Protection des transformateurs intelligents

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Bol Dans les transformateurs de puissance modernes, la protection différentielle conventionnelle avec limitation des harmoniques se heurte souvent à des niveaux de seconde harmonique plus faibles dus à l'amélioration des matériaux du noyau et à la saturation du TC lors de défauts importants. Ces difficultés peuvent conduire à de fausses opérations en identifiant à tort des phénomènes bénins tels que l'appel de courant magnétisant, la surexcitation et les défauts internes. Ce livre présente un nouveau schéma de protection numérique qui utilise un algorithme hybride KNN-GA pour distinguer avec précision les véritables défauts internes des conditions sans défaut. En utilisant la transformée en ondelettes discrète pour l'extraction des caractéristiques, le système capture les paramètres statistiques critiques, tandis que la méthode des K-voisins les plus proches, optimisée par un algorithme génétique, améliore la précision de la classification. Des expériences approfondies en laboratoire et une mise en ¿uvre DSP en temps réel sur le TMS320C6713T démontrent que cette approche hybride est plus performante que les méthodes traditionnelles telles que l'ANN et le SVM, offrant ainsi une protection plus rapide, plus sûre et plus fiable des transformateurs dans les réseaux électriques modernes.

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Dans les transformateurs de puissance modernes, la protection différentielle conventionnelle avec limitation des harmoniques se heurte souvent à des niveaux de seconde harmonique plus faibles dus à l'amélioration des matériaux du noyau et à la saturation du TC lors de défauts importants. Ces difficultés peuvent conduire à de fausses opérations en identifiant à tort des phénomènes bénins tels que l'appel de courant magnétisant, la surexcitation et les défauts internes. Ce livre présente un nouveau schéma de protection numérique qui utilise un algorithme hybride KNN-GA pour distinguer avec précision les véritables défauts internes des conditions sans défaut. En utilisant la transformée en ondelettes discrète pour l'extraction des caractéristiques, le système capture les paramètres statistiques critiques, tandis que la méthode des K-voisins les plus proches, optimisée par un algorithme génétique, améliore la précision de la classification. Des expériences approfondies en laboratoire et une mise en ¿uvre DSP en temps réel sur le TMS320C6713T démontrent que cette approche hybride est plus performante que les méthodes traditionnelles telles que l'ANN et le SVM, offrant ainsi une protection plus rapide, plus sûre et plus fiable des transformateurs dans les réseaux électriques modernes.

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