I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   9 ,   No .   4 ,  Dec em b er   2020 ,   p p .   623 ~ 629   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 9 .i 4 . p p 623 - 6 2 9           623       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   O pti m i z a tion o f  d etec tion  of a sing l e   line  to g ro und f a ult  ba sed  o n  ABCNN   a lg o rith m       F er y a l Ib ra hi m   J a bb a r 1 ,   Du r  M uh a mm a d So o m ro 2 ,   Adn a n H a s a n T a w a f a n 3 ,   M o hd   No o r  bin   Abdu l la h 4 ,   Nur  H a nis   B inti  M o ha m m a d Ra dzi 5 ,   M a zha r   H us s a in B a lo ch 6   1, 3 De p a rtm e n t  o f   El e c tri c   P o w e r,   A l - F u ra t  A l - Aw sa t  Tec h n ica l  Un i v e rsit y ,   Ira q   2, 4, 5  De p a rtm e n t  o f   El e c tri c a l  P o w e r  En g in e e rin g ,   F KEE ,   Un iv e rsiti   T u n   Hu ss e in   O n n   M a lay si a ,   M a la y sia   6 De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   M e h ra n   U n iv e rsity   En g in e e rin g   S ZA B  Ca m p u s Kh a irp u r ,   S i n d h ,   P a k istan       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A pr   2 0 ,   2 0 20   R ev i s ed   A u g   2 1 ,   2 0 20   A cc ep ted   O ct   2 ,   2 0 20       On e   o f   th e   m o st  f a u lt s  f o u n d   i n   t h e   e lec tri c a l  d istri b u ti o n   n e tw o rk   is  a   sin g le   li n e   t o   g ro u n d   f a u lt   (S L G F ).   It  c a n   b e   d e tec ted   a n d   re c ti f ied   th r o u g h   m a n y   m e th o d s.  T h e   u ti l iza ti o n   o f   P e ters o n   c o i l  ( P C),   re d u c e s  th e   e lec tri c a l  a rc s  a n d   m a k e   th e   d istri b u ti o n   n e tw o rk   sa fe   f ro m   d a m a g e   in   c o n tras t  to   t h e   c o st  v a lu e .   T h is p a p e r  f o c u se s o n   th e   m e th o d   f o r  it s d e tec ti o n   o n   h ig h e r  a n d   l o w e r  v a lu e s   o f   th e   g ro u n d   f a u lt   c u rre n t  (G F C ).   M o re o v e r,   it   w il l  id e n ti f y   th e   c a p a c it a n c e   a n d   e a rth   lea k a g e   o f   e a rth li n g   n e t w o rk   li n e s  a s   w e ll   a s  c a lcu late   th e   o p p o sin g   in d u c tan c e   to   c o m p e n sa te  f o r   th e   c a u se .   It  a lso   p re se n ts   th e   se l f - e x ti n g u ish in g   o f   G F C  b y   c o n tro ll i n g   P C  t h ro u g h   o n e   o f   th e   n o v e l  o p ti m iza ti o n   tec h n i q u e s  c a ll e d   a d a p ti v e   a n d   a rti f i c ial  b e e   c o lo n y   w it h   n e tw o rk   n e u ra l  (A BC NN )  to   im p ro v e   th e   a lg o rit h m ' s  p e rf o rm a n c e ,   li k e   o p ti m iza ti o n   e f f ici e n c y ,   sp e e d ,   so lu ti o n ,   a n d   it e ra ti o n .   A s  a   re su lt ,   t h e   d e term in a ti o n   o f   th e   G F C  e q u a ls  th e   so u n d   p h a se   c u rre n t.   A lso ,   th e   e x ti n g u ish in g   o f   a n   e le c tri c   a r c   re su lt s  in   a   sh o rt  ti m e   c o m p a re d   w it h   c las sic a l  m e th o d s.  T h e   sig n if ica n t  a d v a n tag e   o f   th is  re se a rc h   is  t h e   in c re m e n t  in   th e   sy ste m ' s  re li a b il it y ,   p ro tec ti o n   o f   d e v ice s  a s  we ll   a s  sa v in g   in   c o p p e r  c o st.  M AT LAB  wa s  u se d   to   c a rry   o u t  th is  re se a rc h .   F o r  th e   v a li d it y ,   th e   p ro p o se d   a lg o rit h m   re su lt s  w e r e   c o m p a re d   w it h   th e   c las sic a l  m e th o d   b y   c re a ti n g   fa u lt s o n   se p a ra te p h a se s a lso .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  n e u r al  n et w o r k   Dis tr ib u tio n   Fu zz y   l o g ic   MA T L A B   P I D  c o n tr o l   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fer y al  I b r ah i m   J ab b ar   P h D  Sch o lar   Un i v er s iti T u n   H u s s ei n   On n   Ma la y s ia,   Ma la y s ia   E m ail:  g e1 7 0 1 6 1 @ s is w a. u t h m . ed u . m y       1.   I NT RO D UCT I O N   T h is   p ap er   p r esen ts   t h e  d etec tio n   o f   a  s i n g le  l in e  to   g r o u n d   f au lt  ( S L GF)   in   t h e  d is tr ib u tio n   n et w o r k   o f   th e   p o w er   s y s te m   ( P S).   T h e  m o s t   co m m o n   f a u lt i n   t h e  d i s t r ib u tio n   n et w o r k   is   r ep o r ted   to   b e  SLGF  [ 1 - 5 ] .   I t  ca u s e s   an   elec tr ical  ar c  as  w ell  as  tr an s ie n t   v o lta g e.   T h is   d an g er o u s   s itu a tio n   m a y   ac ti v ate  th e  p r o tectio n   s y s te m .   He n ce ,   f au lt  d etec tio n   i s   a   cr u cial   is s u e  to   b e   co n s id er ed   i n   t h e  P S;   to   e n s u r e  s a f et y ,   to   a v o id   ac cid en ts ,   to   s av e  eq u ip m e n t a g ain s t d a m a g e,   an d   to   o v er co m e  u n d esire d   b lack o u t s .   T o   co n tr o l  s u ch   a  s it u atio n ,   o n e  o f   th e  co n v e n tio n al  tec h n iq u e s   is   b y   u s i n g   p eter s o n   co il  ( P C ) .   Var io u s   m e th o d s   ar e  u s ed   to   tu r n   o f f   o r   r ed u ce   th e  elec tr ical  ar c  [ 6 - 9 ] .   So m e  o f   th e  t ec h n iq u es  i n cl u d e;   w a v elet,   ti m e - f r eq u en c y   m et h o d ,   PID ,   Fu zz y   lo g ic,   Neu r al  n et w o r k ,   etc.   Am o n g   m u ltip l e  o p tim izatio n   a n d   ev o lu tio n ar y   m e th o d s ,   ar ti f ici al  b ee   co lo n y   co m b i n ed   w it h   n eu r al   n et w o r k   ( A B C NN)   p r o v es  to   b e  o n e  o f   t h e   b est  tech n iq u e  [ 1 0 - 1 2 ] ,   to   co n tr o l  th e  g r o u n d   f a u lt  c u r r en t  ( GFC )   t h r o u g h   P C .   C o m p ar ed   to   o th er   tech n iq u e s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec e m b er   20 20 :    6 2 3   –   629   624   A B C NN  p r ese n ts   g o o d   r es u lt s   in   te r m s   s a f et y   o f   n e t w o r k / d e v ices/ h u m an   b ein g s   an d   in cr e asin g   th e   r eliab ilit y   o f   th e  s y s te m   [ 1 3 - 2 0 ] .   T h is   w o r k   w ill  f o cu s   o n   t h e   tech n iq u e  to   d etec t  th e  GFC   at  its   h i g h er   an d   lo w er   v a lu es.  A ls o ,     to   o b tain   th e   b est  s o lu tio n   f o r   f a u lt  d etec tio n   a n d   w it h in   a  s h o r t  p er io d .   A ls o ,   it   w ill  id en t if y   t h e  ca p ac itan c e   an d   ea r th   lea k a g e  o f   ea r t h li n g   n et w o r k   li n e s   an d   ca lc u late   th e  o p p o s in g   i n d u cta n ce   to   co m p e n s ate   f o r   t h e   ca u s e  [ 2 1 - 2 4 ] .   B esid es  o th er   ad v an ta g es,  o n e  o f   t h e  m aj o r   ad v an ta g es  i s   t h e  s a v i n g   co s t  o f   t h o u s a n d s   o f   to n s   o f   co p p er   [ 2 5 ] .       2.   P E T E RS E N   CO I L   T h e  co il  w a s   f ir s t  d ev elo p ed   b y   [ 7 ] .   I t  is   u s ed   in   3 - p h ase  w it h   g r o u n d in g   s y s te m s   to   li m it  t h e  ar cin g   cu r r en ts   d u r i n g   g r o u n d   f a u lt s .   Ho w e v er ,   th e  u s e  o f   m o d er n   p o w er   elec tr o n ic s   h a s   r ev o lu tio n ized   th e   p er f o r m a n ce   o f   it s   clas s ical  s o lu tio n s .       3.   B ASI C   P RINC I P L E   W h en   a  p h ase - to - ea r th   f au l t  o cc u r s   in   a  g r o u n d ed   3   p h ase  s y s te m ,   t h e  p h ase  v o ltag e  o f   th e  f a u lt y   p h ase  is   r ed u ce d   to   th e  ea r t h   p o ten tial  as  t h e  ca p ac ita n ce   o f   th e  f au l t y   lin e  is   d is c h ar g ed   a t  th e  f au lt  lo ca tio n ,   th e  p h ase - to - ea r t h   v o lta g e  o f   th e  o th er   t w o   p h ase s   r is es  b y   √ 3   ti m es.  A   ch ar g i n g   cu r r en t  “ I C ”  w ill  b e   d ev elo p ed   b et w ee n   p h ase - to - ea r th   ca p ac itan ce s ,   w h ic h   w i ll  co n ti n u e  to   f lo w   v ia  t h e  f au lt  p at h   a n d   w ill   r e m ain   t h er e  u n ti l i t is d is c h ar g ed   in   an   i s o lated   d is tr ib u tio n   s y s te m .   I t i s   g i v en   b y :     = 3 = 3 ℎ = 3 ℎ 1  ⁄ = 3  ℎ   ( 1 )     T h e  co m p en s ated   s y s te m   n ee d s   − =       4.   ARTI F I CI AL   B E E   CO L O N Y  ( AB C)   O P T I M I Z A T I O N  AL G O RI T H M   I t  is   o n e  o f   t h e  n at u r e - in s p ir ed   alg o r ith m s .   I t  is   d er iv ed   f r o m   t h e  b eh av io r   o f   h o n e y b ee s   an d   also   a   s i m u lat io n   o f   b ee s   t h at  s ea r c h es f o r   f o o d   h ab its .     4 . 1.    St a g es o f   t he  wo rk :   a.   D eter m i n e  th e  s o u r ce   o f   f o o d   b.   Fit n e s s   C alcu latio n   c.   Fin d   a  b etter   n e w   s o l u tio n   d.   E v alu a te  th e  n e w   s o l u tio n   a n d   f o o d   s o u r ce   e.   Go   b ac k   an d   r ep ea t to   th e  f ir s t   s tep   if   w e  d o n ' t g et  t h e  tar g et   Fig u r e  1   r ep r esen ts   t h e  f lo w c h ar t  o f   A B C N N.   T h e  n o v elt y   co n tr ib u tio n   o f   an   A B C   alg o r i th m   is   t h e   d etec tio n   o f   an   S L G F a n d   it s   s elf - ex t in g u is h i n g   i n   a  s h o r t ti m e  h a s   th e  f o llo w i n g   p r o p er ties :     E as y   to   in ter f ac e     B est s o lu tio n   tr ac k i n g     Fas t r esp o n s e  co m p ar ed   w it h   an y   o t h er   alg o r ith m     Do es n o t n ee d   m o d eli n g   w i th   n o n li n ea r   s y s te m     Si m p le  alter atio n   ti m e     Hig h   q u alit y     4 . 2 .     Na t ura l bee s   T h e  A B C   al g o r ith m   s i m u late s   th e  s ea r c h   b eh av io r   o f   h o n e y b ee   co lo n ies.  T h e  f o o d   s ea r ch   b eg in s   in   a   co lo n y   b y   s en d i n g   s co u t  b ee s   to   s ea r ch   f o r   f lo w er   ar ea s .   T h e  b ee s   m o v e  r an d o m l y   f r o m   o n e  p atch   to   an o th er   to   f i n d   t h e  b est   f o o d .   I n   th e   h ar v e s t,  t h e  co lo n y   co n ti n u e s   to   s co u t,  an d   u p o n   r etu r n in g   to   th e   ce ll,  th o s e   s co u ti n g   b ee s   t h at   h a v e  f o u n d   p atch es   d ep o s it  t h eir   n ec tar   o r   p o llen ,   an d   g o   to   t h e   " d an ce   f lo o r "   to   p er f o r m   a   d an ce   k n o w n   as j ig   [ 1 3 - 1 4 ] .   T h is   d an ce   is   n ec e s s ar y   to   co n n ec t  t h e  co lo n ies.  I t  co n tai n s   t h r ee   p ar ts   o f   i n f o r m atio n   ab o u t  th e   f lo w er ' s   s p o t,  s u ch   a s   th e  d ir e ctio n   o f   t h e  f o o d   s o u r ce ,   t y p e   o f   f o o d   s o u r ce ,   an d   ev al u atio n   o f   t h e  q u alit y   o r   f it n es s   o f   th e   f o o d   s o u r ce .   T h is   i n f o r m atio n   h elp s   t h e  co lo n y   to   s e n d   it s   b ee s   to   th e   f lo wer   s p o ts   ac cu r atel y ,   w it h o u t  u s i n g   an y   cl u es   o r   m a p s .   Mo r e  b ee s   ar e  s en t   to   p r o m is in g   p lace s ,   w h ic h   al lo w s   t h e  co lo n y   to   co llect   th e  b est f o o d   q u ick l y   a n d   ef f ic ien tl y   [ 3 ,  1 5 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Op timiz a tio n   o f d etec tio n   o f  a   s in g le  lin e  to   g r o u n d   fa u lt  b a s ed   o n . . .   ( F erya l I b r a h im  Ja b b a r )   625       Fig u r e  1 .   Gen er al  f lo w c h ar t o f   A B C       5.   RE S E ARCH   M E T H O D O L O G Y   5 . 1 .     Alg o rit h m   o f   a n AB C   S tep   1 :   N:  T h e  n u m b er   o f   e m p lo y ed   b ee s      : Fo o d   So u r ce   ( s o lu tio n )     Y:   T h e  d is tan ce   b et w ee n   t h e  f o o d   s o u r ce   ( s o lu tio n )   an d   th e  b ee   s u ch   t h at  j   ∈ [ 1 , 2 , … , Y ]      = +    [ 0 , 1 ] ( −   )   ( 2 )     Step   2 :   An   esti m ate  b ased   o n   th e  g u e s s w o r k   a n d   ca lcu latio n   o f   th e   f itn e s s   o f   ea c h   s o l u tio n   is   o b tain ed   b y   u s i n g   th e  f o llo w in g   m et h o d   I f   it  w a s : ( s o lu tio n   v alu e  >=   0 ) ,   th en          = ( 1   2   ×     + 1   ) …  else   ( 3 )     Step   3 :   E ac h   e m p lo y ed   b ee ,   s ite d   at  a  f o o d   s o u r ce   th at  is   p o les  ap ar t  f r o m   o t h er s ,   s ea r ch es  in   th e   r ese m b lan ce   o f   co n tin u i n g   th e   s itu atio n   to   f in d   a  b etter   f o o d   s o u r ce .   Fo r   ea ch   em p lo y ed   b ee ,   a  n e w   s o l u tio n   ar o u n d   its   cu r r e n t lo ca tio n   i s   o b tain ed   u s i n g   th e  f o llo w i n g   f o r m u la :        =    +    (  −    )   ( 4 )     Her e,   k   ∈   {1 , 2 …  N}  a n d   j   ∈   {1 , 2 …  Y}  ar e  r an d o m l y   p r ef er r ed   in d ex ,   N   is   t h e  n u m b er   o f   e m p lo y ed   b ee s ,   w h ile     is   a  u n if o r m   r an d o m   n u m b er   f r o m   [ - 1 , 1 ] .   Step   4 :   T h e  s tr ateg y   is   to   ch o o s e  f r o m   s e v er al  al ter n ati v es,  ca r e f u ll y   id e n ti f y in g   t h e  b etter   o n e s   o f   t h e m .   A l s o   to   d eter m i n e  a n d   s tab iliz e   th e  lik e lih o o d   v al u es,  V ij  f o r   ea ch   s o lu tio n ,   U i     u s in g   t h e  s u b s e q u en t  f o r m u la:      = + ∑  = 1   ( 5 )     I n   th is   ca s e,   it  i s   s elec t in g   ea c h   o n lo o k er   b ee   to   t h e  b est  s o l u tio n ,   U i   w h ic h   i s   u n o r g a n ized   w it h   t h e   p r o b a b ilit y   o f   co m p ar ati v e  to V ij   .   T h e  p u r p o s e  h er e   is   to   en g en d er   n e w   f o o d   p o s itio n s   ( i.e .   s o lu tio n s ) ,   S oi     f o r   ea ch   o n lo o k er   b ee .   T h en   it  s tar ts   to   ca l cu late  th e  f itn e s s   o f   ev er y   o n lo o k er   b ee ,   U i     an d   th e  f ea tu r in g   n e w  m et h o d   s o lu tio n ,   S oi     w h ich   ap p li es  an   in s atiab le  s elec t io n   p r o ce d u r e  to   k ee p   th e  f itter   o n e  a n d   r em o v e  o t h er   b ee s .   I f   a  cr itical  s o l u tio n   U i   h a s   n o t  b ee n   e n h a n ce d   o v er   a  p r ed ef in ed   n u m b er   o f   c y cles,   th en   it  w ill  b e   s elec ted   f o r   d en u n ciatio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec e m b er   20 20 :    6 2 3   –   629   626   Step   5 :   R ep lace   th e  r es u lt  b y   i n s er ti n g   a  s co u t  b ee   at  a  f o o d   s o u r c e  g en er ated   r an d o m l y   w it h in   th e  s ea r c h   s p ac e  u tili zi n g   th e  f o llo w i n g   f o r m u la  a g ain .          = +    [ 0 , 1 ] ( −     ( 6 )     f o r     =   1 , 2 … , .        5 . 2 .     M ec ha nis m   o f   a ct io n c o lo ny   o f   bees   T h is   w o r k s   i f   al l  t h e  b ee s   i n   t h e  ce ll  s tar t  s ea r c h i n g   f o r   f o o d .   T h e  s tr aig h t   li n e  d en o tes   th e  p o s s ib le   m o v e s ,   a n d   th e   s i n g le - h ea d ed   ar r o w   i n d icate s   a  tr ac k   s elec ted   b y   t h e  b ee   a m o n g   th e   p o s s ib le  m o v e s .   T h is   f i g u r e  r ep r esen t s   th e  c u r r en t s o lu tio n   o f   ea c h   m o v e m en t a s   s h o w n   i n   Fi g u r e  2   [ 1 5 ] .           Fig u r e  2 .   T h e  m ec h an i s m   o f   wo r k in g   at  an   A B C       B 1 , 2 , 3 , … .   it  m ea n s   t h e  n u m b er   o f   g r o u p s   B ee s ,   s 1 , 2 , 3 , … . it m ea n s   s o m e  s o lu tio n s   to   f o llo w ed   a   g r o u p   b ee .   I n   th is   te x t,  all  th e  b ee s   w il l  g o   b ac k   to   its   C ell  w it h   its   as s o ciate d   s o lu tio n s .   S u p p o s e  th er e  ar e  s ev en   b ee s   w it h   it s   a s s o ciate d   s o lu tio n s ;   f o r   e x a m p le,   B 1   h a s   i t s   as s o ciate d   s o l u tio n   S1 ,   B 2   h a s   it s   a s s o ciate d   s o lu tio n   S2 ,   an d   s o   o n .   T h en ,   th e  b ee s   w ill  d ec id e  if   th e y   w a n t  to   ad v er tis e  t h eir   s o lu tio n s   an d   b ec o m e   R ec r u iter s .   I n   t h is   s it u atio n ,   t h e  b ee s   B 1   an d   B 3   h av e   b ec o m e   r ec r u iter s .   I n   p ar ts   2 ( c) ,   s o m e   o f   t h e  b ee s   d ec id e  to   b e  th e  r ec r u iter s   w h ile  s o m e  b ec a m e  f o llo w er s .   T h e  b ee s   B 4   an d   B 7   f o llo w ed   th e  b ee   B 1   an d   o b tain ed   s o lu tio n   S1 ,   w h ile  t h e  b ee   B 6   f o llo w ed   th e  b ee   B 3   an d   r ea ch ed   t h e  s o l u tio n   S3 .   Ho w e v er ,   th e  b ee s   B 2   an d   B 5   d id   n o t f o llo w   an y   o f   th e  r ec r u iter s ,   h e n ce   w o r k s   in d iv id u all y   in   t h e  C ell  [ 1 4 - 1 6 ] .       6.   SI M UL AT I O N   SYS T E M   T h e  MA T L A B   b ased   Si m u li n k   m o d el  o f   an   I E E E   3 3 /1 1   k V  d is tr ib u tio n   s y s te m ,   a  s in g le  li n e  d iag r a m   w h o s e  p ar a m eter   v al u es  w er e   r ep lace d   w ith   r ea l  s y s te m   i.e .   B ab y lo n   p o w er   g r id   i n   I r aq   as  a  test   ca s e   is   as g iv e n   in   Fi g u r e  3 ,   an d   u n d er   m as k   S i m u li n k   m o d el  g i v e n   in   Fig u r e  3 .   T h e  test   ca s e   co n s is t s   o f   a  t h r ee - p h ase   p r o g r a m m ab le  v o lt ag e  s o u r ce ,   co n n ec ted   to   t h e  3 3 /1 1   k V  m ai n   tr an s f o r m er ,   w h ich   f ee d in g   th r ee   3 - p h a s es  f o u r - w ir e,   3   f ee d er s   lo ad s   r ep r esen ted   with   s er ies  R L C   Y - co n n ec tio n   lo ad s .   E ac h   o f   t h e  3 - p h a s es   lo ad s   is   co n n ec te d   th r o u g h   t h r ee   s i n g le - p h ase   tr an s f o r m er s .   T h e   w i n d i n g   co n n ec tio n s   o f   t h ese  t r an s f o r m er s   ar e:   P r im ar y : ( A B C   ter m i n al s ) ,   Yg   Seco n d ar y : ( ab c  ter m i n als),   Y n .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Op timiz a tio n   o f d etec tio n   o f  a   s in g le  lin e  to   g r o u n d   fa u lt  b a s ed   o n . . .   ( F erya l I b r a h im  Ja b b a r )   627       Fig u r e  3 .   Si m u li n k   m o d el  o f   S L GF  f ee d er   co n f i g u r atio n   co n t r o lled   th r o u g h   A B C NN       7.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Fig u r e   4   d ep ict  th e  co m p ar e d   r esu lts   b et w ee n   class ica l  i.e .   P C   an d   A B C NN  m et h o d   ap p lied   to   r ed u ce   th e  GF C   in   Si m u li n k   an d   o n   Oscill o s co p e  r esp ec ti v el y .   I t  ca n   b e  s ee n   th at  t h e  r esu lt s   o b tain ed   b y   u s i n g   t h e  A B C NN  m et h o d   ar e  b etter   th a n   ap p l y i n g   t h e  cla s s i ca l  m et h o d   i n   ter m s   o f   f a u lt  c u r r en t  ap p r o ac h i n g   to   th e  r ated   cu r r en t  i.e .   1 0 0 A   in   a  s h o r t  p er io d   w ith   n o   o v er s h o o t,  n o   d is tu r b an ce ,   n o   u n d er s h o o t,  h i g h   s tead y - s tate,   an d   h i g h   ef f icie n c y .           Fig u r e  4 .   C o m p ar is o n   o f   cla s s ical  i.e .   P C   an d   A B C NN  m et h o d s   ap p lied   f o r   GFC   r ed u ctio n       Fo r   th e  v al id atio n   o f   th e  A B C NN  al g o r ith m ,   S L G Fs   w er e   g en er ated   o n   t h e  s a m e  f ee d e r   n u m b er   1   b u t  t h e  o th er   p h ase  i.e .   S,   th e  r esu lt s   o b tain ed   co n f ir m   t h e  v alid it y   o f   th e   p r o p o s ed   alg o r ith m   v er s u s   t h e   class ical   P C   m e th o d   i.e .   GF C   r ed u ctio n   t o   r ated   v alu e   i.e .   1 0 0   A .   T h e y   co m p ar ed   r es u lt s   o f   A B C NN   v s .   P C   m et h o d s   ap p licatio n   to   r ed u ce   th e  GF C   ar e  d ep icted   in   Fig u r e  5 ,   f o r   S a   p h ase  r esp ec tiv el y .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  Dec e m b er   20 20 :    6 2 3   –   629   628       Fig u r e  5 .   P C   v s .   A B C   m et h o d s   ap p lied   f o r   GFC   r ed u ctio n   wh ile  f au l tin g   at  p h a s e  S o f   f ee d er   #   1       8.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   a  s i g n i f ican t  co n tr ib u tio n   u s i n g   t h i s   alg o r it h m   i n   t h is   f ield   a n d   to   S L GF   d etec tio n ,   th e   r ed u ctio n   o f   ti m e  e x ti n g u i s h i n g   elec tr ic  ar c   b y   u s i n g   th e   A B C NN   alg o r ith m .   As   s h o w   t h e   o u tco m e  i n   ter m s   o f   m atc h i n g   to   th e  r ated   c u r r en t  w it h   n o   o v er s h o o t,  n o   u n d er s h o o t,  n o   d is tu r b a n ce ,   an d   r esu lti n g   in   h ig h er   ef f icie n c y ,   b etter   s tead y - s ta te  r esp o n s e,   an d   r ap id   co m p en s at io n .   T h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   r esu lt s   w er e  co m p ar ed   w i th   t h e  cl as s ical  m et h o d   o f   P C .   Fo r   th e  v alid it y   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m ,   it  w a s   ap p lied   w h i le  cr ea ti n g   f a u lt s   o n   o th er   p h a s es  i n d i v id u all y .   T h e  r esu lts   o b tain ed   s h o w   t h e   s a m e   ac h ie v e m e n t.  Af ter   u tili zi n g   t h e  A B C N N  m et h o d ,   th e  r es u lt s   ar e  i m p r o v ed   as  t h e  f au lt  c u r r en t  i s   eq u al  ( 1 0 0 A ) ,   w it h   t h e  r ated   cu r r en t  in   s h o r t  ti m e  r ec o r d   as  ( 0 . 0 2 5 Sec)   b u t  in   a  clas s ical  m e th o d ,   th e  ti m e  e x ti n g u is h ed   elec tr ic  ar c  i s   eq u al  ( 0 . 0 6 5 Sce) .   B esid es,  is   an o th er   co n tr ib u tio n   to   tr an s f o r m   A B C   f r o m   ( m - f i le)   an d   li n k   i t  w it h   Si m u lin k   w o r k i n g   o n li n e  b y   u s in g   NN  p er f o r m ed   b y   tax e s   in s tr u m e n t.  T h is   r esear ch   h as  n o v el t y   with   id ea l  r esu lt s   an d   h as  n o t  b ee n   p r ev io u s l y   f o cu s ed   o n   p r ev io u s   li ter atu r e.   A l s o ,   th is   m et h o d   o f   h y b r id   w o r k   in ter f ac es  b et w ee n   th e  s i m u latio n   a n d   s i m u lin k .   T h is   w o r k   is   th e  f ir s t  co n tr ib u tio n   in   th i s   ar ea   an d   w e  ca n   u s e  i t  i n   elec tr ical   p o w er   s tat io n s .   We   ca n   ab le  to   in v esti g ate   th e   v alid it y   o f   s i m u li n k   r es u lt s   b y   f au l t  d ete ctio n   co n v er s io n   o f   o n lin e  co m m i s s io n i n g   v ia  th e   T ex as  in s tr u m e n t.   B esid es,  th is   m et h o d   co u ld   b e  u s ed   in   p o w er   s tatio n s   to   d etec t  m al f u n ctio n s   b y   b u i ld in g   t h i s   p r o g r a m   o n   t h e  n et wo r k .   T h u s ,   w e  h av e  co n tr ib u t ed   to   th e  p r o ce s s   o f   d etec tio n   o f   ea r th   f a u lts   d e v el o p m e n t  i n   a  w a y   t h at  s u i ts   t h e   d ev elo p m en t  o f   tech n o lo g y   i n   th e  w o r ld   an d   t h is   p r o j ec t is co n s id er ed   th e  f ir s t  o f   its   k in d .       RE F E R E NC E S   [1 ]   J.  Hu a n g ,   X .   L in ,   a n d   H.   L iu ,   “ An   a d a p ti v e   tec h n i q u e   o f   e a rth   f a u lt   d e tec ti o n   a n d   se lf - e x ti n g u ish in g   b y   c o n tro ll a b l e   P e ters e n - c o il , ”   Asia - Pa c if ic P o we r E n e rg y   En g .   C o n f.   AP PE EC ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 1 1 .   [2 ]   P .   F .   Blac k o u ts  a n d   T .   Co n f e re n c e s,  “ U.S .   -   Ca n a d a   P o w e r  S y st e m   Ou tag e   Tas k   F o rc e , ”   S y st e m ,   v o l.   2 0 0 3 ,   n o .   A p ril ,   p p .   0 - 3 ,   2 0 0 4 .   [3 ]   M .   L o o s,  S .   W e rb e n ,   M .   Ke re it ,   a n d   J.  C.   M a u n ,   “ F a u lt   d irec ti o n   m e th o d   in   t h e   c o m p e n sa ted   n e t w o rk   u sin g   th e   z e ro   se q u e n c e   a c ti v e   e n e rg y   si g n a l, ”   IEE E  E u ro C o n   2 0 1 3 ,   n o .   J u ly ,   p p .   7 1 7 - 7 2 3 ,   2 0 1 3 ,   [4 ]   Y.  W a n g ,   Y.  Hu a n g ,   X .   Zen g ,   G .   W e i,   J.  Zh o u ,   T .   F a n g ,   a n d   H .   Ch e n ,   “ F a u l ty   f e e d e r  d e tec ti o n   o f   sin g le  p h a se - e a rth   f a u lt   u si n g   g re y   re latio n   d e g re e   in   re so n a n t   g ro u n d in g   sy ste m , ”   IEE E  T ra n s.   P o we r  De li v . ,   v o l.   3 2 ,   n o .   1 ,   p p .   55 - 6 1 ,   2 0 1 7 .   [5 ]   L .   L i,   L .   Du a n ,   J.  Zh o u ,   J.  Zh a n g ,   W .   Zh o u ,   a n d   B.   L i,   “ A n a l y sis  a n d   c o m p a riso n   o f   re so n a n c e   g ro u n d i n g   w it h   lo w  re sista n c e   g ro u n d i n g , ”   2 0 1 0   5 t h   I n t.   C o n f .   Crit.   I n fra str u c tu re ,   Cri s 2 0 1 0   -   Pro c . ,   p p .   4 - 7 ,   2 0 1 0 .   [6 ]   X .   Ya n ,   Z.   He   a n d   W .   Ch e n ,   “ A n   In v e sti g a ti o n   in t o   a rc   se lf - e x ti n g u ish in g   c h a ra c teristics   o n   P e ters o n   c o il   c o m p e n sa ted   s y ste m , ”   2 0 0 8   In t .   Co n f.   Hig h   V o lt .   En g .   A p p l .   ICH VE   2 0 0 8 ,   p p .   2 4 9 - 2 5 2 ,   2 0 0 8 .   [7 ]   W .   P e ters e n ,   “ P e ters e n   Co il s  -   Ba sic   P ri n c ip le a n d   A p p li c a ti o n , ”   p p .   3 - 5 ,   1 9 1 6 .   [8 ]   O.  Ch a a ri,   P .   Ba sta rd ,   a n d   M .   M e u n ier,  “ P r o n y s  m e th o d :  A n   e ff ici e n t  to o l  f o r  th e   a n a ly sis  o f   e a rth   fa u lt   c u rre n ts  i n   P e ters e n - c o il - p ro tec ted   n e tw o rk s,”   IEE E  T ra n s.  P o we r De li v . ,   v o l.   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 3 4 - 1 2 4 1 ,   1 9 9 5 .   [9 ]   J.  W a n g y i,   Z.   Xia n g ju n ,   X .   Ya o ,   a n d   Q.  X iao ,   “ A   n o v e l  o p ti m a l  c o n tro l  m e th o d   o f   g ro u n d i n g   imp e d a n c e   f o r  th e   d istri b u ti o n   sy ste m , ”   T ra n sm .   Distrib .   Co n f .   Exp o .   Asi a   Pa c if ic,  T   D  Asia   2 0 0 9 ,   p p .   1 - 4 ,   2 0 0 9 ,   DO I:  1 0 . 1 1 0 9 /T D - A S I A ,   p p 5 3 5 - 5 4 7 ,   . 2 0 0 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Op timiz a tio n   o f d etec tio n   o f  a   s in g le  lin e  to   g r o u n d   fa u lt  b a s ed   o n . . .   ( F erya l I b r a h im  Ja b b a r )   629   [1 0 ]   K.  L e n in ,   “ In teg ra ted   A lg o rit h m   f o r  De c re a sin g   A c ti v e   P o w e r  L o s s,”   IAE S   In t .   J .   Arti f.   I n tell . ,   v o l.   7 ,   n o   1 ,   p p - 33 - 4 1 ,   2 0 1 8 .   [1 1 ]   M u h a m m a d   F ird a u s  S h a a ri,   Ism a il   M u siri n ,   M u h a m a d   F a li q   M o h a m a d   Na z e r,   S h a h riza l  Je lan i,   F a ra h   A d il a h   Ja m a lu d d in ,   M o h d   He lm i  M a n so r,   A . V .   S e n th il   Ku m a r,   “ S u p e rv i se d   e v o lu ti o n a ry   p ro g ra m m in g   b a se d   tec h n iq u e   f o r  m u lt i - DG   in sta ll a ti o n   i n   t h e   d i strib u ti o n   sy ste m , ”   IAE S   In t .   J .   A rtif .   In tel l . ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 - 1 7 ,   2 0 2 0 .   [1 2 ]   M .   H.   L o k m a n ,   “ M u lt i - V e rse   Op ti m iza ti o n   Ba se d   Ev o lu t io n a ry   P r o g ra m m in g   T e c h n iq u e   f o r  P o w e r  S c h e d u li n g   in   L o ss   M in im iza ti o n   S c h e m e , ”   IAE S   In t .   J .   Arti f.   I n tell . ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   2 9 2 - 2 9 8 ,   2 0 1 9 .   [1 3 ]   G .   V ij a y a c h a n d ra n   a n d   B.   K.   M a th e w ,   “ Hi g h   im p e d a n c e   a rc in g   f a u lt   d e tec ti o n   in   M V   n e tw o rk s  u sin g   d isc re te  w a v e let  tran s f o rm   a n d   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk s,”   20 1 2   In t .   Co n f.   Gr e e n   T e c h n o l.   ICGT  2 0 1 2 ,   p p .   8 9 - 9 8 ,   2 0 1 2 ,   DO I:  1 0 . 1 1 0 9 / ICG T . 2 0 1 2 . 6 4 7 7 9 5 3 .   [1 4 ]   S .   B.   A y y a g a ri,   “ A rti f i c ial  Ne u ra l  Ne tw o rk   Ba s e d   F a u lt   L o c a ti o n   f o r  T ra n s m issio n   L in e s,”   p .   1 1 7 ,   2 0 1 2 .   [1 5 ]   D.  Ka ra b o g a ,   B.   G o rk e m li ,   C.   O z tu rk ,   a n d   N.  Ka ra b o g a ,   “ A  c o m p re h e n siv e   su rv e y :  a rti f ici a l  b e e   c o lo n y   ( A BC)  a lg o rit h m   a n d   a p p l ica ti o n s” ,   Arti f   In tell  Rev ,   v o l .   4 2 ,   p p .   2 1 - 5 7 ,   2 0 1 4 .     [1 6 ]   M .   S u b o t ic,  M .   T u b a ,   a n d   N.  S tan a re v ic,  “ Di ff e re n t  a p p ro a c h e s  in   p a ra ll e li z a ti o n   o f   th e   a rti f i c ial  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m ” ,   In t  J   M a th   M o d e l  M e th o d   Ap p l  S c i ,   v o l .   5 ,   p p .   7 5 5 - 7 6 2 ,   2 0 1 1 .   [1 7 ]   Y.  M a rin a k is,  M .   M a rin a k i,   a n d   N.   M a tsa tsin is,   “ A   h y b rid   d i sc re te  a rti f ici a l  b e e   c o lo n y   g ra s p   a lg o rit h m   f o r  c lu ste rin g ” ,   Pro c e e d i n g s  o f  t h e   I n ter n a ti o n a l  C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter s  a n d   I n d u stria l  En g i n e e rin g   ( CIE:  2 0 0 9 )   1 - 3 :  p .   5 4 8 ,   2 0 0 9 .     [1 8 ]   A .   A b ra h a m ,   R.   K.  Ja to th ,   a n d   A .   Ra jas e k h a r,   “ H y b rid   d if fe re n ti a l  a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m ” ,   J   Co mp u t  T h e o r   Na n o sc i ,   Vo l.   9 ,   p p .   2 4 9 - 2 5 7 ,   2 0 1 1 .   [1 9 ]   J.  L iu ,   Y.  Zh a n g ,   a n d   S .   Ba i,   “ A n   A d a p ti v e   A rti f icia l  B e e   Co l o n y   A l g o rit h m s Ba s e d   o n   G lo b a l  Be st G u id e , ”   Pro c .   -   1 3 t h   In t.   C o n f.   Co m p u t.   In tell .   S e c u r.  CIS   2 0 1 7 ,   v o l.   2 0 1 8 - Ja n u a ry ,   p p .   2 1 1 - 2 1 5 ,   2 0 1 8 .   [2 0 ]   A .   S h riv a sta v a ,   M .   Du b e y ,   a n d   Y.  Ku m a r,   “ De si g n   o f   in tera c ti v e   A rti f icia l  Be e   Co lo n y   b a se d   m u lt ib a n d   p o w e r  s y ste m   sta b il ize rs  in   m u lt im a c h in e   p o w e r  s y ste m , ”   CAR E  2 0 1 3   -   2 0 1 3   I EE E  I n t.   C o n f .   Co n tro l .   Au t o m.  Ro b o t.   E( CAR E) ,   P P . 1 - 6 ,   2 0 1 3 .   [2 1 ]   S .   Hä n n i n e n ,   “ S in g le - p h a se   e a rth   f a u lt s  in   h ig h   im p e d a n c e   g ro u n d e d   n e tw o rk s  Ch a ra c teristics ,   in d ica ti o n ,   a n d   lo c a ti o n , ”   VT T   Pu b l . ,   n o .   4 5 3 ,   p p .   2 - 7 8 ,   2 0 0 1 .   [2 2 ]   Oth m a n e   S a la m a ,   A b d e lm o u m e n   T a b y a o u i,   M o h a m e d   Be n c h a g ra ,   “ Co n tro l   M e th o d s   o n   T h re e - p h a se   P o w e r  Co n v e rters   in   P h o t o v o lt a ic S y ste m , ”   V o l  9 ,   No   4 ,   p p   1 8 5 1 - 1 8 6 5 ,   De c e m b e r  2 0 1 8 .   [2 3 ]   M ih a il   Hrist o v   A n tch e v ,   Hristo   m ih a il o v   A n tch e v .   “ De a d ti m e   in flu e n c e   o n   o p e ra ti n g   m o d e s  o f   tran sisto r  re so n a n t   in v e rter w it h   p u lse   f re q u e n c y   m o d u lati o n   ( P F M ) , ”   Vo l  1 0 ,   No   4 ,   p p 1 8 1 5 - 1 8 2 2 ,   De c e m b e r  2 0 1 9 .   [2 4 ]   E.   Ca th e ri n e   Am a la  P riy a ,   G .   T .   S u n d a r,   “ A n   im p ro v e d   m o d e l  o f   h y b rid   m u lt i  c o n v e rter  u se d   f o r  g rid - c o n n e c ted   a p p li c a ti o n s ,”   V o l   1 0 ,   No   2 ,   p p   8 6 0 - 8 6 7 ,   Ju n e   2 0 1 9 .   [2 5 ]   D.  M .   S o o m ro ,   S .   C.   Ch o n g ,   Z.   A .   M e m o n ,   F .   A b b a si,  “ P o w e r  Qu a li ty   I m p ro v e m e n t  in   QU CES T   L a rk a n a   Ca m p u s   b y   Us in g   T h re e   Ty p e s  o f   P o w e r  F il ters ” ,   IJ PE DS   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Po we r  E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ms ,  V o l . 8 ,   No . 4 ,   p p . 1 8 7 6 - 1 8 8 5 ,   De c e m b e r  2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.