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J-GLOBAL ID：201802270505734782   整理番号：18A1144672

同期フェーザ測定における異常値のオンライン解析特性化:特異値摂動視点【JST・京大機械翻訳】

Online Analytical Characterization of Outliers in Synchrophasor Measurements: A Singular Value Perturbation Viewpoint

著者 (4件)： Mahapatra Kaveri (School of Electrical Engineering & Computer Science, The Pennsylvania State University, State College, PA, USA) ,  Chaudhuri Nilanjan Ray (School of Electrical Engineering & Computer Science, The Pennsylvania State University, State College, PA, USA) ,  Kavasseri Rajesh G. (Department of Electrical and Computer Engineering, North Dakota State University, Fargo, ND, USA) ,  Brahma Sukumar M. (Department of Electrical and Computer Engineering, New Mexico State University, Las Cruces, NM, USA)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 33  号： 4  ページ： 3863-3874  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,シンクロトロン測定における異常値のオンライン特性化のための主成分(PC)解析ベースの方法を提示した。その目的のために,線形化フレームワークを確立し,シンsynchroデータの同じウィンドウに含まれる公称およびオフ公称(例えば,故障)条件下でのシステムからの動的応答を解析した。特異値摂動理論に触発されて,システム状態行列の関数としてのPCスコアのノルムの変化に関する限界を提示した。悪いデータ異常値の存在下で,より高い次元のPCスコアに対するこれらの限界は,より低い次元と比較して著しく大きくなることを示した。解析の結果に及ぼすデータウィンドウにおけるサンプル数の影響を確立した。解析結果を支援するために,模擬試験システムと米国ユーティリティから収集した現場データに関する事例研究を示した。最後に,異常値の特性化のためのオンライン分類器を開発し,機械学習に基づく方法に対する提案フレームワークの有用性を例証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アメリカ合衆国 ,  *キャラクタリゼーション ,  シンクロトロン ,  機械学習 ,  *摂動 ,  ノルム ,  *異常値 ,  事例研究 ,  動的応答 ,  摂動論 ,  故障
準シソーラス用語： スコア ,  線形化 ,  *特異値 ,  *オンライン , 【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 (8件)： フェーザ測定 ,  異常値 ,  オンライン ,  解析 ,  特性化 ,  特異値 ,  摂動 ,  視点