Estimating Parallel Transmission Line Fault Using Phasor Measurement Unit based Artificial Neural Network
محل انتشار: مجله مهندسی برق مجلسی، دوره: 16، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 155
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_MJEE-16-1_004
تاریخ نمایه سازی: 6 آذر 1401
چکیده مقاله:
In a parallel transmission line, fault line, fault location, and classification have been identified separately. Since fault location takes more calculation time, it is unfit for protection purposes. Thus, this paper presented a new scheme that estimates the faulted line, fault location, and type of fault in a parallel transmission line, with the help of Phasor Measurement Units (PMU) and the Artificial Intelligence Technique. The proposed scheme uses phasors of Positive Sequence Voltage (PSV) and Positive Sequence Current (PSC) to detect the faulted line in a parallel transmission line. Further, the Artificial Neural Network (ANN) models have been designed to estimate the fault distance on a faulted line and classify the fault types. The PSV and PSC obtained from PMUs are selected as inputs because they have a negligible mutual coupling effect on the parallel transmission lines. The IEEE ۹ bus system and the IEEE ۳۰ bus system have been considered test cases to validate the proposed scheme. The proposed scheme is also validated by hardware in the loop on an OPAL-RT real-time simulator (OP RTS ۵۷۰۰). The results show that the proposed scheme identifies the fault line, fault distance, and type of fault regardless of its location on a parallel transmission line. Besides this, the proposed scheme has a quick response time, making it suitable for wide-area backup protection applications.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Surinder Chauhan
Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Kurukshetra, Kurukshetra, India.
Ratna Dahiya
Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology Kurukshetra, Kurukshetra, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :