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J-GLOBAL ID：201702228827648136   整理番号：17A1781002

過渡安定度の予測のためのアンサンブル適応ニューロファジィサポートベクトルマシン【Powered by NICT】

Ensemble adaptive neuro fuzzy support vector machine for prediction of transient stability

著者 (2件)： Arefi Mahmoodreza (Energy Production & Infrastructure Center, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA) ,  Chowdhury Badrul (Energy Production & Infrastructure Center, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NAPS  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 電力系統の過渡安定度の予測における高精度を達成する新しい方法を示した。故障後過渡安定度条件の予測のための重み付きサポートベクトルマシン(WSVM),アンサンブルWSVMと適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)の適用を検討した。アンサンブル分類器の性能は,予測の精度のための他の方法と比較した。法はIEEE39母線試験システムで試験した。結果は,アンサンブル法は,発電機の回転子角度と故障除去後のバス電圧の大きさの両方を用いて最高の精度を達成することを示した。さらに,提案した方法は異なる事故とトポロジー変化下で調べ安定性の決定におけるその性能を評価することである。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： *サポートベクトルマシン ,  *過渡安定度 ,  故障 ,  電圧 ,  電力系統 ,  回転子 ,  *ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： アンサンブル法 ,  アンサンブル分類器 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 過渡安定度 ,  予測 ,  アンサンブル ,  適応