KCI등재
SCIE
SCOPUS
A new power supply strategy for high power rectifying units in electrolytic copper process
저자
Liu He-Miao (College of Electrical and Information Engineering , Beihua University , Jilin , China) ; Zhao Yu-Lian (College of Electrical and Information Engineering , Beihua University , Jilin , China) ; Cheng Yan-Ming (College of Electrical and Information Engineering , Beihua University , Jilin , China) ; Wu Jing (Division of Electrical, Electronics and Control Engineering , Kongju National University , Cheonan) ; Al Shurafa Mahmoud A. M. (College of Electrical and Information Engineering , Beihua University , Jilin , China) ; Liu Cheng (College of Electrical and Information Engineering , Beihua University , Jilin , China) ; Lee Il-Kyoo (Division of Electrical, Electronics and Control Engineering , Kongju National University , Cheonan)
발행기관
학술지명
Journal of Electrical Engineering & Technology(Journal of Electrical Engineering & Technology)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1143-1156(14쪽)
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제공처
For achieving the minimum energy consumption in electrolytic copper process, this paper proposes a power supply optimization strategy based on the improved BP neural network for high-power electrolytic copper rectifying units to eff ectively improve the utilization rate of electric energy, reduce the production cost, and achieve high effi ciency and energy saving.
Aiming to operation scenarios including normal operation of rectifi ers, fault of random one rectifi er, fault of random two rectifi ers and number change of electrolytic tanks, the output current of each rectifi er, transformer gears and control angle of thyristor are obtained under these four scenarios by the proposed power supply strategy. The simulation results indicate that compared with BP neural network and PSO optimizing BP(PSO-BP)neural network, the prediction error of power supply strategy of GA optimizing BP (GA-BP) neural network is the minimum. Consequently, the optimal control of the output current of each rectifi er is obtained by using GA-BP neural network, and the stabilized current precision of total output current can be kept at 0.003–0.005, which verifi es the eff ectivity and feasibility of the proposed power supply optimization strategy, which provides valuable guidance and reference for the future design of high-power power supply system in electrolytic copper or other electrolytic metals.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
학술지등록 | 한글명 : Journal of Electrical Engineering & Technology(JEET)외국어명 : Journal of Electrical Engineering & Technology | ||
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 학술지 통합 (기타) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.45 | 0.21 | 0.39 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.37 | 0.34 | 0.372 | 0.04 |
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