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J-GLOBAL ID：202102222096650989   整理番号：21A0153119

サイバー-物理アクティブ配電網における相関ルールに基づくカスケード故障経路予測【JST・京大機械翻訳】

Cascading Failure Path Prediction based on Association Rules in Cyber-Physical Active Distribution Networks

著者 (4件)： Wang Chong (School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,PR China,710072) ,  Dong Yunwei (School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,PR China,710072) ,  Sun Pengpeng (School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,PR China,710072) ,  Lu Yin (School of Computer Science and Engineering, Northwestern Polytechnical University,Xi’an,PR China,710072)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： QRS-C  ページ： 458-464  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： カスケード故障は大規模な停止をもたらし,重大な経済的損失と重大な社会的影響をもたらす。弱いノードの同定のための交差ドメインカスケード故障経路を予測することは,非常に重要であり,それは,サイバー-物理的能動配電網におけるサイバードメインと物理的ドメインの間のカスケード故障を防ぎ,それらの伝搬を阻止するための制御方策に寄与する。本論文は,カスケード故障経路を予測するために,頻繁なPatterns-Growth(FP-Growth)に基づくアルゴリズムを提案して,それは,多くのシミュレーションデータを解析して,データ間の隠れ関連関係性をマイニングすることによって,潜在的故障ノードセットを予測した。提案したカスケード故障経路予測手法の有効性を実証するために,中国の電力研究所からのCEPRI-CPSと名付けたサイバー-物理能動配電ネットワークに関する経験的研究を行い,その結果,サイバー-物理能動配電ネットワークのロバスト性を,本論文における予測アプローチによって改良することができた。Copyright 2021 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： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *故障 ,  電力 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  相関ルール
準シソーラス用語： 経済損失 ,  *配電網 ,  *カスケード型故障 , 【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 (6件)： 物理 ,  配電 ,  相関ルール ,  カスケード故障 ,  経路 ,  予測