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J-GLOBAL ID：201702224319866115   整理番号：17A0795127

用役設備状態監視のための一般的な波形異常検出法【Powered by NICT】

A Generic Waveform Abnormality Detection Method for Utility Equipment Condition Monitoring

著者 (3件)： Li Benzhe (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Jing Yindi (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Xu Wilsun (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Power Delivery  (IEEE Transactions on Power Delivery)
巻： 32  号： 1  ページ： 162-171  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0340B  ISSN： 0885-8977  CODEN： ITPDE5  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,電力品質(PQ)擾乱データは,電力系統の条件,初期装置の故障を監視などに関する有用な情報を抽出するために益々適用されている。こうした応用の前提条件は,異常な波形を検出するためのPQモニタのための能力である。この必要性に応えて,波形異常検出のための一般的な方法を提案した。提案した方法は,二つのユニークな特徴を持っている。最初に,異常は,擾乱のない波形変化の統計的分布を比較することによって検出した。Kullback-Leiblerダイバージェンス(KLD)を用いて,分布の違いを評価することである。KLDがしきい値よりも大きい場合異常が存在する。第二に,それらは装置条件に敏感なので電流波形を検出に用いた。電流値の大きな変動に起因する適切なしきい値を設定する困難さは,距離測度と系統的しきい値選択法としてKLDの採用により克服した。方式は,与えられた誤警報確率の検出確率を最大化する。現場測定データとシミュレーションデータは,この方法の有効性を検証するために適用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力系統 ,  監視装置 ,  電流 ,  *電力品質
準シソーラス用語： 現場測定 ,  検出確率 ,  誤警報確率 ,  距離測度 ,  電流波形 ,  *異常検出 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 用役 ,  設備 ,  状態監視 ,  波形 ,  異常検出