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J-GLOBAL ID：201702295562560409   整理番号：17A1032634

スマートグリッド電力系統における故障診断のためのデータ融合【Powered by NICT】

Data fusion for fault diagnosis in smart grid power systems

著者 (2件)： Kordestani Mojtaba (School of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor, 401 Sunset Avenue, O. N., N9B 3P4, Canada) ,  Saif Mehrdad (School of Electrical and Computer Engineering, University of Windsor, 401 Sunset Avenue, O. N., N9B 3P4, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCECE  ページ： 1-6  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： スマートグリッド電力系統では,高速かつ正確な故障検出と診断(FDD)は故障成分を分離し,更なる合併症を避けるために重要である。電力スマートグリッドのための順序付き重み付き平均化(OWA)演算子に基づく新しいデータ融合法を紹介した。この目的のために,回路遮断器(CB)からの離散時間データは,レコーダの連続時間データと組み合わせた故障診断手法の信頼性を向上させることである。動径基底関数(RBF)人工ニューラルネットワークとウェーブレット変換(WT)を個別にバスの連続電圧から断層の位置を同定した。,これら二つの方法の組み合わせと共にCBからの情報がOWA演算子により得意な枠組みに利用初期段階で故障を診断した。IEEE標準14母線系統を用いて,提案した方法を説明,検証することである。地絡事故にいくつかの相をシミュレーションモデルに注入したFDDシステムの診断能力を検証した。シミュレーション結果は,他の三つの方法と比較して融合FDDシステムのより良い性能を示した。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： *データ融合 ,  ウェーブレット変換 ,  *電力 ,  *スマートグリッド ,  シミュレーションモデル ,  遮断器 ,  *電力系統 ,  シミュレーション ,  動径基底関数 ,  IEEE ,  記録装置 ,  *故障診断 ,  ニューラルネットワーク ,  *故障 ,  地絡

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートグリッド ,  電力系統 ,  故障診断 ,  データ融合