Transient stability assessment using artificial neural networks
| dc.contributor.author | Abdul-Aziz Mohammed Al-Shams | |
| dc.date | 1995 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T04:51:40Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T04:51:40Z | |
| dc.degree.department | College of Engineering Sciences and Applied Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | تقدم هذه الرسالة دراسة لمدى ملاءمة الشبكات العصبية الصناعية لتقييم التوازن اللحظي لأنظمة القدرة . تم في هذه الرسالة تطوير شبكات عصبية صناعية لتؤلف الارتباط المعقد الذي ينقل متغيرات عمل النظام ومواقع الإلتماس إلى زمن المقاصة الحرجة (CCT) . لقد تم تدريب هذه الشبكات العصبية الإصطناعية باستخدام طريقة الامتداد الرجعي وطريقة المساحة المتساوية الموسعة (EEAC) للحصول على قيم زمن المقاصة الحرجة (CCT) . قصد في هذه الرسالة تجنب أي تحفظات أو قيود على التغيرات في الأعمال والتركيبات . النتائج مماثلة بشكل عام لتلك التي نشرها آخرون حديثاً . | |
| dc.identifier.other | 5063 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1518 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | Transient stability assessment using artificial neural networks | |
| dc.type | Thesis |