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J-GLOBAL ID：201902226058191664   整理番号：19A0915229

HVDC送電における過渡サージのエントロピーSVMベース認識【JST・京大機械翻訳】

Entropy SVM-Based Recognition of Transient Surges in HVDC Transmissions

著者 (5件)： Luo Guomin (School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Yao Changyuan (School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Liu Yinglin (School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Tan Yingjie (School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  He Jinghan (School of Electrical Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 20  号： 6  ページ： 421  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過渡情報に基づく保護は,高電圧直流(HVDC)送電システムの一次保護である。保護機能の主要部分として,過渡サージの正確な同定は,保護アルゴリズムの性能と精度を確実にするために非常に重要である。HVDCシステムにおける過渡サージの認識は,信号歪と少数のサンプルの2つの課題に直面する。周波数分布特徴を表現するのに安定なエントロピーと,限られた数のサンプルを扱うのに良いサポートベクトルマシン(SVM)を採用して,過渡的認識問題を解決するために本論文で結合した。3つの一般的に検出された過渡的な,地絡(GF),雷故障(LF),および雷擾乱(LD)を,様々なシナリオでシミュレートし,提案した方法で認識した。提案した方法は,特徴抽出とタイプ分類の両方において有効であり,保護応用において大きな可能性を示すことを証明した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *送電 ,  サポートベクトルマシン ,  信号歪 ,  *エントロピー ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  地絡 ,  故障
準シソーラス用語： 周波数分布 ,  HVDC ,  HVDC送電 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： HVDC送電 ,  周波数スペクトルエントロピー ,  SVM ,  過渡サージ認識

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (41件)：

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タイトルに関連する用語 (3件)： HVDC送電 ,  エントロピー ,  SVM