Використання штучної нейронної мережі для визначення характеристик анормальних перенапруг

• Veröffentlicht in: Праці Інституту електродинаміки НАН України
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Кузнецов, В.Г., Кучанський, В.В., Тугай, Ю.І.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут електродинаміки НАН України 2012
• Schlagworte: Енергетичні системи та комплекси
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/64113
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Використання штучної нейронної мережі для визначення характеристик анормальних перенапруг / В.Г. Кузнецов, В.В. Кучанський, Ю.І. Тугай // Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України: Зб. наук. пр. — К.: ІЕД НАНУ, 2012. — Вип 31. — С. 5-11. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Розглянуто анормальні перенапруги, що виникають внаслідок підключення автотрансформатора до електричної мережі. Наявність значної кількості нечітко заданих чинників, які впливають на точність визначення характеристик даних перенапруг, зумовила необхідність використання штучної нейронної мережі. Виявлено фактори, які найбільше впливають на характеристики анормальних перенапруг. Наведено результати визначення характеристик перенапруг такого класу за допомогою штучної нейронної мережі та програмних комплексів. Рассмотрены анормальные перенапряжения, которые возникают в результате подключения автотрансформатора к электрической сети. Наличие значительного количества нечетко заданных факторов, влияющих на точность определения характеристик данных перенапряжений, обусловило необходимость использования искусственной нейронной сети. Обнаружены факторы, наиболее влияющие на характеристики анормальных перенапряжений. Приведены результаты определения характеристик перенапряжений данного класса с помощью искусственной нейронной сети и программных комплексов. Abnormal overvoltages which arise up as a result of autotransformer switching to the electric network are considered. The presence of substantial number of the unexpressly set factors which influence on determination exactness of these overvoltages characteristics stipulated the necessity of artificial neuron network application. Found out factors which most influence on descriptions of abnormal overvoltages. The results of overvoltages characteristics determination of this class by means of artificial neuron network and software packages are presented.