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
cytuj
pobierz pliki
RIS BIB ENDNOTEChoose format
RIS BIB ENDNOTEThe 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
Publication date: 23.11.2018
Technical Transactions, 2018, Volume 11 Year 2018 (115), pp. 119 - 132
https://doi.org/10.4467/2353737XCT.18.167.9423Authors
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
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.
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.
[1] Białoń A., Chrabąszcz I., Hudym W., Kaczmarczyk A., Prusak J., Wpływ odległości kolejowych podstacji trakcyjnych na rozkład obciążeń między nimi – symulacyjna ocena wybranych przypadków, TTS Technika Transportu Szynowego, 7-8/2015, 80–82.
[2] Chrabąszcz I., Drapik S., Dudzik M., Kaczmarczyk A., Prusak J., Analiza obciążeń zespołów prostownikowych, dla „inteligentnych” kolejowych podstacji trakcyjnych DC – wstępne badania symulacyjne wybranych przypadków, Logistyka 6/2015, 990–999.
[3] Chrabąszcz I., Prusak J., Drapik S., Trakcja elektryczna prądu stałego. Układy zasilania. Podręcznik INPE dla elektryków, Zeszyt nr 27, Kraków – Bełchatów, 2009.
[4] Drapik S., Dudzik M., Kobielski A., Prusak J., Komparatywna ocena zmienności obciążeń kolejowych podstacji trakcyjnych. 11th International Conference „Modern Electric Traction” MET’2013, Poland Warsaw, October 10 – 12. 2013; materiały konferencyjne, 62–67.
[5] Drapik S., Kaczmarczyk A., Kobielski A., Prusak J., Charakter zmienności obciążeń tramwajowych podstacji trakcyjnych zasilających linie o różnej specyfice ruchu pojazdów, TTS Technika Transportu Szynowego, 6/2015, 43–48.
[6] Drapik S., Kobielski A., Prusak J., Fluktuacja obciążeń podstacji trakcyjnych w ujęciu teorii szeregów czasowych. TTS Technika Transportu Szynowego, 7–8/2010, 59–64.
[7] Drapik S., Kobielski A., Prusak J., Selected issues of traction substation load variability, Chapter 5, 47–58, Monografia Politechniki Gdańskiej Modern Electric Traction, Power Supply, Edited by Krzysztof Karwowski, Adam Szeląg, Gdańsk University of Technology, Faculty of Electrical and Control Engineering, Gdańsk 2009.
[8] Drapik S., Kobielski A., Prusak J., Wybrane aspekty zmienności obciążeń kolejowych podstacji trakcyjnych. TTS Technika Transportu Szynowego 4/2010, 27–31.
[9] Drapik S., Kuzniecow W., Markowski P., Prusak J., Woszczyna B., Badanie skali zmienności obciążeń wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej na podstawie rzeczywistych wyników pomiarowych dla spójnego okresu czasowego obejmującego szesnaście tygodni, Logistyka 6/2015, 1026–1035.
[10] Drapik S., Markowski P., Prusak J., Woszczyna B., Analiza obciążeń zespołów prostownikowych przed i po wystąpieniu przeciążenia na przykładzie wybranej tramwajowej podstacji trakcyjnej, TTS Technika Transportu Szynowego, 12/2015, 427–434.
[11] Drapik S., Markowski P., Prusak J., Woszczyna B., Tramwajowe podstacje trakcyjne – wybrane problemy bezpieczeństwa ekologicznego w świetle oceny ich obciążeń, Logistyka 4/2015, 3017–3027.
[12] Dudzik M., Drapik S., Prusak J., Approximation of overloads for a selected tram traction substation using artificial neural network algorithms, not published.
[13] Hilgard E.R., Wprowadzenie do psychologii, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1973.
[14] Jagiełło A.S., Chrabąszcz I., Drapik S., Dudzik M., Kobielski A., Prusak J., System do aktywnej regulacji obciążenia zespołów prostownikowych kolejowej podstacji trakcyjnej. Sposób aktywnej regulacji obciążenia zespołów prostownikowych kolejowej podstacji trakcyjnej, Rozwiązanie zarejestrowane w Urzędzie Patentowym RP na rzecz Politechniki Krakowskiej pod numerem P.511511,objęte ochroną prawną od dnia 10.03.2015.
[15] Kałuża E., Bartodziej G., Ginalski Z., Układy zasilania i podstacje trakcyjne, Skrypty uczelniane Politechniki Śląskiej nr 1220, Gliwice, 1985
[16] Kobielski A., Drapik S., Dudzik M. Prusak J., Time Series as an Aid to Research of traction Substation Load, JEPE Journal of Energy and Power Engineering, Volume 7, Number 5, May 2013 (Serial Number 66), David Publishing Company, El Monte, USA, 979 – 986.
[17] Kobielski A., Drapik S., Dudzik M., Prusak J., Niektóre problemy analizy i modelowania zmienności obciążeń kolejowych podstacji trakcyjnych, Monografia 450: Elektrotechnika w Zastosowaniach Trakcyjnych; seria: Inżynieria Elektryczna i Komputerowa, edited by A.S. Jagiełło, Politechnika Krakowska, Kraków 2014, 237–249.
[18] Kobielski A., Drapik S., Dudzik M., Prusak J., Wstępne studium efektywności zastosowania sieci neuronowych w badaniach obciążeń kolejowych podstacji trakcyjnych, TTS Technika Transportu Szynowego, 10/2014, 40–43.
[19] Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D., Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
[20] Mierzejewski L., Szeląg A., Gałuszewski M., System zasilania trakcji elektrycznej prądu stałego, Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1989.
[21] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydaw. RM, Kraków 1992.
[22] Wyniki pomiarów prądów obciążeń trakcyjnych kabli zasilających podstacji tramwajowej nr „01” („Czyżyny”), materiały udostępnione przez ZIKiT w Krakowie, 2015.
Information: Technical Transactions, 2018, Volume 11 Year 2018 (115), pp. 119 - 132
Article type: Original article
Titles:
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
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
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Cracow University of Technology
Department of Traction and Traffic Control, Faculty of Electrical and Computer Engineering, Cracow University of Technology
ELECTREN S.A.
Dniepropetrovsk National University of Railway Transport (DIIT), Ukraine
Published at: 23.11.2018
Article status: Open
Licence: None
Percentage share of authors:
Article corrections:
-Publication languages:
English