Application de l'ANN pour la détection des défauts dans les lignes de transmission
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La protection des lignes de transmission à double circuit peut être une tâche difficile. Ce livre présente une technique de protection qui prend en charge les transitoires à haute fréquence générés par le défaut pour masquer presque toute la longueur des lignes de transmission à double circuit. Pour ce faire, des pièges de ligne conçus de manière appropriée sont installés aux bornes de la ligne protégée, et le réseau neuronal artificiel avec une gamme appropriée de neurones est utilisé pour classer les défauts en fonction du spectre de fréquence des signaux de courant et...
La protection des lignes de transmission à double circuit peut être une tâche difficile. Ce livre présente une technique de protection qui prend en charge les transitoires à haute fréquence générés par le défaut pour masquer presque toute la longueur des lignes de transmission à double circuit. Pour ce faire, des pièges de ligne conçus de manière appropriée sont installés aux bornes de la ligne protégée, et le réseau neuronal artificiel avec une gamme appropriée de neurones est utilisé pour classer les défauts en fonction du spectre de fréquence des signaux de courant et de tension RMS. Des études de simulation approfondies indiquent que l'approche projetée est capable de discriminer différents types de défauts et fournit une technique de protection vraiment rapide, sûre et fiable. Le modèle de simulation est réalisé dans MATLAB Simulink pour l'analyse du système. Dans ce modèle, le système de transmission de 300 km, 25 KV, 50Hz est conçu avec un système de barres omnibus à trois zones. La mesure des données d'une barre de bus d'extrémité est utilisée pour la mesure de la tension et du courant RMS triphasés. La formation du réseau neuronal est également effectuée pour le modèle de système électrique conçu à l'aide de MATLAB Simulink.
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