Search academic texts

Information × Registration Number 2122U006872, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title Application of a neural network for determining the parameters of a transformer elimination circuit under the conditions of non-invasive monitoring popup.author Reva IhorTodorov OlehBezzub MaksimReva IhorTodorov OlehBezzub Maksim popup.publication 30-03-2022 popup.source_user Журнал "Електротехніка та електроенергетика" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ee.zp.edu.ua/article/view/252894 popup.publisher Zaporizhzhia Polytechnic National University Description Мета роботи. Застосування апарату спеціально побудованої нейромережі із задачею ідентифікації схеми заміщення параметрів у мовах неінвазійного моніторингу. Методи дослідження. Використання методів електричних вимірювань методом неінвазійного моніторингу, методів ідентифікації та навчання нейронних мереж базованих на похибці попереднього та зворотного поширення, мереж типу NARX Отримані результати. Силовий трансформатор важливий об’єкт енергетичної системи електричної цехової підстанції.. При цьому можливі часті переходи від режиму недовантаження до часткового перевантаження, що створює передумови до розвитку небажаних явищ у трансформаторах . Моніторинг силового трансформатора базуючись на контролі його схеми заміщення, дозволяє перейти до контролю його основних параметрів в незалежності від робочого режиму. Неінвазійний моніторинг добре справляється в контексті поставленої задачі, адже як показують дослідження параметри напруги та струму, яким оперує добре відображують в собі залежність від зміни параметрів схеми заміщення Спираючись на Т еквівалентну схему заміщення можна виявити та спрогнозувати зміни параметрів схеми заміщення відповідно до параметрів режиму струмів та напруг протікаючих в цій системі. багато нейронних мереж відпрацюють розрахунок електричних та електротехнічних еквівалентних схем як задачу ідентифікації параметрів електричних кіл в умовах статичних режимів В процесі ідентифікації перевірялося здатність нейромереж різних конструкцій ідентифікувати один із параметрів схеми заміщення, протистояти пошкодженню, що корегувало значення невідомого параметру. Проведений експеримент дав можливість отримати дані для порівняння ефективності різних архітектур нейромереж по відношенню з реальними параметрами схеми заміщення. Конкретизуючи отримані результати говоримо що архітектура NARX здатна до ідентифікації параметрів в стандартних режимах для всіх елементів схеми заміщення, що в подальшому відкриває можливість для її вдосконалення для розрахунків нелінійних елементів трансформатора при роботі що в стані насичення Наукова новизна. Встановлено, що нейромережі досліджені у роботі здатні визначати параметри схеми заміщення трансформатора чи електричної машини в статичних робочих режимах , що дозволяє в подальшому контролювати стан обмоток та магнітопроводу відповідно до їх значень Практична цінність. Застосовуючи в системі моніторингу нейронної мережі дозволяє отримати чіткі значення параметрів схеми заміщення незалежно від режиму, запропонований метод значно зменшує кількість часу затраченої на моніторинг параметрів трансформатора, дозволяє контролювати рівень потужності, а також, за необхідності, зменшити кількість необхідної інформації для моніторингу трансформатора popup.nrat_date 2025-11-10 Close