PMU-Based Fault Classification Using Artificial Neural Network for Power Systems Considering Data mismatches
محل انتشار: اولین همایش ملی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,031
فایل این مقاله در 8 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:
INCEE01_015
تاریخ نمایه سازی: 25 تیر 1393
چکیده مقاله:
Fast advancement in communication and measurement techniques accelerates the development of wide area protection, based on the wide area measurement system. In this study, global information of power system will be introdu ced into the backup protection system. By analyzing and computing real-time phasor measurement unit (PMU) measurements, based on artificial neural network fault classifier (ANNFC), fault type and fault location is determined. Proposed method is implemented on the IEEE ٣٩ buses sample network. Best inputs of ANNFC are the active powers of each phase and the zero sequence currents measured at the two terminals of the transmission line. For each type of faults on a transmission line, ANNFC has one output. The outputs of ANNFC for the fault test patterns, not presented in the training stage, show the accuracy of the ANNFC. The trained ANNFC is trained again by inputs that have measurement errors and data mismatches. The ANNFC outputs are accurate, even if the data are distorted by CT saturation or by data mismatchescaused by delays in the WAP data collection system or measurement errors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Farzad dehghan
Lorestan Electric Power Distribution Company, IRANdehghan
Masoud dehghan
Lorestan Electric Power Distribution Company
Mohammad Hakimi
Lorestan Electric Power Distribution Company
majid kamalvand
Lorestan Electric Power Distribution Company
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 :