AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults of simulation were examined and efficiency of method was presented
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Hitherto various algorithmic approaches were used for estimation of parameter. Adaptable classical methods come forward amongst these approaches because of optimizing itself in the varying environmental conditions, being applicable to timevarying systems easily and being adaptable by itself to new conditions.In this study, recursive least squares method (RLSM) that is one of the adaptable classical methods was used. Firstly forgetting factor was adapted to RLSM. Phase information of voltage signal belonging to an electric power network was obtained by developed approach. Locking process of the tracked signal was investigated using phase information. Simulation was implemented by using MATLAB code. Results of simulation were examined and efficiency of method was presented
Özet
Bugüne kadar parametre tahminleri için çeşitli algoritmik yaklaşımlar kullanılmıştır. Bunların arasında uyarlanabilir klasik metotların; çevre şartlarına göre kendi kendisini en iyiye doğru kanalize edebilmesi, zamanla değişen sistemlere kolaylıkla uygulanabilmesi ve yeni durumlara göre kendi kendine ayarlayabilmesi yönüyle öne çıktığı görülmektedir.Bu çalışmada, klasik uyarlanabilir metotlardan Yinelenen En Küçük Kareler Metodu (YEKK) kullanılmıştır. Öncelikle YEKK metoduna unutma faktörü algoritması adapte edilmiştir. Geliştirilen yaklaşım kullanılarak bir elektrik güç şebekesinin faz gerilim sinyalinin faz bilgileri elde edilmiştir. Elde edilen faz bilgileri ile izlenen sinyale kilitlenme süreci üzerinde durulmuştur. Benzetim işlemi MATLAB yardımıyla gerçekleştirilmiş olup benzetim sonuçları ve metodun etkinliği incelenmiştir.