Identifizierung von Spannungsstörungen in einem 134-Bus-System
Validiert durch einen künstlichen immunologischen Algorithmus
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Angesichts der Komplexität der Stromversorgungssysteme (PES), die durch den starken Anstieg der Stromnachfrage verursacht wird, ist es notwendig, effiziente Werkzeuge zu verwenden, damit die Versorgungsunternehmen ihren Verbrauchern hochwertige Energie liefern können. In diesem Buch wird ein Mittel zur Klassifizierung und Erkennung von drei Spannungsstörungen vorgestellt: Durchhang, Oberschwingungen und Überhöhung. Das verwendete Werkzeug basiert auf dem Künstlichen Immunologischen System (AIS), insbesondere dem Negative Selection Algorithm (NSA). Die Simulationen wurden in der Software ...
Angesichts der Komplexität der Stromversorgungssysteme (PES), die durch den starken Anstieg der Stromnachfrage verursacht wird, ist es notwendig, effiziente Werkzeuge zu verwenden, damit die Versorgungsunternehmen ihren Verbrauchern hochwertige Energie liefern können. In diesem Buch wird ein Mittel zur Klassifizierung und Erkennung von drei Spannungsstörungen vorgestellt: Durchhang, Oberschwingungen und Überhöhung. Das verwendete Werkzeug basiert auf dem Künstlichen Immunologischen System (AIS), insbesondere dem Negative Selection Algorithm (NSA). Die Simulationen wurden in der Software ATPDraw durchgeführt, und das Testsystem ist ein reales System mit 134 Laststäben, einer Unterstation und 133 Stromkreisen sowie einer Basisspannung von 13,8 kV.
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