Browsing by Author "Lehtonen, Matti"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 20 of 920
  • 1000 voltin pienjännitejakelu sähköverkoissa
    (2009) Kärkkäinen, Joel
     Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta | Bachelor's thesis
  • 110 kV:n johtojen ja sähköasemien saneerausvaihtoehdot
    (2023-07-13) Saxell, Juha
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Master's thesis
  • 33 kV tuulivoimamaakaapeloinnin tutkiminen
    (2021-05-17) Kivisaari, Markus
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Master's thesis
    Tässä diplomityössä tutkitaan 33 kV keskijännitekaapelien ominaisuuksia tuulivoimala-asennuksissa. Ominaisuuksille esitetään standardien ja kirjallisuuden mukaisia laskentamenetelmiä ja näiden perusteella havainnollistetaan työssä käsiteltyjen kaapelityyppien toimintaa tuulivoimakäytössä. Tutkittuja osa-alueita ovat kaapelin asennus, kuormitettavuus, tehohäviöt, lämpenemä käytön aikana, taloudellinen mitoitus ja kosketussuojan jännitteet sekä virrat. Kuormitettavuuden havainnollistamisen tukena käytetään standardiin IEC 60287 perustuvaa laskentaohjelmaa. Jakeluverkoissa yleisesti käytettyjä keskijännitekaapelityyppejä käytetään myös tuulivoimaloissa. Tässä työssä valittiin tutkimuksen kohteeksi kaapeli-tyypit AHXAMK-W, AHXAMK-WP ja AHXCHBMK-W. Kaapelityyppi, asennustapa ja asennusympäristö vaikuttavat oleellisesti kaapelin kuormitettavuuteen, tehohäviöihin ja kosketussuojan jännitteisiin sekä kiertäviin virtoihin. Kaapelia mitoittaessa kannattaa kiinnittää huomiota käytönaikaisiin tehohäviöihin ja johtimen lämpötilaan, jotta tuulivoimalan sähkönsiirto olisi luotettavaa ja taloudellista.
  • Aaltovoima
    (2014-12-30) Koimäki, Kasperi
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Sähköjakeluverkon kyky vastaanottaa paikallista tuotantoa ja sen ajankohtainen mittaaminen
    (2024-12-18) Kettunen, Oskari
     School of Electrical Engineering | Master's thesis
    The increasing use of solar photovoltaic (PV) systems supports the growth of renewable energy sources but introduces challenges to distribution networks, such as voltage rise, harmonic distortion, and overloading of distribution transformers. This thesis aims to identify cost-effective solutions to manage these issues and improve network capacity. This thesis presents methods to mitigate the network impacts caused by solar PV systems. These include reactive and active power control and changes in network topology, such as closing loops and strengthening the distribution network by adding parallel conductors or increasing the cross-sectional area of existing ones. Additionally, the study addresses the role of advanced control methods, such as step voltage regulators (SVRs), onload tap changers (OLTCs), smart meters, and inverters, in optimizing network capacity. Using available data, it is possible to assess the network's capacity and optimize the integration of solar PV systems. The algorithms developed through simulations presented in this study support proactive planning and enhance network flexibility under the scenarios analyzed. The proposed solutions could potentially reduce the need for expensive network upgrades and enable a broader utilization of renewable energy. The thesis emphasizes the importance of leveraging data to develop sustainable and efficient electricity networks. It provides distribution system operators with concrete tools to achieve climate goals.
  • Synergioiden saavutettavuus automaattisessa mittarinluennassa sähkö-, kaukolämpö- ja vesihuoltoyhtiöiden välillä
    (2010) Piispanen, Markus
     School of Electrical Engineering | Master's thesis
    Automaattisen mittarinluennan kehitys energia- ja vesihuoltoalalla on varsin ajankohtainen aihe. Tuoreen lakimuutoksen myötä sähkönkulutus on Suomessa mitattava kaikissa kulutuspaikoissa vuoden 2013 loppuun mennessä etäyhteyden kautta vähintään tunnin aikaresoluutiolla Jo ennen lakimuutosta etäluenta on sähkö- ja kaukolämpöaloilla yleistynyt voimakkaasti, mihin on vaikuttanut tekniikan nopea kehittyminen 2000-luvulla. Vaikka vastaavaa lainsäädäntöä ei vielä kaukolämpö- ja vesihuoltoaloilla ole, vaikuttaa sähkönmittausta koskeva asetus myös näiden toimialojen etäluentaan siirtymiseen. Tässä työssä tutkitaan näiden kolmen toimialan välisiin synergioihin vaikuttavia tekijöitä mittareiden etäluennassa. Synergioita voidaan käytännössä saavuttaa tekemällä toimialojen välistä yhteistyötä järjestelmän hankinnassa ja operoinnissa. Tutkimus painottuu etäluentajärjestelmien toimialojen välisten teknisten erojen tunnistamiseen sekä markkinaolosuhteiden ja mittarinluenta-alan erilaisten markkina-arkkitehtuurien vaikutusten löytämiseen. Etäluennan teknisten arkkitehtuurien havaittiin olevan eri toimialoilla melko samanlaiset. Järjestelmien integroimista kuitenkin vaikeuttaa tiedonsiirtorajapintojen ja käytettävien tiedonsiirtotekniikoiden standardoinnin puute. Myöskään markkinaolosuhteissa ei havaittu merkittäviä eroja. Sähkömittareiden moninkertainen määrä lämpöenergia- ja vesimittareihin nähden asettaa sähköyhtiön vahvaan rooliin synergioiden toteutumisen kannalta. Myös jatkuvasti lisääntyvä etäluennan ostopalveluiden käyttö vaikuttaa yhteistyön toteutukseen ja sen onnistumiseen. Radioverkkotiedonsiirron suosion odotetaan kasvavan etäluennan lyhyen kantaman tiedonsiirtomenetelmänä. Se tarjoaa parhaat edellytykset etenkin toimialojen välisen etäluentajärjestelmän tiedonsiirron toteuttamiselle. Radiotekniikoiden kuuluvuus mittaritilojen olosuhteissa kuitenkin askarruttaa alan toimijoita. Tässä työssä kuuluvuutta tutkittiin vesimittareiden olosuhteissa tutkimuskäyttöön rakennetun etäluentajärjestelmän tuottaman tiedon pohjalta. Merkittävin kuuluvuuteen vaikuttava tekijä havaittiin olevan nimenomaan mittaria ympäröivät rakenteet sekä lähettimen antennin sijoitus. Sääolosuhteet eivät tutkimusten mukaan vaikuta mittarinluennassa käytettävien radiotekniikoiden kuuluvuuteen.
  • Accurate Insulating Oil Breakdown Voltage Model Associated with Different Barrier Effects
    (2021-04-09) Ghoneim, Sherif S.M.; Dessouky, Sobhy S.; Boubakeur, Ahmed; Elfaraskoury, Adel A.; Sharaf, Ahmed B. Abou; Mahmoud, Karar; Lehtonen, Matti; Darwish, Mohamed M. F.
     A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
    In modern power systems, power transformers are considered vital components that can ensure the grid’s continuous operation. In this regard, studying the breakdown in the transformer becomes necessary, especially its insulating system. Hence, in this study, Box–Behnken design (BBD) was used to introduce a prediction model of the breakdown voltage (VBD) for the transformer insulating oil in the presence of different barrier effects for point/plane gap arrangement with alternating current (AC) voltage. Interestingly, the BBD reduces the required number of experiments and their costs to examine the barrier parameter effect on the existing insulating oil VBD. The investigated variables were the barrier location in the gap space (a/d)%, the relative permittivity of the barrier materials (εr), the hole radius in the barrier (hr), the barrier thickness (th), and the barrier inclined angle (θ). Then, only 46 experiment runs are required to build the BBD model for the five barrier variables. The BBD prediction model was verified based on the statistical study and some other experiment runs. Results explained the influence of the inclined angle of the barrier and its thickness on the VBD. The obtained results indicated that the designed BBD model provides less than a 5% residual percentage between the measured and predicted VBD. The findings illustrated the high accuracy and robustness of the proposed insulating oil breakdown voltage predictive model linked with diverse barrier effects.
  • An Adaptive Denoising Algorithm for Online Condition Monitoring of High-Voltage Power Equipment
    (2020-10-21) Hussain, Amjad; Ahmed, Zeeshan; Shafiq, Muhammad; Zaher, Ashraf; Rashid, Zeeshan; Lehtonen, Matti
     A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
    Partial discharge (PD) diagnostic is an effective tool for condition monitoring of the high-voltage equipment that provides an updated status of the dielectric insulation of the components. Reliability of the diagnostics depends on the quality of the PD measurement techniques and the processing of the measured PD data. The online measured data suffer from various inaccuracies caused by external noise from various sources such as power electronic equipment, radio broadband signals and wireless communication, etc. Therefore, extraction of useful data from the on-site measurements is still a challenge. This article presents a discrete wavelet transform (DWT)-based adaptive denoising algorithm and evaluates its performance. Various decisive steps in applying DWT-based denoising on any signal, including selection of mother wavelet, number of levels in multiresolution decomposition and criteria for reconstruction of the denoised signals are taken by the proposed algorithm and vary from one signal to another withouta human intervention. Hence, the proposed technique is adaptive. The proposed solution can enhance the accuracy of the PD diagnostic for HV power components.
  • Adaptive Predictor Subset Selection Strategy for Enhanced Forecasting of Distributed PV Power Generation
    (2019-01-01) Eseye, Abinet Tesfaye; Lehtonen, Matti; Tukia, Toni; Uimonen, Semen; John Millar, R.
     A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
    Distributed photovoltaic (PV) solar power plants are playing an increasing role as a power generation resource in the modern electricity grid. However, PVs pose significant challenges to grid planners, operators, owners, investors, aggregators, and other stakeholders. This is due to the high uncertainty of the PV output power, which is caused by its entire dependence on intermittent environmental factors. This has brought a serious problem to the power industry to integrate and manage power grids containing significant penetration of PVs. Thus, an enhanced PV power forecast is very important to operate these power grids efficiently and reliably. Most previous methodologies have focused on predicting the aggregate amount of potential solar power generation at the national or regional scale and ignored the distributed PVs that are installed primarily for local electric supply. Furthermore, a few research groups have carried out predictor selection before training predictive models. This paper proposes an adaptive hybrid predictor subset selection (PSS) strategy to obtain the most relevant and nonredundant predictors for enhanced short-term forecasting of the power output of distributed PVs. In the proposed strategy, the binary genetic algorithm (BGA) is applied for the feature selection process and support vector regression (SVR) is used for measuring the fitness score of the predictors. In order to validate the effectiveness of the proposed strategy, it is applied to actual distributed PVs located in the Otaniemi area of Espoo, Finland. The findings are compared with those achieved by other PSS techniques. The proposed strategy enhances the quality and efficiency of the predictor subset selection, with minimal chosen predictors to achieve enhanced prediction accuracy. It outperforms the other prediction selection methods. Besides, a configuration of an adaptive forecasting model is introduced and the performance tests are presented to further validate the impact of the PSS results for the PV power prediction accuracy enhancement.
  • Agents in smart grids
    (2012) Malik, Farhan Hameed
     School of Electrical Engineering | Master's thesis
    Electricity has played an important role in the development of almost every technology, and has revolutionized human life with comfort and ease in every field. The electric power grid appeared to be the most complex machine on earth. Electricity has provided us with so many facilities to improve our living standard along with the increased demand for highly efficient, and more accurate and intelligent control systems to enhance the grid's reliability and efficiency. Conventionally, the electricity grid has been controlled and monitored using Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system which is centralized in nature but now, with the introduction of the idea of the smart grid and the availability of more intelligent entities, the grid has to be controlled and monitored by intelligent agents, giving the overall system a distributed nature. The power grid is moving towards a new era of having a decentralized nature, providing greater access to the market place for the consumers and integrating Distributed Energy Resources (DER) in the main grid to improve reliability and reduce energy cost. Agents are intelligent entities placed in some environment to make wise decisions and act flexibly and autonomously based on their built-in intelligence along with their previous experiences. The smart grid is a vision of a grid with the abilities of integrating renewable energy resources in the grid, energy storage, enabling markets, self-healing, greater reliability, efficiency, improved power quality, etc. This master's thesis has focused on the main features of the smart grid, the anatomy of an agent (what exactly is it?) and the applications of these intelligent entities in a grid to achieve the envisioned goal of a smart grid. A thorough study and literature survey of intelligent agents as well as smart grids, relating the applications of agents in smart grids have been done. Agents appeared to be the intelligent entities best suited for the monitoring, control, electricity market activities and the efficient usage of energy. They provide a market place for electric vehicles and network reconfiguration. They enable self-healing during faults in the network, based on their distributed, self-contained characteristics. A multiagent based demand side management model has been proposed in this thesis.
  • Aggregated Demand Response in a Virtual Power Plant: A Finnish Case Study
    (2020-05-18) Paavilainen, Eero
     Sähkötekniikan korkeakoulu |
    The rising penetration of intermittent and inertia-free generation such as wind power and photovoltaics has increased the need for flexibility in power systems. The variable renewable energy-based generation has introduced new technical challenges to balance management as well as economical challenges to the functioning of the power markets, jeopardizing the security of the whole power system. Demand response (DR) has the possibility to respond to the short-term reliability issues as one of the cheapest tools available. The aim of this thesis is to study aggregated DR in a virtual power plant context and to examine whether a relay-activated HVAC loads can be connected to the linear FCR-N reserve market by combining different demand-side loads together. This thesis reviewed the basic concepts of DR and virtual power plants, identified the most important DR assets and their characteristics, and described the flexibility attributes of demand-side resources for the critical evaluation of their DR potential. In addition, it assessed the potential of DR in Finland. Finally, it developed a novel aggregation framework based on coordinated control of the resource pool, and modelled two different types of resources in a case study. The case study results showed that a) the most common HVAC loads, i.e., chillers and air handling units can participate together in fast DR program such as the Finnish FCR-N successfully with the minimum impact to end-users or wear-down of the resources, and b) aggregating various demand-side loads together can provide a level of frequency regulation that none of the resources could provide individually. Furthermore, the results indicated that the share of relay-connected loads in the resource pool should be less than 50 percent of the total upregulation-capacity to comply with the FCR-N market rules. There is a need to define a proper framework for building automation systems, including suitable standards and protocols to enable the easy participation of demandside loads in balance management. The lack of standards increases the initial costs of flexibility, reducing the full potential of DR. Moreover, most of demand-side loads utilized in DR services are not originally designed for flexible operation. Therefore, considering the costs of flexibility and the end-user acceptance for load interventions, the achievable potential of DR might be substantially lower than expected in the literature. The main new sources for flexibility in the near future consist of commercial HVAC loads and electric vehicles. In addition, energy storage systems display a high potential.
  • AI and forecasting applications in energy systems
    (2022-03-21) Tervo, Johannes
     Insinööritieteiden korkeakoulu | Master's thesis
    The Nordic energy system is at a turning point. Governments are quickly moving away from fossil fuel electricity production and ramping up on renewables. However, the sporadic nature of renewables is challenging, and the industry is quickly inventing solutions on how to handle the added variety in production to meet the demand resource efficiently. Balancing electricity consumption and production is essential. One of the key problems is that it is particularly difficult to store electricity in large quantities. Therefore, it is essential to understand the demand and production potential of electricity in advance so that producers can generate enough electricity. For this purpose, there are different methods of predicting electricity consumption, production, and price, many utilizing machine learning and artificial intelligence technologies. It is common to categorize prediction horizons to short-, medium-, and long-term power load, generation, and price predictions. Short-term projections are from minutes to days in advance. They are critical in daily market operations, especially in the future, with intermittent renewable production increasing its share in electricity production. Therefore, this master's thesis mainly examines short-term load, production, and price prediction. The study reveals that among many approaches, especially the statistical models, Support Vector Machines and Neural Networks have proven to be especially useful in forecasting. This Master’s Thesis studies the question “How does a Nordic Balance Responsible Party utilize AI in forecasting load, production, and electricity price?” as a literature review.
  • Ajan synkronointi tulevaisuuden kantaverkon sähköasemille
    (2022-12-10) Eronen, Antti
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Akkutoimiset sähkövarastot
    (2017-05-04) Järvinen, Joonas
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Akkuvarasto
    (2020-05-10) Kotikangas, Mikko
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Akkuvarastojen integroiminen kerrostaloihin
    (2024-06-01) Kopaly, Tomi
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
    Tutkimuksen kirjallisuuskatsauksessa syvennytään akkuvarastojen integroimisen mahdollisuuksiin kerrostaloissa. Aluksi perehdytään Suomen sähköjärjestelmään ja siihen, miten akkuvarastot ovat osa tätä järjestelmää. Suomen sähköntuotantojärjestelmä kattaa monipuolisesti erilaisia energialähteitä, kuten ydinvoiman, vesivoiman, tuulivoiman, aurinkovoiman, kivihiilen, maakaasun ja biopolttoaineet. Näitä energiantuotantomuotoja yhdistää tarve varmistaa sähköntuotannon vakaus ja toimitusvarmuus. Akkuvarastojen rooli sähköjärjestelmän tasapainottajana on noussut entistä tärkeämmäksi erityisesti uusiutuvien energialähteiden, kuten aurinko- ja tuulivoiman lisääntyessä. Näiden energiantuotantomuotojen vaihteleva luonne asettaa haasteita sähköntuotannon tasapainolle, kun tarvitaan keinoja varmistaa sähköverkon vakaa toiminta ja tarvittavan sähkötehon saanti kaikkina aikoina. Akkuvarastot tarjoavat mahdollisuuden varastoida ylimääräistä sähköä tuotantohuippujen aikana ja vapauttaa sitä tarvittaessa, jolloin ne voivat toimia joustona sähköverkon kuormitusvaihteluiden tasaamisessa. Lisäksi tarkasteltiin akkujen käytön seurauksia jännitehäviöiden näkökulmasta. Jännitehäviöt voivat syntyä esimerkiksi akkujen purkamisen yhteydessä, kun sähköä siirretään akusta verkkoon. Seuraavaksi vertaillaan käyttöpaikka- ja kerrostaloliittymiä käyttäen hyödyksi tilastollisia menetelmiä ja data-analyysiä. Tämän tietoperustan avulla pyritään hahmottamaan millaisia akkuja olisi käytännössä mahdollista asentaa kerrostaloihin sekä yksittäisiin asuntoihin. Tutkimuksessa pohditaan myös erilaisia akkuvarastovaihtoehtoja sekä niiden soveltuvuutta kerrostalojen ja asuntojen energiatarpeisiin. Lopuksi tarkastellaan akkuvarastojen integroimisen tuomia ominaisuuksia ja niistä koituvia etuja sekä yksittäisille kuluttajille että laajemmin yhteiskunnan sähköjärjestelmälle. Akkuvarastot voivat tarjota paitsi tehokkaan keinon uusiutuvan energian hyödyntämiseen myös mahdollisuuden parantaa sähköjärjestelmän toimintavarmuutta ja vähentää riippuvuutta perinteisistä energianlähteistä.
  • Aktiiviset yliaaltokompensaattorit
    (2010) Martikainen, Ossi
     Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta | Bachelor's thesis
  • Akuston kapasiteetti ja kunto tukiasemapaikoilla
    (2017-08-30) Siitonen, Petteri
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Akut sähköverkoissa
    (2013-05-11) Tolonen, Jussi
     Sähkötekniikan korkeakoulu | Bachelor's thesis
  • Alueellisen sähkökuorman ennustamisen kehittäminen
    (2010) Kaartio, Timo
     Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta | Master's thesis
    Alueellinen sähkökuormien ennustaminen muodostaa perustan sähköverkon strategiselle suunnittelulle. Työssä on tutkittu pitkän aikavälin alueellista sähkökuormien ennustamista ja siihen kohdistuvia muutoksia. Ennustusprosessin kokonaisvaltainen kehittäminen on ollut työn pääkohta. Työssä on ehdotettu kehityskohteita ennusteen integroimiseksi kiinteämmäksi osaksi verkkotietojärjestelmää. Tämä vaatii muun muassa kaavoitustietojen tuomista verkkotietojärjestelmän käyttöön sekä kehittyneitä analyysityökaluja kulutustietojen ryhmittelyyn. Näin verkkotietojärjestelmän hyväksikäyttöä yleissuunnittelussa voidaan tehostaa merkittävästi. Tärkeimpiin suunnittelun lähtötietoihin kuuluvat sähkön käyttö, kaavoitus, rakennus- ja verkkotiedot. Alueilla, joista on paljon lähtötietoja saatavissa, ennustaminen perustuu kaavoitukseen ja nykyisen sähkönkulutuksen tuntemiseen. Verkkoyhtiöt toimivat osana yhteiskuntaa ja niiden toimintaympäristö on kiihtyvää vauhtia muuttumassa. Tätä muutosta on pyrittävä ennakoimaan johtuen verkoston osien pitkistä suunnittelu- ja toteutusajoista. Työssä keskitytään ennustamisen kannalta kolmen merkittävimmän muutoksen tutkimiseen. Näitä ovat sähköautot, lämpöpumput ja hajautettu tuotanto.