Evolution?re Optimierung Neuronaler Klassifikatoren für den Generatorschutz

Waldemar Rebizant; Janusz Szafran; Kurt FeserFred Oechsle

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In diesem Beitrag werden die Ergebnisse einer Untersuchung zum Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) für den Generatorschutz gegen Polschlupf. Der neue neuronale Schutz garantiert schnellere und sicherere Erkennung des Ausser-Tritt-Fallens eines Generators im Vergleich zu den traditionellen L?sungen. Für eine optimale Auswahl der KNN-Strukturen wird ein genetischer Algorithmus vorgeschlagen. Die optimale Topologie neuronaler Netze wird durch den Einsatz von Regeln zur evolution?ren Verbesserung gefunden. Das dargestellte Optimierungsverfahren wurde als Matlab-Programm implementiert. Die Initial- sowie weitere Netzpopulationen werden in einer geschlossener Schleife erzeugt, trainiert und bewertet. Die Ergebnisse von Tests des entworfenen Schutzes mit durch ATP simulierten Signale werden beschrieben und diskutiert.

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来源
《Elektrie: Wissenschaftlich-technische Zeitschrift der Elektrotechnik》 |2022年第10910期|24-29|共6页
作者
Waldemar Rebizant; Janusz Szafran; Kurt FeserFred Oechsle;
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作者单位

Institut für Energietechnik Technische Universit?t Wroclaw;

Institut für Energieübertragung und Hochspanungstechnik Universit?t Stuttgart;

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正文语种德语
中图分类
关键词
Synchronmaschine; Netzstabiüt?t; Schutzrelais; künstliche Intelligenz; neuronale Netze; genetische Algorithnien; transiente Vorg?nge; Simulation;

Evolution?re Optimierung Neuronaler Klassifikatoren für den Generatorschutz

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