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J-GLOBAL ID：201602277511391405   整理番号：16A0679480

改良されたTT変換とサポートベクトル分類器に基づく電力品質擾乱の同定【Powered by NICT】

Identification of power quality disturbances based on improved TT transform and support vector classifier

著者 (3件)： Luoyin Zhao (College of Electrical Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China 163318) ,  Xiaobin Liu (College of Electrical Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China 163318) ,  Guangjie Fu (College of Electrical Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China 163318)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IPEMC - ECCE Asia  ページ： 416-420  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電力品質擾乱(PQD)同定は電力会社と電力消費者のための電力品質性能を改善する重要な方法である。改善されたTT変換を五つの代表的な電力品質擾乱信号(例えば電圧うねり,サグ,停電,高調波,振動)の特徴情報を抽出するために本論文で提案した。二つの同調パラメータr及びmはTT変換で導入されたように,エネルギー濃度と分解能を改善した。特徴情報と一致して,PQDのカテゴリーは,サポートベクトル分類器(SVC)による知的に同定した。最終的に,逆伝搬法(BP)ネットワークと比較して,SVCの分類精度は良好な性能,提案した方法を検証しPQD同定における洗練されたアプローチを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電圧 ,  分解能 ,  うねり ,  逆伝搬法 ,  電力消費 ,  高調波 ,  ネットワーク ,  *電力品質 ,  同調
準シソーラス用語： 分類精度 ,  電力会社 ,  *電力品質擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： TT ,  ベクトル ,  分類器 ,  電力品質擾乱 ,  同定