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J-GLOBAL ID：201902271771472238   整理番号：19A1117891

高インピーダンス故障分類と検出のためのハイブリッド法【JST・京大機械翻訳】

A hybrid method for high impedance fault classification and detection

著者 (3件)： Moloi K. (Dept. of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology eMalahleni, South Africa) ,  Jordaan J. A. (Dept. of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology eMalahleni, South Africa) ,  Hamam Y. (Dept. of Electrical Engineering, Tshwane University of Technology eMalahleni, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SAUPEC/RobMech/PRASA  ページ： 548-552  発行年： 2019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： 高インピーダンス故障(HIF)は保護技術者にとって複雑な挑戦をもたらした。この複雑さは,電力系統におけるそれらの存在を検出するための従来の保護方式に対して困難であると思われる,HIF姿勢特性を持つという事実に基づいている。本研究では,効果的にHIFを診断する試みを行う方法を提案した。この方法は,パケットウェーブレット変換(PWT),サポートベクトルマシン(SVM)およびサポートベクトル回帰(SVR)をそれぞれ適用することによって,特徴抽出,分類および回帰方式を用いた。提案した方法の有効性をMATLABを用いて試験した。さらに,提案した方法の実行可能性を試験するために,実用的な設定を行った。結果は,推定の良好な分類精度と最小誤差を示した。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： *故障 ,  特徴抽出 ,  パケット ,  ウェーブレット変換 ,  有効性 ,  サポートベクトルマシン ,  電力系統
準シソーラス用語： 分類精度 ,  MATLAB ,  サポートベクトル回帰 ,  *ハイブリッド法 ,  *故障分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体計測  (EL03020C) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高インピーダンス ,  故障分類 ,  ハイブリッド法