A neuro-modeling approach to implementing Intelligent harmonic monitoring system for electrical girds

• Autorzy: Varetsky Y.

Warianty tytułu

EN

Neuro-modelne podejście do realizacji inteligentnego systemu monitorowania harmonicznych dla sieci elektrycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A new concept of intelligent harmonic monitoring system for electrical distribution grid is presented. For estimation of voltage harmonic indices at the distribution grid substation buses supplying nonlinear loads an artificial neural network has been used. It was proposed to train the neural network on the data set obtained from simulation of the electrical distribution grid operating conditions in the time domain. An example of the carried out intelligent monitoring system is discussed.

PL

Przedstawiono nową koncepcję inteligentnego systemu monitorowania harmonicznych. Do oceny wskaźników harmonicznych napięcia na szynach rozdzielni sieci dystrybucyjnej, zasilającej obciążenia nieliniowe, wykorzystano sztuczną sieć neuronową. Zaproponowano uczenie sieci neuronowej na podstawie zbioru danych, które otrzymano w wyniku symulacji w przestrzeni czasowej warunków pracy elektrycznej sieci dystrybucyjnej. Omówiono przykład opracowanego inteligentnego systemu monitorowania.

Słowa kluczowe

EN

neural network; time domain modeling; simulation; electrical distribution grid; harmonic monitoring

PL

sieć neuronowa; modelowanie w przestrzeni czasowej; symulacja; elektryczna sieć dystrybucyjna; monitorowanie harmonicznych

• Wydawca: Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej "Horyzont"
• Czasopismo: Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
• Rocznik: 2011
• Tom: vol. 1
• Strony: 25--30
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Varetsky Y.

• Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej ul. Wejherowska 28, 54-239 Wrocław

Bibliografia

• [1] J. E. Farach, M. V. Grady, A. Arapostathis, An optimal procedure placing sensors and estimating the locations of harmonic sources in power systems, IEEE Trans. Power Delivery 8, 3 (1993), 1303–1310.
• [2] M. Najjar, G. T. Heydt, A hybrid nonlinear least squares estimation of harmonic signal levels in power systems, IEEE Trans. Power Delivery 6, 1 (1991), 282– 288.
• [3] R. K. Hartana, G. G. Richards, Constrained neural network-based identification of harmonic sources, EEE Trans. on Ind. Application 29, 1 (1993), 202 – 208.
• [4] R. K. Hong, Y. C. Chen, Application of algorithms and artificial-intelligence approach fo locating multiple harmonics in distribution systems, IEEE Trans. Industry Appl. 29, 1 (1993), 202 – 208.
• [5] Method of harmonic monitoring in distribution system: Pat. 35180 Ukraine. МПК7 G01R 23/16/ Y. Varetsky, Т. Nakonechny. № u200802024; Publ. 10.09.2008. Bull. № 17.(ukr.)
• [6] Y. Varetsky, T. Nakonechny, Monitoring Harmonic Sources in Distribution System by Neural Network Estimator// Proc. of 9 Int. Conf. „Electric power quality and utilization”. Вarcelona, 9-10 October, 2007. www.leonardo_energy.org/archive/all/2007 Paper 1219, 4 P.2007.