文献

J-GLOBAL ID：201802289992102239   整理番号：18A1090502

大データ解析に基づく配電網の故障傾向判断【JST・京大機械翻訳】

Fault trend judgment for distribution network based on big data analysis

著者 (4件)： Yu Ying (深zhen供電局有限公司,广東深zhen,518048) ,  Zhu Zhengguo (深zhen供電局有限公司,广東深zhen,518048) ,  Huang Chao (深zhen供電局有限公司,广東深zhen,518048) ,  Deng Kun (深zhen市康拓普信息技術有限公司,广東深zhen,518034)
資料名： Dianyuan Jishu  (Dianyuan Jishu)
巻： 42  号： 1  ページ： 132-134,146  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2501A  ISSN： 1002-087X  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： 配電網の故障傾向の判断は配電網の安全性能の向上に重要な意義を持つ。従来の配電網の故障傾向の判断方法は不正確、誤差の大きな問題があり、大データ分析に基づく配電網の故障傾向の判断方法を提出した。配電網の故障傾向の判断原理の分析に基づいて,配電ネットワークの複素行列をS変換によって取得し,次に,配電ネットワークの故障信号の特徴をBPネットワーク法によって得た。実験結果は,改良傾向判断方法を使用すると,従来の判断方法と比較して,結果は,より高い精度,良い効率性,および確かな優位性を持っていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  *故障 ,  安全性
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  *配電網 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： power distribution network ,  fault trend ,  judgment ,  big data analysis

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ解析 ,  配電 ,  故障 ,  傾向