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J-GLOBAL ID：201702254267273028   整理番号：17A1650435

ストレス条件のもとでのリレーmaloperationを防止するためのオンライン知的技術【Powered by NICT】

Online intelligent technique for preventing relay maloperation under stressed conditions

著者 (2件)： Das Sayari (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India) ,  Panigrahi Bijaya Ketan (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISAP  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： 種々の電力系統停電は電力動揺と電圧不安定性のようなストレス条件中の距離継電器の誤操作に起因した。ストレス条件から断層を識別すると保護方式は,中継不具合を止めるに十分な知的化非常に重要になってきた。リレー不具合を防止するための文献で提案されたいくつかの計算知的技術である。しかし電力系統の大きさと複雑さの増加と共にはは,ネットワークトポロジあるいはシステムパラメータの変化は状況されてきた。オンライン知的技術:オンラインシーケンシャル極端学習機械(OSELM)は,このような実時間状況下で成功裡に正確な結果を提供し,この論文で示唆されている。同期した広域測定に基づくオンライン計算知能技術は電力動揺と電圧不安定性から断層を識別する分類器を開発するために用いた。リレー不具合を予防するうえで,このオンラインツールの可能性はリアルタイムシナリオ中の他のオフライン知能技術との比較により検証した。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： 距離継電器 ,  *電力変動 ,  不安定性 ,  電力系統 ,  人工知能 ,  停電 ,  電圧 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： オフライン ,  実時間 ,  極度学習機械 ,  システムパラメータ ,  ネットワークトポロジー ,  複雑性 ,  *オンライン ,  *継電器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 保護装置  (NB09040T) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： ストレス ,  リレー ,  オンライン