research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Transmission System On –Line Fault Location Using ArtificialNeural Network
التحديد اللحظي لموقع العطل في منظومة النقل بأستخدام الشبكة العصبية الصناعية

Authors: Adil Hameed Ahmed --- Hatim Ghadhban Abood
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 5 Pages: 964-979
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, protection systems for overhead transmission lines areinvestigated and an efficient technique for on –line fault location based onArtificial Neural Network(ANN ) is suggested. First, Studying and investigatingthe power transmission lines short circuit modeling and analysis, and thendeveloping a MATLAB programs to calculate fault currents and voltages fordifferent fault types depending on the location of the fault in the transmission lineand finding the location of this fault. The proposed technique for the faultlocation is the two -end data technique. The pre-fault data plus the fault dataconstruct a training set for the neural network programs which contain two types,one for fault detection and classification, and the other for the fault location. Then,these programs are applied on the Iraqi super grid (400 kV).

تم في هذا العمل , بحث نظم الحماية لخطوط النقل الكهربائية لاقتراح تقنية كفؤة لتحديدموقع العطل مستندة للشبكات العصبية الصناعية . في البداية تم دراسة وبحث نمذجة وتحليللحساب تيارات و فولتيات MATLAB دائرة القصر لخطوط النقل, ومن ثم تطوير برنامجالعطل لمختلف انواع الاعطال اعتمادا على موقع العطل في خط النقل , بألاضافة الى ايجادالموقع لهذا العطل وقبلها يتم تهيئة بيانات الشبكة لما قبل العطل (تيارات و فولتيات حالة التشغيلألاعتيادية) . التقنية التي استخدمت لحساب موقع العطل هي تقنية بيانات النهايتين .أن بيانات ماقبل العطل أضافة الى بيانات العطل تشكل مجاميع تدريب لبرامج الشبكات العصبية والتي تحوينوعين , ألاول لكشف العطل و تصنيفه و ألاخر لايجاد موقع العطل . تم تطبيق هذه البرامجفيما بعد على الشبكة العراقية الفائقة ( 400 كيلوفولت).


Article
Intelligent Monitoring for DC Motor Performance Based on FPGA

Authors: Bilal Z. Ahmed --- Abbas H. Issa
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 13 Part (A) Engineering Pages: 2490-2499
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a fault monitoring of DC motors. A neural network is prepared to processes the inputs parameters “motor speed and current” collected from sensors and delivers condition states of the DC motors “good, fair or bad”. FPGA Spartan 3 kit board is used to implement the proposed monitoring network and the circuits are designed for data acquisition to makes an interface between motors analog collected data and FPGAs digitals inputs ports. The designed circuits are intended to gather analogs readings from the target motor and converting them into digitals to be compatibles with FPGAs inputs ports specifications. The neural networks which are designed based on backs propagation trainings are implemented using Xilinx Spartan-3A Starter FPGAs Kits boards.


Article
Interpretation of Potential Fields and Detection of Deep Faults of Kut-Dewania- Fajir Area, Central Iraq
تفسير المجال الجهدي وتحديد الفوالق العميقة لمنطقة الكوت والديوانية والفجر،وسط العراق

Authors: Ahmed S. AL-Banna أحمد شهاب البناء --- Falih, M. Daim فالح مهدي دعيم --- Ali .A.M.AL-Zubaidi علي عبد موحي الزبيدي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1454-1463
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Gravity and magnetic data are used to study the tectonic situation of Kut- Dewania- Fajir and surrounding areas in central Iraq. The study includes the using of window method with different spacing to separate the residual from regional anomalies of gravity and magnetic data. The Total Horizontal Derivative (THD) techniques used to identify the fault trends in the basement and sedimentary rocks depending upon gravity and magnetic data. The obtained faults trends from gravity data are (N30W), (N60W) (N80E) and (N20E) and from magnetic data are (N30W), (N70E), (N20E),(N10W),(N40E). It is believed that these faults extend from the basement to the lower layers of the sedimentary rocks except the N60W trend that observed clearly in gravity interpretation. It is believed that this trend may be related to sedimentary cover only. Most residual gravity and magnetic anomalies coincide with each other concerning location and extension, which indicate that they may be created from common sources. There is a large positive gravity anomaly located at east of Hai-Fajir cities coincide with the relatively negative residual RTP magnetic anomaly. It is believed that this anomaly may represent an uplift structure within the sedimentary cover lying over deep basement rock.

اجريت دراسة للمعطيات الجذبية والمغناطيسية عن منطقة الكوت والديوانية والفجر المناطق المحيطة بها في وسط العراق للتعرف على الوضع التكتوني في المنطقة . تضمنت الدراسة استخدام طريقة تغير النافذة (window) لفصل الشواذ الجذبية و المغناطيسية المحلية عن الاقليمية .فيما استخدمت طريقة الانحدار الافقي الكلي (THDR) في معالجة المعطيات الجذبية والمغناطيسية وذلك لتحديد اماكن الفوالق ومعرفة اتجاهاتها في صخور القاعدة العميقة و في الصخور الرسوبية. تم تحديد اتجاهات الفوالق في منطقة الدراسة من المعلومات الجذبية وهي الاكثر عددا وطولا N20E,N80E,N60W,N30W)) ، ومن المعلومات المغناطيسية كانت أتجاهات الفوالق هي الاكثر عددا وطولا ((N40E,N10W,N20E,N70E, N30W ويعتقد ان هذه الفوالق ممتدة من صخور القاعدة الى اعماق قريبة من سطح الارض ، بأستثناء الاتجاه N60W الذي ظهر واضحا في المعلومات الجذبية ويعتقد انه يرتبط بالعمود الرسوبي فقط. معظم الشواذ المتبقية للجاذبية والمغناطيسية كانت متوافقة في المواقع والامتداد ويحتمل انها ناتجة عن مصادر مشتركة . هناك شذوذ جذبي متبق موجب شرق محور مدينتي الحي والفجر يتوافق في الموقع والاتجاه مع شذوذ مغناطيسي متبقي سالب نسبيا ويعتقد ان هذا الشذوذ ناتج عن تركيب مرتفع في الغطاء الرسوبي والذي يقع فوق صخور القاعدة العميقة.


Article
Enhancement of Distance Relay Performance in Transmission Line Compensated by Series Capacitor Protected by MOV
تحسين أداء مرحلة المسافة للخطوط المعوضة باستخدام متسعات MOV التوالي المحمية بواسطة

Authors: Prof. Dr. Maamoon F. AL-Kababjie أ.د. مأمون فاضل الكبابجي --- Dhafer. A . AL_Nuaimy Dhafer. A . AL_Nuaimy
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 2 Pages: 28-37
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Enhancement of Distance Relay Performance in TransmissionLine Compensated by Series Capacitor Protected by MOVAbstractThe normal distance relay face many challenges in a series compensatedtransmission lines the distance relay may give incorrect decision. This paper present adigital distance relay designed by using wavelet transform (WT) to work with thiscompensated transmission lines. The relay have another features to recognize betweenfault and disturbance cases , classify fault types and giving the trip signal to circuitbreaker in a time less than period quarter. The relay has been tested for both simulationcases and practically cases by simulation transmission lines board in the lab.Index Terms: Distance relay , fault detection , Series-Compensated Lines Protection,wavelet transform, MOVتحسين أداء مرحلة المسافة للخطوط المعوضة باستخدام متسعاتMOV التوالي المحمية بواسطةأ.د. مأمون فاضل الكبابجي ظافر عبد الله فتحيقسم الهندسة الكهربائيةجامعة الموصلالموصل – العراقAl_kababjie@yahoo.com almohands_dm@yahoo.comالخلاصةمرحلة المسافة الاعتيادية تواجه عدة تحديات عند العمل في خطوط نقل الطاقة الكهربائية المعوضة باستخدامم ت س ع ات ا لت و ا لي و له ذ ا ف ان م ر ح لة ا لم س اف ة م ن ا لم م ك ن ان ت ع ط ي ق ر ار ا خ اط ئ ا . ه ذ ا ا لب ح ث ي ق د م م ر ح لة م س اف ة ص م م تباستخدام تقنية التحويل المويجي لتكون قادرة على العمل في مثل هذه الخطوط المعوضة. المرحلة المصممة تمتلك مزايااضافية والتي تتضمن كشف العطل وتمييزه عن حالات الاضطراب اضافة الى تصنيف نوع العطل واعطاء اشارة افلاتالى قاطع الدورة في زمن اقل من ربع موجة .تم اختبار المرحلة المصممة لكل من حالة النمذجة على الحاسوب والحالةالعملية في مختبر خط النقل.Received: 2 – 5 - 2013 Accepted: 4 – 9 - 2013Prof. Dr. Maamoon F. AL-Kababjie Dhafer. A . AL_NuaimyDepartment of ElectricityUniversity of MosulMosul, IraqAl_kababjie@yahoo.com almohands_dm@yahoo.co

Enhancement of Distance Relay Performance in TransmissionLine Compensated by Series Capacitor Protected by MOVAbstractThe normal distance relay face many challenges in a series compensatedtransmission lines the distance relay may give incorrect decision. This paper present adigital distance relay designed by using wavelet transform (WT) to work with thiscompensated transmission lines. The relay have another features to recognize betweenfault and disturbance cases , classify fault types and giving the trip signal to circuitbreaker in a time less than period quarter. The relay has been tested for both simulationcases and practically cases by simulation transmission lines board in the lab.Index Terms: Distance relay , fault detection , Series-Compensated Lines Protection,wavelet transform, MOVتحسين أداء مرحلة المسافة للخطوط المعوضة باستخدام متسعاتMOV التوالي المحمية بواسطةأ.د. مأمون فاضل الكبابجي ظافر عبد الله فتحيقسم الهندسة الكهربائيةجامعة الموصلالموصل – العراقAl_kababjie@yahoo.com almohands_dm@yahoo.comالخلاصةمرحلة المسافة الاعتيادية تواجه عدة تحديات عند العمل في خطوط نقل الطاقة الكهربائية المعوضة باستخدامم ت س ع ات ا لت و ا لي و له ذ ا ف ان م ر ح لة ا لم س اف ة م ن ا لم م ك ن ان ت ع ط ي ق ر ار ا خ اط ئ ا . ه ذ ا ا لب ح ث ي ق د م م ر ح لة م س اف ة ص م م تباستخدام تقنية التحويل المويجي لتكون قادرة على العمل في مثل هذه الخطوط المعوضة. المرحلة المصممة تمتلك مزايااضافية والتي تتضمن كشف العطل وتمييزه عن حالات الاضطراب اضافة الى تصنيف نوع العطل واعطاء اشارة افلاتالى قاطع الدورة في زمن اقل من ربع موجة .تم اختبار المرحلة المصممة لكل من حالة النمذجة على الحاسوب والحالةالعملية في مختبر خط النقل.Received: 2 – 5 - 2013 Accepted: 4 – 9 - 2013Prof. Dr. Maamoon F. AL-Kababjie Dhafer. A . AL_NuaimyDepartment of ElectricityUniversity of MosulMosul, IraqAl_kababjie@yahoo.com almohands_dm@yahoo.co


Article
3-phase Induction Motor Bearing Fault Detection and Isolation using MCSA Technique based on neural network Algorithm

Authors: Nawal A. Hussein --- Dhari Yousif Mahmood --- Essam M. Abdul-Baki
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2012 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 175-189
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper shows a system that has the ability to diagnose bearing fault in three phase induction motor by using Motor Current Signature Analysis (MCSA) technique associated with artificial neural network (ANN) algorithm. Mathematical models for healthy and faulty conditions built to demonstrate theoretically the behavior of 3-phase induction motor in both cases. The effects of such a fault on motor currents waveforms at different loads studied experimentally using practical data acquisition and Fast Fourier Transform (FFT) analysis. The harmonic content for this fault current, through the loading range, is studied, and fed to neural network algorithm. A numerical optimization technique using Levenberg-Marquardt algorithm has been done for ANN training and testing.This system prepared to be used in industrial applications to diagnose and isolate the faulty motors immediately at their incipient stage, and to avoid any damage occur for the motors, or for their supply system

يقدم هذا البحث نظام له القابليه على تشخيص ومراقبة الاعطال في المحركات الحثيه ومنها عطل المحامل .ان التشخيص لتلك الاعطال يعتمد تقنيتين هما تقنية التحليل الطيفي لبصمة التيار و تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية. لغرض تقييم اداء المحرك الحثي الصالح والمتضمن العطل تم بناء الموديل الرياضي وقد تمت محاكات هذا الموديل باستخدام برنامج Matlab /Simulinkان تقنية فحص بصمة التيار من التقنيات الدقيقة التي لعبت دورا كبيرا في تشخيص ومراقبةالاعطال في المحركات الحثية وذلك بالتحديد العملي لموقع و ممقدار المركبة التوافقية لتيار الخط والمسماة) العليا والسفلى( حيث تختلف هذه المركبة استنادا الى نوع العطل وشدة قساوتة والحمل المسلط على المحرك. يغذى محتوى المركبه التوافقيه الى الشبكة العصبية من خلال المعلومات المسخلصة من فحوصات مختبرية لمحركات صالحة واخرى متضمنه العطل. ان تعليم الشبكة تم باستخدام Levenberg-Marquardt Algorithm باعتبارها التكنيك الاكثر كفائة وموثوقية.ان النتائج العملية المستحصلة من هذة الدراسة مع التصميم والتصنيع لل data acquisition system واستخدام الشبكة العصبية المدربة و Fast Fourier Transform analysis (FFT) تمثل منظومة تشخيص وكشف عن العطل ونوعه حيث يمكن استخدامها في التطبيقات الصناعيه لغرض الكشف وعزل المحركات الحاويه على الاعطال


Article
The effect of circular holes on the natural frequencies of a beam using transverse vibration measurements method _ENG
تأثير الثقوب المستديرة على الترددات الطبيعية لعتبة باستخدام طريقة قياس الاهتزاز العرضي

Author: Tariq Khalid Abdilrazzaq طارق خالد عبد الرزاق
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 2 Pages: 13-24
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractDefects influence in a negative way the service life of the structures. Thus, defect detection has been a considerable effort in order to eliminate this effect . In this study, the dynamical behavior of a cantilever beam, with different size of a hole, at different distances from the fixed end-for each case- have been measured, evaluated and compared with that of intact beam. It has been shown that the hole may be considered as a defect in most cases, which leads-in general- to decrease the stiffness, according to its size and place, hence affects the dynamic properties i.e., the natural frequencies and the mode shapes. A simulation process for the modal analysis using ANSYS program(release 12.1) is done in order to compare the results. In addition to that, a theoretical analysis is also done. The experimental results of the intact beam were compared with both the ANSYS program and the theoretical results. They showed an acceptable agreement between the three methods.Keywords: transverse vibration, fault detection, beam crack, beam defect, beam vibration.

الخلاصةطالما كان تأثير العيوب سلبيا على الحياة العملية للهياكل. ومن اجل ذلك فأن عملية اكتشاف العيوب قد بذلت لها جهود عظيمة من اجل تقليل إضرارها. تم في هذه الدراسة قياس وتقييم حالات السلوك الديناميكي لعتبة كابولية تحوي على ثقب متغير الحجم, وعلى مسافات مختلفة من جهة التثبيت لكل حالة وتم مقارنتها مع أخرى سليمة وقد أظهرت الدراسة أن وجود الثقب في اغلب الأحيان يعتبر عيب يؤدي-على العموم- إلى تقليل جسوءة العتبة وحسب موقعه وحجمه وبالتالي يؤثر على الخواص الديناميكية سلبا (أو إيجابا أحيانا ) من حيث تغيير الترددات الطبيعية ونسق الاهتزاز. كذلك فقد تم احتساب الترددات الثلاث الأولى نظريا, بالإضافة إلى إجراء عملية محاكاة للتجربة باستخدام برنامج انسز (الإصدار 12.1) من اجل مقارنة النتائج . وهكذا فقد تم مقارنة نتائج الحالة السليمة مع نتائج الطريقتين :النظرية, والمستخلصة من برنامج الانسز. حيث أظهرت النتائج أن هناك تطابقا مقبولا إلى حد كبير(يصل إلى 98.2% في الحالة السليمة) بين الطرق الثلاثة.


Article
ELECTRICAL SOURCES PERFORMANCE IMPROVEMENT OF UNMANNED AIRBORNE VEHILES USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS BASED SFDIA
تحسين اداء المصادر الكهربائية للمركبات غير المأهولة المحمولة جوا باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية القائمة على.(SFDIA)

Author: Saadi Traid Kurdi سعدي طريد كردي
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2015 Volume: 28 Issue: 1 Pages: E14-E23
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

The occurrence of faults during the flight of unmanned air vehicle UAV is a very critical situation that affects the completion of the mission. It was found that these faults are mainly due to failure in the sender (sensor), it was also found that the rate of failure is high in electrical energy Sensors (ac, dc and battery).This research presents an effective technique to ensure that the electrical power system (.ac, dc, battery) or the sensors are faulting free. This technique using two different approaches. The first approach is Radial Basis Function RBF-NN trained with the Extended Minimal Resource Allocation Network - EMRAN algorithms. The second approach, which is presented in this Paper, is based on Knowledge based Neural Network NN based tool SFDIA (Sensor Failure, Detection, Identification and Accommodation problem). Neural Network ANN based tool SFDIA Sensor Failure, Detection, Identification and Accommodation problem, are used to provide analytical redundancy from which residuals are generated, enabling the detection of failures on sensor signals. Upon detection of failure, the faulty signal is replaced by the neural network based estimate. This technique allows the flight to continue within specified performance limitations. The results achieved from the modeling process showed that the neural network based tool SFDIA is able to show high-resolution results in the behavior of electrical energy Sensors (ac, dc and battery).

حدوث الاعطال أثناء طيران المركبة الجوية بدون طيار (UAV) هو وضع حرج للغاية حيث يؤثر على اكمال طيران المركبه الجوية. وقد وجد ان اغلبهذه الاعطال سببها اعطال في المرسلات (المتحسيسات)، وتبين أن نسبة العطل عالية في مرسلات الطاقة الكهربائية (AC، DC والبطارية).يقدم هذا البحث تقنية فعالة ذات نهجين مختلفين لضمان عمل المرسلات الخاصة بنظام الطاقة الكهربائية بكفاءة عالية.النهج الأول هواستخدام الشبكة العصبية (NN) على اساس الأداة (SFDIA) القائمة على النمذجة، والمحاكاة وتحليل مرسلات الطاقة للطائرة (الاستشعار، العطل، الكشف، تحديد أماكن العطل ومعالجه العطل).النهج الثاني تدريب الشبكة العصبية على الخوارزمية ((EMRAN) والتي هي مجموعة من القواعد تقرر كيف ينبغي تكييف هيكل RBF-NN لتتناسب مع البيانات من اجل تدريب أفضل.وأظهرت النتائج من عملية النمذجة أن الشبكة العصبية القائمة على الأداة (SFDIA) هي قادرة على أن تظهر نتائج عالية الدقة في سلوك مجسات الطاقة الكهربائية (AC، DC والبطارية).


Article
Identification and Localization of non-zero Resistance Short circuit Faults in Distribution Feeders Based on the Theory of Wavelets and Artificial Intelligence

Authors: Sara J. Authafa ساره جعفر عذافة --- Khalid M. Abdul-Hassan خالد مهدي عبدالحسن
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2017 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 18-32
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a radial distribution feederprotection scheme based on certain features extraction fromcurrent signals measurement at the substation. The featuresare captured using the discrete wavelet transform (DWT). Twodigital signals processing methods are used to introduce thosefeatures to the 1) fault detection 2) identification and 3)localization schemes; the first one is the energy method and thesecond one is the root mean square method. For the purpose offault type identification, two systems are tested and compared,a Fuzzy Inference System (FIS) and Artificial Neural Network(ANN). Fault location scheme is then built based on ANNs. Aneffort is made to reduce the computational burden and thespeed of detection provided by the fault detection andidentification schemes. Since the short circuit faults are themost likely types of faults that can occur in power systems, theten types of these faults taking into account different faultresistances are simulated in MATLAB environment and theprotection scheme is built based on the idea of overcurrent.The power quality disturbances such as switching transientsevents on the feeder are also taken into account in order to builda reliable and secure protection scheme.


Article
Intelligent sensor fault detection based on soft computing
كشف اخطاء الحسساسات الذكية بالاستناد الى نظم الحوسبة المرنة

Authors: Abbas H. Issa عباس حسين عيسى --- Ali H. Majeed علي حسين مجيد
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2012 Volume: 4 Issue: 1 Pages: 113-123
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Sensor fault detection is carried out based on the characteristics of the soft computing techniques; neural network and adaptive neural fuzzy inference system ANFIS. In this paper, a neural network (non-model based technique) and ANFIS has been used for detection and isolation of temperature sensor fault TMP36. The measured states are then compared with true estimated states and if their difference exceeds threshold value, the particular sensor measurement is ignored and replaced by the true estimated state. Residual generation is an essential part of model-based fault detection schemes. This paper develops and implements neural-network and ANFIS based system identification techniques for nonlinear systems with the specific goal of residual generation for fault detection purposes. The two approaches are tested on a temperature sensor model. Performance comparisons of the two neural network and ANFIS are presented.

تم الكشف عن العطل في متحسس بالاستناد الى خصائص الشبكة العصبية ونظام الاستدلال الضبابي العصبي التكيفي. في هذا البحث تم استخدام الشبكة العصبية (تقنية لا تستند الى النموذج الرياضي ) ونظام الاستدلال الضبابي العصبي التكيفي (ANFIS) للكشف عن العطل في متحسس درجة الحرارة TMP36. ثمّ بعد ذلك تم مقارنة قياس الخرج للمتحسس الحقيقي مع قراءات النموذج التي تم بناؤها وإذا ما تجاوزُ الفرق قيمةَ العتبةَ. إن القيمة المتبقية من عملية المقارنة (الفرق) لها دور أساسي في مخططاتِ كشفِ العيبِ (العطل) المستندة إلى نموذجَ. في هذا البحث تم تُطويّرُ وتُطبيّقُ شبكة عصبيةَ ونظام الاستدلال الضبابي العصبي التكيفي للتعامل مع الأنظمةِ اللاخطّيةِ بالاستناد إلى القيمة المتبقية لأغراضِ كشفِ العيبِ. إنّ الشبكتين تم اختبارهما على نموذج متحسّسِ درجةِ الحرارة ومقارنة أداءِ كل مِنْ الشبكة العصبيةِ ونظام الاستدلال الضبابي العصبي التكيفي.


Article
Short Circuit Faults Identification and Localization in IEEE 34 Nodes Distribution Feeder Based on the Theory of Wavelets

Author: Sara J. Authafa
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2018 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 65-79
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper a radial distribution feeder protection scheme against short circuit faults is introduced. It is based onutilizing the substation measured current signals in detecting faults and obtaining useful information about their types andlocations. In order to facilitate important measurement signals features extraction such that better diagnosis of faults can beachieved, the discrete wavelet transform is exploited. The captured features are then utilized in detecting, identifying thefaulted phases (fault type), and fault location. In case of a fault occurrence, the detection scheme will make a decision to tripout a circuit breaker residing at the feeder mains. This decision is made based on a criteria that is set to distinguish betweenthe various system states in a reliable and accurate manner. After that, the fault type and location are predicted making useof the cascade forward neural networks learning and generalization capabilities. Useful information about the fault locationcan be obtained provided that the fault distance from source, as well as whether it resides on the main feeder or on one of thelaterals can be predicted. By testing the functionality of the proposed scheme, it is found that the detection of faults is donefastly and reliably from the view point of power system protection relaying requirements. It also proves to overcome thecomplexities provided by the feeder structure to the accuracy of the identification process of fault types and locations. All thesimulations and analysis are performed utilizing MATLAB R2016b version software package.

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

English (11)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (3)

2016 (1)

2015 (1)

2014 (2)

More...