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J-GLOBAL ID：201902221207729911   整理番号：19A2716056

ロバスト電力系統予測支援状態推定のための一般化された相関損失を持つ無香料Kalmanフィルタ【JST・京大機械翻訳】

Unscented Kalman Filter With Generalized Correntropy Loss for Robust Power System Forecasting-Aided State Estimation

著者 (6件)： Ma Wentao (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Qiu Jinzhe (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Liu Xinghua (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Xiao Gaoxi (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Duan Jiandong (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an, China) ,  Chen Badong (School of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 15  号： 11  ページ： 6091-6100  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 非Gauss過程や測定雑音,全測定誤差,システム状態の突然の変化などの様々な異常の存在により,ロバストな予測支援状態推定は電力系統安定性にとって重要である。本論文では,予測支援により電力系統状態を推定するために,一般化相関損失(GCL)(GCL-UKFと称する)を有する新しい無香料Kalmanフィルタ(UKF)を開発した。GCLを用いて,元のUKFフレームワークにおける平均二乗誤差損失を置き換えた。そのようなアプローチの利点は,強いモデル非線形性を扱う際に,非Gauss干渉とUKFの強度を扱うために,ロバストな情報理論学習で開発されたGCLの強度を結合することである。さらに,革新ベクトルに対する悪いデータの非自明な影響を考慮した。強化されたGCL-UKF法を,共分散行列を調整するために,革新ベクトルの指数関数を導入することによって確立し,悪い因子によって引き起こされた利得行列の変化の下で,GCL-UKFベースの状態推定精度を改善した。IEEE14母線,30母線,および57母線試験システムで行った数値シミュレーション結果は,種々のタイプの測定下での状態推定に対する提案方法の有効性を検証した。Copyright 2019 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： *ロバスト性 ,  学習 ,  ベクトル ,  Gauss過程 ,  *Kalmanフィルタ ,  干渉 ,  *予測 ,  *電力系統 ,  モデル ,  *状態推定 ,  利得 ,  有効性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  推定精度 ,  共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  電動機  (NB07030U) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (8件)： ロバスト ,  電力系統 ,  予測 ,  支援 ,  状態推定 ,  相関 ,  損失 ,  無香料Kalmanフィルタ