Transient Stability Margin Assessment of a Power System UsingMulti-Layered Perceptron Neural Network
محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 631
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICESCON03_257
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1395
چکیده مقاله:
Online transient stability assessment of a power system is not yetfeasible due to the intensive computation involved. Artificial neuralnetworks have been proposed as one of the approaches to this problembecause of its ability to quickly map nonlinear relationships between theinput data and the output. This paper presents a methodology forestimating the normalized transient stability margin by using themultilayered perceptron neural network. The complex relationshipbetween the input variables and output variables is established by usingthe neural networks. The nonlinear mapping relation between thenormalized transient stability margin and the operating conditions of thepower system is established by using the multi-layer perceptron neuralnetwork. To obtain the training set of the neural network the potentialenergy boundary surface method along with time domain simulationmethod is used. The proposed method is applied on IEEE-9 bus systemand the results shows that the proposed method provides fast andaccurate tool to assess online transient stability
کلیدواژه ها:
Power System Stability Transient ، Energy Function ، Potential Energy Boundary Surface ، MLP Neural Networks
نویسندگان
Homayoun Ebrahimian
Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
Asgar Poorghasemi Khiyavi
Department of Electrical Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :