Power systems disturbance classification using modular neural networks with multilayers experts
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Power Systems Disturbance Classification Using Modular Neural Networks with Multilayers Experts
This work evaluates the effectiveness of a new hybrid algorithm in the training of modular neural networks with multilayers specialists. The algorithm is applied on the classification of electric disturbances previously characterized and pre-processed, making possible the comparison between its performance with multilayers perceptrons networks. It presents the algorithm’s development and inclus...
متن کاملrodbar dam slope stability analysis using neural networks
در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...
fault location in power distribution networks using matching algorithm
چکیده رساله/پایان نامه : تاکنون روشهای متعددی در ارتباط با مکان یابی خطا در شبکه انتقال ارائه شده است. استفاده مستقیم از این روشها در شبکه توزیع به دلایلی همچون وجود انشعابهای متعدد، غیر یکنواختی فیدرها (خطوط کابلی، خطوط هوایی، سطح مقطع متفاوت انشعاب ها و تنه اصلی فیدر)، نامتعادلی (عدم جابجا شدگی خطوط، بارهای تکفاز و سه فاز)، ثابت نبودن بار و اندازه گیری مقادیر ولتاژ و جریان فقط در ابتدای...
Power quality disturbance classification using Hilbert transform and RBF networks
This paper presents the application of Hilbert transform and artificial neural network (ANN) for power quality (PQ) disturbance classification. The input features of the ANN are extracted from the envelope of the disturbance signals by applying Hilbert transform (HT). The features obtained from the Hilbert transform are distinct, understandable and immune to noise. These features after normaliz...
متن کاملImplementation of Power Disturbance Classifier Using Wavelet-Based Neural Networks
In this paper, a wavelet-based neural network classifier for recognizing power quality disturbances is implemented and tested under various transient events. The discrete wavelet transform (DWT) technique is integrated with the probabilistic neural network (PNN) model to construct the classifier. First, the multi-resolution analysis (MRA) technique of DWT and the Parseval’s theorem are employed...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Renewable Energy and Power Quality Journal
سال: 2008
ISSN: 2172-038X
DOI: 10.24084/repqj06.286