Artificial neural network fault detection for transmission line protection
العناوين الأخرى
استخدام الشبكات العصبية في التعرف على الأعطال و مكانها لخطوط نقل الكهرباء
المؤلفون المشاركون
al-Safty, S. M.
al-Dasuqi, H.
al-Sawwaf, M.
المصدر
العدد
المجلد 29، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2004)4ص.
الناشر
تاريخ النشر
2004-09-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تعتبر الشبكات العصبية الصناعية أداة فعالة للتعرف على الأخطاء التي تحدث على خطوط نقل الكهرباء و ذلك لقدرة هذه الشبكات على التمييز بين الأشكال المختفة للموجات.
يتم في هذا البحث تمثيل منظومة القوى في الحالات الطبيعية و كذلك في حالات الأعطال المختلفة باستخدام برنامج EMTP.
يتم تسجيل موجات التيار و الفولت المتوقع وصولها إلى المرحل في حالات التشغيل الطبيعي و ظروف الأعطال و يتم تحليلها من أجل الوصول إلى أشكال يسهل على الشبكات العصبية الصناعية التعرف عليها.
تم تقسيم الشبكات الصناعية المستخدمة إلى ثلاث مراحل أولاها لتحديد وجود العطل من عدمه و ثانيها لتحديد الوجه المعطل و ثالثها لتحديد مطان العطل.
تمت تجربة هذا الأسلوب على شبكات قوى مختلفة و أثبت فاعليته في تحديد نوع و مكان العطل.
الملخص EN
The artificial neural network is a powerful tool for the detection of the transmission line faults due to its ability to differentiate between various patterns.
In this paper, simulation of power system under normal and faulty conditions are carried out using electromagnetic transient program.
The voltage and current waveforms at the relay location for normal and fault conditions are extracted.
The waveforms obtained are preprocessed in order to improve the performance of the neural network used.
Three neural networks are built one for fault detection, one for fault type and a third for fault location.
The proposed technique is tested with different types of faults and successive decision was reached.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Safty, S. M.& al-Dasuqi, H.& al-Sawwaf, M.. 2004. Artificial neural network fault detection for transmission line protection. Mansoura Engineering Journal،Vol. 29, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Safty, S. M.…[et al.]. Artificial neural network fault detection for transmission line protection. Mansoura Engineering Journal Vol. 29, no. 3 (2004).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Safty, S. M.& al-Dasuqi, H.& al-Sawwaf, M.. Artificial neural network fault detection for transmission line protection. Mansoura Engineering Journal. 2004. Vol. 29, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-361144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-361144
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