تشخیص خطا در سیستم های برق توسط تکنیک های یادگیری ماشین و دیتافیوژن
وب سایت های زیادی یا به فروش این پروژه می پردازند، یا به محض قرار دادن رایگان این پروژه توسط گروه نامیرا، به کپی برداری غیراخلاقی می پردازند. لطفا به تاریخ درج پروژه در وب سایت و وبلاگ های گروه نامیرا دقت بفرمایید.
یکی از مهمترین زیرساخت های هر کشوری را شبکه های برق آن تشکیل می دهند. مدیران شبکه های توزیع برق نیاز به فراهم کردن یک سری معیارها برای پایایی این شبکه ها دارند، به صورتی که با حداقل کاهش کل هزینه های مصرفی برای تمامی تلاش ها در زمینه اطمینان سازی و نگهداری تجهیزات شبکه های برق در شرایط مناسب، به بهینه سازی و کاهش ریسک ها و همچنین کاهش تخریب زیرساخت ها بپردازند. با این اوصاف، در دسترس پذیری این انرژی برای اقتصادهای نوظهور در سطح ملی به شدت دارای اهمیت و ضرورت می باشد که این عمل باعث افزایش ثروت در یک کشور به شمار می رود. همچنین پیاده سازی شبکه ها و روش های به کارگیری آن دارای اهمیت می باشد.
امروزه در زمینه اقتصاد جهانی و مواجه شدن با محیط های غیر پایای فراوان و همچنین دغدغه شبکه های توزیع برق رسانی به بخش های مختلف یک کشور، یک چالش بزرگ مشاهده می شود. شرکت ها و سازمان های شبکه های توزیع برق نیاز به بهره وری از منابع جهت تضمین ارائه کیفیت مناسب به مشتریان و مشترکین می باشد. امروزه اکثر سیستم های مدیریت شبکه های توزیع برق از روش نگهداری چرخه ای استفاده می کنند. روش بسیار ساده و کارآمد است و در این روش فقط مبتنی بر تجربه کارمندان سازمان می باشد که به بررسی و قضاوت در رابطه با تجهیزات، بهره وری و کارایی بپردازند. یکی از مهمترین جنبه های شبکه های توزیع برق، نگهداری و نظارت بر تجهیزات است که این کار با هدف کاهش خطرات و ارائه بهتر خدمات به مشترکین انجام می شود.
اغلب مواقع، خطا در سیستم های انتقال قدرت و توان رخ می دهد و منجر به وقفه عرضه، خسارت به تجهیزات و تاثیر گذاشتن بر کیفیت می گردد. بنابراین، تخمین موقعیت دقیق خطا به عنوان یک مسئله مهم برای سیستم های انتقال توان و قدرت با هدف کاهش و حذف خطاها است. اطمینان از عرضه توان به سمت کاربران و مشترکین با حداکثر سرعت و همراه با حداقل وقفه یک امر ضروری است. تشخیص موقعیت دقیق خطا در سیستم های انتقال قدرت و توان می تواند به نگهداری زما و منابع الکتریکی صنعتی منجر گردد.
تا به امروز، الگوریتم ها و شماتیک های گوناگونی برای تخمین ناحیه خطا در خطوط انتقال قدرت ارائه شده است که می توان به الگوریتم های آمپدانس خطی، الگوریتم های موج چرخه ای و شماتیک های هوشمند اشاره نمود. الگوریتم های آمپدانس خطی، تحت تاثیر شرایط بارگذاری، مقدار مقاومت زمینی بالا و به ویژه مجموعه بانک های خازنی قرار گرفته است. الگوریتم های موج چرخه ای مبتنی بر محاسبه زمان برگرفته از خط توزیع جهت رسیدن به انتهای خط انتقال است. با این وجود، الگوریتم های موج چرخه ای دارای یک نوع تنگنا و محدودیت می باشند. این محدودیت ها شامل نیاز به نرخ نمونه برداری بالا، عدم قطعیت در فرایند انتخاب پنجره نمونه برداری و مشکل تشخیص بین چرخه موجی است که حاصل از انعکاس خطا و انعکاس انتهای خطوط دور می باشد. جهت غلبه به این مسئله، شماتیک های هوشمند متعددی برای تخمین ناحیه خطا در خطوط انتقال قدرت ارائه شده اند. شماتیک های هوشمند به صورت مشترک دارای دو گام هستند. گام اول شامل به دست آوردن ویژگی ها از سیگنال های ولتاژ خطا با استفاده از فرایندهای استخراج ویژگی است. گام دوم شامل آموزش الگوریتم هوشمند با استفاده از همین ویژگی های استخراج شده و تخمین متعاقب ناحیه خطا است که به عنوان فرایند رگرسیون، نامیده می شود. به منظور جایابی ناحیه خطا در سیستم انتقال قدرت، شماتیک های گوناگونی به روش های مختلف سیگنال ها و پنجره داده سیگنال های متنوع اعمال می شود. بعضی از روش ها به استفاده از فیلترها قبل از فرایند استخراج ویژگی با هدف حذف هرگونه نویز و اغتشاشات از سیگنال خطا می پردازند. فرایندهای مختلف استخراج ویژگی جهت به دست آوردن ویژگی های خطا و شماتیک های هوشمند مختلفی برای ناحیه خطا مورد استفاده واقع شده است. استخراج ویژگی های خطا بدین معنی است که فرایند ناحیه خطا نیاز به زمان بیشتری دارد.
عکس 1
عکس 2
آخرین اخبار فعالیت های گروه نامیرا در کانال تلگرام: https://telegram.me/nn4enamira
www.nn4e.com
nn4e@aol.com
شناسه تلگرام @nimanamira
09360703858
کانال تلگرام https://t.me/nn4enamira
کانال تام تام https://tt.me/nn4enamira
کانال تلپادو http://telepado.me/1/nn4enamira
اینستاگرام https://www.instagram.com/nn4enamira