文献

J-GLOBAL ID：201702288766608678   整理番号：17A1649131

新しい一次元局所二値パターンアプローチに基づく電力品質擾乱の分類のための新しい方法【Powered by NICT】

A novel method for classification of power quality disturbances based on a new one dimensional local binary pattern approach

著者 (5件)： Omidi Hoshyar (Fars Regional Electric Company (Frec), Fars, Shiraz, Iran) ,  SadeghHelfroush Mohammad (Electrical and Electronics Engineering Department, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran) ,  Danyali Habibollah (Electrical and Electronics Engineering Department, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran) ,  Tashk Ashkan (Fars Regional Electric Company (Frec), Fars, Shiraz, Iran) ,  Kazemi Kamran (Electrical and Electronics Engineering Department, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSGRC  ページ： 225-229  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： 電気消費者と装置のための安定でロバストな電力信号を提供することは,全電力プロバイダの最も重要な責任である。電力信号は,その品質に影響を及ぼし,その結果電気機器の安全性と右動作をperilどの外乱に悩まされているときはいつでも,このような障害物を検出し解決するために供給者の主な課題である。電力品質擾乱による欠陥防止と故障状況処理のためには,信頼性の保証された方法で検出し,classifythemが必要である。本論文では,四種類の電力品質擾乱の確信分類に向けた革新的アプローチを提案した。提案した手法は二つの主要な段階で構成されている。第一段階では,新しい一次元局所二値パターン法に基づく雑音抵抗と定常特徴を抽出し,望ましい特徴ベクトルが形成された。第二段階では,従来のニューラルネットワークに基づく研究電力品質擾乱に属する特徴ベクトルの信頼できる分類に専念。評価結果は,精度,再現率とF測定の形で実装される。約91%のF測度は,同じニューラルネットワーク分類を伴う離散ウェーブレットといくつかの統計的特徴に基づく以前提案された方式と比較して提案した方法の高いefficiencyand性能を実証した。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： *電力 ,  *一次元 ,  *品質 ,  消費者 ,  安全性 ,  ニューラルネットワーク ,  故障 ,  測度 ,  ロバスト性 ,  信頼性 ,  雑音抵抗
準シソーラス用語： 再現率 ,  特徴ベクトル ,  電気機器 ,  *電力品質擾乱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二値 ,  電力品質擾乱 ,  分類