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J-GLOBAL ID：201702268978908447   整理番号：17A1488033

配電系統故障は相関ルールマイニングを用いた原因解析【Powered by NICT】

Power distribution system fault cause analysis by using association rule mining

著者 (2件)： Doostan Milad (Electrical and Computer Engineering Department, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA) ,  Chowdhury Badrul H. (Electrical and Computer Engineering Department, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA)
資料名： Electric Power Systems Research  (Electric Power Systems Research)
巻： 152  ページ： 140-147  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0994A  ISSN： 0378-7796  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,システム信頼性を保証し,顧客と規制者満足度を改善するための配電事業への増大する要求と,公益事業は,特定の故障を制限するまたは避けられない停電に対するそれらの反応をより良く管理可能にする実用的な解を発見しようとしている。を達成するために,その根本にある原因を探索し,これらの要因に関連する重要な変数を同定することによりいろいろな故障の深い理解を得ることが重要である。現在,統計的モデルと高度なデータ分析技術は,このような理解を得るための一般的なツールである。が基本的な統計的解析は,断層の一次原因の一般的知識を提供する;にもかかわらず,故障をもたらす微妙な条件を記述する量に達していない。一方,洗練されたアルゴリズムを適用する主な原因へのより深い洞察を生成することができるが,それは計算負担であり,膨大な実行時間を必要とする可能性がある。これらの問題を克服するために,本論文では,相関ルールマイニングを用いた故障原因分析のための新しいアプローチを提案した。一次目標は,その根本にある原因による故障を特性化し,故障周波数に強く影響することを重要な変数を特定することである。は段階的手順,データ作成,断層データセットに関連した実用上の問題,および相関ルールマイニングの実装を扱うを提案した。手順,およびそれに続く包括的事例研究によって提案されたアプローチは因果構造のマイニングと植生,動物,装置故障,事故,雷関連故障のための頻出パターンを同定するために使用できるかを実証することである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ解析 ,  システム信頼度 ,  事例研究 ,  統計解析 ,  *配電系統 ,  キャラクタリゼーション ,  *配電 ,  動物 ,  アルゴリズム ,  *故障 ,  周波数 ,  公益事業
準シソーラス用語： 頻出パターン ,  実行時間 ,  *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： Aprioriアルゴリズム ,  関連ルールのマイニング ,  故障原因分析 ,  機械学習 ,  パターン認識 ,  RandomForestSRC ,  ROSE ,  合成データ ,  SMOTE

分類 (3件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配電系統 ,  故障 ,  相関ルールマイニング ,  原因解析