High Reliability of Electrical Generation System to Enhance the Efficiency by Using the Algorithm of Feed Forward Neural Networks

Hassan Farhan Rashag; Mohammed H. Ali

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High Reliability of Electrical Generation System to Enhance the Efficiency by Using the Algorithm of Feed Forward Neural Networks

机译：利用前馈神经网络算法提高发电系统的可靠性

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The electrical generation system is used to generate electrical power based on turbine and governor. however, the main problem of this classical electrical generation is that the distortion in the terminal voltage and frequency deviation in the load. To overcome this problem, new approach of Feed forward neural network FFNN is used to optimize the performance of system as results to enhance the efficiency of whole system. The simulation results showed that the system based on FFNN is high reliability and more effectiveness as compared with traditional system.

机译：发电系统用于基于涡轮机和调速器发电。然而，这种经典发电的主要问题是端子电压的失真和负载的频率偏差。为了克服这个问题，采用前馈神经网络FFNN的新方法来优化系统性能，从而提高整个系统的效率。仿真结果表明，基于FFNN的系统与传统系统相比具有较高的可靠性和有效性。

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来源
《American Journal of Energy and Power Engineering》 |2017年第6期|共5页
作者
Hassan Farhan Rashag; Mohammed H. Ali;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类能源与动力工程;
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