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J-GLOBAL ID：201902292201221948   整理番号：19A1430886

気象パラメータ予測に基づく送電線輸送容量確率モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Research on transmission line probability model basedon meteorological parameter prediction

著者 (3件)： Lin Shizhi (福州大学電气工程与自動化学院,福建 福州350116;福建水利電力職業技術学院電力工程系,福建 三明366000) ,  Wen Buying (福州大学電气工程与自動化学院,福建 福州,350116) ,  Zhang Bin (福州大学電气工程与自動化学院,福建 福州,350116)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 38  号： 3  ページ： 56-62  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の送電線輸送容量は保守気象条件下で確定し、実際の運行の環境温度と風速などのその他の気象パラメータを考慮していないため、これは送電線の伝送能力を十分に利用できない。動的負荷潮流計算は,送電線の実際の運転気象条件を考慮して,送電線の実際の負荷容量を決定し,送電線の送電効率を改善した。本文では、負荷流量密度関数に基づく確率モデリングの動的増容研究方法を提案し、粒子群最適化のカーネル極限学習機(PSO-KELM)を用いて、ある地域の歴史的気象データに対して統計を行い、予測し、実例分析を通じて、この方法の予測効果がよいことが分かった。従って,予測データを確率モデルのソースデータとして用いた。ある地区における応用分析により、電気ピーク期において、この方法は送電線の負荷流量を高め、送電線の安全信頼性を確保できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 流量 ,  *送電 ,  *気象 ,  *確率モデル ,  *予測 ,  信頼性 ,  気象条件 ,  保全 ,  安全性 ,  動荷重 ,  学習 ,  *送電線 ,  気象データ ,  風速
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 送電  (NB05030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 気象パラメータ ,  予測 ,  送電線 ,  輸送 ,  確率モデル ,  研究