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J-GLOBAL ID：202002231177614580   整理番号：20A2499580

シンクロフェーザデータを用いた実時間イベント検出,分類および位置決め【JST・京大機械翻訳】

A Real Time Event Detection, Classification and Localization Using Synchrophasor Data

著者 (3件)： Pandey Shikhar (School of Electrical Engineering and Computer Science, Washington State University, Pullman, WA, USA) ,  Srivastava Anurag K. (School of Electrical Engineering and Computer Science, Washington State University, Pullman, WA, USA) ,  Amidan Brett G. (Pacific Northwest National Lab., Richland, WA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 35  号： 6  ページ： 4421-4431  発行年： 2020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： 極端な事象,グリッド構成要素と複雑性の増加によって,より多くの警報は,パワーグリッド管理センターにおいて認めた。システムの信頼性,安定性,セキュリティ,および弾力性を確保するためには,制御センターにおけるオペレータは,必要ななら,適切な制御行動を取るために,これらの警報を監視および分析する必要がある。既存の警報とイベント処理ツールは,モニタリングと意思決定を助けるが,トポロジーと成分位置情報に沿ったシンクロフェーザデータは,イベントの検出,分類,位置決めに使用可能であり,本研究の焦点である。事象解析のデータを使用する前に,フェーザ測定ユニット(PMU)データ品質問題も対処する。開発したアルゴリズムは統計,クラスタリング,および最大尤度基準(MLE)ベースの異常検出,事象検出のためのノイズ(DBSCAN)によるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング,およびイベント分類のための物理学ベースの規則/決定木を含む。さらに,トポロジー情報,統計的手法,およびグラフ探索アルゴリズムをイベント局所化のために使用する。開発されたアルゴリズムを,IEEE14バスと39バスの満足のいく結果と共に,西部US相互接続(WECC)からの実際のPMUデータと共に検証した。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： *アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  雑音 ,  意思決定 ,  信頼性 ,  オペレータ ,  弾性 ,  相互接続 ,  最尤法 ,  クラスタ化 ,  ディシジョンツリー ,  応用プログラム ,  位置情報
準シソーラス用語： *イベント検出 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 実時間 ,  イベント検出 ,  分類