(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trong (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu g bắt kỳ còng trình nào khácTp. Hồ Chi Minh, ngày J tháng 9 năm 20 J 8iiLỜI CÁM ƠNTrước tiên. tòi xin được gưi lời cám ơn đến tat cá quý Thầy Cô đâ giảng dạy trong chương trình Sau Đại Học lớp Kỳ Thuật Điện - Trường Đại Học Sư Phạm Kỳ Thuật TP Ho Chi Minh, nhùng người đã truyền đạt cho tỏi kiến thức (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu mới. lãm cơ sỡ cho tôi thực hiện tốt luận văn này.TÓI xin chân thành câm on Thay TS .Lẻ Mỳ Hà đà tận tinh hướng dan cho tôi trong thời gian thực hiện(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
luận vãn. Mặc dù trong quá trinh thực hiện luận vãn có giai đoạn không được thuận lơi nhưng Thầy dã tận tinh hướng dần. chi báo cho tòi nhiểu kiến thLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trong (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu iết ơn sâu sắc đến gia đinh đã luôn t«ạo điều kiện tót nhất cho tói trong suốt quá trình học cũng như thực hiện luận văn nãy.Do thời gian có Iran và kinh nghiệm nghiên cửu khoa học chưa nhiều nên luận văn còn nhiều thiêu sót. rat mong nhận được ý kiến góp ý của Thay. Có và các Anh Chi học viên.TP Hồ (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu Chi Minh, ngày tháng nỗm 2018Học ViênNguyễn Ngọc MạnhiiiTÓM TẤTNhận dạng những hư hông trong hệ thong điện hì mọt bãi toán khô tuy nhiên nó vãn luôn(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
thu hút được nhiêu sự quan lam nglricn cứu cua các nhã khoa học. Dặc biệt là trong giai doạn hiện nay “ Cách mạng công nghệ 4.0" dang dược hưởng ứng vLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trong (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu . Cùng như nhiên bài toán nhận dạng những hư hông khác, thi dộ chính xác của hệ thống van tiếp tục cần phãi cãi thiện nham vươn tới khả năng nhận dạng nhanh với dộ chinh xãc tuyệt đối.Luận vãn de xuất sử dụng mạng neuron dể phát hiện và phàn loại các dạng sự cỗ trẽn đường dây truyền tai của hệ thống (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu điện 5 nủt IEEE trẽn cơ sở tạo mâu băng phân mem Power World vã huân luyện mạng bàng phân mem Matlab.Xuất phát từ yêu cầu thực tế, đang rất cần có nh(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
ưng nghiên cứu về vấn dề này. Chính vi vậy học viên đà chọn để rãi ‘‘Chân doán sir cố hệ thống diện dùng mạng neuron học sâu” Lãm luận văn VỚI mong muLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trong (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu ng neuron học sâu (deep learning ) theo phương pháp Stack auto encoders (SAE)>Đánh giá kết quà và so sánh với mò hĩnh mạng neuron lan truyền thảng (FEED FORWARD BACKPROP )>Mở lộng nhận diệu V Ị tri sự cô hệ thõng điệnivABSTRACTIdentified power system failure is a difficult math problem but it attrac (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu ted a lot of research from scientists. Especially 111 the cunent period of "Technology Revolution 4.0" It IS developing strong and popular in the worl(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
d. Therefore, identified power system failure by deep learning neuron network is of great interest However, the accuracy of the system still needs to LỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trong (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu s of electrical faults on transmission lines of the power system based on IEEE 5 buses to create samples by using Power World software and online training with Matlab softwareFrom the above problem, students chose the topic “System fault diagnosis using deep learning neural networks” to be want to b (Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu e applied into tlie application.The thesis dealt with the following requirements:-Identified power system failure though the deep learning neuron netw(Luận văn thạc sĩ) Chẩn đoán sự cố hệ thống điện dùng mạng neuron học sâu
ork (DLNN) in the encoders auto stack method (SAE)-Evaluation and comparison results with the network FEED FORWARD BACKPROP-Expand to identify the powLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trongLỜI CAM ĐOANTòi cam đoan đày là còng trinh nghiên cứu cua tôiCác so liệu, kểt quả nêu trong luận vãn Là tiling thực và chua từng được ai cóng bố trongGọi ngay
Chat zalo
Facebook