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J-GLOBAL ID：201702229068667267   整理番号：17A0302314

改良カスケード神経回路網に基づく適応高調波検出法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Adaptive detection of harmonic current in power grid based on improved cascade neural network

著者 (5件)： Liu Chuanlin (Dept of Automation Engineering, Guangdong Technical College of Water Resources and Electric Engineering) ,  Su Jingjun (Dept of Automation Engineering, Guangdong Technical College of Water Resources and Electric Engineering) ,  Liang Wenzhen (Dept of Automation Engineering, Guangdong Technical College of Water Resources and Electric Engineering) ,  Kuang Chang (Dept of Automation Engineering, Guangdong Technical College of Water Resources and Electric Engineering) ,  Liu Kaipei (School of Electrical Engineering, Wuhan University)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 44  号： 20  ページ： 134-141  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： 電力網の高調波検出の安定性と不安定性を克服するために,適応ニューラルネットワークに基づく適応型電力網の高調波検出のための改良型システムを,ニューラルネットワーク適応原理に基づいて提案した。改良されたカスケードシステムは,従来のLMS(LEAST MEAN SQUARE)適応神経回路網ユニットを用いて,追跡性能を改善し,次に,2つのステップを通して,新しい適応神経回路網を構築した。二次神経回路網は,高調波検出の定常状態精度を保証する。伝達関数Z変換を用いて,自己適応ニューラルネットワークの安定性を計算し,新しい適応ニューラルネットワークの適応ステップのステップサイズ制約条件を導出した。改良したシステムは,高調波検出の追跡性能を効果的に改善するだけでなく,検出の定常状態精度も改善することができる。シミュレーション結果は,改良したカスケード神経回路網が,高調波検出の動特性と精度を効果的に改善することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  Z変換 ,  電力系統 ,  ニューラルネットワーク ,  制約条件 ,  不安定性 ,  *神経回路網 ,  伝達関数 ,  型システム ,  適応ニューラルネットワーク ,  *高調波検出
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： harmonic detection in power grid ,  cascade neural network ,  constraint conditions of step-size in novel adaptive unit

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： カスケード ,  神経回路網 ,  適応 ,  高調波検出 ,  提案