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J-GLOBAL ID：201802261076861815   整理番号：18A0450032

畳込みニューラルネットワークによる長期電圧安定性の実時間モニタリング【Powered by NICT】

Real-time monitoring of long-term voltage stability via convolutional neural network

著者 (2件)： Li Shiyang (Department of Electrical and Computer Engineering Iowa State University, Ames, Iowa, USA) ,  Ajjarapu Venkataramana (Department of Electrical and Computer Engineering Iowa State University, Ames, Iowa, USA)
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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は多くの分野で大きな成功を達成していることを最も有望な深層学習技術の一つである。本論文では,長期電圧安定性マージン(VSM)のリアルタイム監視のためのCNNを実装した。この問題におけるCNNを導入することの動機を明らかにするために,最初の本質とVSM予測の複雑を論じ,既存の方法の限界を要約し,次いでCNNの入力構造は本質的に電力系統のトポロジー情報を含む指摘した,このようにして問題を解く上で大きな可能性を有している。トポロジー情報を強化する入力符号化法とともに,CNN(セルラニューラルネットワーク)アーキテクチャは,IEEE30母線系統に提案し試験した。予備的結果は,いくつかの既存手法と比較して良好な予測性能を達成でき,オンライン電圧安定性モニタリングに成功裏に使用できることを示した。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： 予測 ,  計算機アーキテクチャ ,  電力系統 ,  セルラニューラルネットワーク ,  *位相幾何学 ,  符号化
準シソーラス用語： オンライン ,  予測性能 ,  リアルタイムモニタリング ,  深層学習 ,  *実時間 ,  *電圧安定性 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  長期 ,  電圧安定性 ,  実時間 ,  モニタリング