Applicazione della RNA per il rilevamento dei guasti nella linea di trasmissione
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La protezione delle linee di trasmissione a doppio circuito potrebbe essere un compito difficile. Questo libro presenta una tecnica di protezione che supporta i transitori ad alta frequenza generati dal guasto per nascondere quasi l'intera lunghezza delle linee di trasmissione a doppio circuito. A tal fine, ai terminali della linea protetta vengono installate delle trappole di linea opportunamente progettate, e quindi viene impiegata la Rete Neurale Artificiale con un'adeguata gamma di neuroni per classificare i guasti in base allo spettro di frequenza dei segnali di corrente e tensione RMS. S...
La protezione delle linee di trasmissione a doppio circuito potrebbe essere un compito difficile. Questo libro presenta una tecnica di protezione che supporta i transitori ad alta frequenza generati dal guasto per nascondere quasi l'intera lunghezza delle linee di trasmissione a doppio circuito. A tal fine, ai terminali della linea protetta vengono installate delle trappole di linea opportunamente progettate, e quindi viene impiegata la Rete Neurale Artificiale con un'adeguata gamma di neuroni per classificare i guasti in base allo spettro di frequenza dei segnali di corrente e tensione RMS. Studi approfonditi di simulazione indicano che l'approccio progettato è in grado di discriminare diversi tipi di guasti e fornisce una tecnica di protezione davvero rapida, sicura e affidabile Il modello di simulazione è stato realizzato in MATLAB Simulink per l'analisi del sistema. In questo modello è stata progettata una linea di trasmissione di 300 km, 25 KV, 50 Hz, con un sistema di sbarre a tre zone. La misurazione dei dati di un'estremità della sbarra è stata utilizzata per la misurazione della tensione e della corrente RMS trifase. Anche l'addestramento della rete neurale è stato effettuato per il modello di sistema elettrico progettato utilizzando MATLAB Simulink.
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