文献

J-GLOBAL ID：202002216509341897   整理番号：20A1706029

モノのインターネットに基づく変圧器故障早期警戒モデルの研究【JST・京大機械翻訳】

The Research on Transformer Fault Early Warning Model Based on Internet of Things

著者 (4件)： Liu Jinliang (Cangzhou Power Supply Company) ,  Wu Fang (Tianjin Agricultural College) ,  Song Wenle (Cangzhou Power Supply Company) ,  Li Guoping (Cangzhou Power Supply Company)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CIBDA  ページ： 189-192  発行年： 2020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： 高電圧変圧器はしばしば野生に設置され,極端な天候はグリッドセキュリティに脅威を与える。本論文は,高電圧変圧器周辺の環境情報を収集するために,モノのインターネット技術を使用し,BPニューラルネットワークを用いて,安全性警報モデルを構築し,そして,モデルを訓練するために,国家グリッド統計データを使用した。収集した情報を,変圧器安全性のためのリアルタイム早期警報を提供するために,モデルの入力として使用した。このシステムの目的は,それが発生する前に,電力故障の隠れた危険を除去することであり,それは,社会資源を節約して,送電網運用の安全性を確実にすることである。Copyright 2020 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： *変圧器 ,  警報 ,  *故障 ,  電力 ,  送電系統 ,  統計データ
準シソーラス用語： 天候 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： インターネット ,  変圧器 ,  故障 ,  早期 ,  警戒 ,  モデル ,  研究