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J-GLOBAL ID：201802210158178810   整理番号：18A2108173

LSとPCAに基づくPMU測定システムに関する新しい異常位置決め法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Anomaly Localization Method on PMU Measure System Based on LS and PCA

著者 (4件)： Li Zilong (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Yadong (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Honglin (Department of Distribution Network, Yunnan Electric Research Institute, Kunming, China) ,  Huang Guanglei (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CMD  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 配電系統における異常のリアルタイムでロバストな位置は重要な役割を果たす。しかし,マイクロフェーザ測定ユニット(μPMU)によって収集されたデータは,大量で多様化されており,異常信号の位置を実現するために大量のデータを発掘するために効果的な方法を取ることが緊急である。本論文では,線形収縮(LS)と主成分分析(PCA)に基づく異常を位置決めする新しい方法を提案した。μPMUから構築したデータ行列を効果的に圧縮した。残された重要な特徴により,対応する主成分スコアを得た。シミュレーション結果は,異常がスコアに従って正確に位置できることを示した。また,巨大雑音の影響を避けるためにLSを用いた。多数のシミュレーション結果は,この方法が迅速に正確に分布ネットワークにおける異常位置確認を実現することができて,この方法が強いロバスト性を有することを示した。低SNR環境下でさえ,ほとんどの異常ソース位置確認の信頼性は93%以上である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  ネットワーク ,  配電系統 ,  *位置決め ,  ロバスト性 ,  主成分分析 ,  線形性 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  多様化 ,  *計測システム
準シソーラス用語： 低SN比 ,  スコア ,  フェーザ測定ユニット ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： PCA ,  PMU ,  測定システム ,  位置決め法