n Yapay Si̇ni̇r Ağlari Kullanilarak Modellenmesi̇ Ve Harmoni̇k Tahmi̇ni̇ - Real Time Power Distrubution System Modelling and Harmonic Estimation Using Neural Network

“…Makridakis ve diğerlerine göre sıklıkla kullanılan hata değerleri aşağıdaki formüllerle tespit edilmiştir. Y gerçek gözlem değerini, F de modelin ürettiği değeri göstermek üzere [22] , [15], Tahmin Hatası e=Y-F (7) şeklinde, ortalama hata ise (8) Olarak ifade edilebilir. Ortalama mutlak hata (9) şeklinde, yüzde hata ise (10) olarak yazılabilir.…”

“…Harmonik tahminlerinde ve sinyal analizlerinde YSA'lar çokça kullanılmaktadır [8], [9]. Güç sistemlerindeki geçici olayların [10], ve ara harmoniklerin tespitinde [11] YSA uygulamaları kullanılmış olup çok yüksek doğruluklarla harmonik tahminleri yapılabilmiştir [12], [13] …”