文献

J-GLOBAL ID：201902267278687571   整理番号：19A2423996

データ学習に基づく配電室のモジュラ運転信頼性評価【JST・京大機械翻訳】

Modular Operational Reliability Evaluation of Power Distribution Room Based on Data Learning

著者 (5件)： Dou Xiaobo (Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhang Haoyi (Southeast University, Nanjing, China) ,  Luo Yuchao (Research Institute of Economics and Technology of State Grid Jiangsu Power Company, Nanjing, China) ,  Sun Ruoxuan (Southeast University, Nanjing, China) ,  Sun Jianlong (Research Institute of Economics and Technology of State Grid Jiangsu Power Company, Nanjing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 585  ページ： 685-700  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モジュール設計は,電力網設計の合理性と正確さを改善する計画モードである。配電ネットワークの運用信頼性を分析するとき,現在の方法はリアルタイムでなく,リアルタイム運転データに基づく操作信頼性解析を意味する精度が,将来のモジュール計画の必要性をより良く満たすことができる。本論文は,データ学習に基づくモジュラー配電室運用信頼性評価の方法を提示した。まず第一に,分布ネットワークデータを扱うためにELMニューラルネットワークを利用し,器官故障因子の学習モデルを確立する。第二に,学習モデルの結果に従って,器官と器官集合の故障率を計算する。モジュールにおける負荷ノードの電力アベイラビリティ計算モデルを構築し,モジュール配電室の運転信頼性評価指標を形成した。最後に,提案した方法の有効性を試験し,検証するために事例を用いた。結果は,本論文で提示したELMニューラルネットワークに基づく運用信頼性評価方法が効果的であることを示した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障率 ,  有効性 ,  *信頼性 ,  *学習 ,  電力系統 ,  *運転 ,  電力 ,  ニューラルネットワーク ,  *配電 ,  故障
準シソーラス用語： 器官 ,  実時間 ,  配電網 ,  合理性 ,  *信頼性評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 配電室の設計 ,  運転信頼性 ,  ELMニューラルネットワーク

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  配電 ,  信頼性評価