No/VOL: 11/2023 Page no. 104
Authors: Abdelhak Flih , Slimane Souag , Leila Ghomri :
Title: System lokalizacji uszkodzeń oparty na algorytmie K-NN dla linii przesyłowych HVDC
Abstract: Transmisja prądu stałego wysokiego napięcia HVDC jest obecnie w pełni rozpowszechniona na świecie z różnych powodów; ekonomicznych, technicznych i środowiskowych. Z drugiej strony, ostatnio transformacja energetyczna ogromnie przyspieszyła tę technologię w zakresie integracji energii odnawialnej i strategii neutralności pod względem emisji dwutlenku węgla. Jak każdy system, HVDC podlegają różnym awariom, które mogą wpływać na ich funkcjonowanie. Celem niniejszej pracy jest wykorzystanie klasyfikatora opartego na jednej z metod sztucznej inteligencji do lokalizacji tych uszkodzeń. Wybraliśmy klasyfikator k-NN, teorię statystycznego uczenia się. W klasyfikacji k-NN wynikiem jest klasa przynależności. Obiekt wejściowy jest klasyfikowany zgodnie z większościowym wynikiem statystyki przynależności do klasy jego k najbliższych sąsiadów, to proponowane podejście ma możliwość pomocy w zakresie klasyfikacji defektów, ponieważ nie ma ograniczeń co do liczby cech. Jest to jedna z nadzorowanych klasyfikacji, której wynikiem jest inna lokalizacja uszkodzenia w kablu prądu stałego.
Key words: system przesyłowy HVDC; klasyfikacja k-NN; lokalizacja usterek