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J-GLOBAL ID：201802220900055491   整理番号：18A0167177

非等間隔GM(1,1)パワーモデルの変圧器故障ガス予測への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of unequal interval GM (1,1) power model in prediction of dissolved gases for power transformer failure

著者 (7件)： Li Long (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Zhang Di (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Tang Jun (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Liu Ju (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Li Canbing (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  Wang Zhangyao (湖南大学電气与信息工程学院,湖南長沙,410082) ,  He Yuqing (国网湖南省電力公司経済技術研究院,湖南長沙,410004)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 45  号： 15  ページ： 118-124  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力変圧器運転の安全性信頼性は,電力網の安定性に対して重要な影響を持っている。油漏れ変圧器を例として、変圧器故障ガス監視に存在する採集技術の限界と完全性の差を考慮し、IEC三比法に必要な五種類の主要故障特徴ガス溶解度の予測を行い、後続の故障診断にデータ分析の基礎を提供した。変圧器の故障ガスクロマトグラフィー分析におけるガス濃度データ収集の不完全性と小サンプルの特徴に対して、非等間隔GM(1,1)パワーモデルを導入し、遺伝的アルゴリズムに基づいて背景値とべき指数に対して共同最適化を行い、変圧器内の異なるガスのガス溶解度灰色予測モデルを構築した。実験結果は以下を示す。GM(1,1)モデルおよびVerhulstモデルに基づく既存の方法と比較して,提案方法は,シミュレーション精度および予測精度を効果的に改善することができ,そして,モデルは,基本的データの等間隔一貫性には影響を及ぼさないことが示された,そして,それは,モデルの予測精度を改善することができた。それは,より良い実用性と適応性を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  電力系統 ,  安全性 ,  電力変圧器 ,  故障診断 ,  完全性 ,  油漏れ ,  *故障 ,  シミュレーション ,  *変圧器 ,  *予測 ,  データ解析 ,  最適化
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： failure prediction ,  unequal interval grey prediction ,  GM (1 ,  1) power model ,  dissolved gas analysis (DGA) ,  power transformer

分類 (1件)： 変圧器  (NB08020Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 等間隔 ,  パワー ,  モデル ,  変圧器 ,  故障 ,  予測 ,  応用