Artificial neural network fault detection for transmission line protection

Other Title(s)

استخدام الشبكات العصبية في التعرف على الأعطال و مكانها لخطوط نقل الكهرباء

Joint Authors

al-Safty, S. M.
al-Dasuqi, H.
al-Sawwaf, M.

Source

Mansoura Engineering Journal

Issue

Vol. 29, Issue 3 (30 Sep. 2004)4 p.

Publisher

Mansoura University Faculty of Engineering

Publication Date

2004-09-30

Country of Publication

Egypt

No. of Pages

4

Main Subjects

Electronic engineering

Topics

Abstract 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.

Abstract 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.

American Psychological Association (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

Modern Language Association (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

American Medical Association (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

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references

Record ID

BIM-361144