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J-GLOBAL ID：202102248291367292   整理番号：21A0104982

ランダムデータ駆動における2領域システムの慣性推定【JST・京大機械翻訳】

Two Areas System Inertia Estimation Based on Ambient Data

著者 (3件)： Chen Zhijie (東北電力大学電气工程学院,吉林 吉林132012) ,  Yang Deyou (東北電力大学電气工程学院,吉林 吉林132012) ,  Zhao Fangqi (東北電力大学電气工程学院,吉林 吉林132012)
資料名： Dongbei Dianli Daxue Xuebao  (Dongbei Dianli Daxue Xuebao)
巻： 40  号： 4  ページ： 48-54  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3538A  ISSN： 1005-2992  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： 風力エネルギーなどの新しいエネルギーが電力網に絶えず加入するにつれて、風機の“0慣性量”特性は電力網の運転に大きな影響を与える。電力システムの慣性の巨大な変化に対して、本文では、ランダムデータ駆動下で電気機械振動パラメータに基づくシステム慣性量推定を提案した。最初に,回転子運動方程式を用いて,システム慣性と電気機械振動パラメータの間の関係を確立し,そして,区間振動のモード推定システムの慣性を,用いた。次に,実際のシステムを等価にして,複雑なシステムに適用することができた。最後に、ランダム部分空間法(SSI)を用いて、角速度を参考量として、ランダムデータに対して識別を行い、電気機械振動の核心パラメータを獲得し、システムの等価慣性量を推定した。提案方法の有効性と実現可能性を,IEEE4機2領域システムによって検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動方程式 ,  *機械振動 ,  電力系統 ,  角速度 ,  風力エネルギー ,  有効性 ,  部分空間法
準シソーラス用語： ランダムデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  振動論  (BB02020O) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  太陽エネルギー利用機器  (QE05020H) ,  振動伝搬  (BB02040K)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ駆動 ,  慣性 ,  推定