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J-GLOBAL ID：201802285483237025   整理番号：18A0711544

スマートグリッドにおけるLevenberg-Marquardt法と組み合わせたパターン分類法を用いた不法消費者の検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of illegal consumers using pattern classification approach combined with Levenberg-Marquardt method in smart grid

著者 (2件)： Ghasemi Ali Akbar (Department of Electronics and Electrical Engineering, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran) ,  Gitizadeh Mohsen (Department of Electronics and Electrical Engineering, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 99  ページ： 363-375  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 違法な消費者の検出は,スマートグリッドと伝統的な環境において非常に挑戦的な問題である。スマートグリッド環境において,電気エネルギー違法顧客は,2つのタイプに分けることができた。(1)顧客が毎日1日に必要なエネルギーの全てを消費する場合,(2)顧客がその必要エネルギーの一部を不法に消費する。違法な消費や電力の検出に関する多くの方法が提案されているが,それらは1つのタイプの違法な消費を検出することができる。本論文では,2つのタイプの違法な消費を検出するための組合せ法を提案した。確率的ニューラルネットワークに基づく顧客エネルギー消費パターン分類法とLevenberg-Marquardt法に基づく数学モデルを用いて,違法消費の第一と第二のタイプをそれぞれ検出した。さらに,電力の違法消費に及ぼす分散発電(DG)源の影響を解析し,提案した検出アルゴリズムを修正して,それを補償した。実験結果を示し,2種類の違法消費の検出におけるこの方法の有効性を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  数学モデル ,  *消費者 ,  *パターン分類 ,  エネルギー消費 ,  *スマートグリッド
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  分散型発電 ,  確率的ニューラルネットワーク ,  電気エネルギー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電気劇場 ,  非技術的損失 ,  確率的ニューラルネットワーク(PNN) ,  Levenberg-Marquardt法 ,  エネルギー消費パターン

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： スマートグリッド ,  Levenberg-Marquardt法 ,  分類法 ,  消費者