Approximation of overloads for a selected tram traction substation using artificial neural networks

Typ: Artykuł

Liczba pobrań: 585

Pobierz zasób

PDF

Cytuj

BibTeX EndNote

Tytuł: Approximation of overloads for a selected tram traction substation using artificial neural networks
Wariant tytułu: Aproksymacja przeciążeń wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
Autor: Dudzik, Marek

Drapik, Sławomir

Prusak, Janusz
Opublikowane w: Technical Transactions
Numeracja: Y. 113, iss. 3-E
Strony: 39-50
Data wydania: 2016
Miejsce wydania: Kraków
Wydawca: Wydawnictwo PK
Język: angielski
DOI: 10.4467/2353737XCT.16.264.6063
Słowa kluczowe: loads and overloads of tram traction substation, artificial neural network

obciążenia i przeciążenia tramwajowej podstacji trakcyjnej, sztuczne sieci neuronowe
Abstrakt: The article presents some of the results of measurements of loads for a selected tram traction substation for a continuous period of time covering sixteen weeks (112 days). Particular attention was paid to overloads occurring in consequent days. The second part of the article presents the analysis of overloads relating to the time interval of 60 minutes in successive days. This analysis was implemented in Matlab using a two-layer feedforward artificial neural network (ANN). The results of the approximation of the analyzed overloads are promising. A continuation of research may lead to the formulation of mathematical equations that might be useful for designers in terms of sufficiently precise calculations of overloads of rectifier units of DC traction substations.

W artykule przedstawiono niektóre wyniki pomiarów obciążenia wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej dla spójnego okresu czasowego obejmującego szesnaście tygodni (112 dni). Szczególną uwagę zwrócono na występujące przeciążenia w kolejnych dniach realizacji pomiarów. W drugiej części artykułu dokonano przetwarzania przeciążeń odnoszących się do przedziału czasowego 60 minut w kolejnych dobach, z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej (SSN) dwuwarstwowej typu feedforward, zaimplementowanej w środowisku Matlab. Uzyskane wyniki aproksymacji analizowanego przeciążenia wyglądają obiecująco. Oznacza to, że kontynuując badania, będzie można uzyskać zapis matematyczny, użyteczny dla projektantów w zakresie wystarczająco dokładnych obliczeń (oszacowań) przeciążeń zespołów prostownikowych podstacji trakcyjnych prądu stałego (DC).
Klasyfikacja PKT: 430000 Elektrotechnika
Wydział: Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej
Licencja: Licencja PK
Prawa dostępu: Zasób dostępny dla wszystkich