Projektowanie i rozwój przestrajanych filtrów w celu poprawy jako¿ci 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.

Dr P. Chandrasekar uzyskä tytu- B Tech w Pondicherry Engineering College, Pondicherry w 1997r. W 2002 r. uzyskä tytu- ME w dziedzinie in-ynierii systemów energetycznych na Uniwersytecie Anny w Chennai, a w 2013 r. tytu- doktora in-ynierii elektrycznej na Uniwersytecie Anny w Chennai. Obecnie profesor-EEE na Uniwersytecie Vel Tech w Chennai.