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J-GLOBAL ID：201702223040328903   整理番号：17A1859937

大データに基づく送電線故障警報モデルの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Fault Warning Model of Transmission Line Based on Big Data

著者 (7件)： Zheng Maoran (中国南方電网有限責任公司電力調度控制中心,广州,510623) ,  Yu Jiang (中国南方電网有限責任公司電力調度控制中心,广州,510623) ,  Chen Hongshan (中国南方電网有限責任公司電力調度控制中心,广州,510623) ,  Gao Honghui (中国南方電网有限責任公司電力調度控制中心,广州,510623) ,  Zhang Jingwei (中国南方電网有限責任公司電力調度控制中心,广州,510623) ,  Lv Liang (山大地緯軟件股fen有限公司,済南,250100) ,  Liu Zhiyong (山大地緯軟件股fen有限公司,済南,250100)
資料名： Nanfang Dianwang Jishu  (Nanfang Dianwang Jishu)
巻： 11  号： 4  ページ： 30-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3441A  ISSN： 1674-0629  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： 送電線の遠隔故障診断を開発することは,スマートグリッドを構築するための重要な内容である。送電線におけるデータの単一,多数の利用,低い利用率などの問題を解決するために,バックグラウンドによって提供された大規模データ処理クラスタ化技術に基づいて,送電線故障の早期警戒モデルを,時系列Bayes類似性故障マッチングによって確立した。モデルは,収集した関連電気量,スイッチング量,イベント順序情報,送電網トポロジー,および送電線故障過程における故障記録装置によって得られたデータを用いて,潜在的故障の発生因子(故障因子)の発生指数をマイニングするためにナイーブBayesアルゴリズムを採用した。次に,時間系列類似性故障整合を用いて,送電線の故障警報を行った。事例研究により、構築したモデルは故障因子を比較的よく発掘でき、予測結果は比較的に良いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障診断 ,  アルゴリズム ,  *送電線 ,  予測 ,  *故障 ,  類似性 ,  記録装置 ,  送電系統 ,  スマートグリッド ,  マッチング ,  事例研究 ,  スイッチング ,  *警報 ,  位相幾何学 ,  クラスタ化

著者キーワード (5件)： transmission line ,  big data ,  naive Bayes algorithm ,  similarity matching by time sequence ,  fault warning model

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 送電線 ,  故障 ,  警報 ,  モデル ,  設計