Study of Fault Location Algorithm for Distribution Network with Distributed Generation based on IGA-RBF Neural Network
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Grid and Distributed Computing SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.7 (2016.07)바로가기
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- 페이지
- pp.33-42
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A281618
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
목차
Abstract
1. Introduction
2. Distribution Network Containing Distributed Generation
2.1 The Influence of Distributed Generation Access on Fault Location
2.2 Fault Function of Distribution Network with Distributed Generation
3. RBF Neural Network Theory
3.1 RBF Neural Network Structure
3.2 Network Parameters of Learning Algorithm
4. RBF Network Training based on Improved Genetic Algorithm
4.1 Determination of Fitness Function
4.2 Replication and Selection Operation
4.3. Adaptive Crossover Operation
4.4. Non-uniform Adaptive Mutation Operation
4.5. Algorithm Implementation
5. Test System Description and Results Analysis
6. Conclusion
Acknowledgments
References
키워드
Distributed generation distribution network fault location IGA-RBF neural network gradient-dropping algorithm self-adaptive저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Grid and Distributed Computing
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4262
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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