| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Study of environmental impacts on overhead transmission lines using genetic algorithms
Avtorji:ID Šket, Kristijan (Avtor)
ID Ficko, Mirko (Avtor)
ID Gubeljak, Nenad (Avtor)
ID Brezočnik, Miran (Avtor)
Datoteke:.pdf text22-4_661.pdf (417,77 KB)
MD5: 4FC510F5CC72A5DD52E121961856BE88
 
URL https://www.ijsimm.com/Full_Papers/Fulltext2023/text22-4_661.pdf
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:In our study, we explored the complexities of overhead transmission line (OTL) engineering, specifically focusing on their responses to varying atmospheric conditions (ambient temperature, ambient humidity, solar irradiance, ambient pressure, wind speed, wind direction), and electric current usage. Our goal was to comprehend how these independent variables impact critical responses (dependent variables) such as conductor temperature, conductor sag, tower leg stress, and vibrations – parameters crucial for electric distribution. We modelled the target output variable as a polynomial of a certain degree of the input variables. The precise forms of the polynomial were determined using the genetic algorithms (GA). Developed models are essential for quantifying the influence of each input parameter, enriching our understanding of essential system elements. They provide long-term predictions for assessing transmission line lifespan and structural stability, with particularly high precision in forecasting temperature and sag angle. It is important to note that certain engineering parameters, such as material properties and load considerations, were not included in our research, potentially influencing accuracy.
Ključne besede:Overhead Transmission Lines (OTL), machine learning, modelling, optimization, genetic algorithms (GA)
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:01.12.2023
Založnik:DAAAM International Vienna
Leto izida:2023
Št. strani:str. 610-618
Številčenje:Vol. 22, no. 4
PID:20.500.12556/DKUM-91981 Novo okno
UDK:621.384.658
COBISS.SI-ID:174719235 Novo okno
DOI:10.2507/IJSIMM22-4-661 Novo okno
ISSN pri članku:1726-4529
Datum objave v DKUM:10.03.2025
Število ogledov:0
Število prenosov:3
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(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.

Gradivo je del revije

Naslov:International journal of simulation modelling
Skrajšan naslov:Int. j. simul. model.
Založnik:DAAAM International Vienna
ISSN:1726-4529
COBISS.SI-ID:8008982 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0137-2022
Naslov:Numerična in eksperimentalna analiza nelinearnih mehanskih sistemov

Licence

Licenca:CC BY-NC 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo, vendar uporabniki ne rabijo upravljati materialnih avtorskih pravic na izpeljanih delih z enako licenco.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:daljnovodi, strojno učenje, modeliranje, optimizacija, genetski algoritmi


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