The ANN-based algorithms have been

The ANN-based algorithms have been developed
as an alternative to conventional methods, since they present very
promising results with regard to precision and operating time.
Refs. [1–7] present ANN-based algorithms that act as classifiers,
indicating whether the fault is located inside or outside the protection
zones. Refs. [8–10] present ANN-based algorithms that act as
function approximators which point out, directly or not, the fault
distance.
The algorithms presented in [4,6,10] are based on the phasor
quantities of voltage and current fundamental components, obtained
via DFT. Those components are used as inputs for their
ANN. The other algorithms but [9] are based on voltage and/or current
samples. Those samples are used as inputs for their ANN.
The ANN-based transmission line protection methods described
in [1–10,16] surely present limitations once they are trained to correctlycorrectly
respond only to a particular transmission line. Therefore,
considering such methods, it shall be necessary to re-create a
new simulation environment set containing hundreds or thousands
of fault cases for each change made at the transmission line
characteristics. Besides that, it shall be also demanded to repeat
the whole ANN training process, resuming the major drawback
presented by those algorithms.
It is proposed then the development and implementation of a
new ANN-based algorithm, suitable for protecting any transmission
line, regardless of its characteristics (such as tower geometry,
type of conductors, length and voltage level). This new ANN-based
algorithm does not need any topology adaptation or ANN parameters
adjustment when applied to different transmission lines [17–
19]. It was developed to exceed the existing limitations of previously
developed ANN-based algorithms, allowing it to be implemented
in commercial relays.
This ANN-based algorithm operates as a function approximator,
estimating the line impedance from the relay to the fault point.
Similarly to conventional distance protection relays, this algorithm
is also based on six impedance measurement elements, which estimate
the line impedance, based on current and voltage samples
provided by CTs and VTs, respectively.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมที่ใช้แอนได้รับการพัฒนา
เป็นทางเลือกที่วิธีการเดิมเนื่องจากพวกเขานำเสนอผลมาก
แนวโน้มในเรื่องเกี่ยวกับเวลาที่มีความแม่นยำและการดำเนินงาน.
refs [1-7] อัลกอริทึม ann ที่ใช้ในปัจจุบันที่ทำหน้าที่เป็นตัวจําแนก
ระบุว่าเป็นความผิดที่ตั้งอยู่ภายในหรือภายนอกป้องกันโซน
refs [8-10] ann อัลกอริทึมที่ใช้ในปัจจุบันที่ทำหน้าที่เป็น
approximators ฟังก์ชันที่ชี้ให้เห็นว่าโดยตรงหรือไม่ผิด
ระยะทาง.
อัลกอริทึมที่นำเสนอใน [4,6,10] จะขึ้นอยู่กับปริมาณเฟสเซอร์ของแรงดันไฟฟ้า
และส่วนประกอบพื้นฐานในปัจจุบันที่ได้รับผ่านทาง DFT
ส่วนประกอบเหล่านี้จะนำมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตสำหรับ
ann ของพวกเขา ขั้นตอนวิธีการอื่น ๆ แต่ [9] จะขึ้นอยู่กับแรงดันไฟฟ้าและ / หรือตัวอย่าง
ปัจจุบัน ตัวอย่างเหล่านี้จะนำมาใช้เป็นปัจจัยการผลิตของพวกเขาสำหรับ ann.
ส่งสาย ann ตามวิธีการป้องกันที่อธิบายใน
[1-10,16] แน่นอนข้อ จำกัด ในปัจจุบันเมื่อพวกเขาได้รับการฝึกฝนเพื่อ correctlycorrectly
เพียงเพื่อตอบสนองสายส่งโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ดังนั้น
พิจารณาวิธีการดังกล่าวก็จะต้องจำเ​​ป็นที่ต้องสร้างสภาพแวดล้อมที่จำลอง
ชุดใหม่ที่มีหลายร้อยหรือหลายพัน
จากกรณีความผิดสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่ทำในสายส่งแต่ละ
ลักษณะ นอกจากนั้นก็จะต้องถูกเรียกร้องยังที่จะทำซ้ำ
ทั้งกระบวนการฝึกอบรมแอนกลับมาอุปสรรคสำคัญ
ที่นำเสนอโดยขั้นตอนวิธีการเหล่านั้น.
จะเสนอแล้วการพัฒนาและการดำเนินงานของอัลกอริทึมใหม่ ann ตาม
เหมาะสำหรับการป้องกันการส่งผ่านใด ๆ เส้น
โดยไม่คำนึงถึงลักษณะของ (เช่นเรขาคณิตหอ
ประเภทของตัวนำความยาวและระดับแรงดันไฟฟ้า)นี้อัลกอริทึมใหม่
ann ที่ใช้ไม่จำเป็นต้องปรับโครงสร้างหรือปรับพารามิเตอร์ ann
เมื่อนำไปใช้สายส่งที่แตกต่างกัน [17 -
19] มันได้รับการพัฒนาจะเกินข้อ จำกัด ที่มีอยู่ของอัลกอริทึมที่พัฒนาขึ้นก่อนหน้านี้
ann ตามปล่อยให้มันถูกนำมาใช้
รีเลย์ในเชิงพาณิชย์.
ann นี้อัลกอริทึมที่ใช้ทำงานเป็น approximator ฟังก์ชั่น,
การประมาณค่าความต้านทานเส้นจากการถ่ายทอดไปยังจุดผิด.
คล้าย ๆ กับป้องกันรีเลย์ระยะทางแบบเดิม
ขั้นตอนวิธีนี้ยังขึ้นอยู่กับหกองค์ประกอบการวัดความต้านทานซึ่งประมาณการ
ต้านทานบรรทัดตามตัวอย่างที่กระแสและแรงดัน
โดยกะรัตและ VTs ตามลำดับ.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้รับการพัฒนาอัลกอริทึมโดย ANN
เป็นทางเลือกวิธีการทั่วไป เนื่องจากพวกเขาแสดงมาก
สัญญาผลเกี่ยวกับความแม่นยำ และปฏิบัติเวลา
Refs [1–7] ปัจจุบันแอนตามกระบวนที่ทำหน้าที่เป็นคำนามภาษา,
แสดงว่า ข้อบกพร่องที่อยู่ภายใน หรือภาย นอกการป้องกัน
โซน Refs [8–10] ปัจจุบันแอนตามกระบวนที่ทำหน้าที่เป็น
approximators ฟังก์ชันซึ่งชี้ให้เห็น โดยตรง หรือไม่ ข้อบกพร่อง
ระยะทาง
อัลกอริทึมที่นำเสนอใน [4,6,10] ตาม phasor
ได้รับปริมาณของแรงดันไฟฟ้าและส่วนประกอบพื้นฐานปัจจุบัน
ผ่าน DFT. ส่วนประกอบเหล่านั้นจะใช้เป็นอินพุตสำหรับการ
แอน [9] แต่อัลกอริทึมอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับแรงดันไฟฟ้า/ กระแส
ตัวอย่าง ตัวอย่างที่ใช้เป็นอินพุตสำหรับของแอนน์
วิธีการป้องกันรายการส่งแอนตามอธิบายไว้
ใน [1–10, 16] ย่อม แสดงข้อจำกัดเมื่อพวกเขาถูกฝึกให้ correctlycorrectly
ตอบเฉพาะการส่งเฉพาะบรรทัด ดังนั้น,
พิจารณาวิธีดังกล่าว ก็จะต้องสร้างเป็น
สภาพแวดล้อมการจำลองใหม่ตั้งหลายร้อยหรือพันมี
กรณีข้อบกพร่องการเปลี่ยนแปลงแต่ละสายส่งทำ
ลักษณะการ นอกจากนั้น มันจะเป็นยังต้องซ้ำ
ทั้งแอนฝึกกระบวนการ ข้อเสียเปรียบสำคัญดำเนินต่อ
แสดง โดยอัลกอริทึมที่
มันจะเสนอแล้วการพัฒนาและการเป็น
ใหม่แอนน์ใช้อัลกอริธึม เหมาะสำหรับการปกป้องใด ๆ ส่ง
บรรทัด โดยลักษณะของ (เช่นเรขาคณิตทาวเวอร์,
ชนิดเป็นตัวนำ ระดับความยาวและแรงดันไฟฟ้า) ใหม่นี้ตามแอน
อัลกอริทึมไม่จำเป็นต้องปรับตัวโทโพโลยีหรือแอนพารามิเตอร์ใด ๆ
ปรับปรุงเมื่อใช้กับระบบสายส่งที่แตกต่าง [17–
19] เป็นพัฒนาเกินข้อจำกัดที่มีอยู่ของก่อนหน้านี้
แอนตามกระบวน อนุญาตให้นำมาใช้พัฒนา
ในเชิงพาณิชย์ถ่ายทอดข้อมูลแบบ
แอนนี้ใช้อัลกอริทึมทำงานเป็นแบบฟังก์ชัน approximator,
ประมาณต้านทานบรรทัดจากการ relay กับจุดบกพร่อง
ถ่ายทอดข้อมูลแบบป้องกันระยะทางทั่วไปในทำนองเดียวกัน อัลกอริทึมนี้
6 ความต้านทานวัดองค์ ที่ประเมินยังใช้
ต้านทาน บรรทัดตามตัวอย่างของกระแสและแรงดันไฟฟ้า
โดย CTs และภาวะ vts เต้น ตามลำดับ.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัลกอริธึม Ann ซึ่งได้รับการพัฒนา
ซึ่งจะช่วยเป็นทางเลือกสำหรับการเข้าวิธีการแบบเดิมเพราะจะมีผล
ซึ่งจะช่วยเป็นอย่างมากและสัญญาว่าด้วยการพิจารณาถึงความแม่นยำและเวลาทำงาน.
ชอบใจเลย [ 1-7 1-7 1-7 ]อัลกอริธึมแอน - ใช้ในปัจจุบันที่ทำหน้าที่เป็น classifiers
แจ้งว่าความผิดที่ตั้งอยู่ ภายใน หรือนอกการคุ้มครอง
โซน. ชอบใจเลย. [ 8-10 8-10 8-10 ]อัลกอริธึมแอน - ใช้ในปัจจุบันที่ทำหน้าที่เป็น
ตามมาตรฐานapproximators ฟังก์ชันที่จุดออกมาโดยตรงหรือไม่ใช่ความผิดที่
ระยะทาง.
อัลกอริธึมที่นำเสนอใน[ 4,6,10 ]จะขึ้นอยู่กับปริมาณ phasor
ซึ่งจะช่วยของแรงดันไฟฟ้าและส่วนประกอบพื้นฐานในปัจจุบันได้รับ
ซึ่งจะช่วยโดยผ่านทาง dft. คอมโพเนนต์เหล่านั้นจะใช้เป็นอินพุตสำหรับ
Ann ของพวกเขา อัลกอริธึมอื่นๆได้แต่[ 9 ]มีที่ใช้แรงดันไฟฟ้าและ/หรือปัจจุบัน
ตัวอย่าง ตัวอย่างที่ใช้เป็นอินพุตสำหรับแอน.
ของพวกเขาวิธีใดวิธีหนึ่งการป้องกันสายส่งผ่านแอน - ตามที่อธิบายไว้ใน[
1-10 1-10 1-10 , 16 ]แน่นอนว่ามีข้อจำกัดเมื่อพวกเขาได้รับการฝึกอบรมในการตอบสนองต่อเท่านั้นเพื่อไปยังเส้นทางสายส่งเฉพาะ correctlycorrectly
ตามมาตรฐาน ดังนั้น
การพิจารณาวิธีการดังกล่าวจะเป็นความจำเป็นที่จะต้องตั้งค่า สภาพแวดล้อม ในการสร้างสรรค์ใหม่
ซึ่งจะช่วยการจำลองที่มีหลายร้อยหลายพันคนหรือ
ซึ่งจะช่วยในกรณีความผิดสำหรับการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งทำให้ในสายส่งผ่านที่
ลักษณะเฉพาะของ. นอกจากนี้ก็ให้ยังเรียกร้องให้ทำซ้ำ
ซึ่งจะช่วยให้แอนทั้งหมดการฝึกอบรมขั้นตอนการดำเนินการที่สำคัญข้อเสียเปรียบ
ซึ่งจะช่วยนำเสนอโดยผู้ที่อัลกอริธึม.
จึงขอเสนอให้การพัฒนาและการนำไปใช้งานของ
ซึ่งจะช่วยใหม่แอน - ใช้อัลกอริธึมที่เหมาะสมสำหรับการป้องกันใดๆการส่งสาย
ซึ่งจะช่วยให้โดยไม่คำนึงถึงลักษณะของ(เช่นอาคารรูปทรงเรขาคณิต,
ประเภท ของตัวนำ,และความยาวระดับแรงดันไฟฟ้า)ใหม่ - -
ใช้อัลกอริธึมนี้ไม่จำเป็นต้องปรับพารามิเตอร์
แอนโทโพโลยีหรือการปรับเปลี่ยนใดๆเมื่อนำมาใช้กับสายการส่งข้อมูลที่แตกต่างกัน[ 17 -
19 ] ระบบดังกล่าวได้รับการพัฒนาขึ้นในการให้บริการที่เกินข้อจำกัดที่มีอยู่ของก่อนหน้านี้
อัลกอริธึมแอน - ใช้พัฒนาช่วยให้สามารถใช้งานได้ในรีเลย์
ซึ่งจะช่วยทางการค้า.
อัลกอริธึมแอน - นี้ทำงานเป็น approximator ฟังก์ชัน
การประเมินค่าอิมพีแดนซ์ของสายออกจากรีเลย์ที่ไปยังจุดเกิดเหตุที่.
ในทำนองเดียวกันการป้องกันระยะไกลแบบรีเลย์อัลกอริธึมนี้
อยู่บนพื้นฐาน 6 องค์ประกอบการวัดอิมพีแดนซ์ที่ประเมิน
ค่าอิมพีแดนซ์ของสายที่ยังตามตัวอย่างกระแสและแรงดันไฟฟ้า
ซึ่งจะช่วยจัดให้บริการโดยกลุ่ม Guangdong CTS vts และตามลำดับ.