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J-GLOBAL ID：201302227935483394   整理番号：13A0022194

ウェーブレットエントロピーとニューラルネットワークを用いた送電線故障分類と位置決め

Transmission Line Fault Classification and Location Using Wavelet Entropy and Neural Network

著者 (3件)： DASGUPTA Aritra (Netaji Subhash Engineering Coll., Kolkata, IND) ,  NATH Sudipta (Netaji Subhash Engineering Coll., Kolkata, IND) ,  DAS Arabinda (Jadavpur Univ., Kolkata, IND)
資料名： Electric Power Components and Systems  (Electric Power Components and Systems)
巻： 40  号： 13-16  ページ： 1676-1689  発行年： 2012年09月 
JST資料番号： H0630A  ISSN： 1532-5008  CODEN： EMPSDO  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： 架空送電線の故障の形式と,故障相の同定および故障の発生点の位置決めのためのエキスパートシステムを提案した。故障電圧信号にDb4マザーウェーブレットを適用してエントロピーデータベースを生成し,エントロピー値を抽出した。つぎに,抽出した特徴を人工ニューラルネットワーク(ANN)に入力して,発生した故障の分類と位置の決定を行った。EMTP/ATPソフトウェアを用いて,220kV,150km長の送電線の受電端から,10km間隔で全ての形式の故障をシミュレーションした。ウェーブレット変換を用いた電圧信号の解析とANNの設計を,MATLAB環境で行った。レベル1と3のウェーブレット係数のエントロピー値を,故障同定と距離位置推定のためにANNに入力した。提案したシステムが,10個の故障形式の分類と,故障位置の推定を同時に行うことができることを示した。

シソーラス用語： *架空線路 ,  *故障点標定 ,  ウェーブレット変換 ,  ニューラルネットワーク ,  エキスパートシステム ,  特徴抽出 ,  プログラムパッケージ ,  *自動分類
準シソーラス用語： EMTP ,  MATLAB ,  ウェーブレットエントロピー ,  *架空送電線 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 送電  (NB05030G)

タイトルに関連する用語 (4件)： ウェーブレットエントロピー ,  ニューラルネットワーク ,  送電線 ,  故障分類