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J-GLOBAL ID：201602279382743180   整理番号：16A1163847

スマート変電所における送電線の総合故障位置決め方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study of comprehensive transmission line fault location method for smart substation

著者 (5件)： Yao Xu (State Grid Gansu Electric Power Company) ,  Cheng Rong (Shaanxi Key Laboratory of Smart Grid, Xi’an Jiaotong University) ,  Cui Lixin (State Grid Gansu Electric Power Company) ,  Bai Runqing (State Grid Gansu Electric Power Company) ,  Kang Xiaoning (Shaanxi Key Laboratory of Smart Grid, Xi’an Jiaotong University)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 44  号： 11  ページ： 40-45  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知的変電所の条件の下で,サンプリング速度が低いために,進行が適用できないという問題を解決するために,インテリジェント変電所のための送電線の包括的故障点標定法を提案した。提案した方法は,既存の各方法の中で,位置精度の最も高い方法を選択することによって,正確な故障位置情報を提供することができた。現在の各種工頻測距方法の測距精度は電源、エンドシステムのインピーダンス及び過渡抵抗などのパラメータの総合的な影響を受け、異なる故障条件下で、各方法の測距精度は異なる表現がある。最初に,送電線が故障したときの大量の訓練サンプルを獲得し,ラフ集合理論を用いて訓練サンプルの属性縮小を行い,測距精度と故障条件の間の内部関係を見出した。システムが故障を発生するとき,KNNアルゴリズムを適用して,いくつかの工頻測距方法における距離測定結果の最も正確な方法を見つけ,故障距離を計算した。ATPシミュレーション結果とRTDSシミュレーション結果により、提案方法は誤差の大きい方法を避けることができ、実際の精度が最も良い方法を選択し、有効に測距精度を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置情報 ,  *送電線 ,  アルゴリズム ,  距離測定 ,  *故障 ,  シミュレーション ,  故障点標定 ,  インピーダンス ,  *位置決め ,  *変電所
準シソーラス用語： ラフ集合論 ,  位置精度 ,  サンプリング速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： smart substation ,  single-ended fault location ,  attribute reduction ,  KNN algorithm ,  RTDS

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変電所 ,  送電線 ,  総合 ,  故障 ,  研究