Read more
En este estudio se utilizó una RNA para predecir los componentes de alta frecuencia del sistema y desarrollar una estrategia de control para mitigar sus efectos. Los resultados del estudio mostraron que la RNA era capaz de predecir con precisión los componentes de alta frecuencia del sistema y que la estrategia de control era capaz de mitigar eficazmente sus efectos. Este estudio demuestra el potencial de las RNA para mitigar los componentes de alta frecuencia en un sistema de distribución moderno. Este trabajo presenta un enfoque novedoso para mitigar los componentes de alta frecuencia en un sistema de distribución moderno utilizando una Red Neuronal Artificial (RNA). El método propuesto utiliza la capacidad de una RNA para aprender la compleja relación entre los parámetros del sistema y los armónicos de tensión de alta frecuencia. El modelo de RNA entrenado se utiliza entonces para predecir los componentes de alta frecuencia y generar señales de control para mitigarlos.
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.
