To ensure the safe operation of the active distribution network (ADN),的简体中文翻译

To ensure the safe operation of the

To ensure the safe operation of the active distribution network (ADN), accurate fault diagnosis and location are crucial to improve the reliability indices and reduce the outage time. This paper proposes a characteristic model-based method for the single phase to earth fault in the ADN system. Firstly, the characteristic model of the fault factor extracts the phasor distribution characteristics of the voltage and current along the distribution feeder line and estimates the current contribution of DG units to the fault point. Based on the minimum entropy theory, the solution of nonlinear characteristic model is transformed to a single-objective optimization of the characteristic entropy and the diagnosis criteria is formulated. Then, the two-stage fault location scheme for single phase fault is proposed. The fault diagnosis stage estimates the suspicious fault section to reduce the search area and the fault location stage locates the exact fault distance. The Fibonacci search algorithm is utilized for fault location to the optimize iterative and minimize the respond time. The proposed scheme is general for all DG types and overcomes the requirement of its individual model parameters. The proposed method is validated in the IEEE 34-bus distribution test system using the phasor measurement unit (PMU). Test results of the model-based diagnosis and location method can reveal accurate fault location and rapid response at different fault impedance and small time delay comparing with the radial basis function neural network (RBF), and wavelet neural network (WNN) method.
0/5000
源语言: -
目标语言: -
结果 (简体中文) 1: [复制]
复制成功!
为了保证主动配电网(ADN)的安全运行,准确的故障诊断和定位对于提高可靠性指标和减少停电时间至关重要。本文针对 ADN 系统中的单相接地故障提出了一种基于特征模型的方法。首先,故障因素特征模型提取了沿配馈线电压电流的相量分布特征,估算了DG机组对故障点的电流贡献。基于最小熵理论,将非线性特征模型的求解转化为特征熵的单目标优化,并制定诊断准则。然后,提出了单相故障的两级故障测距方案。故障诊断阶段估计可疑故障段以缩小搜索范围,故障定位阶段精确定位故障距离。Fibonacci 搜索算法用于故障定位以优化迭代并最小化响应时间。所提出的方案对所有 DG 类型都是通用的,并克服了其个别模型参数的要求。所提出的方法在使用相量测量单元 (PMU) 的 IEEE 34 总线配电测试系统中得到验证。与径向基函数神经网络(RBF)和小波神经网络(WNN)方法相比,基于模型的诊断定位方法的测试结果可以揭示准确的故障定位和在不同故障阻抗下的快速响应和小的时延。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 2:[复制]
复制成功!
为了确保有源配电网的安全运行,准确的故障诊断和定位对于提高可靠性指标和减少停电时间至关重要。本文针对ADN系统中的单相接地故障,提出了一种基于特征模型的方法。首先,故障因素的特征模型提取配电馈线上电压和电流的相量分布特征,并估计DG机组对故障点的电流贡献。基于最小熵理论,将非线性特征模型的求解转化为特征熵的单目标优化,并制定了诊断准则。然后,提出了单相故障的两阶段故障定位方案。故障诊断阶段估计可疑故障段以减少搜索区域,故障定位阶段定位准确的故障距离。利用斐波那契搜索算法进行故障定位,以优化迭代并最小化响应时间。所提出的方案对所有DG类型都是通用的,并克服了其单个模型参数的要求。所提出的方法在IEEE 34总线分布测试系统中使用相量测量单元(PMU)进行了验证。与径向基函数神经网络(RBF)和小波神经网络(WNN)方法相比,基于模型的诊断和定位方法的测试结果可以揭示在不同故障阻抗和小时延下的准确故障定位和快速响应。
正在翻译中..
结果 (简体中文) 3:[复制]
复制成功!
为了保证主动配电网的安全运行,准确的故障诊断和定位对提高可靠性指标和减少停电时间至关重要。提出了一种基于特征模型的配电网单相接地故障诊断方法。首先,故障因子特征模型提取配电馈线沿线电压和电流的相量分布特征,并估计DG机组对故障点的电流贡献。基于最小熵理论,将非线性特征模型的求解转化为特征熵的单目标优化,建立了诊断准则。然后,提出了针对单相故障的两阶段故障定位方案。故障诊断阶段对可疑故障段进行估计,缩小搜索范围;故障定位阶段定位准确的故障距离。故障定位采用斐波那契搜索算法,优化迭代,缩短响应时间。该方案适用于所有类型的分布式电源,克服了对单个模型参数的要求。采用相量测量单元(PMU)在IEEE 34节点配电测试系统中对所提方法进行了验证。测试结果表明,与径向基函数神经网络(RBF)和小波神经网络(WNN)方法相比,基于模型的诊断定位方法能够在不同故障阻抗和小时延下实现准确的故障定位和快速响应。
正在翻译中..
 
其它语言
本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: