-2-4 اصول کار شبکه عصبی تخمین گر پارامترها……………… 46

-1-2-4 دادههای آموزشی و آموزش شبکه عصبی………. .…………. 48

-2-2-4 تست شبکه عصبی تخمینگر……………………………………………… 50

-3-4 نتایج 51……………. .………………………………………. …………………………………………………………

-1-3-4 نمونههایی از نتایج شبکه عصبی تخمینگر…. 53

-2-3-4 بررسی تحلیلی نتایج .……………………………………… 89

فصل پنجم: نتیجهگیری و پیشنهادات .…….. ..…………………………….. 97

ضمیمهها…………………………………………………………………………………………………. 100

ضمیمهالف- طرحهای بکار گرفته شده برای شبیهسازی ژنراتور سنکرون      101

ضمیمهب- نمودار پارامترهای بکار گرفته شده در شبیهسازی ژنراتور سنکرون ..………………………………………………………………………………………………………….. 105

منابع و ماخذ……………………………………………. .……………………………………. 110

فهرست جدول ها

 

 

 

 

 

 

 

 

 

عنوان		شماره صفحه
1-2	: مراتب مختلف مدلهای ژنراتور سنکرون	24
1-4	: فهرست پارامترهای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون	38
2-4	: نتایج شبکه عصبی در دوره آموزش و تست از دیدگاه فراوانی خطا	81
3-4	: نتایج شبکه عصبی در دوره آموزش و تست از دیدگاه دامنه خطا	82

فهرست شکلها

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

عنوان	شماره صفحه
: 1-1 نمای کلی فرایند ارزیابی و بهبود سیستمهای قدرت	3
: 1-2 مدارهای استاتور و روتور ماشین سنکرون	9
:2-2 مدار معادل ماشین بر اساس تئوری پارك	13
:3-2 توزیع شار در ماشین سنکرون طی دورههای زیرگذرا، گذرا و ماندگار	18
:4-2 مدار معادل ژنراتور سنکرون در حالت ماندگار	19
:5-2 مدار معادل ماشین سنکرون در دوره گذرا	20
:6-2 مدار معادل ماشین سنکرون طی دوره زیر گذرا	20
:7-2 مدار معادل ماشین جهت استخراج ثابت زمانی های گذرای مدار باز	21
: 8-2 مدارمعادل ماشین جهت استخراج ثابت زمانی های زیر گذرای مدار باز	22
: :1-4 طرح کلی سلول عصبی انسان	32
:2-4 شکل کلی سلول عصبی مصنوعی	33
:3-4 ساختار شبکه عصبی توسعه یافته	33
:4-4 شکل کلی روش تهیه اطلاعات بهرهبرداری ژنراتورهای سنکرون	35
:5-4 آلگوریتم آموزش شبکه عصبی	36
:6-4 طرح کلی روش تست و بهرهبرداری از شبکه عصبی	37
:7-4 نمودار خروجی شبکه عصبی درفرایند آموزش برای تخمین xd”	39
:8-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	39
:9-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	40
:10-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین xd”	40
:11-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	41
:12-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	41
:13-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین xd”	42

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

:14-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	42
:15-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	43
:16-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین xd”	43
:17-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	44
:18-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	44
:19-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین xd”	45
:20-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	45
:21-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحلهآموزش	46
:22-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین xd”	46
:23-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	47
:24-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	47
:25-4 نمودار خروجی شبکه عصبی درفرایند آموزش برای تخمین xq”	48
:26-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	48
:27-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	49
:28-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین xq”	49
:29-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	50
:30-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	50
:31-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین xq”	51
:32-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	51
:33-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	52
:34-4 نمودار خروجی شبکه عصبی تحت تست برای تخمین xq”	52
:35-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	53
:36-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	53
:37-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین xq”	54
:38-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	54
:39-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	55

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

:40-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین xq”	55
:41-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	56
:42-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	56
:43-4 نمودار خروجی شبکه عصبی درفرایند برای تخمین Td”	57
:44-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	57
:45-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	58
:46-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین Td”	58
:47-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	59
:48-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	59
:49-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین Td”	60
:50-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	60
:51-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحلهآموزش	61
:52-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین Td”	61
:53-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	62
:54-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	62
:55-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین Td”	63
:56-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	63
:57-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	64
:58-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین Td”	64
:59-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	65
:60-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	65
:61-4 نمودار خروجی شبکه عصبی درفرایند آموزش برای تخمین Tq”	66
:62-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	66
:63-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	67
:64-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین Tq”	67
:65-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	68

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

یک مطلب دیگر :

دانلود پایان نامه رشته حقوق درباره توسل به زور

 

:66-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	68
:67-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین Tq”	69
:68-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	69
:69-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحلهآموزش	70
:70-4 نمودار خروجی شبکه عصبی تحت تست برای تخمین Tq”	70
:71-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	71
:72-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	71
:73-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند آموزش برای تخمین Tq”	72
:74-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله آموزش	72
:75-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله آموزش	73
:76-4 نمودار خروجی شبکه عصبی در فرایند تست برای تخمین Tq”	73
:77-4 هیستوگرام خطای شبکه عصبی در مرحله تست	74
:78-4 نمودار خطای تخمین شبکه عصبی در مرحله تست	74
ض-:1 طرح شبیه سازی ژنراتور سنکرون متصل به شین بینهایت با اغتشاش تغییر	88
ناگهانی تحریک
ض-:2 طرح شبیه سازی ژنراتور سنکرون متـصل بـه شـین بینهایـت بـا اغنـشاش	89
اتصالکوتاه درترمینال ژنراتور
ض-:3 طرح شبیه سازی ژنراتور سنکرون متصل به شین بینهایت با اغتشاش تغییر	90
ناگهانی توان ورودی
ض-:4 تغییرات مقادیر Xd بکار گرفته شده	92
ض-:5 تغییرات مقادیر Xd‘ بکار گرفته شده	92
ض-:6 تغییرات مقادیر Xd” بکار گرفته شده	92
ض-:7 تغییرات مقادیر Xq بکار گرفته شده	93
ض-:8 تغییرات مقادیر Xq” بکار گرفته شده	93
ض-:9 تغییرات مقادیر Xl بکار گرفته شده	93
ض-:10 تغییرات مقادیر Td’ بکار گرفته شده	94
ض-:11 تغییرات مقادیر Td” بکار گرفته شده	94

 

 

 

 

 

ض-:12 تغییرات مقادیر Tq” بکار گرفته شده	94
ض-:13 تغییرات مقادیر Rs بکار گرفته شده	95
ض-:14 تغییرات مقادیر WR بکار گرفته شده	95
ض-:15 تغییرات مقادیر H بکار گرفته شده	95

چکیدة پایاننامه:

این پروژه روشی نو را برای بکارگیری رؤیتگرهای شبکه عـصبی در جهـت شناسـایی و تعیـین پارامترهـای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون با استفاده از اطلاعات بهرهبرداری ارائه کرده است. اطلاعات بهـرهبـرداری از طریق اندازهگیریهای بلادرنگ بعمل آمده در قبال اغتشاشات حوزة بهرهبرداری فراهم مـیشـود. دادههـای آموزشی مورد نیاز شبکه عصبی از طریق شبیهسازیهای غیرهمزمـان بهـرهبـرداری از ژنراتـور سـنکرون در محیط یک ماشین متصل به شین بینهایت فراهم شده است. مقـادیر نمونـه ژنراتورهـای سـنکرون در مـدل مذکور بکار گرفته شدهاند. شبکه آموزش دیده در قبال اندازهگیریهای بلادرنگ شبیهسازی شـده در جهـت تخمین پارامترهای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون تست شده است. مجموعه نتایج بدست آمده نشان دهنـده قابلیتهای نوید بخش شبکه عصبی مصنوعی در حوزة تخمین پارامترهای دینامیکی ژنراتورهـای سـنکرون، بصورت بلادرنگ و با استفاده از اطلاعات بهرهبرداری میباشد. اگرچه برای دست یـابی بـه خطـای تخمـین قابل قبول در مسیر شناسایی کلیه پارامترهای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون، پارهای اصلاحات ضروری بـه نظر میرسد. در نگاه کلّی این اقدامات تکامل بخش را میتوان به دو مجموعه: پیشنهادات مربوط به اصـلاح شبکه عصبی رؤیتگر در حوزة شبیهسازی و آموزش و بخش دیگر را به عنوان گامهای تکاملی تلقی نمود، که سازماندهی این گامها در مبادی ورودی و خروجی شبکه عصبی، زمینه مناسبتـری را بـرای بهـرهگیـری از قابلیتهای آن فراهم خواهد کرد.

کلید واژه:

ژنراتور سـنکرون، پارامترهـای دینـامیکی، شناسـایی بلادرنـگ، شـبکههـای عـصبی مـصنوعی، اطلاعـات بهرهبرداری

مقدمه:

در سالهای اخیر با پیشرفت سیستمهای کامپیوتری, سیستمهای هوش مصنوعی نیز متولد شده و رشد کرده است. یکی از سیستمهای هوش مصنوعی, شبکه های عصبی مصنوعی هستند. این شبکه ها به علت عواملی چون قطعیت در پاسخ, سادگی در اجرا, قابلیت انعطاف بالا و …. جایگاه ویژه ای را به خود اختصاص داده اند. با توجه به ساختار و کارکرد شبکه های عصبی مصنوعی و اهمیت تعیین پارامترهای دینامیکی اجزاء سیستمهای قدرت از جمله ژنراتورهای سنکرون, بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی در این حوزه قابل طرح است. از طرف دیگی نتایج ارائه شده از بکار گیری این شبکه ها در حوزه های مشابه, کارکردهای نوید بخشی را نشان می دهد. با توجه به مراتب فوق این پروژه بر آنست تا با طراحی و اجرای طرح شناسایی پارامترهای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون با استفاده از شیکه عصبی مصنوعی, قابلیت های این سیستم را در حوزه شناسایی بلادرنگ پارامترهای دینامیکی ژنراتورهای سنکرون نیز بیازماید.

فصلاول:

کلیات

سیستم های قدرت متشکلند از مجموعه ای از مراکز تولید(نیروگاهها) که توسط شبکه های انتقال و توزیع و تجهیزات حفاظتی و کنترل آن به مراکز مصرف متصل می گردند. وظیفه اصلی یک سیستم قـدرت تولیـد و تامین انرژی الکتریکی مورد نیاز مصرف کنندگان با حفظ شرایط سه گانه:

-1 ارزانی قیمت انرژی

-2 کیفیت بالا

-3 امنیت تامین انرژی میباشد. مراد از امنیت، پیوستگی و تداوم در تولید و تامین انرژی می باشد. عوامل مؤثر در امنیـت عبارتنـد از:

امنیت با یکدیگر متعارض و متقابل می باشند در مقوله انرژی الکتریکی و سیستم هـای قـدرت نیـز بهمـان گونه خواهد بود. امنیت یک سیستم قدرت در حقیقت درجه و میدان توانایی آن سیستم در مواجهه با حـوادث