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J-GLOBAL ID：201902277330141914   整理番号：19A1451656

最小冗長性と最大関連性に基づくガス絶縁開閉装置における部分放電重症度評価のための特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Feature Selection for Partial Discharge Severity Assessment in Gas-Insulated Switchgear Based on Minimum Redundancy and Maximum Relevance

著者 (7件)： Tang Ju (School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Jin Miao (School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Zeng Fuping (School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Zhou Siyuan (School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Zhang Xiaoxing (School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Yang Yi (Shandong Electric Power Research Institute, State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250002, China) ,  Ma Yan (Shandong Electric Power Research Institute, State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250002, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 10  ページ： 1516  発行年： 2017年10月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  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： ガス絶縁開閉装置(GIS)における部分放電(PD)重症度の科学的評価は,供用中GISの絶縁条件を習得するのを助けることができる。PD劣化の法則に関する限られた理論的研究は,抽出された有限数の評価特徴とPD重症度評価のために選択された主観的特徴をもたらす。したがって,本研究は,PD重症度特徴の科学的で合理的な選択を実現するために,最小冗長性最大関連性(mRMR)アルゴリズムベースの特徴最適化選択法を提案する。GISにおける4つの典型的絶縁欠陥をシミュレートすることにより,様々な厳しさのPd超高周波データを生成し,それを実験室で収集した。PDオリジナル特性を記述する16次元特徴集合を位相分解部分放電(PRPD)モードで抽出し,PD重症度を特徴付けるより有益な評価特徴集合をmRMR法によりさらに発掘した。最終的に,サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを,mRMRによって選択された特徴集合の間のPD重症度の評価効果を比較するための知的評価のための分類装置として採用し,特徴集合は放電時間,振幅値,および放電変化理論に基づいて伝統的に得られた時間間隔で構成される。提案された比較試験は,すべての定義された欠陥に対して,有益な特徴選択とPD重症度評価の精度におけるmRMR法の有効性を示した。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： パラジウム ,  位相 ,  最適化 ,  *部分放電 ,  有効性 ,  *特徴選択 ,  *GIS【スイッチ】 ,  サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  比較試験 ,  SHF【周波数】 ,  *放電 ,  *重症度診断
準シソーラス用語： 時間間隔 ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ガス絶縁開閉装置(GIS) ,  部分放電(PD) ,  特徴選択 ,  最小冗長性最大関連性(MRMR) ,  SVM ,  重症度評価

分類 (4件)： 絶縁材料  (NA04030W) ,  継電器・スイッチ  (NA05060K) ,  変圧器  (NB08020Q) ,  開閉装置  (NB09030I)

引用文献 (26件)：

• Mas’Ud, A.A.; Albarracín, R.; Ardila-Rey, J.A.; Muhammad-Sukki, F.; Illias, H.A.; Bani, N.A.; Munir, A.B. Artificial Neural Network Application for Partial Discharge Recognition: Survey and Future Directions. Energies 2016, 9, 574.
• Metwally, I.A. Status review on partial discharge measurement techniques in gas-insulated switchgear/lines. Electr. Power Syst. Res. 2004, 69, 25-36.
• Ma, H.; Chan, J.C.; Saha, T.K.; Ekanayake, C. Pattern recognition techniques and their applications for automatic classification of artificial partial discharge sources. IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 2013, 20, 468-478.
• Tenbohlen, S.; Coenen, S.; Djamali, M.; Andreas, M.; Mohammad, H.S.; Martin, S.D. Diagnostic measurements for power transformers. Energies 2016, 9, 347.
• Okabe, S. Insulation properties and degradation mechanism of insulating spacers in gas insulated switchgear (GIS) for repeated/long voltage application. IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul. 2007, 14, 101-110.

タイトルに関連する用語 (6件)： 冗長性 ,  関連性 ,  ガス絶縁開閉装置 ,  部分放電 ,  重症度評価 ,  特徴選択