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Fault detection and classification in electrical power transmission system using artificial neural network

机译：人工神经网络的电力传输系统故障检测与分类

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摘要

This paper focuses on the detection and classification of the faults on electrical power transmission line using artificial neural networks. The three phase currents and voltages of one end are taken as inputs in the proposed scheme. The feed forward neural network along with back propagation algorithm has been employed for detection and classification of the fault for analysis of each of the three phases involved in the process. A detailed analysis with varying number of hidden layers has been performed to validate the choice of the neural network. The simulation results concluded that the present method based on the neural network is efficient in detecting and classifying the faults on transmission lines with satisfactory performances. The different faults are simulated with different parameters to check the versatility of the method. The proposed method can be extended to the Distribution network of the Power System. The various simulations and analysis of signals is done in the MATLAB^® environment.

机译：本文着重于利用人工神经网络对输电线路的故障进行检测和分类。在该方案中将一端的三相电流和电压作为输入。前馈神经网络和反向传播算法已被用于故障的检测和分类，以分析该过程涉及的三个阶段中的每个阶段。已经执行了具有不同数量的隐藏层的详细分析，以验证神经网络的选择。仿真结果表明，基于神经网络的本方法能有效地检测和分类输电线路的故障，性能令人满意。用不同的参数模拟不同的故障，以检查该方法的通用性。所提出的方法可以扩展到电力系统的配电网。在MATLAB ^{®环境中完成了信号的各种仿真和分析。}

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期刊名称 SpringerPlus
作者
Majid Jamil; Sanjeev Kumar Sharma; Rajveer Singh;
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作者单位

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年(卷),期 -1(4),-1
年度 -1
页码 334
总页数 13
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Artificial neural networks Feedforward networks Back propagation algorithm Levenberg–Marquardt algorithm;

机译：人工神经网络;前馈网络;反向传播算法;Levenberg-Marquardt算法;

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