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J-GLOBAL ID：201802283476019857   整理番号：18A1621376

電力グリッドにおける異常の最も速い位置決め:確率的グラフフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Quickest Localization of Anomalies in Power Grids: A Stochastic Graphical Framework

著者 (2件)： Heydari Javad (Electrical, Computer, and System Engineering Department, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA) ,  Tajer Ali (Electrical, Computer, and System Engineering Department, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 9  号： 5  ページ： 4679-4688  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  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： 異常事象のアジャイル位置確認は,グリッドの全体的信頼性を強化して,カスケード故障を避けることにおいて,中心的役割を果たした。これは,特に,それらの地理的拡大と大量のデータ生成により,大規模グリッドにおける最も重要な意味がある。本論文では,最小量のデータを用いて異常を局所化することを目的とした,レバーエージングにより確率的な図式フレームワークを提案した。このフレームワークは,異なるバスから収集された測定の間で観察された強い相関構造を利用する。提案した手法は,そのコアにおいて,測定値を逐次的に収集し,異常の位置についての決定を段階的に更新する。異常の位置が望ましい信頼性で同定できるまで,プロセスは再構成される。最も速い異常局在化のための一般的理論を提供し,また,最も速い線故障局在化のためのその応用を研究した。IEEE118バスモデルにおけるシミュレーションを提供し,提案したアプローチの利得を確立した。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： 故障 ,  地理学 ,  信頼性 ,  利得 ,  *電力 ,  *位置決め ,  再構成 ,  IEEE
準シソーラス用語： 局在化 ,  カスケード型故障 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  確率 ,  グラフ ,  フレームワーク