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J-GLOBAL ID：201802256968047826   整理番号：18A0191940

直列補償装置を持つ送電線における故障分類のためのRBFNNとGRNNを用いたウェーブレット信号エネルギー【Powered by NICT】

Wavelet signal energy with RBFNN and GRNN for fault classification in transmission line with series compensator

著者 (2件)： Shaaban S. A. (Faculty of Energy Engineering, Aswan University, Egypt) ,  Abdel-Moamen M. A. (Faculty of Energy Engineering, Aswan University, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： i-PACT  ページ： 1-6  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： 直列補償装置を含む送電線の保護は非常に重要な話題となっている。本論文では,二タイプのニューラルネットワークを結合した過程の利点を用いた故障認識のためのウェーブレット信号エネルギー。動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN),一般回帰ニューラルネットワーク(GRNN)を直列補償送電線の故障電流と電圧信号を用いて提案した。提案したアルゴリズムは非常に簡単であり,見出し,故障タイプを分類するための正確であった。いくつかの故障例を検討し,シミュレーションの結果は,このようなアルゴリズムの有効性を示した。シミュレーションをMATLAB(R)環境で行った。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： *送電線 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  *故障 ,  故障電流 ,  *波束
準シソーラス用語： MATLAB ,  一般回帰ニューラルネットワーク ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  *故障分類 ,  *直列補償 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 直列補償 ,  送電線 ,  故障分類 ,  ウェーブレット ,  エネルギー