PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Reducing the dissymmetry of load currents in electrical networks 0,4/0,23 kV using artificial neural networks

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zmniejszenie dyssymetrii prądów obciążenia w sieciach elektrycznych 0,4/0,23 kV za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
А method for load distribution in the network 0,4/0,23 kV using artificial neural networks is proposed. Types of artificial neural networks are analyzed and a solution to this task based on neural network multilayer perception is proposed. A neural network structure is built which makes recommendations for the uniform distribution of loads in the network based on statistical information. On the basis of the neural network, software for the uniform distribution of loads between phases of the network is created.
PL
W pracy zaproponowano metodę rozkładu obciążeń w sieci 0,4/0,23 kV za pomocą sztucznej sieci neuronowej. Przeanalizowano typy sztucznych sieci neuronowych oraz zaproponowano rozwiązanie wymienionego zadania na podstawie wielostrefowego perceptronu. Opracowano strukturę sieci neuronowej, która daje polecenia, co do równomiernego rozkładu obciążeń w sieci, wychodząc z informacji statystycznej. Dzięki sieci neuronowej tworzone jest oprogramowanie do równomiernego rozkładu obciążeń między fazami sieci.
Rocznik
Strony
245--249
Opis fizyczny
Bibliogr. 21 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Kharkiv Petro Vasylenko National Technical University of Agriculture, Alchevskyh, 44, Kharkiv, 61002 Ukraine
  • UTH Radom, Faculty of Transport and Electrical Engineering, ul. Malczewskiego 29, 26-600 Radom
  • UTH Radom, Faculty of Transport and Electrical Engineering, ul. Malczewskiego 29, 26-600 Radom
  • Vinnytsia National Technical University, Khmelnytsky Hwy, 95, 21021 Vinnitsa, Ukraine
  • Lviv National Agrarian University, V. Velykogo 1, Dublyany, Zhovkva district, Lviv region, 30831, Ukraine
autor
  • Lviv National Agrarian University, V. Velykogo 1, Dublyany, Zhovkva district, Lviv region, 30831, Ukraine
Bibliografia
  • [1] Vu Van T., Driesen J., Belmans R. Power Quality and voltage stability of distribution system with distributed energy resources, International journal of distributed energy resources, Vol.1, (3) 2005, pp. 227-240.
  • [2] Driesen J., Belmans R. Distributed generation in future grids: Will "Energy Islands" become a reality. Electrical Power Quality and Utilisation Magazine, Vol.1, (1) 2005, pp. 11-14.
  • [3] Van Stiphout Arne, Brijs Tom, Belmans Ronnie, Deconinck Geert. Quantifying the importance of power system operation constraints in power system planning models: A case study for electricity storage. Journal of Energy Storage, (13) 2017, pp. 344-358.
  • [4] Almasalma Hamada, Claeys Sander, Deconinck Geert, Mikhaylov Konstantin, Haapola Jussi, Pouttu Ari. Experimental Validation of Peer-to-Peer Distributed Voltage Control System. Energies, (11) 2018. pp. 1304-1325.
  • [5] Miroshnyk O.O. Methods of calculation the power losses in elements of asymmetrically loaded network. Scientific-practical journal "Electrical engineering and electromechanics", (5) 2011, pp. 66-69.
  • [6] Efkarpidis N, De Rybel T, Driesen J. Technical assessment of centralized and localized voltage control strategies in low voltage networks. Sustainable Energy, Grids and Networks, (8) 2016, pp. 85-97.
  • [7] Hoornaert Felix, D'hulst Reinhilde, Vingerhoets Pieter, Vanthournout Koen, Driesen Johan. LV distribution network voltage control mechanism: Analysis of large-scale field-test. Sustainable Energy, Grids and Networks, (6) 2016, pp. 7-13.
  • [8] Spiliotis Konstantinos, Gutierrez Ariana, Isabel Ramos, Belmans Ronnie. Demand flexibility versus physical network expansions in distribution grids. Applied Energy, (182) 2016, pp. 613-624
  • [9] Driesen J., Belmans R., Hameyer K. Computation algorithms for efficient coupled electromagnetic-thermal device simulation. IEE Proceedings-Science, Measurement and Technology Vol.149, (2) 2002, pp. 67-72.
  • [10] Almasalma Hamada, Claeys Sander, Deconinck Geert, Mikhaylov Konstantin, Haapola Jussi, Pouttu Ari. Experimental Validation of Peer-to-Peer Distributed Voltage Control System. Energies, (11) 2018, pp. 1304-1325.
  • [11] Miroshnyk O.O., Timchuk S.O. Asymmetrical regimes at rural networks: analysis and modelling, Monograph, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014, 139 p.
  • [12] Herniter M.E. Multisim: The modern system of computer simulation and circuit analysis of electronic devices. DMK. 2006, 488 p.
  • [13] Miroshnyk O.O., Timchuk S.О. Equal distribution of loads at 0.38/0.22 kV networks with genetic algorithms. Technical electrodynamics, (4) 2013, pp. 67-73.
  • [14] Van Stiphout Arne, Brijs Tom, Belmans Ronnie, Deconinck Geert. Quantifying the importance of power system operation constraints in power system planning models: A case study for electricity storage. Journal of Energy Storage, (13) 2017, pp. 344-358
  • [15] Rumelhart D., Hinton G., Williams R. Learning internal reprentations by error propagation, In parallel distributed processing, 1986, vol. 1, Cambridge, MA: MIT Press, 318-362
  • [16] Ossowski S. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. - Wyd. Politechniki Warszawskiej, 2000. - 312.
  • [17] Czaban A., Lis M. Wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej do wyznaczania prądu generatora w układzie napędowym silnik PMSM - generator prądu stałego // Przegląd Elektrotechniczny, 2014, Nr 6, S. 272-274.
  • [18] Carpenter G., Grossberg S. Adaptive Resonance Theory, In Michael A. Arbib (Ed.), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, Second Edition, Cambridge, MA: MIT Press. 203, pp. 87-90.
  • [19] Anil K. Jain, Jianchang Mao, K.M. Mohiuddin. Artificial Neural Networks: A Tutorial, Computer, Vol.29, (3) 1996, pp. 31-44
  • [20] Fox G. C., Roller J. G. Code generation by a generalized neural networks: general principles and elementary examples. Parallel Distributed Comput. (6) 1989, pp. 388-410.
  • [21] Gorban A.N. Generalized approximation theorem and computing facility of neural networks. - Siberian Journal of Numerical Mathematics, (1) 1998, pp. 74-81.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-f744a4a2-0374-4b36-88d1-50b974375abb
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.