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J-GLOBAL ID：202102244032840898   整理番号：21A0407888

配電網接続電力大データに基づく配電網画像モデリング技術と運転状態評価研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Distribution Network Portrait Modeling Technology and Operation Status Evaluation Based on Big Data of the Marketing and Distribution Fusion

著者 (6件)： Cheng Xiangxiang (南瑞集団公司(国网電力科学研究院有限公司),江蘇 南京 210003;北京科東電力控制系統有限責任公司,北京 100192) ,  Qin Chuan (国网冀北電力有限公司秦皇島供電公司,河北 秦皇島 066000) ,  Zhang Gonglin (国网福建省電力有限公司,福建 福州 350003) ,  Yao Xu (南瑞集団公司(国网電力科学研究院有限公司),江蘇 南京 210003;北京科東電力控制系統有限責任公司,北京 100192) ,  Xu Jizhou (南瑞集団公司(国网電力科学研究院有限公司),江蘇 南京 210003;北京科東電力控制系統有限責任公司,北京 100192) ,  Sun Chenyang (北京科東電力控制系統有限責任公司,北京 100192)
資料名： Gongyongdian  (Gongyongdian)
巻： 37  号： 11  ページ： 21-27  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4025A  ISSN： 1006-6357  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データに直面するデータ量,低価値密度,指標の特徴量,および状態評価の主観的な断続性などの問題により,配電網設備の運転特性が直感的に明確でなく,マルチソースデータの動的相互作用と価値マイニングは,サポートスケジューリング業務の閉ループ制御に不十分である。マシン学習に基づく画像モデリング技術で形成した配電変圧器設備のパノラマラベルは、画像の時空次元、外部因子の関連分析を可能とし、それによって欠陥の特徴量と欠陥の根元をマイニングする。特徴タグの二次モデリングを通じて、エントロピー重み法、階層分析法、選好習慣結合による配電変圧器の運転状態評価を提案し、変化異常指標識別、異常根元分析角度から、配電変圧器運転に存在する問題点を定位した。この戦略により、配電変圧器の運転状態と存在する欠陥と原因を有効に反映できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  学習 ,  *電力 ,  フィードバック制御 ,  間欠性 ,  AHP【評価】 ,  動的相互作用
準シソーラス用語： 配電用変圧器 ,  特徴量 ,  *配電網 ,  データ量 ,  *運転状態 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配電網 ,  画像モデリング ,  状態評価 ,  研究