文献

J-GLOBAL ID：201302261482111591   整理番号：13A1524287

Bayesネットワークに基づく雪崩れ故障の認識

Cascading Failures Recognition Based on Bayesian Networks

著者 (6件)： Liao Yuanxi (Intelligent Electric Power Grid Key Lab. of Sichuan Province, School of Electrical Engineering and Information ...) ,  Li Huaqiang (Intelligent Electric Power Grid Key Lab. of Sichuan Province, School of Electrical Engineering and Information ...) ,  Wei Ping (Regional Geological Survey Party, Sichuan Bureau of Geological Exploration and Exploration of Mineral Resources ...) ,  Wang Yimiao (Intelligent Electric Power Grid Key Lab. of Sichuan Province, School of Electrical Engineering and Information ...) ,  Lin Maojun (Intelligent Electric Power Grid Key Lab. of Sichuan Province, School of Electrical Engineering and Information ...) ,  Dai Xu (Intelligent Electric Power Grid Key Lab. of Sichuan Province, School of Electrical Engineering and Information ...)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 25  号： 1  ページ： 102-106  発行年： 2013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： 送電網の雪崩れ故障の進展は,ランダムプロセスであり,線路の断線故障のほとんどを,遮断器の破損で表すことができない。Bayesianネットワークは,不確実な情報を柔軟に表し,不確実性の推論を行う。Bayesネットワーク理論を使用するリアルタイムネットワークトポロジーを築き上げ,故障の確率を計算し,雪崩れ故障を,電力系統の状態を反映してリスク指標を築き上る,ブランチの静的エネルギー関数を導入することによって認識する。IEEE-30バスシステムを解析のために使用した。そのシミュレーション結果は,重大な雪崩れ故障の集合を捜し出し,それぞれのモードの厳しさを反映し,それは提案方法の実現可能性と有効性を示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  確率過程 ,  シミュレーション ,  理論 ,  関数 ,  指標 ,  実現可能性
準シソーラス用語： *Bayesネットワーク ,  Bayesianネットワーク ,  ネットワークトポロジー ,  ランダムプロセス ,  ネットワーク理論 ,  エネルギー関数 ,  リスク指標

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： Bayesネットワーク ,  雪 ,  故障