Донецький національний технічний університет
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/23499Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | ЧЕРЕМІСІН, М.М. | - |
| dc.contributor.author | ПОПОВ, С.В. | - |
| dc.contributor.author | САВЧЕНКО, О.А. | - |
| dc.contributor.author | ШКУРО, К.О. | - |
| dc.contributor.author | ПАРХОМЕНКО, О.В. | - |
| dc.contributor.author | ЧЕРЕМИСИН, Н.М. | - |
| dc.contributor.author | ПОПОВ, С.В. | - |
| dc.contributor.author | САВЧЕНКО, А.А. | - |
| dc.contributor.author | ШКУРО, К.А. | - |
| dc.contributor.author | ПАРХОМЕНКО, О.В. | - |
| dc.contributor.author | CHEREMISIN, N. | - |
| dc.contributor.author | POPOV, S. | - |
| dc.contributor.author | SAVCHENKO, O. | - |
| dc.contributor.author | SHKURO, K. | - |
| dc.contributor.author | PARHOMENKO, O. | - |
| dc.date.accessioned | 2013-11-01T11:55:21Z | - |
| dc.date.available | 2013-11-01T11:55:21Z | - |
| dc.date.issued | 2013 | - |
| dc.identifier.citation | Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія "Електротехніка і енергетика". № 2 (15), 2013 р., 338 с. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/23499 | - |
| dc.description | Basic monitoring functions of CAS of glazed load process on overhead power lines are short-and long-term forecasts of glazed sedimentations on overhead power lines with determination of probability of occurrence, time of occurrence, and associated meteorological parameters; early detection of glazed formation and intensive gallop of wires, signalling, collection and roughing-out of current data about a situation real-time (temperature and humidity, direction and speed of wind, sizes and weight of sedimentations); calculation of forecasting parameters of a mode of glazed melting (defining moments of turn on-off scheme, the order of melting, the current value and time of glazed melting for each interdependent lines (line sections), the number of lines (line sections) with simultaneous melting sediments, the number of melting cycles and then adjusting for the current data; calculation of mechanical parameters of the line in real time (gravity, mechanical tension in wires, dimensions); archiving data about glaze-wind situation and line options for further analysis and storage experience. For glaze load forecasting, methods that are based on the use of computational intelligence were applied. The main forecasting parameter is weight of power line glazing. A neural network of hybrid neuron-like units was applied for solving the task. The input signals of network are current value of the forecasted signal and other variables that are controlled by sensors and passed by a communication channel on controller's point. The network architecture (structural) optimization was performed by an evolutionary algorithm that is characterized by possibility of compromise choice between local and global priorities in the evolutional search. A second-order algorithm of Levenberg–Marquardt was applied for the network weights (parametric) optimization. Checking the adequacy of the model was based on meteorological data that were obtained by the CAS, which is used on power line 35 kV in the Crimea, Ukraine. In total there were 21 cases of power line glazing. Of these 14 cases of power line glazing were used for training the model, and the remaining 7 cases – for testing model. As a result of experiments, it was found that the average prediction error is less than 2%. | en_US |
| dc.description.abstract | Запропоновано загальні принципи побудови автоматизованих систем моніторингу повітряних ліній електропередавання в ожеледних районах, що дозволяє проводити вибір апаратної та програмної частин таких систем. Обгрунтовано підхід щодо прогнозування параметрів процесу утворення ожеледі на основі нейронних мереж. | en_US |
| dc.publisher | ДонНТУ | en_US |
| dc.relation.ispartofseries | Электротехника и энергетика; | - |
| dc.subject | повітряна лінія електропередавання | en_US |
| dc.subject | автоматизована система моніторингу | en_US |
| dc.subject | система контролю утворення ожеледі | en_US |
| dc.subject | режим плавлення ожеледі | en_US |
| dc.subject | гібридний нейроподібний елемент | en_US |
| dc.subject | overhead power lines | en_US |
| dc.subject | CAS of monitoring | en_US |
| dc.subject | control system of glazed-storm formation | en_US |
| dc.subject | mode of melting of glazed -storm formation | en_US |
| dc.subject | hybrid neuron-like units | en_US |
| dc.subject | воздушная линия электропередачи | en_US |
| dc.subject | автоматизированная система мониторинга | en_US |
| dc.subject | режим плавки гололеда | en_US |
| dc.subject | гибридный нейроподобный элемент | en_US |
| dc.subject | система контроля образования гололеда | en_US |
| dc.title | ЕФЕКТИВНІСТЬ МОНІТОРИНГУ ПОВІТРЯНИХ ЛІНІЙ ЕЛЕКТРОПЕРЕДАВАННЯ В ОЖЕЛЕДНИХ РАЙОНАХ | en_US |
| dc.title.alternative | Эффективность мониторинга воздушных линий электропередачи в гололедных районах | en_US |
| dc.title.alternative | Efficiency of monitoring of overhead power lines in ice-storm regions | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Розташовується у зібраннях: | 2013_Випуск № 2 (15) | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 254_2.pdf | 334,66 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.