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J-GLOBAL ID：201702270471876384   整理番号：17A1345877

ディジタル保護変圧器方式の性能を向上させるためのKNN GA(遺伝的アルゴリズム)を用いたインテリジェントハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

An Intelligent Hybrid Approach Using KNN-GA to Enhance the Performance of Digital Protection Transformer Scheme

著者 (4件)： Thote Pankaj B. (Electrical Engineering Department, G. H. Raisoni College of Engineering, Rashtrasant Tukadoji Maharaj Nagpur University, India) ,  Daigavane Manoj B. (G. H. Raisoni Institute of Engineering and Technology, Nagpur, India) ,  Daigavane Prema M. (Electrical Engineering Department, G. H. Raisoni College of Engineering, Rashtrasant Tukadoji Maharaj Nagpur University, India) ,  Gawande S. P. (Department of Electrical Engineering, Yeshwantrao Chavan College of Engineering, Nagpur, India)
資料名： Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering  (Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering)
巻： 40  号： 3  ページ： 151-161  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0755A  ISSN： 0840-8688  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： カナダ (CAN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しいハイブリッドK最近傍遺伝的アルゴリズム(KNN GA)に基づくディジタル保護変圧器方式,非内部断層との内部故障を識別する効果的にを紹介した。内部故障変圧器の二側面に及ぼす変流器(CT)位置内の断層を含んでいる。非内部断層は,励磁突入電流,交感神経突入電流,回復突入電流,外部故障(CT位置外断層),及び過磁束を含んでいる。変圧器の従来の差動保護では,差動リレーの多くの不具合は,ある作動条件での報告されている。変圧器の差動継電器の性能を改善するために提案した新しいハイブリッドKNN GAアルゴリズム。本論文では,実時間実験結果は,変圧器の実験室特注差動リレーモデルを提示した。種々の運転条件に対する1つの電力周波数サイクルで作成された実験的データは,MATLABで使用して,提案したアルゴリズムの性能を試験することである。提案方式ではまた,実世界応用のためのディジタル信号プロセッサTMS320C6416Tに実装した。性能評価は,従来法と比較して,提案したアルゴリズムは,内部,非内部断層間の識別に関して良好な信頼性を持つことを示した。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： *遺伝的アルゴリズム ,  信頼性 ,  突入電流 ,  *変圧器 ,  ディジタル信号プロセッサ ,  差動継電器 ,  変流器 ,  故障 ,  性能評価 ,  *アルゴリズム ,  周波数
準シソーラス用語： MATLAB ,  差動保護 ,  励磁突入電流 ,  内部故障 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 演算方式  (JC02020Z) ,  生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： ディジタル ,  変圧器 ,  KNN ,  Ga ,  遺伝的アルゴリズム ,  ハイブリッドアプローチ