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J-GLOBAL ID：201802243559956917   整理番号：18A1166396

電力故障リスク知能分析および予測【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Chen Li (广東青年職業学院工商管理系 广東广州 510000) ,  Cao Xi (广州科騰信息科技有限公司管理咨詢事業部 广東广州 510656) ,  Gao Hongming (广東工業大学管理学院 广東广州 510507)
資料名： Keji Zixun  (Keji Zixun)
巻： 15  号： 35  ページ： 38-40,42  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3273A  ISSN： 1672-3791  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： 電力故障リスクの高低は,電力系統運用の重要な評価基準の1つである。本文では、電力企業の多方データ源を用いて、各項目が電力網の故障リスクに影響する関連因子を洗浄し、抽出し、そして、電力故障リスク予測の知能モデルを構築した。この知能モデルを通じて、ある関連要素が波動変化が発生し、電力故障のリスク値がどのような変化が生じるかを知ることができる。結果は,知的モデルの性能が,電力故障処理のための有効な意思決定支援を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力系統 ,  モデル ,  評価基準 ,  *故障 ,  *電力 ,  波動 ,  系統運用
準シソーラス用語： 意思決定支援 ,  危険予測 , 【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 (5件)： 故障 ,  リスク ,  知能 ,  分析 ,  予測