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J-GLOBAL ID：201802245785899158   整理番号：18A0449643

電力系統におけるPMU(フェーザ測定ユニット)データの部分空間特性化による高速事象同定【Powered by NICT】

Fast event identification through subspace characterization of PMU data in power systems

著者 (3件)： Li Wenting (Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Wang Meng (Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY) ,  Chow Joe H. (Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PESGM  ページ： 1-5  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： フェーザ測定ユニット(PMU)の測定に基づくデータ駆動高速事象同定法を提案した。中心的アイデアは,PMU(フェーザ測定ユニット)データの空間-時間ブロックを含むデータ行列の主要特異ベクトルにより張られた低次元部分空間による事象を特性化することである。異なるイベントに対応する部分空間の辞書をオフライン確立し,事象は辞書に最も類似した部分空間を用いたオンライン同定した。理論的及び数値的解析はPMUデータの部分空間がシステム事象の特徴であり,システム初期条件に対してロバストであることを実証した。コンパクトな表現は,辞書サイズと事象同定法の計算時間を減少させる。提案した方法は,IEEEの68母線電力系統におけるシミュレートされたイベント上で数値的に評価した。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： IEEE ,  初期条件 ,  *高速度 ,  ロバスト性 ,  CPU時間 ,  *キャラクタリゼーション ,  *電力系統
準シソーラス用語： オンライン ,  オフライン ,  低次元 ,  特異ベクトル ,  データ駆動 ,  *部分空間 ,  *フェーザ測定ユニット , 【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 (6件)： 電力系統 ,  PMU ,  フェーザ測定ユニット ,  空間特性 ,  事象 ,  同定