یک مدل داده‌کاوی برای حفاظت خط انتقال مبتنی بر ادوات FACTS

یک مدل داده‌کاوی برای حفاظت خط انتقال مبتنی بر ادوات FACTS+ نسخه انگلیسی

A Data-Mining Model for Protection of FACTS-Based Transmission Line

چکیده- این مقاله یک مدل داده‌کاوی برای شناسائی ناحیه خطای یک خط انتقال مبتنی بر سیستم‌های انتقال ac انعطاف‌پذیر (FACTS) ارائه می‌کند که شامل جبرانساز سری کنترل‌شده با تریستور (TCSC) و کنترلر یکپارچه عبور توان (UPFC) است، و از مجموعه درختان تصمیم استفاده می‌کند. با تصادفی بودن مجموعه درختان تصمیم در مدل جنگل‌های تصادفی، تصمیم موثر برای شناسائی ناحیه خطا حاصل می‌شود. نمونه‌های جریان و ولتاژ نیم سیکل پس از لحظه وقوع خطا به عنوان بردار ورودی در برابر خروجی هدف "1" برای خطای پس از TCSC/UPFC و "1-" برای خطای قبل از TCSC/UPFC ، برای شناسائی ناحیه خطا به کار می‌رود. این الگوریتم روی داده‌‌های خطای شبیه‌سازی شده با تغییرات وسیع در پارامترهای عملکردی شبکه قدرت منجمله شرایط نویزی تست شده است و معیار قابلیت اطمینان 99% با پاسخ زمانی سریع بدست آمده است (سه چهارم سیکل پس از لحظه خطا). نتایج روش ارائه شده  به کمک مدل جنگل‌های تصادفی نشان دهنده تخیص قابل اعتماد ناحیه خطا در خطوط انتقال مبنی بر FACTS است.

عبارات کلیدی- رله دیستانس، تشخیص ناحیه خطا، جنگل‌های تصادفی (RF ها)، ماشین بردار پایه (SVM)، جبرانسازی سری کنترل‌شده با تریستور (TCSC)، کنترلر یکپارچه عبور توان (UPFC).