ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Considers the possibility of using artificial neural networks for rapid decision-making in the event of prolonged overvoltages. The analysis of the specifics of the task of developing an express method for determining the characteristics of overvoltages and common methods for their solution through...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2018
1. Verfasser: Кучанський, В.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2018
Schlagworte:
резонансні перенапруги
несинусоїдальні режими
парні гармоніки
штучна нейронна мережа
Online Zugang:https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/193
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine

Institution

Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
id oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-193
record_format ojs
institution Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine
baseUrl_str
datestamp_date 2023-02-23T12:26:06Z
collection OJS
language Ukrainian
topic резонансні перенапруги
несинусоїдальні режими
парні гармоніки
штучна нейронна мережа
spellingShingle резонансні перенапруги
несинусоїдальні режими
парні гармоніки
штучна нейронна мережа
Кучанський, В.В.
ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
topic_facet резонансні перенапруги
несинусоїдальні режими
парні гармоніки
штучна нейронна мережа
resonance overvoltages
even harmonics
nonsinusoidal modes
artificial neuron network
format Article
author Кучанський, В.В.
author_facet Кучанський, В.В.
author_sort Кучанський, В.В.
title ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
title_short ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
title_full ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
title_fullStr ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
title_full_unstemmed ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
title_sort дослідження резонансних перенапруг у магістральних електричних мережах 750 кв з несинусоїдальним джерелом спотворення за допомогою штучної нейронної мережі
title_alt Investigation of resonance overvoltages in 750 kV main power electrical networks with non-sinusoidal source of distortion by using the artificial neural network
description Considers the possibility of using artificial neural networks for rapid decision-making in the event of prolonged overvoltages. The analysis of the specifics of the task of developing an express method for determining the characteristics of overvoltages and common methods for their solution through the use of artificial neural networks is carried out. The architecture of artificial multilayer neural networks, suitable for the realization of this task, has been applied. The resonant overvoltages arising from the connection of the autotransformer to the electrical network 750 kV are considered. The research was devoted to the actual scientific and practical task - the development of models for the analysis of resonance overvoltages. An artificial neural network of overvoltage control its debugging has been developed. The application of the developed network for the identification of factors that have the greatest influence on the appearance and multiplicity of overvoltages in electrical networks is explored. The presence of a large number of fuzzy factors that affect the accuracy of the determination of the characteristics of overvoltage data necessitated the use of an artificial neural network. The factors that influence the characteristics of abnormal overvoltages are revealed. The results of determination of overvoltage characteristics of such a class by artificial neural network are given. The results of determining the characteristics of overvoltages using an artificial neural network are given. In this paper, to solve the problem of determining the characteristics of overvoltages, neural network methods are considered that differ in their ability to establish nonlinear connections between the parameters of the extra-high voltage transmission line. To achieve this goal, the following tasks were formulated: to carry out the definitions of overvoltage characteristics by neural network methods; to build a model of the neural network, corresponding to the initial data of the transmission line; get the results of the forecast; to estimate the accuracy of the functioning of the constructed model. References 11, figures 5.
publisher Інститут електродинаміки Національної академії наук України
publishDate 2018
url https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/193
work_keys_str_mv AT kučansʹkijvv investigationofresonanceovervoltagesin750kvmainpowerelectricalnetworkswithnonsinusoidalsourceofdistortionbyusingtheartificialneuralnetwork
AT kučansʹkijvv doslídžennârezonansnihperenaprugumagístralʹnihelektričnihmerežah750kvznesinusoídalʹnimdžerelomspotvorennâzadopomogoûštučnoínejronnoímereží
first_indexed 2025-09-24T17:31:36Z
last_indexed 2025-09-24T17:31:36Z
_version_ 1850410188410978304
spelling oai:ojs2.prc.new-point.com.ua:article-1932023-02-23T12:26:06Z Investigation of resonance overvoltages in 750 kV main power electrical networks with non-sinusoidal source of distortion by using the artificial neural network ДОСЛІДЖЕННЯ РЕЗОНАНСНИХ ПЕРЕНАПРУГ У МАГІСТРАЛЬНИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ МЕРЕЖАХ 750 кВ З НЕСИНУСОЇДАЛЬНИМ ДЖЕРЕЛОМ СПОТВОРЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ Кучанський, В.В. резонансні перенапруги несинусоїдальні режими парні гармоніки штучна нейронна мережа resonance overvoltages even harmonics nonsinusoidal modes artificial neuron network Considers the possibility of using artificial neural networks for rapid decision-making in the event of prolonged overvoltages. The analysis of the specifics of the task of developing an express method for determining the characteristics of overvoltages and common methods for their solution through the use of artificial neural networks is carried out. The architecture of artificial multilayer neural networks, suitable for the realization of this task, has been applied. The resonant overvoltages arising from the connection of the autotransformer to the electrical network 750 kV are considered. The research was devoted to the actual scientific and practical task - the development of models for the analysis of resonance overvoltages. An artificial neural network of overvoltage control its debugging has been developed. The application of the developed network for the identification of factors that have the greatest influence on the appearance and multiplicity of overvoltages in electrical networks is explored. The presence of a large number of fuzzy factors that affect the accuracy of the determination of the characteristics of overvoltage data necessitated the use of an artificial neural network. The factors that influence the characteristics of abnormal overvoltages are revealed. The results of determination of overvoltage characteristics of such a class by artificial neural network are given. The results of determining the characteristics of overvoltages using an artificial neural network are given. In this paper, to solve the problem of determining the characteristics of overvoltages, neural network methods are considered that differ in their ability to establish nonlinear connections between the parameters of the extra-high voltage transmission line. To achieve this goal, the following tasks were formulated: to carry out the definitions of overvoltage characteristics by neural network methods; to build a model of the neural network, corresponding to the initial data of the transmission line; get the results of the forecast; to estimate the accuracy of the functioning of the constructed model. References 11, figures 5. Розглянуто резонансні перенапруги, що виникають внаслідок підключення автотрансформатора до електричної мережі. Проведено дослідження, присвячені актуальній науковій та практичній задачі – розробка моделей для аналізу резонансних перенапруг при їх виникненні, розвитку та існуванні. Розроблено штучну нейронну мережу контролю перенапруг та функціональні моделі для її налагодження. Досліджено застосування розробленої мережі для виявлення факторів, які мають найбільший вплив на появу та кратність перенапруг в електричних мережах. Наявність значної кількості нечітко заданих чинників, які впливають на точність визначення характеристик даних перенапруг, зумовила необхідність використання штучної нейронної мережі. Обґрунтовано вибір алгоритму навчання багатошарового персептрона для вирішення задачі визначення характеристик перенапруг, що виникають при включенні лінії електропередачі надвисокої напруги на ненавантажений автотрансформатор. Було застосовано процедуру навчання методом зворотного поширення помилки, що придатна для навчання багатошарових нейронних мереж. Сформульовано вимоги до підготовки багатошарового персептрона для вирішення задачі визначення характеристик резонансних перенапруг. Такі вимоги пов’язані з вибором оптимальної архітектури багатошарового персептрона, підготовкою вибірок даних, кількістю епох навчання, вибором функції активації нейронів. Виявлено фактори, які найбільше впливають на характеристики резонансних перенапруг. Наведено результати визначення характеристик перенапруг такого класу за допомогою штучної нейронної мережі. Бібл. 11, рис. 5. Інститут електродинаміки Національної академії наук України 2018-03-16 Article Article application/pdf https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/193 Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine; No. 49 (2018): Proceedings of the Institute of Electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine ; 010 Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; № 49 (2018): Праці Інституту електродинаміки Національної академії наук України; 010 2786-7064 1727-9895 uk https://prc.ied.org.ua/index.php/proceedings/article/view/193/175 Авторське право (c) 2018 В.В. Кучанський https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Ähnliche Einträge