Електротехніка і Електромеханіка

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62894

Офіційний сайт http://eie.khpi.edu.ua/

Журнал публікує оригінальні результати досліджень з аналітичного, чисельного та мультифізичного методів моделювання електрофізичних процесів в електротехнічних електромеханічних та електроенергетичних установках та системах, з розробки нових електротехнічних пристроїв і систем з поліпшеними техніко-економічними та екологічними показниками в таких сферах, як: теоретична електротехніка, інженерна електрофізика, техніка сильних електричних та магнітних полів, електричні машини та апарати, електротехнічні комплекси та системи, силова електроніка, електроізоляційна та кабельна техніка, електричний транспорт, електричні станції, мережі і системи, безпека електрообладнання.

Рік заснування: 2002. Періодичність: 6 разів на рік. ISSN 2074-272X (Print), ISSN 2309-3404 (Online).

Новини

Видання включене до Переліку наукових фахових видань України з технічних наук до найвищої категорії «А» згідно Наказу МОН України №1412 від 18.12.2018 р.

Переглянути

Фільтри

20231

Налаштування

DOI: search.filters.doi.doi.org/10.20998/2074-272X.2023.1.04Ключові слова: search.filters.subject.штучна нейронна мережа

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Fault diagnosis of power converters in a grid connected photovoltaic system using artificial neural networks
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Mimouni, Amina; Laribi, Saadi Souad; Sebaa, Morsli; Allaoui, Tayeb; Bengharbi, Abdelkader Azzeddine
    Introduction. The widespread use of photovoltaic systems in various applications has spotlighted the pressing requirement for reliability, efficiency and continuity of service. The main impediment to a more effective implementation has been the reliability of the power converters. Indeed, the presence of faults in power converters that can cause malfunctions in the photovoltaic system, which can reduce its performance. Novelty. This paper presents a technique for diagnosing open circuit failures in the switches (IGBTs) of power converters (DC-DC converters and three-phase inverters) in a grid-connected photovoltaic system. Purpose. To ensure supply continuity, a fault-diagnosis process is required throughout all phases of energy production, transfer, and conversion. Methods. The diagnostic approach is based on artificial neural networks and the extraction of features corresponding to the open circuit fault of the IGBT switch. This approach is based on the Clarke transformation of the three-phase currents of the inverter output as well as the calculation of the average value of these currents to determine the exact angle of the open circuit fault. Results. This method is able to effectively identify and localize single or multiple open circuit faults of the DC-DC converter IGBT switch or the three-phase inverter IGBT switches.