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J-GLOBAL ID：201702227800800664   整理番号：17A0095968

弾性率の伝送時間差を利用した超高電圧直流送電線の故障点標定【JST・京大機械翻訳】

Single-ended Fault Location for UHVDC Transmission Line Based on Propagation Time Gap Between Zero and Aerial Mode

著者 (5件)： Chen Shilong (School of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Li Jianping (School of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Xie Jiawei (School of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Bi Guihong (School of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology) ,  Luo Lu (School of Electric Power Engineering,Kunming University of Science and Technology)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 28  号： 8  ページ： 20-24  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  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： 故障点標定と故障点間の非線形関係により,逆伝播BPニューラルネットワークは,非線形近似法に適合し,BPニューラルネットワークを用いて,故障点標定を達成することができた。ウェーブレット変換により,各周波数帯の伝送時間差を入力特徴量,故障距離を出力特徴量として,ニューラルネットワークを訓練し,故障点標定神経回路網モデルを形成した。シミュレーション結果により,提案した方法は,低い伝送時間差に基づく高電圧直流送電線の故障点標定のためのニューラルネットワークアルゴリズムよりも高い精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ウェーブレット変換 ,  *故障 ,  周波数帯 ,  *直流送電 ,  *送電線 ,  近似法 ,  弾性係数 ,  ニューラルネットワーク ,  *故障点標定
準シソーラス用語： *HVDC ,  神経回路網モデル ,  特徴量 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *UHV【電圧】 ,  *時間差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ultra high voltage direct current(UHVDC) ,  traveling wave ,  neural network ,  wavelet decomposition ,  fault location

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 弾性率 ,  伝送時間 ,  高電圧直流 ,  送電線 ,  故障点標定