Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/13690
Title: Вибір оптимальної моделі нейромережі для розрахунку втрат електроенергії в повітряних лініях електропередачі з урахуванням температурного чинника і графіків навантажень
Other Titles: Choosing the Optimal Model of Neural Network to Calculate Energy Losses in Overhead Power Lines with Taking into Account the Temperature Factor and Load Schedules
Выбор оптимальной модели нейросети для расчёта потерь электроэнергии в воздушных линиях электропередачи с учётом температурного фактора и графиков нагрузки
Authors: Бакулевський, В.Л.
Keywords: оптимальная модель
нейронная сеть
потери электроэнергии
воздушные линии
Issue Date: 2011
Publisher: ДонНТУ
Citation: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія "Електротехніка і енергетика". № 11 (186), 2011 р., 465 с.
Abstract: The attempt of choice of optimum model of networks is conducted for the calculation of losses of electric power in the open-wires of electricity transmission by tension 35 kV taking into account a temperature factor and load-graphs. Influence of sets is probed an entrance variable on the structure of model of calculation of losses of electric power. A design is executed in Statistica Neural Networks. Technical energy losses, overhead power lines, temperature factor, load-graph, neural networks.
Description: Проводиться спроба вибору оптимальної моделі нейромережі для розрахунку втрат електроенергії в повітряних лініях електропередач напругою 35 кВ з врахуванням температурного фактора і графіків навантаження. Досліджується вплив наборів вхідних змінних на структуру моделі розрахунку втрат електроенергії. Моделювання виконано в Statistica Neural Networks
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/13690
Appears in Collections:2011_Випуск № 11 (186)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
bakulevskiy.pdf438,48 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.