Filter für Distanzalgorithmen auf der Basis von Künstlichen Neuronalen Netzen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Dieter Nelles
• Fachliche Zuordnung: Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe
• Förderung: Förderung von 2002 bis 2004
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5363851

Mit einer neuen Struktur von Neuronalen Netzen wird erwartet, dass auf dem Gebiet Distanzbestimmung Fortschritte zu erzielen sind. Die Idee hierzu kam in einem anderen DFG-Vorhaben. Hiernach wird ein KNN nicht benutzt, um die Impedanz zu bestimmen, sondern nur, um die Impedanz, die als Ergebnis eines konventionellen Algorithmus zur Verfügung steht, zu verbessern. Dies ist notwendig und zweckmäßig, wenn die gemessenen Eingangssignale verfälscht sind, z. B. durch Oberschwingungen, Gleichstromglieder, Lichtbögen und Wandlersättigung. Ziel ist es, ein KNN, das auf den Radialen Basisfunktionen RBF aufgebaut ist, so zu trainieren, dass es wie ein Filter wirkt, das die konventionell berechnete Impedanz verbessert.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1059: Systemtheoretische Verfahren zur Führung transeuropäischer Energiesysteme