확장 칼만 필터 기반 힐버트‑황 변환을 이용한 전력계통 진동 탐지 개선

본 논문은 전력계통에서 발생하는 저주파 진동을 정확히 탐지하고 그 파라미터(주파수, 감쇠, 진폭)를 실시간으로 추정하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. 기존 연구에서는 매트릭스 펜슬, Prony, HTLS 등 고전적인 선형 방법이 주로 사용되었지만, 이러한 방법들은 신호가 비정상적이거나 급격히 변할 경우 성능이 급격히 저하된다. 힐버트‑황 변환(HHT)은 비선형·비정상 신호에 강점을 보이며, 경험적 모드 분해(EMD)와 힐버트 스펙트럼 분석을 결합해 순간 주파수와 감쇠를 제공한다. 그러나 HHT는 두 가지 심각한 문제, 즉 모드 혼합과 종단 효과에 취약하다. 모드 혼합은 서로 근접한 주파수 성분이 하나의 IMF에 섞여 정확한 분해가 어려워지는 현상이며, 종단 효과는 EMD 과정에서 신호 양 끝 부분에 인공적인 진동이 발생해 해석을 방해한다. 이를 해결하기 위해 저자는 먼저 EMD를 적용해 신호를 IMF들로 분해한다. 이때 0.1 Hz 이하의 DC 성분은 제거하고, 나머지 IMF들을 모두 합산해 새로운 관측 신호 y를 만든다. 이렇게 하면 동적 DC 성분이 사라져 EKF가 다루기 쉬운 형태가 된다. 다음 단계는 EKF를 이용해 순간 계수를 추정하는 것이다. 신호 모델은 각 진동 모드를 진폭 Aₗ, 감쇠 σₗ