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J-GLOBAL ID：201702215911550737   整理番号：17A0430566

SCADAデータによる風力タービンの健全性管理のためのパラメータ選択法

A Parameter Selection Method for Wind Turbine Health Management through SCADA Data

著者 (6件)： DU Mian (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  DU Mian (China Electric Power Res. Inst., Beijing, CHN) ,  YI Jun (China Electric Power Res. Inst., Beijing, CHN) ,  MAZIDI Peyman (KTH Royal Inst. of Technol., Stockholm, SWE) ,  CHENG Lin (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  GUO Jianbo (China Electric Power Res. Inst., Beijing, CHN)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 2  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年02月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 監視制御・データ収集(SCADA)システムによる機械学習技術を用いた風力タービンの異常または故障検出は,学術および産業から幅広い注目を集めている。パラメータ選択は風力タービンの状態をモデル化する上で重要であるが,この問題に焦点を合わせてた研究論文はごく僅かしか発表されておらず,これらの論文では風力タービンのサブコンポーネント間の相互接続を用いてこの問題に対処している。しかし,意思決定のための相互接続だけではあまりにも一般的で,SCADAの各データ集合の違いを考慮したパラメータリストを提供できない。本論文では,相互情報に基づいたパラメータ選択のより詳細な提言を行う方法を提案した。まず,コピュラ(copula)が相互情報の推定を単純化できることを証明した。次に,応用のために,経験的コピュラに基づく相互情報量推定法(ECMI)を導入した。続いて,実際のSCADAデータ集合を用いて本方法を試験した。物理知識が十分に正確でない場合,パラメータ選択の提言におけるECMIの有効性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *SCADAシステム ,  *風車 ,  *健全性 ,  選択 ,  パラメータ ,  データ収集 ,  データ収集システム ,  監視 ,  プロセス制御 ,  *管理 ,  分布関数 ,  相互情報量
準シソーラス用語： コピュラ ,  システム監視 ,  パラメータ選択 ,  *健全性管理

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： SCADA ,  風力タービン ,  健全性 ,  パラメータ ,  選択法