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J-GLOBAL ID：201802258490744412   整理番号：18A1575916

RBFニューラルネットワークと無香料変換法に基づく三相確率潮流計算【JST・京大機械翻訳】

Three-phase probabilistic power flow calculation based on RBF neural network and unscented transformation algorithm

著者 (3件)： Zhou Buxiang (四川大学電气信息学院,成都,610065) ,  Deng Sujuan (四川大学電气信息学院,成都,610065) ,  Zhang Baifu (四川大学電气信息学院,成都,610065)
資料名： Diance yu Yibiao  (Diance yu Yibiao)
巻： 55  号： 11  ページ： 7-11,18  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3447A  ISSN： 1001-1390  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： 不平衡負荷,非対称ネットワークパラメータ,および再生可能エネルギーのアクセスのため,三相確率電力潮流を導入した。新しい三相確率電力潮流計算法を,RBFニューラルネットワークと無香料変換法を用いて,三相確率電力潮流を解くために提案した。最初に,入力変数の平均値と共分散マトリックスを用いて,入力変数のSigmaベクトルと対応する重みを,無香料変換法によって得た。次に,RBFニューラルネットワークを用いて,電力潮流の非線形方程式を解き,出力変数の平均と重みを得た。提案した方法を入力変数の相関に適用し,Jacobi行列とその逆行列を解く必要がなく,計算速度を改善した。最後に,不平衡25バスシステム上でシミュレーションを行い,その結果,提案したアルゴリズムの有効性と実用性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再生エネルギー ,  電力潮流 ,  ベクトル ,  逆行列 ,  非対称性 ,  アルゴリズム ,  非平衡状態 ,  計算機処理速度 ,  Jacobi行列 ,  *潮流計算 ,  非線形方程式 ,  共分散
準シソーラス用語： ネットワークパラメータ ,  *三相 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： three-phase probabilistic power flow ,  RBF neural network ,  unscented transformation ,  correlation ,  Jacobian matrix

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： RBFニューラルネットワーク ,  香料 ,  三相 ,  確率 ,  潮流計算