2025-02-22T21:15:42-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22eiekhpieduua-article-263257%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T21:15:42-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22eiekhpieduua-article-263257%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T21:15:42-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T21:15:42-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique
Introduction. To attain high efficiency and reliability in the field of clean energy conversion, power electronics play a significant role in a wide range of applications. More effort is being made to increase the dependability of power electronics systems. Purpose. In order to avoid any undesirable...
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine”
2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/263257 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| id |
eiekhpieduua-article-263257 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
штучна нейронна мережа біполярні транзистори з ізольованим затвором метод діагностики несправностей інвертор з фіксацією нейтралі система перетворення енергії вітру artificial neural network insulated‐gate bipolar transistors, fault diagnosis technique neutral point clamped inverter wind energy conversion system |
| spellingShingle |
штучна нейронна мережа біполярні транзистори з ізольованим затвором метод діагностики несправностей інвертор з фіксацією нейтралі система перетворення енергії вітру artificial neural network insulated‐gate bipolar transistors, fault diagnosis technique neutral point clamped inverter wind energy conversion system Abid, M. Laribi, S. Larbi, M. Allaoui, T. Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| topic_facet |
штучна нейронна мережа біполярні транзистори з ізольованим затвором метод діагностики несправностей інвертор з фіксацією нейтралі система перетворення енергії вітру artificial neural network insulated‐gate bipolar transistors, fault diagnosis technique neutral point clamped inverter wind energy conversion system |
| format |
Article |
| author |
Abid, M. Laribi, S. Larbi, M. Allaoui, T. |
| author_facet |
Abid, M. Laribi, S. Larbi, M. Allaoui, T. |
| author_sort |
Abid, M. |
| title |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_short |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_full |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_fullStr |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_full_unstemmed |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_sort |
diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| title_alt |
Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique |
| description |
Introduction. To attain high efficiency and reliability in the field of clean energy conversion, power electronics play a significant role in a wide range of applications. More effort is being made to increase the dependability of power electronics systems. Purpose. In order to avoid any undesirable effects or disturbances that negatively affect the continuity of service in the field of energy production, this research provides a fault detection technique for insulated-gate bipolar transistor open-circuit faults in a three-level diode-clamped inverter of a wind energy conversion system predicated on a doubly-fed induction generator. The novelty of the suggested work ensures the regulation of power exchanged between the system and the grid without faults, advanced intelligence approaches based on a multilayer artificial neural network are used to discover and locate this type of defect; the database is based on the module and phase angle of three-phase stator currents of induction generators. The proposed methods are designed for the detection of one or two open-circuit faults in the power switches of the side converter of a doubly-fed induction generator in a wind energy conversion system. Methods. In the proposed detection method, only the three-phase stator current module and phase angle are used to identify the faulty switch. The primary goal of this fault diagnosis system is to effectively detect and locate failures in one or even more neutral point clamped inverter switches. Practical value. The performance of the controllers is evaluated under different operating conditions of the power system, and the reliability, feasibility, and effectiveness of the proposed fault detection have been verified under various open-switch fault conditions. The diagnostic approach is also robust to transient conditions posed by changes in load and speed. The proposed diagnostic technique's performance and effectiveness are both proven by simulation in the SimPower /Simulink® MATLAB environment. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” |
| publishDate |
2022 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/263257 |
| work_keys_str_mv |
AT abidm diagnosisandlocalizationoffaultforaneutralpointclampedinverterinwindenergyconversionsystemusingartificialneuralnetworktechnique AT laribis diagnosisandlocalizationoffaultforaneutralpointclampedinverterinwindenergyconversionsystemusingartificialneuralnetworktechnique AT larbim diagnosisandlocalizationoffaultforaneutralpointclampedinverterinwindenergyconversionsystemusingartificialneuralnetworktechnique AT allaouit diagnosisandlocalizationoffaultforaneutralpointclampedinverterinwindenergyconversionsystemusingartificialneuralnetworktechnique |
| first_indexed |
2024-06-01T14:40:22Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:40:22Z |
| _version_ |
1800670095295381504 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-2632572022-09-06T08:11:38Z Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique Diagnosis and localization of fault for a neutral point clamped inverter in wind energy conversion system using artificial neural network technique Abid, M. Laribi, S. Larbi, M. Allaoui, T. штучна нейронна мережа біполярні транзистори з ізольованим затвором метод діагностики несправностей інвертор з фіксацією нейтралі система перетворення енергії вітру artificial neural network insulated‐gate bipolar transistors, fault diagnosis technique neutral point clamped inverter wind energy conversion system Introduction. To attain high efficiency and reliability in the field of clean energy conversion, power electronics play a significant role in a wide range of applications. More effort is being made to increase the dependability of power electronics systems. Purpose. In order to avoid any undesirable effects or disturbances that negatively affect the continuity of service in the field of energy production, this research provides a fault detection technique for insulated-gate bipolar transistor open-circuit faults in a three-level diode-clamped inverter of a wind energy conversion system predicated on a doubly-fed induction generator. The novelty of the suggested work ensures the regulation of power exchanged between the system and the grid without faults, advanced intelligence approaches based on a multilayer artificial neural network are used to discover and locate this type of defect; the database is based on the module and phase angle of three-phase stator currents of induction generators. The proposed methods are designed for the detection of one or two open-circuit faults in the power switches of the side converter of a doubly-fed induction generator in a wind energy conversion system. Methods. In the proposed detection method, only the three-phase stator current module and phase angle are used to identify the faulty switch. The primary goal of this fault diagnosis system is to effectively detect and locate failures in one or even more neutral point clamped inverter switches. Practical value. The performance of the controllers is evaluated under different operating conditions of the power system, and the reliability, feasibility, and effectiveness of the proposed fault detection have been verified under various open-switch fault conditions. The diagnostic approach is also robust to transient conditions posed by changes in load and speed. The proposed diagnostic technique's performance and effectiveness are both proven by simulation in the SimPower /Simulink® MATLAB environment. Вступ. Для досягнення високої ефективності та надійності у галузі чистого перетворення енергії силова електроніка відіграє важливу роль у широкому спектрі застосування. Докладаються зусилля для підвищення надійності систем силової електроніки. Мета. Щоб уникнути будь-яких небажаних ефектів або перешкод, що негативно впливають на безперервність роботи в галузі виробництва енергії, у цьому дослідженні пропонується методика виявлення несправностей біполярних транзисторів із ізольованим затвором при обриві ланцюга в трирівневому інверторі з діодною фіксацією системи перетворення енергії вітру, що ґрунтується на асинхронному генераторі з подвійним живленням. Новизна запропонованої роботи забезпечує регулювання потужності, що обмінюється між системою та мережею, без збоїв, для виявлення та локалізації цього типу дефекту використовуються передові інтелектуальні підходи, засновані на багатошаровій штучній нейронній мережі; база даних заснована на модулі та фазовому куті трифазних статорних струмів асинхронних генераторів. Запропоновані методи призначені для виявлення одного або двох обривів у силових ключах бокового перетворювача асинхронного генератора подвійного живлення у системі перетворення енергії вітру. Методи. У запропонованому методі виявлення для ідентифікації несправного вимикача використовуються тільки трифазний модуль струму статора і фазовий кут. Основною метою цієї системи діагностики несправностей є ефективне виявлення та локалізація відмов в одному або навіть кількох інверторних перемикачах з фіксованою нейтральною точкою. Практична цінність. Робочі характеристики контролерів оцінюються за різних умов роботи енергосистеми, а надійність, здійсненність та ефективність запропонованого виявлення несправностей були перевірені за різних умов відмови розімкнутого вимикача. Діагностичний підхід також стійкий до перехідних станів, спричинених змінами навантаження та швидкості. Продуктивність та ефективність запропонованого діагностичного методу підтверджені моделюванням у середовищі SimPower/Simulink® MATLAB. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and State Institution “Institute of Technical Problems of Magnetism of the National Academy of Sciences of Ukraine” 2022-09-06 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/263257 10.20998/2074-272X.2022.5.09 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 5 (2022); 55-59 Электротехника и Электромеханика; № 5 (2022); 55-59 Електротехніка і Електромеханіка; № 5 (2022); 55-59 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/263257/259548 Copyright (c) 2022 M. Abid, S. Laribi, M. Larbi, T. Allaoui http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |