Prediction of line voltage stability index using supervised learning
المؤلفون المشاركون
Sharma, Ankit Kumar
Saxena, Akash
المصدر
العدد
المجلد 13، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 696-708، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In deregulated environment, stability issues have become dominant.
Reliability of the power is essential for successful operation of the power system.
Often high and dynamic loading conditions present new challenges in terms of decision of the control strategies to the system operator at energy management centre.
For the achievement of voltage stability, identification of weak buses is very important.
Line stability indices are important predictors of the weak buses in the over loaded system.
Identification of the weak buses is the first step of control strategy.
This paper presents an effective methodology based on Artificial Neural Network (ANN) to predict the Fast Voltage Stability Index (FVSI).
Comparative analysis of different topologies of ANN is carried out based on the capability of the prediction of FVSI.
Results are validated through offline Newton Raphson (NR) simulation method.
The proposed methodology is tested over IEEE-14 and IEEE-30 test bus System.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sharma, Ankit Kumar& Saxena, Akash. 2017. Prediction of line voltage stability index using supervised learning. Journal of Electrical Systems،Vol. 13, no. 4, pp.696-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792812
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sharma, Ankit Kumar& Saxena, Akash. Prediction of line voltage stability index using supervised learning. Journal of Electrical Systems Vol. 13, no. 4 (2017), pp.696-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792812
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sharma, Ankit Kumar& Saxena, Akash. Prediction of line voltage stability index using supervised learning. Journal of Electrical Systems. 2017. Vol. 13, no. 4, pp.696-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-792812
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 707-708
رقم السجل
BIM-792812
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