Abstract-This paper presenterar en artificiell neural nätverk (ANN) och stöd vektor maskin (SVM) metod för att lokalisera fel i radial distributionssystem. I den föreslagna metoden, som skiljer sig från de traditionella beräkningsmetoderna för felavsnittet, används mätningar som finns tillgängliga vid substationen, brytaren och relästatusen. Data analyseras med hjälp av den huvudsakliga komponentanalysen (PCA) teknik och felen klassificeras enligt reaktanserna av deras väg med hjälp av en kombination av stödvektor klassificerare (SVCs) och feedfore neurala nätverk (FFNNs). Ett praktiskt 52 bussdistributionssystem med laster övervägs för studier, och de resultat som presenteras visar att det föreslagna tillvägagångssättet för felplats ger korrekta resultat när det gäller den uppskattade felplatsen. Praktiska situationer i distributionssystem, såsom skyddsanordningar som endast placeras vid substationen, alla typer av fel och ett brett spektrum av olika kortslutningsnivåer, beaktas för studier. Resultaten visar att det är möjligt att tillämpa den föreslagna metoden vid diagnos av fel i det praktiska distributionssystemet.
I REF presenterar tidningen ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) och stöd vektor maskin (SVM) för att lokalisera fel i radial distributionssystem.
Artificial neural network and support vector Machine approach for locating faults in radial distribution systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Delivery', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Delivery', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}