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J-GLOBAL ID：202102262705272968   整理番号：21A0989438

遺伝的タブー探索により最適化した2段階データ処理と適応サポートベクトルマシンに基づく電力グリッド伝送線路の氷被覆予測【JST・京大機械翻訳】

Ice Cover Prediction of a Power Grid Transmission Line Based on Two-Stage Data Processing and Adaptive Support Vector Machine Optimized by Genetic Tabu Search

著者 (5件)： Xu Xiaomin ,  Niu Dongxiao ,  Zhang Lihui ,  Wang Yongli ,  Wang Keke
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 11  ページ： 1862  発行年： 2017年11月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギー需要の増加とともに,極端な気候はますます注目を集めている。送電線上の氷災害は,ギャップ放電と着氷フラッシュオーバー電気故障を引き起こし,それは,タワー,導体,および碍子の機械的故障につながり,人々の日常生活と仕事に重大な害を引き起こす。この課題に取り組むために,氷被覆厚さの短期予測のための改良経験的モード分解とサポートベクトルマシンに基づいて,知的組合せモデルを提案した。最初に,氷カバー厚さデータの特性を考慮して,高速独立成分分析(FICA)を,予測のためにオリジナルデータの曲線傾向に関する異常状況を円滑にするために実行した。第2に,アンサンブル経験的モード分解(EEMD)を,高周波から低周波数までの異なる成分に雑音除去した後にデータを分解して,サポートベクトルマシン(SVM)を導入して,種々の構成要素のシーケンスを予測した。次に,いくつかの修正を,収束速度を加速するために標準SVMアルゴリズムに関して実行した。遺伝的アルゴリズムとタブー探索の利点と組み合わせて,組合せアルゴリズムを導入して,サポートベクトルマシンのパラメータを最適化した。予測精度を改善するために,サポートベクトルマシンのカーネル関数を,異なるシーケンスの複雑性に従って適応的に採用する。最後に,全氷被覆厚さを得るために,各成分系列の予測結果を加えた。Hunan(湖南)地域における220kVのDC送電線を事例研究として採用し,提案した方法の実用性と有効性を検証した。一方,著者らは,比較のために遺伝的アルゴリズム(GA-SVM)と従来のSVMアルゴリズムによって最適化したSVMを選択し,平均絶対百分率誤差(MAPE),二乗平均平方根誤差(RMSE),および平均絶対誤差(MAE)の誤差関数を用いて予測精度を比較した。最後に,これらの改良が予測効率を促進し,モデルの性能を改善することを見出した。結果として,提案モデルは,他のアルゴリズムより,より理想的な解を得て,より高い精度とより強い一般化を持っている。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  *最適化 ,  放電 ,  *電力 ,  送電線 ,  碍子 ,  *データ処理 ,  フラッシュオーバ ,  事例研究 ,  導体 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *タブー探索 ,  *サポートベクトルマシン ,  独立成分分析
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 氷カバー予測 ,  適応サポートベクトルマシン(ASVM) ,  遺伝的タブー探索(GATS) ,  2段階データ処理 ,  アンサンブル経験的モード分解 ,  高速独立成分分析

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  風力発電  (NB03120Q) ,  エネルギー利用と環境との関係  (LE01000E)

引用文献 (41件)：

• Li, X.J. Research on Icing Forecasting Model of Transmission Line Based on Data Mining. Master’s Thesis, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China, 2016.
• Li, P.; Zhao, N.; Zhou, D.H.; Cao, M.; Li, J.J.; Shi, X.L. Multivariable Time Series Prediction for the Icing Process on Overhead Power Transmission Line. Sci. World J. 2014, 2014, 256815.
• Li, C.G.; Lv, Y.Z.; Cui, X. The problem of safe operation of power grid in China under conditions of ice and snow disasters. Power Syst. Technol. 2008, 32, 14-21.
• Shi, L.L. Assessment of Forest Damage caused by Ice Storm based on MODIS Data-A Case Study of Jiangxi Province, China. Disaster Adv. 2013, 6, 67-72.
• Chang, H. Prediction and Experimental Study on Ice Thickness of Overhead Transmission Line Based on Dynamic Tension and Angle. Master’s Thesis, Chongqing University, Chongqing, China, 2013.

タイトルに関連する用語 (10件)： タブー探索 ,  最適化 ,  段階 ,  データ処理 ,  適応 ,  サポートベクトルマシン ,  グリッド ,  伝送線路 ,  氷被覆 ,  予測