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J-GLOBAL ID：202002269041609919   整理番号：20A2482257

モンテカルロ法に基づく電力系統の信頼性を評価する技術の計算効率の改良【JST・京大機械翻訳】

Improvement in the computational efficiency of a technique for assessing the reliability of electric power systems based on the Monte Carlo method

著者 (3件)： Krupenev Dmitry (Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Irkutsk, Russia) ,  Boyarkin Denis (Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Irkutsk, Russia) ,  Iakubovskii Dmitrii (Melentiev Energy Systems Institute of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Irkutsk, Russia)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 204  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギーシステムの信頼性を評価し,それらの運転と拡張を制御した。信頼性評価のための有効な方法はモンテカルロ法である。しかし,このプロセスは,電力システムの大きなサイズのためにしばしば時間がかかる。これはその後の制御問題を妨害する。信頼性評価の速度及びモンテカルロ法に対する結果の精度は,システムのランダム生成状態数,それらの品質及び各状態に対して解決すべき部分問題の複雑性に直接依存した。信頼性評価のためのそのような部分問題を解決するとき,ランダム状態を不足と不足フリーのものに定義できる。モンテカルロ法を用いて電力系統の信頼性を評価するために,1つは不足を有するシステムの状態だけを解析するべきである。不足と不足のない状態を除去し,分類するための機械学習法の使用を提案した。本論文では,サポートベクトルマシンとランダムフォレストの2つの方法の有効性を示した。また,モンテカルロおよび準モンテカルロ手法を用いるとき,その性能を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モンテカルロ法 ,  *信頼性 ,  *電力系統 ,  エネルギーシステム ,  有効性 ,  機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 部分問題 ,  信頼性評価 ,  *計算効率 ,  複雑性 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  モンテカルロ法 ,  電力系統 ,  ランダム系列 ,  信頼性

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： モンテカルロ法 ,  電力系統 ,  評価 ,  計算効率