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J-GLOBAL ID：202002284269875354   整理番号：20A2771082

ニューラルネットワークに基づく雷撃下の送電線の故障診断モデルに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Fault Diagnosis Model of Transmission Line under Lightning Stroke Based on Neural Network

著者 (3件)： ShaoJie Qu (State Grid Jilin Electric Power Company Limited) ,  ZhiGang Wang (State Grid Jilin Electric Power Company Limited) ,  YongChao Song (State Grid Jilin Electric Power Company Limited)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1684  号： 1  ページ： 012151 (8pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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： 送電線は電力系統の重要な部分である。近年,電力グリッドの安定運転を脅かす危険性の1つとなり,電力グリッド運転の信頼性を深刻に脅かす,ますます多くの雷トリップ,電力停止,および故障がある。送電線故障による問題を診断する必要がある。本論文において,故障によって作り出される情報をウェーブレットによって処理して,それは入力部分としてニューラルネットワーク故障診断モデルに入力して,送電線の故障タイプをニューラルネットワーク操作によって予測して,同定して,この実験はMATLABシミュレーションソフトウェアを通して実行した。予測結果は,モデルが送電線の故障診断においてより正確であることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  信頼性 ,  電力 ,  入力装置 ,  *送電線 ,  電力系統 ,  *故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  トリップ ,  波束 ,  ソフトウェア ,  *落雷
準シソーラス用語： MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  雷撃 ,  送電線 ,  故障診断 ,  モデル ,  研究