Fault Detection of the Power System Based on the Chaotic Neural Network and Wavelet Transform
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-12-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The safety and stability of the power supply system are affected by some faults that often occur in power system.
To solve this problem, a criterion algorithm based on the chaotic neural network (CNN) and a fault detection algorithm based on discrete wavelet transform (DWT) are proposed in this paper.
MATLAB/Simulink is used to establish the system model to output fault signals and travelling wave signals.
Db4 wavelet decomposes the travelling wave signals into detail signals and approximate signals, and these signals are combined with the two-terminal travelling wave location method to achieve fault location.
And the wavelet detail coefficients are extracted to input to the proposed chaotic neural network.
The results show that the criterion algorithm can effectively determine whether there are faults in the power system, the fault detection algorithm has the capabilities of locating the system faults accurately, and both algorithms are not affected by fault type, fault location, fault initial angle, and transition resistance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zuoxun& Xu, Liqiang. 2020. Fault Detection of the Power System Based on the Chaotic Neural Network and Wavelet Transform. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145149
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zuoxun& Xu, Liqiang. Fault Detection of the Power System Based on the Chaotic Neural Network and Wavelet Transform. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145149
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zuoxun& Xu, Liqiang. Fault Detection of the Power System Based on the Chaotic Neural Network and Wavelet Transform. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145149
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145149
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر