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J-GLOBAL ID：201802238200215866   整理番号：18A1748987

Kalmanフィルタアルゴリズムに基づく電力網故障進行波検出法【JST・京大機械翻訳】

Traveling Wave Fault Detection Method for Power Grid Based on Kalman Filtering Algorithm

著者 (5件)： Li Zewen (長沙理工大学電气与信息工程学院,長沙,410114) ,  Zhao Ting (長沙理工大学電气与信息工程学院,長沙,410114) ,  Xi Yanhui (長沙理工大学電气与信息工程学院,長沙,410114) ,  Xiong Yi (長沙理工大学電气与信息工程学院,長沙,410114) ,  Hu Kaigeng (長沙理工大学電气与信息工程学院,長沙,410114)
資料名： Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao  (Dianli Xitong Jiqi Zidonghua Xuebao)
巻： 30  号： 6  ページ： 31-38  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2509A  ISSN： 1003-8930  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： 進行波検出は,進行波保護と進行波保護のキーである。雑音のある環境下の進行波検出の精度と信頼性を改善するために,Kalmanフィルタアルゴリズムに基づく故障進行波検出法を提案した。最初に,電力網電流信号を解析し,基本波と各高調波を状態変数として状態空間を構築し,この状態空間においてKalmanフィルタアルゴリズムを利用し,故障電流信号の予測と補正を実現した。補正後のグリッド電流信号の振幅を得,振幅の特異点を用いて進行波検出を行い,進行波の到着時刻を記録した。シミュレーションは,Kalmanフィルタが種々の故障条件の下で正確に進行波信号を検出できることを示した。雑音と弱い信号の下で,Hilbert-Huang変換とウェーブレット変換と比較して,Kalmanフィルタは,故障進行波位置決めの精度と信頼性を効果的に改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高調波 ,  位置決め ,  信頼性 ,  *故障 ,  *Kalmanフィルタ ,  状態変数 ,  ウェーブレット変換 ,  雑音 ,  *電力系統 ,  *検出法 ,  特異点 ,  *進行波 ,  故障電流 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 状態空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Kalman filtering ,  traveling wave detection ,  fault location ,  state space ,  white noise

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  電力網 ,  故障 ,  進行波 ,  検出法