文献

J-GLOBAL ID：201902273295997778   整理番号：19A0510904

極端事象に対する応答における機械学習に基づく電力系統停止予測【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Based Power Grid Outage Prediction in Response to Extreme Events

著者 (2件)： Eskandarpour Rozhin (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Denver, Denver, CO, USA) ,  Khodaei Amin (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Denver, Denver, CO, USA)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 32  号： 4  ページ： 3315-3316  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  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： 本論文では,機械学習に基づく予測法を提案し,切迫したハリケーンに応答する送電網構成要素の潜在的な故障を決定した。二次関数と適切なパラメータ適合を用いてロジスティック回帰により,構成要素の状態を損傷と操作の二つの集合に分割する決定境界を得た。二つの計量を検討し,構成要素の出力を効率的に予測することにおいて得られた決定境界の性能を検証した。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： *予測 ,  送電系統 ,  ハリケーン ,  *機械学習 ,  *電力系統 ,  予測技法
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 事象 ,  応答 ,  機械学習 ,  電力系統 ,  予測