17 december 2018

Azam Bagheri, ny doktor i elkraftteknik

Nya metoder för att analysera stora mängder mätdata gällande elkvalitet presenteras nu i en doktorsavhandling vid Luleå tekniska universitet i Skellefteå. Den information som tas fram kan visa på potentiella konsekvenser vid störningar och hur känslig utrustning kan förbättras för att öka tillförlitligheten på elförsörjningen.

Området elkvalitet växer snabbt, både när det gäller behovet av god kvalitet på överföring av elektricitet men också när det handlar om att kunna hantera stora volymer av komplex mätdata. Elkvalitetsdata har alla kännetecken av ”Big Data” och kräver särskilda behandlingsmetoder.

– I min doktorsavhandling har jag utvecklat avancerade metoder för analys av stora datamängder. Metoderna är baserade på maskininlärning och djupinlärning och syftar till att extrahera ytterligare information från data som mäter elkvalitet. Den extraherade informationen kan handla om de potentiella konsekvenserna av elkvalitetsstörningar på känslig utrustning, men också om den underliggande orsaken till störningarna. Informationen kan också användas för att förbättra störningstålighet av utrustning och för att öka tillförlitlighet av elförsörjningen, säger Azam Bagheri, ny doktor i elkraftteknik vid Luleå tekniska universitet.

Källa Webb; LTU i Skellefteå