Disturbance Magnitude Estimation using Artificial Neural Network Method

机译：人工神经网络法估算干扰量

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The approach of this paper is to estimate the generated power of a generation that encounters an outage in a power system from the frequency response under a few seconds after transient state of the disturbance. By knowing the magnitude of the supply, the removed load may be adjusted with adaptive under frequency load shedding (AUFLS) relay that lead stable in frequency system. The method of estimation is using the Artificial Neural Network (ANN), the data training is obtained from the swing equation, then tested using The New England IEEE 39 Bus System from the frequency response after disturbance for every generator. The objective is to compare the error of three minimum sampling time that used shortly after the disturbance.

机译：本文的方法是根据扰动瞬态后几秒钟内的频率响应，估算在电力系统中遇到故障的一代的发电功率。通过了解电源的大小，可以使用自适应的欠频减载（AUFLS）继电器来调节已移除的负载，该继电器在频率系统中处于稳定状态。估计方法是使用人工神经网络（ANN），从摆动方程获得数据训练，然后使用New England IEEE 39总线系统从每个发电机发生扰动后的频率响应中进行测试。目的是比较干扰后不久使用的三个最小采样时间的误差。

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来源
《International Conference on Electrical Engineering and Informatics》|2019年|570-573|共4页
会议地点
作者
Joko Hartono; Putu Agus Aditya Pramana; Handrea Bernando Tambunan; Buyung Sofiarto Munir;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
electric generators; frequency response; load shedding; neural nets; power engineering computing; power generation faults; power generation reliability; relay protection; transient analysis;

机译：发电机;频率响应;减载;神经网络;电力工程计算;发电故障;发电可靠性;继电保护;暂态分析;

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