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J-GLOBAL ID：201902248451167968   整理番号：19A0459762

変圧器の最高油温度予測におけるElmanニューラルネットワークの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Elman Neural Network in Top Oil Temperature Prediction of Transformer

著者 (4件)： Su Xiaoping (State Grid Chengdu Power Supply Company, Chengdu, 610041, China) ,  Pan Chong (State Grid Chengdu Power Supply Company, Chengdu, 610041, China) ,  Yang Xiaolei (State Grid Chengdu Power Supply Company, Chengdu, 610041, China) ,  Zou Jingxin (State Key Laboratory of Power Transmission Equipment & System Security, New Technology Chongqing University, Chongqing, 400044, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICHVE  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 上部油温度は操作における変圧器の重要なパラメータであり,測定と予測が困難である。トップオイル温度をより正確に予測するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)法を提案した。周囲温度,底油温度,負荷電流および有効電力のような多くの変圧器からの現場データに従って,Elmanニューラルネットワークアルゴリズムに基づく予測モデルを設定した。訓練セクションにおいて,トップオイル温度,周囲温度,底面オイル温度,負荷電流と有効電力の間の非線形マッピング関係を測定して,それは比較的小さい誤差によって変圧器のトップオイル温度の予測を直接実行するために使用することができた。信頼区間解析により,Elmanニューラルネットワークモデリング法は,高い信頼性および信頼性を持ち,そして,変圧器の最高油温度を予測するために,実行可能かつ正確であった。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： 信頼区間 ,  予測モデル ,  *変圧器 ,  有効電力 ,  信頼性 ,  モデリング ,  アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 高信頼性 ,  非線形マッピング ,  負荷電流 ,  周囲温度 ,  *Elmanニューラルネットワーク ,  *温度予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変圧器 ,  油温度 ,  予測 ,  Elmanニューラルネットワーク ,  応用