Rault identification in electrical power systems
Quyền Huy Ánh (1), Nguyễn Phát Lợi (2)
(1) Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
(2) Trường Cao đẳng Công nghệ Thủ Đức

TÓM TẮT: Bài báo này đề xuất sử dụng mạng nơ – ron phát hiện và phân loại các dạng sự cố trên đường dây truyền tải. Tập dữ liệu được tạo bằng phần mềm PowerWorld và huấn luyện mạng bằng phần mềm Matlab. Hiệu quả nhận dạng được minh hoạ bằng ví dụ nhận dạng và phân loại sự cố trên hệ thống điện IEEE 9 nút, với số mẫu huấn luyện là 1280 mẫu tương ứng với các dạng sự cố. Mạng nơ – ron truyền thẳng một lớp ẩn cho độ chính xác rất cao, điều này cho thấy có khả năng thay thế hệ thống rơ le bảo vệ đường dây truyền thống bằng hệ thống nhận dạng được đề xuất.
Từ khoá: Mạng nơ – ron, đường dây truyền tải, rơ le, nhận dạng sự cố. 

ABSTRACT: This paper proposed using neural networks to detect and classify the types of electrical faults on transmission lines. The data set was created by using Power World software and online training with Matlab software. Efficient identification is illustrated by example fault identification and classification of power system IEEE 9 buses, with the number of training samples is 1280 which are corresponding to the failure mode. Feed – forward neural networks in the one hidden layers with high accuracy, the result that demonstrates can replace protective relay systems in power transmission with recognition system which is proposed.
Key words: Neural network, transmission line, relay, fault identification. 
Toàn văn bài báo ( Thầy/cô vui lòng đăng nhập bằng email ...@hcmute.edu.vn để xem)
Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 20,540

Tổng truy cập:229,873