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J-GLOBAL ID：202102231191440944   整理番号：21A0270543

電力系統における故障診断のためのウェーブレットニューラルネットワークベース技術【JST・京大機械翻訳】

A Wavelet-Neural Network-Based Technique for Fault Diagnostics in Power System

著者 (2件)： Moloi K. (University of South Africa,College of Science, Technology, and Engineering,Dept. of Electrical Mining and Engineering,Florida Campus,South Africa) ,  Yusuff A. A. (University of South Africa,College of Science, Technology, and Engineering,Dept. of Electrical Mining and Engineering,Florida Campus,South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCMI  ページ： 131-135  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： 本論文は,信号処理法と電力系統故障診断のためのインテリジェント方式を用いたハイブリッド技術を提示する。送電線の保護は持続可能な電力供給を維持するために重要である。さらに,電気保護スキームは故障を区別するのに必要である。本研究では,離散ウェーブレット変換法を用いて,故障電流信号をサブ信号バンドに分解した。さらに,ニューラルネットワーク(NN)アルゴリズム方式を適用して,送電網ネットワークで発生する異なる故障を診断する。保護スキームの性能は,故障を正確に分類するスキームの能力に主に依存する。本研究では,粒子群最適化(PSO)法を用いてNN分類器の入力パラメータを評価した。結果は,ANNが99%の精度マージンで故障を分類することを示した。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： アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  送電線 ,  故障電流 ,  送電系統 ,  *電力系統 ,  *故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  信号処理 ,  電気保護 ,  電力供給
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  離散ウェーブレット変換 ,  電力系統故障 ,  入力パラメータ , 【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 (3件)： 電力系統 ,  故障診断 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク