A NEURAL NETWORK APPROA CH TO FA UL T DIA GNOSIS IN INDUSTRIAL POWER NETWORKS USING SEQUENTIAL CURRENTS

  • سال انتشار: 1375
  • محل انتشار: یازدهمین کنفرانس بین المللی برق
  • کد COI اختصاصی: PSC11_074
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 2492
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Jamaati

Amirkabir University IRAN

Abedi

Amirkabir University IRAN

Menhaj

Amirkabir University IRAN

Kouhsari

Amirkabir University IRAN

چکیده

This paper presents a new neural network approach for an on-line fault diagnosis using the data obtained From digital fault recorders. This method applies forward multilayer perceptronasa learning system in which the pre-processing phase uses some concepts of digital signal processing such as Fourier transform. We begin our exploration with filtering the fundamental component of short circuit current. After that, a preprocessor unit is used to reduce the number of training patterns and also to estimate the location of short circuit fault. In the next step, we proceed with classification of the common four fault types: one-phase-to-ground, two-phase, two-phase-to-ground and three-phase-to-ground short circuit. In order to show the capability of the proposed method some simulations have been performed. The results are very encouraging indicating that the proposed neural network approach can be used for short circuit problems in real-size Industrial Power Networks.

کلیدواژه ها

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.