The Efficiency of Using Artificial Feedforward Neural Networks with a Single Hidden Layer of Eight Neurons for the Analysis of Overload Conditions of Selected Tramway Traction Substations
Loading...
Files
Date
2018
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Uniwersytet Jagielloński, Kraków
Abstract
EN: This paper presents further results of research on the load variability of rectifier units for the selected tram traction substation. Actual measurements were used in the performed analysis. This time, the analysis was focused on the characteristics of maximum loads and overloads for time periods of five minutes and sixty minutes, for a number of selected cases. The second part of the article discusses the effectiveness of the use of artificial neural networks of the feedforward type with one hidden layer with eight neurons to analyse the overloads of the traction substation over a longer time scale. The obtained positive results indicate that this type of research should be continued, using different variants of artificial neural networks.
PL: W artykule przedstawiono kolejne wyniki badań zmienności obciążeń zespołów prostownikowych wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej. Do analiz wykorzystano rzeczywiste wyniki pomiarów. Tym razem zwrócono uwagę na specyfikę maksymalnych obciążeń i przeciążeń w odcinkach czasowych 5 min i 60 min – dla kilku wybranych przypadków. W drugiej części artykułu przedstawiono efektywność wykorzystania sztucznych sieci neuronowych, typu feedforward o jednej warstwie ukrytej z ośmioma neuronowami, do analizy przeciążeń dla eksploatacji podstacji trakcyjnej w dłuższej skali czasowej. Uzyskane pozytywne wyniki wskazują na konieczność kontynuowania tego typu badań, m.in. wykorzystując inne warianty sztucznych sieci neuronowych.
UK: У даній роботі наведені додаткові результати дослідження варіабельності навантаження випрямних блоків для вибраної трамвайної тягової підстанції. У проведеному аналізі використовувалися фактичні вимірювання. Цього разу аналіз був сфокусований на характеристиках максимальних навантажень і перевантажень для періодів у п'ять хвилин і шістдесят хвилин для ряду вибраних випадків. У другій частині статті розглядається ефективність використання штучних нейронних мереж прямого типу з одним прихованим шаром з вісьмома нейронами для аналізу перевантажень тягової підстанції протягом більш тривалого часу. Отримані позитивні результати свідчать про необхідність продовження цього типу досліджень з використанням різних варіантів штучних нейронних мереж.
RU: В данной работе приведены дополнительные результаты исследования вариабельности нагрузки выпрямительных блоков для выбранной трамвайной тяговой подстанции. В проведенном анализе использовались фактические измерения. На этот раз анализ был сфокусирован на характеристиках максимальных нагрузок и перегрузок для периодов в пять минут и шестьдесят минут для ряда выбранных случаев. Во второй части статьи рассматривается эффективность использования искусственных нейронных сетей прямого типа с одним скрытым слоем с восемью нейронами для анализа перегрузок тяговой подстанции в течение более длительного времени. Полученные положительные результаты свидетельствуют о необходимости продолжения этого типа исследований с использованием различных вариантов искусственных нейронных сетей.
PL: W artykule przedstawiono kolejne wyniki badań zmienności obciążeń zespołów prostownikowych wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej. Do analiz wykorzystano rzeczywiste wyniki pomiarów. Tym razem zwrócono uwagę na specyfikę maksymalnych obciążeń i przeciążeń w odcinkach czasowych 5 min i 60 min – dla kilku wybranych przypadków. W drugiej części artykułu przedstawiono efektywność wykorzystania sztucznych sieci neuronowych, typu feedforward o jednej warstwie ukrytej z ośmioma neuronowami, do analizy przeciążeń dla eksploatacji podstacji trakcyjnej w dłuższej skali czasowej. Uzyskane pozytywne wyniki wskazują na konieczność kontynuowania tego typu badań, m.in. wykorzystując inne warianty sztucznych sieci neuronowych.
UK: У даній роботі наведені додаткові результати дослідження варіабельності навантаження випрямних блоків для вибраної трамвайної тягової підстанції. У проведеному аналізі використовувалися фактичні вимірювання. Цього разу аналіз був сфокусований на характеристиках максимальних навантажень і перевантажень для періодів у п'ять хвилин і шістдесят хвилин для ряду вибраних випадків. У другій частині статті розглядається ефективність використання штучних нейронних мереж прямого типу з одним прихованим шаром з вісьмома нейронами для аналізу перевантажень тягової підстанції протягом більш тривалого часу. Отримані позитивні результати свідчать про необхідність продовження цього типу досліджень з використанням різних варіантів штучних нейронних мереж.
RU: В данной работе приведены дополнительные результаты исследования вариабельности нагрузки выпрямительных блоков для выбранной трамвайной тяговой подстанции. В проведенном анализе использовались фактические измерения. На этот раз анализ был сфокусирован на характеристиках максимальных нагрузок и перегрузок для периодов в пять минут и шестьдесят минут для ряда выбранных случаев. Во второй части статьи рассматривается эффективность использования искусственных нейронных сетей прямого типа с одним скрытым слоем с восемью нейронами для анализа перегрузок тяговой подстанции в течение более длительного времени. Полученные положительные результаты свидетельствуют о необходимости продолжения этого типа исследований с использованием различных вариантов искусственных нейронных сетей.
Description
V. Kuznetsov: ORCID 0000-0003-4165-1056
Keywords
loads and overloads of tram traction substation, artificial neural network, obciążenia i przeciążenia tramwajowej podstacji trakcyjnej, sztuczne sieci neuronowe, навантаження і перевантаження трамвайної тягової підстанції, штучні нейронні мережі, нагрузка и перегрузка трамвайной тяговой подстанции, искусственные нейронные сети, КІСЕ
Citation
The efficiency of using artificial feedforward neural networks with a single hidden layer of eight neurons for the analysis of overload conditions of selected tramway traction substations / M. Dudzik, J. Prusak, S. Drapik, V. Kuznetsov // Technical Transactions. – 2018. – Vol. 11. – P. 119–131. – doi: 10.4467/2353737XCT.18.167.9423.