![](/images/graphics-bg.png)
Online monitoring, evaluation and improvement of steady state voltage stability for electric power systems using artificial neural networks techniques
المؤلف
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 19، العدد 1 (31 مارس/آذار 2011)، ص ص. 256-270، 15ص.
الناشر
تاريخ النشر
2011-03-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يقدم هذا البحث طريقة للمراقبة.
التقييم, و لتحسين استقرارية الفولتية في منظومات القدرة الكهربائية باستخدام الشبطات العصبية الاصطناعية.
حصل على بيانات التدريب عن طريق حل حالات طبيعية و غير طبيعية باستخدام تقنية البرامج الخطية (LP).
تعطي الدالة المعتمدة أقل انحراف لمتغيرات السيطة و المؤدي إلى تحقيق الحد الأقصى للقيمة الذاتية الصغرى للمنظومة.
إن متغيرات السيطرة المدروسة في هذا البحث هي المعوضات السعوية, المحولات ذو المأخذ المتغيرة و إثارة محطات التوليد.
تم اختبار الطريقة على النموذج اختباري المعدل (IEEE 30-bus).
تظهر النتائج بوضوح بأن الشبكة العصبية المدربة قادرة على السيطرة على استقرارية الفولتيات في منظومات القدرة الكهربائية بمستوى عالي من الدقة و السرعة.
لذلك إن هذه الطريقة يمكن أن تستخدم كمرشد للسيطرة على منظومات القدرة الكهربائية بواسطة العامل في مركز سيطرة الطاقة.
الملخص EN
This paper presents a method for monitoring, evaluation and improving of electrical power system voltage stability that is based on Artificial neural networks (ANN).
The training data is obtained by solving several normal and abnormal conditions using the Linear Programming technique.
The selected objective function gives minimum deviation of the reactive power control variables, which leads to the maximization of minimum Eigen value of load flow Jacobian.
The considered reactive power control variables are switchable VAR compensators, OLTC transformers and excitation of generators.
The method has been implemented on a modified IEEE 30-bus test system.
The results obtain from the test clearly show that the trained neural network is capable of improving the voltage stability in power system with a high level of precision and speed.
Thus, the method can be used as a guide by the operator in Energy Control Center (ECC) for power system control.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Allush, Shamam F.. 2011. Online monitoring, evaluation and improvement of steady state voltage stability for electric power systems using artificial neural networks techniques. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 19, no. 1, pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287221
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Allush, Shamam F.. Online monitoring, evaluation and improvement of steady state voltage stability for electric power systems using artificial neural networks techniques. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 19, no. 1 (2011), pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287221
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Allush, Shamam F.. Online monitoring, evaluation and improvement of steady state voltage stability for electric power systems using artificial neural networks techniques. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2011. Vol. 19, no. 1, pp.256-270.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-287221
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 270
رقم السجل
BIM-287221
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)