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J-GLOBAL ID：201602295313074238   整理番号：16A0725539

最適化非線形グレイBernoulli Markovモデルによる変圧器油中の溶存ガスの予測【Powered by NICT】

Forecasting of dissolved gas in transformer oil by optimized nonlinear Grey bernoulli Markov model

著者 (3件)： Ma Heng (Faculty of Information and Engineering Automation, Kunming University of Technology and Science, Kunming 650500) ,  Lai Hua (Faculty of Information and Engineering Automation, Kunming University of Technology and Science, Kunming 650500) ,  Wang Meng (Faculty of Information and Engineering Automation, Kunming University of Technology and Science, Kunming 650500)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCDC  ページ： 4168-4173  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： 電力変圧器油中の故障特性を有する溶解ガスの濃度の正確な予測は,変圧器の初期故障を検出し,電力系統の安全で経済的な運転を達成するために非常に重要である。油における予測故障特性ガスに適した新しい包括的最適化非線形グレイBernoulli Markovモデルを提案した。精度を改善するために,本論文では,代謝モデルを用いて元のデータを修正するために,指数平滑化操作によるガスデータを平滑化する。添加では,最適化モデルは,バックグラウンド値の修飾により改善された。ONGBM(1,1)は実際に測定した溶解ガスデータとWeishan DaliとJinghong西双版納110kV変電所故障をforcecastに用いることができる。予測分析は,GM(1,1)とONGBM(1,1)を用いた。結果は最適化された予測精度が大きく改善されることを示した。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： 指数平滑法 ,  故障 ,  変電所 ,  電力系統 ,  平滑化 ,  溶解 ,  安全性 ,  *溶存ガス ,  *変圧器 ,  電力変圧器 ,  初期故障 ,  *最適化
準シソーラス用語： 予測精度 ,  最適化モデル ,  *変圧器油 , 【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 (7件)： 最適化 ,  非線形 ,  グレイ ,  Markovモデル ,  変圧器油 ,  溶存ガス ,  予測