All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Development of an Application Tool using WAMS measurements and neural networks for classifying operating states in the transmission system

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F24%3A43974833" target="_blank" >RIV/49777513:23220/24:43974833 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

    <a href="https://partnerstvi.fel.zcu.cz/" target="_blank" >https://partnerstvi.fel.zcu.cz/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    čeština

  • Original language name

    Vývoj Aplikačního nástroje s využitím měření WAMS a neuronových sítí pro klasifikaci provozních stavů v přenosové soustavě

  • Original language description

    Tato výzkumná zpráva popisuje vývoj algoritmu neuronových sítí pro detekci provozních stavů v přenosové soustavě na základě dat z PMU. Hlavní vývoj probíhal v pythonu, s MATLABem jako verifikačním nástrojem pro snadnější zpracování a vizualizaci dat. Algoritmus spolehlivě rozpoznává klíčové stavy, jako zkraty či skokové změny zatížení, přičemž výsledky jsou interpretovány prostřednictvím grafické vizualizace. Další zlepšení přesnosti vyžaduje rozšíření trénovacích dat, zejména pro omezení falešně pozitivních detekcí.

  • Czech name

    Vývoj Aplikačního nástroje s využitím měření WAMS a neuronových sítí pro klasifikaci provozních stavů v přenosové soustavě

  • Czech description

    Tato výzkumná zpráva popisuje vývoj algoritmu neuronových sítí pro detekci provozních stavů v přenosové soustavě na základě dat z PMU. Hlavní vývoj probíhal v pythonu, s MATLABem jako verifikačním nástrojem pro snadnější zpracování a vizualizaci dat. Algoritmus spolehlivě rozpoznává klíčové stavy, jako zkraty či skokové změny zatížení, přičemž výsledky jsou interpretovány prostřednictvím grafické vizualizace. Další zlepšení přesnosti vyžaduje rozšíření trénovacích dat, zejména pro omezení falešně pozitivních detekcí.

Classification

  • Type

    O - Miscellaneous

  • CEP classification

  • OECD FORD branch

    20201 - Electrical and electronic engineering

Result continuities

  • Project

    <a href="/en/project/TN02000025" target="_blank" >TN02000025: National Centre for Energy II</a><br>

  • Continuities

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Others

  • Publication year

    2024

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů