Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions

Other Title(s)

السيطرة بأستخدام الشبكات العصبية الأصطناعية على منظم الجد الأوتوماتيكي للمولد التزامني في ظروف التشغيل الأحمال الغير متوازنة

Joint Authors

Jawad, Helen Jasim
Hasan, Fadil Abbas

Source

Engineering and Technology Journal

Issue

Vol. 28, Issue 17 (31 Jan. 2010)10 p.

Publisher

University of Technology

Publication Date

2010-01-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

10

Main Subjects

Electronic engineering

Topics

Abstract AR

يقدم هذا البحث كيفية استخدام الشبكات العصبية الصناعية كمسيطر ذكي على منظم جهد الإخراج الأتوماتيكي في المولد التزامني الثلاثي الأطوار في ظروف التشغيل مع للأحمال ثلاثية الأطوار الغير متزنة.

استخدمت الشبكة العصبية الموصوفة للسيطرة على النظام اللاخطي للتدليل على فاعلية الشبكات العصبية مع السواقات اللاخطية.

قييم في هذه الدراسة أداء نموذج المحاكاة لمسيطر الشبكة العصبية في منظم الجهد الأتوماتيكي عند مدى واسع الأحمال الغير متزنة.

تم حساب معامل التباين كمؤشر للتشغيل الأمثل و تمت مقارنة قيمة لمختلف أنواع التغذية العكسية و مختلف ظروف التشفيل للحمل الغير متزن.

قدمت طريقة السيطرة المثلى و التي كان فيها متوسط معامل التباين في المسيطر العصبي حوالي (1.105 %)، في حين أن متوسط معامل التباين في وحدة التحكم التقليدية PI (التناسلية التكاملية حوالي) (2.035 %).

Abstract EN

This paper proposes the using of artificial neural networks (ANNs') to control the synchronous generator automatic voltage regulator (AVR), with unbalance load operating conditions.

The neural network for control a nonlinear system is described and used to demonstrate the effectiveness of the neural network for control the drives with nonlinearities.

In this study, performances of a simulated neural network AVR evaluated for a wide range of unbalanced loads operating conditions.

The variance factors are calculated, as an indicator of optimum operation, and their values are compared for different feedback signals and various unbalanced operating conditions.

The optimum control is introduced, which gives an average variance factor in ANN controller is about 1.105 %, whereas the average variance factor in traditional PI controller is about 2.035 %.

Keywords : Synchronous generator, automatic voltage regulator, unbalanced load, neural network controller.

American Psychological Association (APA)

Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. 2010. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756

Modern Language Association (MLA)

Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 17 (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756

American Medical Association (AMA)

Hasan, Fadil Abbas& Jawad, Helen Jasim. Artificial neural network control of the synchronous generator AVR with unbalanced load operating conditions. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262756

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references.

Record ID

BIM-262756