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J-GLOBAL ID：201602265452878792   整理番号：16A0853640

知能に基づく構造データ解析の状態モニタリングと故障処理方法を配電【JST・京大機械翻訳】

A State Estimation and Fault Processing Method Based on Big Data Analysis of Smart Distribution Network

著者 (6件)： Zhao Qingzhou (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Li Yong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Tian Shiming (China Electric Power Research Institute) ,  Duan Yilong (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Tan Yi (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University) ,  Cao Yijia (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University)
資料名： Dianwang Jishu  (Dianwang Jishu)
巻： 40  号： 3  ページ： 774-780  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2514A  ISSN： 1000-3673  CODEN： DIJIES  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： 現在はスマート配電ネットワークの伝統的保護方法の存在のための設定は複雑であり、困難および適応性の悪さ,配合等の問題に対して,1つの知能配電に基づく構造データ解析の状態モニタリングと故障処理法を提案した。まず,ネットワーク関連行列,および差分領域のルールにより,各ノードが収集ホスト一体化端末の電流、電力データに対する前処理を行った;次に,前処理結果では,時間および空間上でデータを融合を行う高次元時空状態モニタリング行列を生成する,そして;その後,この行列を多次元尺度を次元縮小および,局所異常因子,各ノードを検出する計算の局所異常因子(LOCAL OUTLIER FACTOR,LOF)を行い;最後に,大きさおよび各ノードにLOF値のノードの係り受けの関係により,故障の検出と位置決めを実現した。本文では,配電網の線路故障を与えただけの判定基準では,さらにセンサの故障シナリオの下での対誤動判据を提案した。RTDS半実物の閉ループ試験は提案方法の有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *配電 ,  判定基準 ,  *故障 ,  高次元 ,  ネットワーク ,  センサ ,  次元縮小 ,  電力 ,  適応性 ,  端末装置 ,  *データ解析 ,  前処理
準シソーラス用語： 係り受け ,  差分 ,  配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： protection of smart distribution network ,  big data analysis ,  data fusion ,  local outlier factor ,  sensor fault

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 知能 ,  データ解析 ,  モニタリング ,  故障 ,  処理方法 ,  配電