Nhận dạng sự cố trên lưới điện phân phối dựa trên trí tuệ nhân tạo

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Nguyễn Quốc Minh, Lê Thị Minh Châu

Từ khóa:

lưới điện phân phối
nhận dạng sự cố
trí tuệ nhân tạo

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp nhận dạng sự cố ngắn mạch trên lưới điện phân phối dựa trên một số thuật toán trí tuệ nhân tạo. 4 dạng sự cố ngắn mạch bao gồm ngắn mạch 3 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 1 pha được tạo ra tại các điểm trên lưới điện IEEE 15 nút, mô phỏng trên Matlab. Dòng điện và điện áp các pha tại đầu nguồn khi xảy ra ngắn mạch được gán nhãn làm dữ liệu đầu vào, trong khi các dạng ngắn mạch tương ứng được gán nhãn làm dữ liệu đầu ra. Trong số 8000 điểm sự cố được tạo ra, 70% dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và 30% dữ liệu được sử dụng để kiểm tra. Kết quả nhận dạng cho thấy các thuật toán deep learning có thể nhận dạng sự cố trên lưới điện phân phối với độ chính xác lên đến 95%

Tài liệu tham khảo

    [1] N. C. Chakraborty, A. Banerji and S. K. Biswas, "Survey on major blackouts analysis and prevention methodologies", Michael Faraday IET International Summit, Kolkata, 2015, pp. 297-302.
    [2] Y. Wang, M. Liu and Z. Bao, "Deep learning neural network for power system fault diagnosis", 2016 35th Chinese Control Conference (CCC), Chengdu, 2016, pp. 6678-6683.
    [3] S. Wang, H. Chen, B. Pu, H. Zhang, S. Jin and X. Liu, "Analysis of Network Loss Energy Measurement Based on Machine Learning", 2018 IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), Wuyishan, China, 2018, pp. 1113-1117.
    [4] J. H. Arteaga, F. Hancharou, F. Thams and S. Chatzivasileiadis, "Deep Learning for Power System Security Assessment", 2019 IEEE Milan PowerTech, Milan, Italy, 2019.
    [5] M. Guo, N. Yang and W. Chen, "Deep-Learning-Based Fault Classification Using Hilbert–Huang Transform and Convolutional Neural Network in Power Distribution Systems", IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 16, pp. 6905-6913, 15 Aug.15, 2019.
    [6] K. Chen, J. Hu, Y. Zhang, Z. Yu and J. He, "Fault Location in Power Distribution Systems via Deep Graph Convolutional Networks", IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 38, no. 1, pp. 119-131, Jan. 2020.
    [7] L. Zhu, D. J. Hill and C. Lu, "Hierarchical Deep Learning Machine for Power System Online Transient Stability Prediction", in IEEE Transactions on Power Systems, vol. 35, no. 3, pp. 2399-2411, May 2020.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Sep 30, 2020
Download
PDF
Cách trích dẫn
Nguyen Quoc Minh, Le Thi Minh Chau. “Nhận dạng sự cố Trên lưới điện phân phối dựa Trên Trí tuệ nhân tạo”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 18, số p.h 9, Tháng Chín 2020, tr 32-36, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3455.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##