Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar ett förfarande för att uppskatta påverkan på spänningsharmonisk distorsion vid en punkt av intresse på grund av flera ickelinjära belastningar i elnätet. Trots att artificiella neurala nätverk (ANN) är en allmänt använd teknik för att lösa en stor mängd och olika frågor i elektriska kraftsystem, inklusive harmonisk modellering, dess utnyttjande för att etablera relationer mellan harmonisk spänning i en punkt av intresse för elnätet och motsvarande harmoniska strömmar som genereras av ickelinjära belastningar hittades inte i litteraturen, således denna innovativa förfarande beaktas i denna artikel. En samtidig mätningskampanj måste genomföras i alla icke-linjära laster och vid den punkt där man är intresserad av datainsamling för att träna och testa ANN-modellen. En känslighetsanalys föreslås för att fastställa det procentuella bidraget från belastningsströmmar på den observerade spänningsförvrängningen, som utgör en ursprunglig definition som presenteras i detta dokument. Inledningsvis används alternativa transienta programsimuleringar (ATP) för att beräkna övertonsspänningar vid intressanta tidpunkter i ett industriellt testsystem på grund av ickelinjära belastningar vars övertonsströmmar är kända. De resulterande effekterna på spänningsövertonsförvrängningar som erhålls genom ATP-simuleringar används som referensvärden för att jämföra med dem som erhålls genom att använda det föreslagna förfarandet baserat på ANN. Genom att jämföra ATP-resultat med de som erhållits genom ANN-modellen kan man konstatera att den föreslagna metoden på ett korrekt sätt kan klassificera påverkansgraden för ickelinjära belastningsströmmar på spänningsharmoniska störningar vid intressanta punkter, såsom föreslås i detta dokument.
Manito i REF presenterade en artificiell neurala nätverk (ANN) modell för att uppskatta effekterna av ickelinjära belastningar på spänningen harmonisk distorsion vid en punkt av intresse.
Evaluating Harmonic Distortions on Grid Voltages Due to Multiple Nonlinear Loads Using Artificial Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}