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In dieser Studie wurde ein ANN zur Vorhersage der Hochfrequenzkomponenten des Systems und zur Entwicklung einer Kontrollstrategie zur Abschwächung ihrer Auswirkungen eingesetzt. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass das ANN in der Lage war, die Hochfrequenzkomponenten des Systems genau vorherzusagen und dass die Regelungsstrategie in der Lage war, ihre Auswirkungen wirksam zu mindern. Diese Studie zeigt das Potenzial von ANNs zur Abschwächung der Hochfrequenzkomponenten in einem modernen Verteilungssystem. In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Abschwächung hochfrequenter Komponenten in einem modernen Verteilungssystem unter Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes (ANN) vorgestellt. Die vorgeschlagene Methode nutzt die Fähigkeit eines ANN, die komplexe Beziehung zwischen Systemparametern und hochfrequenten Spannungsharmonischen zu erlernen. Das trainierte ANN-Modell wird dann zur Vorhersage der hochfrequenten Komponenten und zur Erzeugung von Steuersignalen zu deren Abschwächung verwendet.
About the author
Dr. Kazi Kutubuddin Sayyad Liyakat heeft zijn B.E., M.E., en Ph.D. in E&TC Engineering afgerond en is tegenwoordig werkzaam als Professor & Afdelingshoofd van de afdeling E&TC Engineering. Hij is Post-Doctoral Fellow en werkt aan IoT in toepassingen voor de gezondheidszorg. Zijn interessegebied is IoT, IoRT, IoBT, AI, ML en AIIoT.
