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J-GLOBAL ID：201802237717267271   整理番号：18A1942339

複雑さ低減のためのセンサ局在フィルタモデルによる送電故障診断【JST・京大機械翻訳】

Transmission Fault Diagnosis With Sensor-Localized Filter Models for Complexity Reduction

著者 (3件)： Wu N. Eva (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Sarailoo Morteza (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA) ,  Salman Mustafa (Department of Electrical and Computer Engineering, Binghamton University, Binghamton, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 9  号： 6  ページ： 6939-6950  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,伝送ネットワークのセンサ定義分割アルゴリズムの開発,実装および試験の結果,および多重モデルフィルタ(MMF)法を用いた伝送回路故障の実時間診断への応用について述べた。分割は送電網上にオーバレイされた高度なセンサネットワークの測定ノードによって境界される。分割は,システムサイズに関する指数関数から線形への計算と通信の複雑性成長を減らすことを目的とし,一方,高速で高精度な診断を実現した。診断は,一次保護ミス操作を費用対効果的に緩和し,進化する送電網の新しい電力潮流パターンを扱うために設計された二次保護の一部である。本論文では,MMFsによる高精度診断に必要な伝送ネットワークの動的可観測性を保証するセンサネットワークの要件を記述した。正規,短絡,トリップ,および誤ったトリップモードの下での送電網の分割動的モデルに基づく68母線試験システムのために,完全集合の診断フィルタを構築し,分割をPMU様センサネットワークによって定義した。ハイブリッドシミュレーションにより診断性能を評価し,分割の結果としての複雑さの低減を定量化した。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： *フィルタ ,  ネットワーク ,  *センサ ,  ハイブリッドシミュレーション ,  トリップ ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  ダイナミックモデル ,  センサネットワーク ,  可観測性 ,  送電系統 ,  線形性 ,  *故障
準シソーラス用語： 高精度 ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 複雑さ低減 ,  モデル ,  送電故障 ,  診断