20.500.12556/DKUM-61934 SELEKTIVNO DOLOČANJE OKVARJENEGA IZVODA OB ZEMELJSKEM STIKU V DISTRIBUCIJSKEM OMREŽJU DETECTING A FAULTY FEEDER BY USING AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK Umetne nevronske mreže postajajo zelo uporabne za podporo dispečerjem pri vodenju obratovanja distribucijskih elektroenergetskih sistemov. Odlično se izkažejo predvsem pri prepoznavanju vzorcev različnih signalov, kar je v bistvu osnova delovanja zaščitnih naprav v elektroenergetskem sistemu. Magistrsko delo podaja način določanja okvarjenega izvoda v razdelilni transformatorski postaji pri zemeljskem stiku, tudi visokoohmskem, z uporabo nevronske mreže s povezavami naprej (feed forward artificial neuron network). Nevronska mreža je naučena z nadzorovano metodo z uporabo algoritma povratnega napredovanja (angl. backpropagation). Za učenje so bili uporabljeni posnetki realne okvare. Validacija nevronske mreže je prav tako narejena na posnetkih realne okvare vendar ne istih kot so bili uporabljeni za učenje. Rezultati so pokazali izjemno zanesljivost določanja prisotnosti okvare v sistemu in določanja okvarjenega izvoda. Recent developments indicate that the Artificial Neural Networks (ANNs) may be useful assisting the power system dispatchers at their work. The study presents an approach to detection a faulty feeder during a phase to earth fault ( also a high impedance fault) in a power distribution system using a feed-forward ANN. In the proposed ANN algorithm, the standard back-propagation technique with a sigmoid activation function is used. ANN is trained with real data obtained with a disturbance recorder during an actual fault. The study results show that the proposed algorithm performs excellently in detecting the phase to earth faults and locating the faulty feeder. nevronska mreža umetni nevron umetna inteligenca distribucijsko omrežje zemeljski stik Artificial Neural Network Neuron Earth fault power distributing system true true false [B. Jelenc] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo 2016-08-19 09:20:42 2016-09-13 13:42:55 2022-06-28 03:06:58 2019-07-11 12:38:06 2016 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.383.8:004.896(043) 19781398 URN:SI:UM:DK:5DLFTFSG MAG_Jelenc_Bogomil_2016.pdf MAG_Jelenc_Bogomil_2016.pdf 1 B8A01DD2372585A8BACDF29B157744AE f943c02e6cc42593408a3092f3dd24c5ed640a62f58e335ec32885f9db23d73c 5c63d274-7c0d-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=103154 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0