Digital Signal Processing이란?

디지털 신호 처리 (DSP)는 디지털 신호 전압, 현재, 주파수의 수학 조작 정보, 필터 소음, 또는 압축 자료 추출. 스마트 그리드의 컨텍스트에서 DSP는 분석 백본 역할을하고, 원시 센서를 액션 통찰력으로 변환합니다. 현대 스마트 그리드는 센서 측정 전압, 현재, 위상 각도 및 주파수를 배치합니다. DSP없이, 데이터의이 홍수는 변조 가능한 통찰력으로 전환 할 수 있습니다. 현대 스마트 그리드는 수천 개의 센서 측정 전압, 전류, 위상 각도 및 주파수를 배치합니다. DSP없이, 데이터의이 홍수는 실시간, 공급 업체와 함께 공급 될 수 있습니다.

Smart Grid에 사용되는 핵심 DSP 기술

몇몇 DSP 기술은 똑똑한 격자 가동에 기초입니다:

빠른 포니어 트랜스폼 (FFT) 및 Harmonic 분석

FFT는 시간 ‐ 도메인 신호를 주파수 구성으로 decomposes합니다. 그리드는 총 고조파 왜곡 (THD)을 컴파일하기 위해 FFT를 사용하고, 공명 주파수를 식별하고 변하기 쉬운 주파수 드라이브 또는 전기 차량 충전기와 같은 비선형 부하로 인한 인터 하모닉을 감지합니다. 유틸리티는 IEEE 519 당 THD 한계를 설정하고, DSP 알고리즘은 지속적으로 준수를 확인합니다.

Transient 탐지를 위한 Wavelet Transform

파렛트는 단거리 통신망을 갖는 FFT와 달리, 파렛트는 전압 sags, swells 및 과도한 파업 또는 전환 가동에 의해 일으키는 원인이 된 비 효험 사건에 엑셀을 전합니다. Wavelet 근거한 결함 위치 구조는 미터 내의 케이블 결함을, 긴 전송선에 조차 지울 수 있습니다.

Adaptive Filtering 및 노이즈 취소

Adaptive 필터는 최소 밴 스퀘어(LMS) 알고리즘을 기반으로 하며, 소음 스펙트럼의 사전 지식 없이 센서의 전기 소음을 제거합니다. 이는 정확한 phasor 측정 단위(PMU)에 대한 중요하며, 배경 간섭에서 약한 결함 서명을 추출하는 데 중요합니다.

국가 추정 및 Kalman 필터링

Kalman 필터는 진정한 국가 (각 버스의 전압 크기 및 각도)를 추정하기 위해 그리드의 동적 모델과 노이즈 측정을 결합합니다. 이 기술은 감독 제어 및 데이터 수집 (SCADA) 시스템 및 실시간 혼잡 관리에 사용됩니다.

Smart Grid의 DSP 적용

전력 품질 모니터링

DSP 알고리즘은 지속적으로 전압과 전류 신호를 분석하여 유해, 일시 정지 및 깜박임을 감지합니다. FFT 및 파렛 분석을 사용하여 전원 품질 모니터는 임시 모터 시작 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 진정한 내전압 상태 사이에서 구별 할 수 있습니다. Power Magazine]는 현대 DSP 기반 미터가 수동 분석 시간을 줄이기 위해 전력 품질 이벤트의 95 %를 자동으로 분류 할 수 있다는 것을 보여줍니다.

결함 탐지 및 로컬라이제이션

DSP 기술은 밀리 초에 결함을 감지하고 몇 미터 이내에 위치를 감지 할 수 있습니다. 여행 ‐ 웨이브 오류 탐지기는 고속 샘플링 (최대 1 MHz)을 사용하며 반사 된 파도의 도착 시간을 비교하여 결함이 발생했는지 확인하는 파렛 크로스 상관 관계가 있습니다. 이 기능은 시간에서 분까지 정전 지속 시간을 줄이고 캐스케이드 실패를 방지합니다.

로드 예측 및 수요 응답

DSP 기반 스펙트럼 분석과 역사적인 로드 데이터를 처리함으로써, 유틸리티는 매일, 주간 및 계절 패턴을 식별 할 수 있습니다. 이 예측은 세대 스케줄링 및 수요 응답 프로그램에 공급됩니다. 현대 시스템은 날씨, 휴일 및 소비와 같은 비선형 상관관계를 처리하는 기계 학습과 DSP를 결합하여 하루 평균 예측에 대한 2 % 내의 예측 정확도를 향상시킵니다.

Renewable Energy Sources의 통합

태양과 풍력 발전은 완전하게 가변적입니다. DSP 알고리즘은 이동 창 필터 및 예측 제어를 사용하여 급속한 변동을 부드럽게합니다. 예를 들어, 풍력 농장의 배터리 스트레이터 시스템은 DSP를 사용하여 필요한 전원 주입을 10m, 굴곡 또는 클라우드 커버에 대 한 계산합니다. ]Renewable Energy World]는 DSP 기반 인버터가 기존 인버터와 비교하여 전압 플래너를 줄일 수 있다는 강조.

Phasor 측정 단위 (PMU) 및 넓은 지역 모니터링

PMUs 샘플 전압 및 전류 주기 당 30-120 샘플 및 GPS를 통해 동기화되는 전압 및 전류 벡터를 준수하는 DSP를 사용합니다. Wide‐area 모니터링 시스템 (WAMS)은 수백 개의 노드에서 PMU 데이터를 수집합니다. DSP 알고리즘은 정전으로 이어질 수 있는 인터레아 진동 (0.1-0.8 Hz)을 감지하여 작업자가 악화되기 전에 정확한 조치를 취할 수 있습니다.

데이터 취득 및 신호조정

모든 DSP가 발생할 수 있기 전에, 원료 아날로그 신호는 조절되고 디지털화되어야 합니다. 스마트 그리드 센서는 악기 변압기 (CT 및 VT), Rogowski 코일 및 광 센서를 포함합니다. Anti-aliasing 필터는 찡그림을 방지하기 위해 반 샘플링 속도의 높은 주파수 구성 요소를 제거합니다. 채널 당 4-16 kHz의 전형적인 디지털 릴레이 샘플은 4.8-30 kHz의 PMUs 샘플입니다. 해상도 (1224 비트)에 대한 선택은 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

고급 분석 및 기계 학습 통합

전통적인 DSP가 세분화 알고리즘에 의존하는 동안 현대 스마트 그리드는 더 높은 수준의 패턴 인식을위한 기계 학습과 DSP를 결합합니다. 예를 들어:

  • Convolutional neural network (CNNs) 전압 파형의 분광법에 훈련된 것은 아크 결함, 불연성 실패 및 사이버 공격을 분류할 수 있습니다.
  • Support 벡터 기계 (SVMs) DSP ‐extracted features (THD, crest Factor, wavelet 계수)를 사용하여 먹이는 부분이 높은 임피던스 결함을 경험하는 것을 식별합니다. 즉 어려운 문제.
  • Recurrent neural network (RNNs) 공정 DSP ‐필터링 시간 시리즈를 예측하여 선형 방법보다 높은 정확도로 하중 또는 재생 가능 출력을 예측합니다.

ScienceDirect 하이브리드 DSP‐ML 시스템은 낮은 ‐경도 검출(DSP) 및 복합 분류(ML) 모두의 배포 자동화 방식에 배치됩니다.

사이버 보안 및 데이터 통합

DSP 하드웨어 및 알고리즘은 공격 벡터가 될 수 있습니다. Adversary는 PMU 스트림, 손상 상태 추정으로 거짓 데이터를 주입 할 수 있습니다. 이를 위해 현대 DSP 기반 침입 검출 시스템 (IDS)은 그리드 신호의 통계적 특성 분석 - 정상화 된 단계 각도 차이, 정전류 gradients - 예상 DSP 모델에서 탈선하는 플래그 anomalies를 나타냅니다. 예를 들어, 갑작스런 15° 단계 이동을 통해 변압기를 통해 신호 전환 [0]을 나타내는 신호의 신호가 있습니다.[0] 펌웨어를 위한 펌웨어를 식별할 수 있습니다.[0] 펌웨어를 위한 펌웨어를 식별할 수 있습니다.[0]

Smart Grid에서 DSP 활용의 이점

  • Enhanced Reliability:] DSP ‐기반 릴레이는 그 전에 차별 보호, 명확한 결함을 위해 1개 ms의 밑에 작동하고 있습니다. 동적인 선 등급을 위한 DSP를 사용하는 공용품은 30%에 의하여 강제적인 정전을 감소시켰습니다.
  • Improved Power Quality: 전압의 연속 DSP 모니터링 및 전류는 IEEE 519 및 IEC 61000 표준을 충족하는 유틸리티를 허용합니다. 하나의 주요 미국 유틸리티는 DSP 기반 활성 필터를 배포 한 후 조화 관련 고객 불만에 40 %의 감소를보고했습니다.
  • Operational Efficiency: DSP-driven state estimation은 반응성 파워 플로우를 최적화하여 2~5%의 전송 손실을 감소시킵니다. DSP를 가진 진보된 미터로 재는 인프라 (AMI)는 정점 시간에서 떨어져 시간의 사용 가격, 이동 짐 가능하게 합니다.
  • 갱신할 수 있는 통합의 촉진: DSP에 근거한 microgrid 관제사로, 섬기는 전환 (전형에 격자 묶음에서)는 100 ms의 밑에, 실용 정전 도중 긴요한 짐을 유지하.

도전과 미래 방향

처리 힘과 지연 상황

많은 DSP 알고리즘은 저비용, 저전력 임베디드 장치 내부 리클로저 또는 스마트 미터에서 실행되어야 합니다. 실시간 제약은 FFT, Kalman 필터 및 파렛이 하나의 샘플링 기간 내에 완료되도록 합니다(예: 4kHz 시스템용 250μs). Field‐programmable gate arrays(FPGAs) 및 하드웨어 가속을 가진 디지털 신호 프로세서(DSP)는 이러한 마감일을 충족하기 위해 점점 더 많이 사용됩니다.

사이버 보안

논의 된대로 네트워크 연결 DSP 장치의 통합은 공격 표면을 확장합니다. 보안 부팅, 암호화 된 펌웨어 업데이트 및 센서 레벨의 무향 탐지는 NERC CIP 및 전송 시스템 운영자 (ENTSO‐E)의 유럽 네트워크와 같은 규제 기관에 의해 망명됩니다.

데이터 프라이버시 및 의회

부하 분리를 위한 DSP를 사용하는 똑똑한 미터는 기구 사용법 본을, 개인 정보 보호 문제를 올리는 수 있습니다. 미래 기준은 DSP 근거한 비 intrusive 짐 감시 (NILM) 산출은 단지 집계된 소비 자료만, 개인 정보 보호를 보호하고 아직도 격자 최적화를 가능하게 하는 것을 요구할지도 모릅니다.

미래 트렌드: AI‐에 칩, 가장자리 컴퓨팅, 및 Quantum DSP

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DSP와 똑똑한 격자 기술 사이 시너지는 뿐만 아니라 증가합니다. 격자는 완전히 자율적으로, 각자 치유 네트워크, 순간에 있는 가공하고 해석 신호를 위한 능력이 긴요한 수혜자가 될 것입니다. 진보된 DSP 기능에 투자하는 Utilities는 오늘 가장 신중한, thwart 사이버 위협을 통합하기 위하여 위치되고, 믿을 수 있는, 디지털 방식으로 세계에 높은 ‐ 질 힘을 전달할 것입니다.