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J-GLOBAL ID：202102263885059206   整理番号：21A0010112

BPニューラルネットワークと修正SCADAデータに基づく送電線パラメータのためのロバストな同定法【JST・京大機械翻訳】

A robust identification method for transmission line parameters based on BP neural network and modified SCADA data

著者 (9件)： Lu Min (State Grid Zhejiang Electric Power Company,Electric power dispatching control center,Hangzhou,China) ,  Jin Xueqi (State Grid Zhejiang Electric Power Company,Electric power dispatching control center,Hangzhou,China) ,  Wang Xiaozhong (State Grid Zhejiang Electric Power Company,Huzhou Power Supply Company,Huzhou,China) ,  Xu Yan (State Grid Zhejiang Electric Power Company,Huzhou Power Supply Company,Huzhou,China) ,  Wang Yangyingfu (State Grid Zhejiang Electric Power Company,Huzhou Power Supply Company,Huzhou,China) ,  Kong He (North China Electric Power University,State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Source,Beijing,China) ,  Gu Lei (North China Electric Power University,State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Source,Beijing,China) ,  Luo Kaiyang (North China Electric Power University,State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Source,Beijing,China) ,  Xue Ancheng (North China Electric Power University,State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Source,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICEI  ページ： 92-97  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： 正確な送電線(TL)パラメータは電力系統計算の基礎である。近年,人工知能(AI)は急速に発展し,電力系統に広く適用されている。しかし,AIはTLパラメータ同定にほとんど適用されない。したがって,TLモデルとAIを結合して,本論文は,TLモデルに基づく修正SCADA測定で,BP(逆伝搬)ニューラルネットワークと中央値ロバスト推定を組み合わせたTLパラメータのためのロバスト同定法を提案した。具体的には,まず,BP中性ネットワークと中央値推定を組み合わせたTLパラメータに対するロバスト同定法を提案した。次に,種々の作動条件および種々の線パラメータを考慮する訓練セットを,π等価モデルに基づいて構築した。さらに,BPニューラルネットワークの入力データを,TLモデルに基づくSCADAデータを修正することによって構築した。さらに,中央値推定を用いて最終結果を得て,雑音の干渉を減らすことができた。最後に,模擬データと測定したSCADA測定データによる結果は,提案した方法の有効性と実用性を示した。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： 雑音 ,  *ネットワーク ,  *送電線 ,  電力系統 ,  *ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  有効性 ,  ロバスト推定 ,  *ロバスト性 ,  *SCADAシステム
準シソーラス用語： パラメータ同定 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  実用性 ,  入力データ ,  等価モデル , 【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 (6件)： BPニューラルネットワーク ,  SCADA ,  送電線 ,  パラメータ ,  ロバスト ,  同定法