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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…mehr

Produktbeschreibung
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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Autorenporträt
Vanessa Clímaco Oliveira Gomes - Electrical Engineer from the Federal University of Tocantins Foundation and Industrial Automation Technician from the Federal Institute of Tocantins.