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J-GLOBAL ID：202002234913678721   整理番号：20A1887709

選択的特徴を持つニューラルネットワークを用いたATCのオンライン推定【JST・京大機械翻訳】

On-Line Estimation of ATC Using Neural Network With Selective Features

著者 (4件)： idhayaselvi V. Agnes (Kalasalingam University,Srivilliputhur,Tamilnadu,India,626 190) ,  Devaraj D. (Kalasalingam University,Srivilliputhur,Tamilnadu,India,626 190) ,  Sheela A. (Kongu Engineering College,Perundurai,Tamilnadu,India) ,  Karuppasamypandiyan M. (Kalasalingam University,Srivilliputhur,Tamilnadu,India,626 190)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： INCCES  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 規制緩和された環境を持つ任意の電力システムにおいて,システムの電力-ATCの転送能力は,毎時または毎日更新する必要がある。これは,市場参加者が彼らの伝送取引を計画するのに役立つであろう。ATCを計算する既存の方法は,オンライン技術には有効でないだけでなく,大きな計算時間を必要とする。したがって,ATC値を正確に評価することが重要である。ここでは,ニューラルネットワークアプローチを,正常および偶発性条件の下で,両側および多側の両方のトランザクションのためのオンラインATC推定のために使用する。この方法の主な特徴は,能力を拡張するためのサイズの縮小である。全体の設計を相互情報特徴選択に基づいて強化した。IEEEバスシステムを試験し,得られた出力を反復電力フロー(RPF)結果で識別した。出力は,提案戦略がオンライン計算に最も適していることを明らかにした。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： 電力 ,  電力系統 ,  *ニューラルネットワーク ,  IEEE ,  特徴選択 ,  コンティンジェンシー ,  規制緩和
準シソーラス用語： *オンライン , 【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 (4件)： ニューラルネットワーク ,  ATC ,  オンライン ,  推定