Određivanje topologije elektroenergetskog sustava primjenom neuronskih mreža

magistarski rad

• Naslov (engleski): Power System Topology Identification Using Neural Networks
• Autor: Marko Delimar
• Mentor: Zdravko Hebel (mentor)
• Član povjerenstva: Ivica Pavić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zdravko Hebel (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Srete Nikolovski (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; (Zavod za visoki napon i energetiku); Zagreb
• Datum i država obrane: 2001-09-26, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Elektrotehnika; Elektroenergetika
• Univerzalna decimalna klasifikacija (UDC): 621.3 - Elektrotehnika

Sažetak

Procjena stanja elektroenergetskog sustava je osnovna funkcija za vođenje i analizu elektroenergetskog sustava. Kako se topološka struktura mreže tijekom pogona mijenja, prije procjene stanja potrebno je provjeriti ispravnost prijavljene topološke strukture sustava jer su u suprotnom moguće vrlo grube pogreške u procjeni stanja. U radu je prikazan model za provjeru topološke strukture elektroenergetskog sustava zasnovan za neuronskim mrežama. Postupak je podijeljen u dva dijela. Prvi dio predstavlja model za određivanje točnog broja mrežnih čvorišta, a drugi analizu njihove povezanosti. Uspoređeno je više arhitektura neuronskih mreža isprobanih na više elektroenergetskih mreža. Prikazani su i analizirani rezultati dobiveni primjenom višeslojnog perceptona učenog algoritmom povratnog prostiranja izlazne pogreške.

Sažetak (engleski)

Power system state estimation is a basic function in power system control and analysis. The topological structure of the power system changes during power system operation and must be checked before state estimation to avoid gross error during state estimation. This paper present a model for identifying anomalies in power system topology based on neural networks. The procedure is divided into two parts: nodes and branch processing. Several types of neural networks are tried out on different power system network configurations. The results obtained using multilayer percepton with backpropagation learning algorithm are presented and analysed.

• Ključne riječi: Topologija; pogreške; neuronske mreže; elektroenergetski sustav; procjena stanja
• Ključne riječi (engleski): Topology; anomalies; neural networks; power system; state estimation
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:558817
• Studijski program: Naziv: Elektrotehnika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski); Akademski / stručni naziv: Magistar znanosti elektrotehnike (mag. ing. el.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-04-19 08:47:40