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J-GLOBAL ID：202102262987967828   整理番号：21A0068821

WECCシステムにおけるPMU信号の時空間パターン認識【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Pattern Recognition in the PMU Signals in the WECC system

著者 (4件)： Hou Z. Jason (Earth System Data Science, Pacific Northwest National Laboratory,Richland,WA,USA) ,  Ren Huiying (Earth System Data Science, Pacific Northwest National Laboratory,Richland,WA,USA) ,  Wang Heng (Electricity Infrastrcture, Pacific Northwest National Laboratory,Richland,WA,USA) ,  Etingov Pavel (Electricity Infrastrcture, Pacific Northwest National Laboratory,Richland,WA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PESGM  ページ： 1-5  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： フェーザ測定ユニット(PMU)データは,状態推定,ポストイベント解析,振動検出,モデル検証,および多くの他を含む多重電力系統アプリケーションによって使用されている。それでも,一般的な研究機関への大きなデータの性質とアベイラビリティのため,PMU信号と根底にある機構における時空間パターンの包括的理解は不完全である。本研究では,複数のPMU属性(例えば,電圧,周波数の変化率,位相角)の特性挙動を解読することを目的として,一連の信号処理と機械学習手法を適用し,それらの自己相関,交差依存性,類似性,および単位と時間的スケールにわたる不一致,および異常の分布,および気象事象のような潜在的外部因子へのそれらの結合を含む。U.S.Western Coordination Counction(WECC)システムからのPMUにデータ分析を適用した。PMU測定,記録事象,および気象極値は,すべて実世界データセットからであった。PMU動力学の研究および機構的理解からの知見は,システム制御または停電防止に関する指針を提供する。先進アルゴリズム開発に用いるシミュレーションPMUデータを調整またはフィルタリングするために,導出された計量を直接使用できる。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： シミュレーション ,  電圧 ,  *パターン認識 ,  気象 ,  状態推定 ,  電力系統 ,  フィルタリング ,  アベイラビリティ ,  多重化 ,  応用プログラム ,  停電 ,  機械学習
準シソーラス用語： 位相角 ,  モデル検証 ,  アルゴリズム開発 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： PMU ,  時空間 ,  パターン認識