Transmission system on –line fault location using artificialneural network

Other Title(s)

التحديد اللحظي لموقع العطل في منظومة النقل بأستخدام الشبكة العصبية الصناعية

Parallel Title

التحديد اللحظي لموقع العطل في منظومة النقل بأستخدام الشبكة العصبية الصناعية

Joint Authors

Abbud, Hatim Ghadban
Ahmad, Adil H.

Source

Engineering and Technology Journal

Issue

Vol. 28, Issue 05 (31 Jan. 2010)16 p.

Publisher

University of Technology

Publication Date

2010-01-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

16

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

Abstract AR

تم في هذا العمل، بحث نظم الحماية لخطوط النقل الكهربائية لاقتراح تقنية كفؤة لتحديد موقع العطل مستندة للشبكات العصبية الصناعية.

في البداية تم دراسة و بحث نمذجة و تحليل دائرة القصر لخطوط النقل، و من ثم برنامج MATLAB لحساب تيارات و فولتيات العطل لمختلف أنواع الأعطال اعتمادا على موقع العطل في خط النقل، بالإضافة إلى إيجاد الموقع لهذا العطل و قبلها يتم تهيئة بيانات الشبكة لما قبل العطل (تيارات و فولتيات حالة التشغيل ألاعتيادية).

التقنية التي استخدمت لحساب موقع العطل هي تقنية بيانات النهايتين.

أن بيانات ما قبل العطل إضافة إلى بيانات العطل تشكل مجاميع تدريب لبرامج الشبكات العصبية و التي تحوي نوعين، الأول لكشف العطل و تصنيفه، و الأخر موقع العطل.

ثم تطبيق هذه البرامج فيما بعد على الشبكة العراقية الفائقة (400 كيلو فولت).

Abstract EN

In this work, protection systems for overhead transmission lines are investigated and an efficient technique for on–line fault location based on Artificial Neural Network (ANN ) is suggested.

First, studying and investigating the power transmission lines short circuit modeling and analysis, and then developing a MATLAB programs to calculate fault currents and voltages for different fault types depending on the location of the fault in the transmission line and finding the location of this fault.

The proposed technique for the fault location is the two -end data technique.

The pre-fault data plus the fault data construct a training set for the neural network programs which contain two types, one for fault detection and classification, and the other for the fault location.

Then, these programs are applied on the Iraqi super grid (400 kV).

American Psychological Association (APA)

Ahmad, Adil H.& Abbud, Hatim Ghadban. 2010. Transmission system on –line fault location using artificialneural network. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 05.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-63429

Modern Language Association (MLA)

Ahmad, Adil H.& Abbud, Hatim Ghadban. Transmission system on –line fault location using artificialneural network. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 05 (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-63429

American Medical Association (AMA)

Ahmad, Adil H.& Abbud, Hatim Ghadban. Transmission system on –line fault location using artificialneural network. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 05.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-63429

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references.

Record ID

BIM-63429