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J-GLOBAL ID：201802285420214855   整理番号：18A0304764

BPニューラルネットワークに基づく配電網信頼性関連因子感度計算法【JST・京大機械翻訳】

A methodology of computing sensitivity of distribution system reliability with respect to driving factors based on a BP neural network

著者 (8件)： Tian Hongxun (国家電网公司,北京,100031) ,  Wang Honggang (国家電网公司,北京,100031) ,  Wan Tao (北京国网信通埃森哲信息技術有限公司,北京,100761) ,  Wang Yue (中国農業大学信息与電气工程学院,北京,100083) ,  Li Haosong (北京国网信通埃森哲信息技術有限公司,北京,100761) ,  Li Jin (北京国网信通埃森哲信息技術有限公司,北京,100761) ,  Kang Taifeng (北京国网信通埃森哲信息技術有限公司,北京,100761) ,  Wang Ting (北京国网信通埃森哲信息技術有限公司,北京,100761)
資料名： Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi  (Dianlixitong Baohu Yu Kongzhi)
巻： 45  号： 19  ページ： 71-77  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2675A  ISSN： 1674-3415  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： 電力市場の絶え間ない開放と新しいエネルギーグリッドの需要の持続的な刺激の下で,現代の電力系統の構造は急速に変化している。従来の単一要素信頼性パラメータに基づき,システムまたはユーザの信頼性指標を推定する方法は,多くの歴史的統計と相対的安定性を必要とするシステム構造を前提として,迅速に構造を評価するために適用することが難しい。本論文は,BPニューラルネットワークに基づく電力系統の信頼性関連因子の感度計算方法を提案した。この方法は,指数関数とその駆動因子の間の特定の「ニューロンリンク」を定義することによって,連続的誘導法則によって,BPニューラルネットワークモデルにおける指数と単一駆動因子の間の解析的関係式を導き出した。これらの結果に基づいて,すべての「ニューロンリンク」を考慮して,指数とそれらのすべての駆動因子の間の感度を計算する方法を確立した。実際のデータによるシミュレーション結果により,この方法は,ユーザの年間平均停電時間(TOH)指数によって駆動因子を効果的に区別し,TOHへの感度の寄与により,同じ特性駆動因子の感度を定量化できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速度 ,  停電 ,  電力系統 ,  シミュレーション ,  システム構造 ,  指数関数 ,  電力市場 ,  *信頼性
準シソーラス用語： 信頼性指標 ,  *配電網 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： power system reliability ,  BP neural network ,  sensitivity analysis ,  neuron link ,  annual customer outage duration

分類 (5件)： 石炭及びコークスの性質,組成,分析,試験  (YE04030T) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  液体燃料工業  (YE03000F) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  配電網 ,  因子 ,  感度 ,  計算法