Data Mining Model Based Differential Microgrid Fault Classification Using SVM Considering Voltage and Current Distortions
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 63
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JOAPE-11-3_002
تاریخ نمایه سازی: 13 آبان 1402
چکیده مقاله:
This paper reports support vector machine (SVM) based fault detection and classification in microgrid while considering distortions in voltages and currents, time and frequency series parameters, and differential parameters. For SVM-based fault classification, the data set is formed by analysing the operation of the standard IEC microgrid model, with and without grid interconnection, under different fault and non-fault scenarios. Fault scenarios also include different locations, resistances, and incident angles of fault. Whereas, for non-fault scenarios, the variation in load is considered. Voltages and currents from both ends of the distribution line (DL) are sampled at ۱۹۲۰ Hz. The time and frequency series parameters, total harmonic distortion (THD) in current and voltage, and differential parameters are determined. The SVM algorithm uses these parameters to detect and classify faults. The performance of this developed SVM based algorithm is compared with that of different machine learning algorithms. This comparative analysis reveals that SVM detects and classifies the faults on the microgrid with an accuracy of over ۹۹.۹۹%. The performance of the proposed method is also tested with ۳۰ dB, ۳۵ dB, and ۴۰ dB noise in the generated data, which represent measurement errors.
کلیدواژه ها:
Data Mining ، Fault Identification and Classification ، Microgrid Protection ، Machine Learning ، SVM.
نویسندگان
P. Venkata
Electrical Engineering Department, School of Technology, Pandit Deendayal Energy University, Gandhinatar, Gujarat, India
V. Pandya
Electrical Engineering Department, School of Technology, Pandit Deendayal Energy University, Gandhinatar, Gujarat, India
A.V. Sant
Electrical Engineering Department, School of Technology, Pandit Deendayal Energy University, Gandhinatar, Gujarat, India
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 :