文献

J-GLOBAL ID：201802230209630103   整理番号：18A0164250

ディップ電圧故障検出と分離のための電流ベース特徴の統計的解析【Powered by NICT】

Statistical analysis of current-based features for dip voltage fault detection and isolation

著者 (5件)： Adouni A. (SPEG Laboratory, ENIG, Gabes, Tunisia) ,  Chariag D. (SPEG Laboratory, ENIG, Gabes, Tunisia) ,  Diallo D. (Group of Electrical Engineering Paris, CNRS UMR 8507, CentraleSupelec, Univ. Paris Sud, UPMC) ,  Delpha C. (Laboratory of Signals and Systems, CNRS UMR 8506, CentraleSupelec, Univ. Paris Sud) ,  Sbita L. (SPEG Laboratory, ENIG, Gabes, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IECON  ページ： 4350-4354  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： グリッドにおける風力タービン(WT)の高い浸透は,再生可能エネルギーによる発電を増加させる有望な解決策である。本研究では,浸漬電圧故障検出と診断のためのデータ駆動型方法論を提案した。実験測定から(αβ)参照フレームにおける電流ベクトル軌道変形を導出し,二種の関連特性の統計分析(最初の四統計的モーメント)を抽出した(二軸間の比および回転角)を行った。この比率のおかげで,この方法は負荷変動に対してロバストである。故障分離はシフト角の解析で正確に行った。故障検出性能は,1に等しい検出及び誤警報のヌル確率の確率を明らかにするROC曲線を用いて評価した。Copyright 2018 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： 再生エネルギー ,  風車 ,  負荷変動 ,  *統計解析 ,  二軸 ,  *浸漬 ,  ベクトル ,  *故障検出 ,  ロバスト性 ,  *電圧 ,  *電流 ,  回転角
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  故障隔離 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  その他の発電  (NB03140M)

タイトルに関連する用語 (3件)： ディップ ,  故障検出 ,  統計的解析