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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:洪仁昌
研究生(外文):HongRen-Chang
論文名稱:應用共軛梯度類神經網路於輸電線故障診斷之研究
論文名稱(外文):Fault Diagnostic of Transmission Line Using Conjugate Gradient Based Artificial Neural Networks
指導教授:黃啟貞黃昭明黃昭明引用關係
指導教授(外文):Chi-Jen Huangchao-Ming Huang
學位類別:碩士
校院名稱:崑山科技大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
論文頁數:81
中文關鍵詞:故障診斷共軛梯度類神經網路
外文關鍵詞:Conjugate gradient algorithmArtificial neuron networkFault diagnostic
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輸電系統的故障為不可預期,當故障發生時,電力工程人員必須盡速找出故障位置,並研判可能發生的故障種類;一方面恢復未故障而遭受停電區域的電力,另一方面須將故障區域迅速隔離,以進行搶救措施。
為能同時診斷出故障位置與故障類別,本論文提出共軛梯度演算法於故障診斷問題。首先利用暫態模擬程式ATPDraw模擬於不同位置發生不同故障的情境,並藉以建立輸入/輸出對資料庫;接著利用共軛梯度倒傳遞類神經網路進行學習訓練。當網路訓練完成,只要將故障電壓電流訊號饋入網路輸入端,工程人員能快速獲得發生故障的地點與發生故障的種類等資訊。
本論文以兩個匯流排及三個匯流排輸電系統為例進行研究,以驗證所提出方法的可行性。同時經由模擬結果與測試結果以比較不同共軛梯度演算法之間的差異性。
Faulted events are unavoidable in transmission systems. As a fault occurs, the power engineers should find the fault location, judge the fault classification, isolate the fault, and restore the power supply to the blackout but unfaulted area.
To diagnosis the fault location and classification simultaneously, this thesis proposes the conjugate gradient algorithm (CGA) based artificial neuron networks (ANN) to solve the fault diagnostic problem. First, the electromagnetic transients program ATPDraw was used to simulate the different fault conditions in order to set up the input/output database. Then the CGA based ANN method was employed to train the network. Once the network is trained properly, the engineers can quickly acquire the information of both fault location and fault classification as soon as the inputs of voltage and current signals are given.
To verify the feasibility of the proposed method, this thesis employs two-bus and three-bus transmission systems to fulfill the simulation. Furthermore, to compare the differences among the CGA based ANN methods, the simulation results and testing results are also provided.
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 3
1.3 文獻回顧 4
1.4 研究方法 5
1.5 本論文的貢獻 6
1.6 本論文架構 7
第二章 輸電線之故障分類與保護 8
2.1 輸電線模型 8
2.2 輸電線故障分類與分析 12
2.2.1 對稱故障 12
2.2.2 非對稱故障 13
2.3 輸電線保護設備 18
2.3.1 斷路器 18
2.3.2 儀表用變壓器 19
2.3.3 電驛 20
2.4 輸電線之保護 23
2.5 討論 24
第三章 類神經網路 25
3.1 簡介 25
3.2 類神經網路的發展歷史 25
3.3 類神經網路之基本理論 26
3.3.1 生物神經元 26
3.3.2 人工神經元 27
3.3.3 類神經網路之轉移函數 27
3.4 類神經網路之特性 30
3.5 類神經網路之架構 31
3.6 倒傳遞網路 36
3.7 共軛梯度演算法 42
3.8 線搜尋 45
3.9 討論 47
第四章 電磁暫態模擬之建立 48
4.1 ATP-EMTP的發展歷史 48
4.2 ATP-EMTP的功能49
4.3 PlotXY 之簡介 50
4.4 暫態分析控制系統保護電驛模型之建立 51
4.5 EMTP求解方法 52
4.6 架空輸電線模組之建立 53
4.7 保護電驛元件模組化之建立 55
4.8 兩個Bus系統的建置範例 56
4.9 討論 60
第五章 模擬結果與討論 61
5.1 兩個Bus輸電系統 61
5.2 三個Bus輸電系統 69
5.3 討論 76
第六章 結論與未來研究方向 77
6.1 結論 77
6.2 未來研究方向 77
參考文獻 79
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