Електротехніка і Електромеханіка

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62894

Офіційний сайт http://eie.khpi.edu.ua/

Журнал публікує оригінальні результати досліджень з аналітичного, чисельного та мультифізичного методів моделювання електрофізичних процесів в електротехнічних електромеханічних та електроенергетичних установках та системах, з розробки нових електротехнічних пристроїв і систем з поліпшеними техніко-економічними та екологічними показниками в таких сферах, як: теоретична електротехніка, інженерна електрофізика, техніка сильних електричних та магнітних полів, електричні машини та апарати, електротехнічні комплекси та системи, силова електроніка, електроізоляційна та кабельна техніка, електричний транспорт, електричні станції, мережі і системи, безпека електрообладнання.

Рік заснування: 2002. Періодичність: 6 разів на рік. ISSN 2074-272X (Print), ISSN 2309-3404 (Online).

Новини

Видання включене до Переліку наукових фахових видань України з технічних наук до найвищої категорії «А» згідно Наказу МОН України №1412 від 18.12.2018 р.

Переглянути

Фільтри

20241

Налаштування

Автор: search.filters.author.Lanani, A.Ключові слова: search.filters.subject.fractional wavelets

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Photovoltaic system faults detection using fractional multiresolution signal decomposition
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Lanani, A.; Djamai, D.; Beddiaf, A.; Saidi, A.; Abboudi, A.
    In this paper, we present an innovative methodology based on fractional wavelets for detecting defects in photovoltaic systems. Photovoltaic solar systems play a key role in the transition to a low-carbon economy, but they are susceptible to various defects such as microcracks, wiring faults, and hotspots. Early detection of these anomalies is crucial to prevent energy losses and extend the lifespan of installations. Novelty of the proposed work resides in its pioneering nature, leveraging a family of fractional wavelets, with a specific emphasis on fractional Haar wavelets. This approach enhances sensitivity in anomaly detection, introducing a fresh and promising perspective to enhance the reliability of photovoltaic installations. Purpose of this study is to develop a defect detection methodology in photovoltaic systems using fractional wavelets. We aim to improve detection sensitivity with a specific focus on low-amplitude defects such as microcracks. Method. Our innovative methodology is structured around two phases. Firstly, we undertake a crucial step of filtering photovoltaic signals using fractional Haar wavelets. This preliminary phase is of paramount importance, aiming to rid signals of unwanted noise and prepare the ground for more precise defect detection. The second phase of our approach focuses on the effective detection of anomalies. We leverage the multiresolution properties of fractional wavelets, particularly emphasizing fractional Haar wavelets. This step achieves increased sensitivity, especially in the detection of lowamplitude defects. Results. By evaluating the performance of our method and comparing it with techniques based on classical wavelets, our results highlight significant superiority in the accurate detection of microcracks, wiring faults, and hotspots. These substantial advances position our approach as a promising solution to enhance the reliability and efficiency of photovoltaic installations. Practical value. These advancements open new perspectives for preventive maintenance of photovoltaic installations, contributing to strengthening the sustainability and energy efficiency of solar systems. This methodology offers a promising solution to optimize the performance of photovoltaic installations and ensure their long-term reliability.