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J-GLOBAL ID：201702259140298924   整理番号：17A0274483

不完全情報を用いたグリッド故障のための確率モデル【Powered by NICT】

A Probability Model for Grid Faults Using Incomplete Information

著者 (3件)： Al-Kanj Lina (Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Bouzaiene-Ayari Belgacem (Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA) ,  Powell Warren B. (Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University, Princeton, NJ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 8  号： 2  ページ： 956-968  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  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： 電力会社は嵐と氷損傷に起因する停電に対応するという課題に直面しているが,大部分の電力系統停電を引き起こす断層の正確な位置を特定するセンサを備えていない。代わりに,電力会社は損失電力た顧客からの電話(トラブルコール)に主に依存しなければならない。本論文では,故障の存在下で格子の情報モデルを提案した開発したモデルは,停電を引き起こす電力線故障の確率を推定した。しかし,問題の計算の複雑さは,系統の電力線の数とともに指数関数的に成長した。このように,いくつかの方法は事象の組合せ成長を取り扱うための提案し,挙動を実電力グリッドのデータを用いて実証した。性能結果は,送電線故障検出を高精度で達成され,顧客停電を報告する必要の非常に低い割合でもできることを示した。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： 計算量 ,  電力系統 ,  電話 ,  *故障 ,  指数関数 ,  停電 ,  *確率モデル ,  故障検出 ,  センサ ,  送電線 ,  電力
準シソーラス用語： 高精度 ,  情報モデル ,  電力会社 ,  *不完全情報 , 【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 (4件)： 不完全情報 ,  グリッド ,  故障 ,  確率モデル