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J-GLOBAL ID：201702258301615384   整理番号：17A1682361

配電網に基づく複合電圧サグの分類と識別の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A new method to classify and identify composite voltage sag sources in distribution network

著者 (3件)： Li Xialin (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090) ,  Liu Yajuan (国网鄭州供電公司,河南鄭州,450006) ,  Zhu Wu (上海電力学院電子与信息工程学院,上海,200090)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 45  号： 2  ページ： 131-139  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： 配電網の高調波を含む複合電圧サグの分類と同定のために,固有値合成法に基づく複合電圧サグ源の分類と同定の新しい方法を提案した。最初に,異なる複合電圧サグによって引き起こされる電圧サグ波形特性の違いによって,三相電圧不平衡を定義し,単相接地系を含む複合電圧サグを誘導電動機始動と変圧器投入と複合した電圧サグ源を区別した。第二に,交差不平衡を定義し,二次高調波電圧と結合して,単相地絡故障を含む複合電圧サグを区別した。”.1”の二次高調波電圧を計算することにより,異なる電圧源を区別した。最後に,Mahalanobis距離と確率的ニューラルネットワークを結合することによって,種々の複合電圧サグの故障順序を同定して,完全な複合電圧サグ源と故障順序を同定するための新しい方法を提案した。シミュレーション実験により提案した方法を検証し,その結果は,提案した方法が複合電圧サグの種類と故障順序を分類し,正しい認識率が96%以上であることを示した。さらに、提案した分類方法はEMDエネルギースペクトルエントロピーと確率神経回路網と結合した方法と比較分析を行い、比較結果により、提案方法の識別効果は明らかに後者より優れていることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 接地装置 ,  *電圧 ,  高調波電圧 ,  神経回路網 ,  固有値 ,  シミュレーション ,  高調波 ,  単相 ,  地絡 ,  故障 ,  誘導電動機 ,  変圧器
準シソーラス用語： 電圧不平衡 ,  *瞬時電圧低下 ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： composite voltage sag sources ,  unbalanced degree ,  intersect unbalanced degree ,  Mahalanobis distance ,  probability neural network

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配電 ,  電圧サグ ,  分類 ,  識別