COMBINATION OF DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND PROBABILISTIC NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR DETECTING FAULT LOCATION ON TRANSMISSION SYSTEM

ATTHAPOL NGAOPITAKKUL; CHAIYAN JETTANASEN

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COMBINATION OF DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND PROBABILISTIC NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR DETECTING FAULT LOCATION ON TRANSMISSION SYSTEM

机译：离散小波变换与概率神经网络结合的输电系统故障测距方法。

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This paper proposes a new algorithm for detecting faults in an electrical power transmission system, using discrete wavelet transform (DWT) and probabilistic neural network (PNN). Fault conditions are simulated using ATP/EMTP to obtain cur rent signals. The algorithm used to analyze fault locations is developed on MATLAB. Fault detection is processed using the positive sequence current signals. The comparison among the maximum coefficients in first scale of each bus, which can detect fault, is performed in order to detect the faulty bus. The first peak time obtained from the faulty bus is used as an input for training pattern. Various cases based on Thailand electricity transmission systems are studied to verify the validity of the proposed technique. The result shows that the algorithm is capable of performing the fault locations with accuracy.

机译：本文提出了一种利用离散小波变换（DWT）和概率神经网络（PNN）检测电力传输系统故障的新算法。使用ATP / EMTP模拟故障条件以获得电流信号。在MATLAB上开发了用于分析故障位置的算法。使用正序电流信号处理故障检测。为了检测出故障母线，进行了能够检测出故障的各母线的第一等级的最大系数的比较。从故障总线获得的第一个高峰时间用作训练模式的输入。研究了基于泰国输电系统的各种情况，以验证所提出技术的有效性。结果表明，该算法能够准确地进行故障定位。

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来源
《International Journal of Innovative Computing Information and Control》 |2011年第4期|p.1861-1873|共13页
作者
ATTHAPOL NGAOPITAKKUL; CHAIYAN JETTANASEN;
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作者单位

Faculty of Engineering King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang Chalongkrung Rd., Ladkrabang, Bangkok 10520, Thailand;

Faculty of Engineering King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang Chalongkrung Rd., Ladkrabang, Bangkok 10520, Thailand;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
discrete wavelet transform; fault location; probabilistic neural network;

机译：离散小波变换故障位置;概率神经网络;

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