High-speed fault detection and classification with neural nets

M. Kezunovic; Igor Rikalo; D.J. Sobajic

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High-speed fault detection and classification with neural nets

机译：神经网络的高速故障检测与分类

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This paper introduces a new neural net (NN) approach for automated fault disturbance detection and classification. The NN design and implementation are aimed at high-speed processing which can provide selective real-time detection and classification of faults. The approach is extensively tested using the Electromagnetic Transients Program (EMTP) simulations of two quite complex transmission system configurations. The results indicate that the speed and selectivity of the approach are quite adequate for a number of different transmission and distribution monitoring, control, and protection applications.

机译：本文介绍了一种新的神经网络（NN）方法，用于故障自动检测和分类。 NN的设计和实现针对高速处理，可以提供选择性的实时检测和故障分类。使用两个非常复杂的传输系统配置的电磁暂态程序（EMTP）仿真，对该方法进行了广泛的测试。结果表明，该方法的速度和选择性对于许多不同的传输和分配监视，控制和保护应用程序来说已经足够。

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来源
《Electric power systems research》 |1995年第2期|p.109-116|共8页
作者
M. Kezunovic; Igor Rikalo; D.J. Sobajic;
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作者单位

Department of Electrical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843-3128, USA;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类理论与分析;发电、发电厂;
关键词
neural networks; data processing; fault analysis; electromagnetic transients program (EMTP) simulations;

机译：神经网络;数据处理;故障分析;电磁暂态程序（EMTP）模拟;

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