POWER SYSTEM FAULTS CLASSIFICATION WITH PATTERN RECOGNITION USING NEURAL NETWORK
Publish Year: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,619
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICTPE06_039
تاریخ نمایه سازی: 17 فروردین 1389
Abstract:
This paper present a new intelligent approach to identify fault types and phases. A fault classification method using self-organizing map (SOM) neural network (NN) is used to classify various patterns of associated voltages and currents of fault phenomena. First difference between this paper and pervious researches is proposing a novel classification criterion. In this paper is proposed to use symmetrical components and phasor futures of both voltage and current as criterion parameters. Second difference is application of SOMNN for classification purpose. Because of using novel effective criterion parameters, it is possible to use very simple NN such as SOM. Performance of the proposed method is evaluated on test power system. Simulation results shows that the proposed approach can be used as an effective tool for high speed relaying.
Keywords:
Fault Classification , Fault Voltage , FaultCurrent , Self-organizing Map Neural Network , Symmetrical Component
Authors
M Karimi
Electrical and Robotics faculty, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
M Banejad
Electrical and Robotics faculty, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
H Hassanpour
IT and Computer faculty, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
A Moeini
Electrical and Robotics faculty, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :