Comparative analysis of synchronous generator neural and circuit models

• Autorzy: Nocoń A. , Paszek S.

Warianty tytułu

PL

Analiza porównawcza neuronowego i obwodowego modelu generatora synchronicznego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the comparative analysis of the synchronous generator neural and circuit models. In the investigations presented special attention is paid to the representation of transients of the synchronous generator working as an autonomous supply source. The problem of estimation of the analysed model parameters was brought to determining the minimum of the objective function. In order to do it, a three-stage, hybrid algorithm consisting of genetic, Nelder-Mead and gradient algorithms was used.

PL

Artykuł przedstawia wyniki analizy porównawczej neuronowego i obwodowego modelu generatora synchronicznego. Analizowane modele przeznaczone są do badań symulacyjnych generatora synchronicznego, pracującego jako autonomiczne źródło zasilania. Problem estymacji parametrów badanych modeli sprowadzono do minimalizacji przyjętej funkcji celu. Do minimalizacji funkcji celu zastosowano trzystopniowy algorytm hybrydowy, bazujący na algorytmie genetycznym, algorytmie Neldera-Meada i algorytmie gradientowym.

Słowa kluczowe

EN

synchronous generator model; neural model; parameter estimation

PL

model generatora synchronicznego; model neuronowy; estymacja parametrów

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Śląskiej. Elektryka
• Rocznik: 2008
• Tom: z. 2
• Strony: 79--91
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Nocoń A.

autor

Paszek S.

• Katedra Maszyn i Urządzeń Elektrycznych Politechnika Śląska, 44-100 Gliwice, ul. Akademicka 10A tel. [phone],

Bibliografia

• 1. Boboń A., Kudła J., Żywiec A.: Electromagnetic parameters of a synchronous machine, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 1998.
• 2. Chaturvedi D. K., Satsangi PP. S., Kalra Prem K.: New neuron models for simulating rotating electrical machines and load forecasting problems. "Electric Power Systems Research" 1999, No. 52, pp. 123-131.
• 3. El-Sadek M. Z., El-Saady G., Abo-El-Saud M.: A variable structure adaptive neural network static VAR controller. "Electric Power Systems Research" 1998 No. 45, pp. 109-117.
• 4. Karayiannis N. B., Venetsanopoulos A. N.: Artificial Neural Networks. Kluwer Academic Publishers, 1993.
• 5. Krause PP. C: Analysis of electric machinery. McGraw-Hill, 1986.
• 6. Nguyen H. T.: A first course in fuzzy and neural control, Chapman & Hall/CRC, 2003
• 7. Nocoń A., Paszek S.: Comparative analysis of the genetic and hybrid algorithms in the parameters estimation of the synchronous generator mathematical model, 28th International Conference on Fundamentals of Electrotechnics and circuit theory IC-SPETO 2005, Ustroń 2005, pp. 277-280.
• 8. Nocoń A., Paszek S.: Poly optimisation of synchronous generator fuzzy voltage regulator. "Journal of Electrical Engineering" 2006, Vol. 57, No. 5, pp. 296-300
• 9. A., Paszek S.: Synchronous generator neural model used in voltage regulator optimisation. IC-SPETO 2007, Gliwice - Ustroń maj 2007 pp. 171-172 (CD-ROM 086).
• 10. IEC 60034-4:1985 Rotating electrical machines. Part 4: Methods for determining synchronous machine quantities from tests, IEC 1985.