Fault detection in distribution netwroks of power system based PCA algorithm and neural network

hosseini heiran, Amir Mohammad (2017) Fault detection in distribution netwroks of power system based PCA algorithm and neural network. Masters thesis, university of Mohaghegh Ardabili.

[img] Text (تشخیص خطا در سیستم های توزیع قدرت مبتنی بر الگوریتم PCA و شبکه عصبی)
Amir Mohammad hosseini heiran.pdf

Download (410kB)
Official URL: http://www.uma.ac.ir

Abstract

Nowaday a huge part of the faults occurred in power systems, is related to distrubtion network. on other hand, excessive extension in this networks caused high complexity of the netwrok. Therefore, designing and implementation of high accuracy fault detection system in distribution network can cause the occurred fault is detetcted fastly and the network recovery time reduced this will result in increases in quality factor on the network. This thesis attemts to implement a fault location and detection in distribution network with multi layer neural network (NN). Monitoring of events in distribution networks is diffiucult because of high density of data . hence by using of PCA algorithm the demnsion of input is decreased and condition monitoring system can be applied. In this thesis two parallel neural network have been used. The first neural network uses original data of network without any data mining method and second neural network uses mined input data that can be minotred easily. For designig the internal tolopogy of neural network Elbow method have been used.

Item Type: Thesis (Masters)
Persian Title: تشخیص خطا در سیستم های توزیع قدرت مبتنی بر الگوریتم PCA و شبکه عصبی
Persian Abstract: امروزه شبکه¬ توزیع و فوق توزیع بیشترین آمار وقوع خطا¬های متفاوت را دارا هستند و از طرفی گستردگی این شبکه¬ها و وجود حجم بالای اطلاعات ثبت شده باعث پیچیدگی بیشتر این سیستم¬ها می¬شود. از این رو پیاده¬سازی سیستمی به منظور انجام تشخیص خطا در کمترین زمان ممکن و با قابلیت اطمینان بالا در شبکه¬های توزیع بسیار حائز اهمیت می باشد. در این پایان نامه سعی بر آن است تا با استفاده از شبکه¬ عصبی چند لایه تشخیص موقعیت و نوع خطا در شبکه¬های توزیع پیاده سازی می¬شود. به دلیل حجم بالای اطلاعات در شبکه¬های توزیع قابلیت مانیتورینگ اطلاعات اغلب با مشکل مواجه است. بنابراین در این پایان نامه سعی شده است تا با استفاده از الگوریتم PCA از سری روش¬های داده¬کاوی حجم اطلاعات ورودی نیز کاهش یابد تا قابلیت مانیتورینگ اطلاعات ورودی نیز مورد بررسی قرار می¬گیرد. از این رو از دو شبکه عصبی موازی هم استفاده شده است که در اولین شبکه عصبی، داده¬های شبکه برق بطور مستقیم به عنوان ورودی اعمال می¬شوند و در شبکه عصبی دوم داده¬های ورودی پس از انجام عملیات داده کاوی و انجام فرآیند کاهش بعد به عنوان اطلاعات ورودی به سیستم تشخیص خطا تزریق می¬شوند. در سیستم تشخیص خطای پیاده سازی شده، امکان تشخیص موقعیت دقیق خطا به همراه تشخیص نوع خطا به طور دقیق وجود دارد. از الگوریتم Elbow نیز به منظور طراحی توپولوژی داخلی شبکه عصبی استفاده شده است.
Supervisor:
SupervisorE-mail
Akbari majd, AdelUNSPECIFIED
Advisor:
AdvisorE-mail
Sobhany, BehrozUNSPECIFIED
Subjects: Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering
Divisions > Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering
Divisions: Subjects > Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering
Faculty of Engineering > Department of Electrical & Computer Engineering
Date Deposited: 13 Oct 2018 14:15
Last Modified: 13 Oct 2018 14:15
URI: http://repository.uma.ac.ir/id/eprint/561

Actions (login required)

View Item View Item