文献

J-GLOBAL ID：201202243685647939   整理番号：12A1190691

電力系統のリアルタイム動的セキュリティ評価に対する高信頼度知的システム

A Reliable Intelligent System for Real-Time Dynamic Security Assessment of Power Systems

著者 (7件)： XU Yan (Univ. Newcastle, NSW, AUS) ,  XU Yan (Chongqing Univ., Chongqing, CHN) ,  DONG Zhao Yang (Univ. Newcastle, NSW, AUS) ,  ZHAO Jun Hua (Univ. Newcastle, NSW, AUS) ,  ZHAO Jun Hua (Zhejiang Univ., Hangzhou, CHN) ,  ZHANG Pei (ACCENTURE, Beijing, CHN) ,  WONG Kit Po (Univ. Western Australia, Perth, AUS)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 27  号： 3  ページ： 1253-1263  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 電力系統における迅速な動的セキュリティ評価(DSA)への知的システム(IS)の適用が,関心を集めている。本論文では,電力系統の正確で高信頼の故障予知DSAに愛するISを,極値学習技術(ELM)に基づき開発した。アンサンブル学習方式の下で,ISは一連の個別ELMを組み合わせ,単一学習者の欠点を克服し,DSAに対する付加的メリットを提供した。ELMアンサンブルベに基づくISは,正確性の増加だけでなく,出力の信頼度を評価できた。戦略的に設計したトレイニングおよび意思決定規則により,ISは,高速に動作し,DSA結果の信頼度の効果的な推定を提供し,フレキシブルで高信頼度の故障予知DSA機構を可能とした。シミュレーション結果により,ISの有効性を検証し,特に,潜在的分類/予測誤差を検出でき,すべての決定例を正確にした。

シソーラス用語： *電力系統 ,  セキュリティ ,  評価 ,  予測 ,  学習 ,  *機械学習 ,  信頼度 ,  規則 ,  誤差 ,  実時間処理 ,  *意思決定
準シソーラス用語： アンサンブル学習 ,  リアルタイム ,  学習者 ,  故障予知 ,  *知的システム

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電力系統 ,  リアルタイム ,  動的セキュリティ評価 ,  信頼度 ,  知的システム