| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:SELEKTIVNO DOLOČANJE OKVARJENEGA IZVODA OB ZEMELJSKEM STIKU V DISTRIBUCIJSKEM OMREŽJU
Avtorji:ID Jelenc, Bogomil (Avtor)
ID Pihler, Jože (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Jelenc_Bogomil_2016.pdf (4,53 MB)
MD5: B8A01DD2372585A8BACDF29B157744AE
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Umetne nevronske mreže postajajo zelo uporabne za podporo dispečerjem pri vodenju obratovanja distribucijskih elektroenergetskih sistemov. Odlično se izkažejo predvsem pri prepoznavanju vzorcev različnih signalov, kar je v bistvu osnova delovanja zaščitnih naprav v elektroenergetskem sistemu. Magistrsko delo podaja način določanja okvarjenega izvoda v razdelilni transformatorski postaji pri zemeljskem stiku, tudi visokoohmskem, z uporabo nevronske mreže s povezavami naprej (feed forward artificial neuron network). Nevronska mreža je naučena z nadzorovano metodo z uporabo algoritma povratnega napredovanja (angl. backpropagation). Za učenje so bili uporabljeni posnetki realne okvare. Validacija nevronske mreže je prav tako narejena na posnetkih realne okvare vendar ne istih kot so bili uporabljeni za učenje. Rezultati so pokazali izjemno zanesljivost določanja prisotnosti okvare v sistemu in določanja okvarjenega izvoda.
Ključne besede:nevronska mreža, umetni nevron, umetna inteligenca, distribucijsko omrežje, zemeljski stik
Kraj izida:Maribor
Založnik:[B. Jelenc]
Leto izida:2016
PID:20.500.12556/DKUM-61934 Novo okno
UDK:004.383.8:004.896(043)
COBISS.SI-ID:19781398 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:5DLFTFSG
Datum objave v DKUM:13.09.2016
Število ogledov:2086
Število prenosov:174
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
JELENC, Bogomil, 2016, SELEKTIVNO DOLOČANJE OKVARJENEGA IZVODA OB ZEMELJSKEM STIKU V DISTRIBUCIJSKEM OMREŽJU [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : B. Jelenc. [Dostopano 28 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=61934
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:DETECTING A FAULTY FEEDER BY USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Opis:Recent developments indicate that the Artificial Neural Networks (ANNs) may be useful assisting the power system dispatchers at their work. The study presents an approach to detection a faulty feeder during a phase to earth fault ( also a high impedance fault) in a power distribution system using a feed-forward ANN. In the proposed ANN algorithm, the standard back-propagation technique with a sigmoid activation function is used. ANN is trained with real data obtained with a disturbance recorder during an actual fault. The study results show that the proposed algorithm performs excellently in detecting the phase to earth faults and locating the faulty feeder.
Ključne besede:Artificial Neural Network, Neuron, Earth fault, power distributing system


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici