The Lehtinen-Pirjola Method Modified for Efficient Modelling of Geomagnetically Induced Currents in Multiple Voltage Levels of a Power Network

The need for accurate assessment of the geomagnetic hazard to power systems is driving a requirement to model geomagnetically induced currents (GIC) in multiple voltage levels of a power network. The Lehtinen-Pirjola method for modelling GIC is widely used but was developed when the main aim was to model GIC in only the highest voltage level of a power network. Here we present a modification to the Lehtinen-Pirjola (LP) method designed to provide an efficient method for modelling GIC in multiple voltage levels. The LP method calculates the GIC flow to ground from each node. However, with a network involving multiple voltage levels many of the nodes are ungrounded, i.e. have infinite resistance to ground which is numerically inconvenient. The new modified Lehtinen-Pirjola (LPm) method replaces the earthing impedance matrix [Ze] with the corresponding earthing admittance matrix [Ye] in which the ungrounded nodes have zero admittance to ground. This is combined with the network admittance matrix [Yn] to give a combined matrix ([Yn]+[Ye]), which is a sparse symmetric positive definite matrix allowing efficient techniques, such as Cholesky decomposition, to be used to provide the nodal voltages. The nodal voltages are then used to calculate the GIC in the transformer windings and the transmission lines of the power network. The LPm method with Cholesky decomposition also provides an efficient method for calculating GIC at multiple time steps. Finally, the paper shows how software for the LP method can be easily converted to the LPm method and provides examples of calculations using the LPm method.

4D wind field generation for the aeroelastic simulation of wind turbines with lidars

Lidar-assisted control (LAC) of wind turbines is a control concept that takes advantage of a nacelle-mounted lidar (a remote sensing device) to measure upstream wind speeds of a turbine to allow a preview of the incoming turbulence. Because the turbine will not be exposed to the identical turbulence as that measured by the lidar in advance, the simulation of a LAC system will be more realistic if wind evolution can be modelled in the wind field generation. Since the commonly used 3D stochastic wind field generation method does not include wind evolution, in this paper, we aim to extend the 3D method to 4D to enable the modelling of wind evolution along the wind direction. The most novel part of this research is that we propose a two-step Cholesky decomposition approach for the factorization of the coherence matrices in the wind field generation. With this approach, 4D wind fields can be generated by combining multiple statistically independent 3D wind fields. To enable better integration of the 4D method into the common workflow of wind turbine simulations, we implement the 4D method as an open-access tool evoTurb in combination with TurbSim and Mann turbulence generator. Moreover, since 4D wind field generation is supposed to be coupled with lidar simulations, and considering the range weighting effect of lidars and eventually multiple range gates, a 4D wind field will contain many more simulation points than a 3D one. To avoid excessive computational effort, we further investigate the impacts of the spatial discretization in 4D wind fields on lidar simulations to provide some insights to optimize the application of 4D wind field generation.

Схема оценивания канала для систем связи MIMO с помощью методов обобщенного разложения Холецкого и обратной подстановки

В статье исследована и реализована новая схема полуслепого оценивания канала для системы связи MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) для случая канала с квазистатическим рэлеевским замиранием. В этой схеме канальная матрица H остается относительно постоянной в пределах блока. Канальную матрицу H можно разложить на матрицу вращения Q и нижнюю треугольную матрицу R. Треугольная матрица R оценивается вслепую при использовании метода обобщенного разложения Холецкого GCD (generalized Cholesky decomposition) на основе QR-разложения выходной ковариационной матрицы, которая использует стохастический метод слепого разделения входных сигналов на основе анализа независимых компонентов ICA (Independent Component Analysis). Матрица Q оценивается по ортогональным пилотным символам при использовании нового подхода, основанного на QR-разложении, для минимизации целевой функции. При использовании этого нового подхода ортогональные пилотные символы можно разложить на детерминированную эрмитову матрицу и верхнюю треугольную матрицу, используя QR-разложение. Наконец, матрицу Q можно оценить, используя метод обратной подстановки, который представлен в данной работе. Проведено моделирование при использовании двух передающих антенн с пространственно-временным кодом Аламоути и комбинаций из 2 и 6 приемных антенн, чтобы исследовать эффективность работы новой схемы оценивания по сравнению со стандартными схемами оценивания на базе методов наименьших квадратов LS (Least Squares) и максимальной апостериорной оценки MAP (Maximum a posterior) при использовании схемы модуляции данных BPSK (двоичная фазовая манипуляция). Полученные результаты показали, что новая схема превосходит по эффективности работы другие схемы и демонстрирует значительно лучший результат в отношении характеристики коэффициента битовых ошибок BER. Таким образом, новая схема может быть весьма полезной для решения сложной задачи полуслепого оценивания канала MIMO с помощью метода QR-разложения матрицы. Кроме того, представлен анализ ошибок в терминах матрицы ковариации ошибки при рассмотрении шума для случая ненулевой ошибки (практический случай) по сравнению со случаем нулевой ошибки.