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J-GLOBAL ID：201302262288194288   整理番号：13A0506055

人工ニューラルネットワーク適用による雨状況の下の短い棒-平板空隙のAC放電電圧予測

Predictions of the AC Discharge Voltage of Short Rod-plane Air Gap Under Rain Conditions with the Application of ANN

著者 (5件)： Yuan Yao (State Key Lab. of Power Transmission Equipment & System Security and New Technol., Chongqing Univ., Chongqing) ,  Jiang Xingliang (State Key Lab. of Power Transmission Equipment & System Security and New Technol., Chongqing Univ., Chongqing) ,  Du Yong (Hubei Electric Power Corp., Wuhan) ,  Ma Jianguo (Hubei Electric Power Corp., Wuhan) ,  Sun Caixin (State Key Lab. of Power Transmission Equipment & System Security and New Technol., Chongqing Univ., Chongqing)
資料名： Gaodianya Jishu  (Gaodianya Jishu)
巻： 38  号： 1  ページ： 102-108  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2121A  ISSN： 1003-6520  CODEN： GAJIE5  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： 雨状況で空隙の破壊電圧を予測することのできる数学モデルを得るため,著者達は人工気候室で得られる結果を棒-平板短い空隙のAC放電電圧と雨状況の下の空隙破壊電圧の人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを確立するため採用した。このモデルの助けにより,特定雨状況の下の棒-平板短い空隙のAC放電電圧を予測することができ,そして,予測成績の正確さは必要範囲の下にあった。同時に,ANNモデルに基づいて,雨状況の下の空隙破壊電圧に及ぼす一つと複数の要因の影響をシミュレーションし,解析し,もし空気圧が一定であると,降雨強度,雨量強さ,雨伝導率及び周囲温度の漸減の増加と共に,空隙の破壊電圧が減ることを示し;一旦3つの要因のうちの1つが変わるならば,その他の2つの要因が空隙の破壊電圧に及ぼす影響は同様に変わることになった。訓練データはANNの予測能力で重要な役割を演じ,データのため訓練範囲からのデータの受け入れられていない誤りに導いた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 降雨 ,  状態 ,  磁気ギャップ ,  *絶縁破壊 ,  *電圧 ,  予測 ,  数学モデル ,  棒 ,  平板 ,  空気 ,  間隙 ,  交流 ,  *プラズマ ,  *放電 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 雨 ,  雨状況 ,  空隙 ,  状況 ,  人工ニューラルネットワーク ,  破壊電圧予測 ,  放電電圧 ,  棒-平板空隙交流放電電圧

分類 (4件)： 絶縁材料  (NA04030W) ,  電流,電圧,電荷の計測法・機器  (AD07020C) ,  プラズマ一般  (BJ02010B) ,  放電一般  (BJ03010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 人工ニューラルネットワーク ,  雨 ,  状況 ,  棒 ,  平板 ,  空隙 ,  Ac ,  放電電圧 ,  予測