文献
J-GLOBAL ID:202202221785371565   整理番号:22A0944393

複雑な電力品質擾乱の認識のためのハイブリッド信号処理技術【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Signal Processing Technique for Recognition of Complex Power Quality Disturbances
著者 (5件):
資料名:
巻: 207  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0994A  ISSN: 0378-7796  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本論文は,複雑な電力品質擾乱(CPQDs)を分類するために,Stockwell変換(ST)とHilbert変換(HT)に基づくアルゴリズムを提案した。CPQDの検出と位置決めには2つの指標を用いた。第1の指標はハイブリッド電力品質指数(HPQI)であり,CPQDを分類するのに使用される。Stockwell最大値因子(SMVF),Stockwell総和値因子(SSVF),およびStockwell分散値因子(SVVF)を,重畳PQ擾乱を持つ電圧信号を処理するためにSTを利用して計算した。Hilbert指数(HI)を計算するために,電圧信号をHTを用いて処理した。HPQI指数を,SMVF,SSVF,SVVF,HI,および重み因子(WF)の要素対要素乗算によって計算した。第2の指標は,ハイブリッド電力品質擾乱時間局所化指数(HPLI)であり,与えられた時間枠における複雑なPQ事象を位置決めするために使用する。調査したCPQDの分類のために,STとHTを用いて定義された様々な指標から抽出した7つの異なる特徴を,ルールベース決定木(RDDT)への入力として取り上げた。RBDTは簡単な決定ルールを用いて擾乱を分類し,それは低い計算時間の利点を持っている。アルゴリズムは98%の精度でCPQDsを正確に検出できる。提案したアルゴリズムは,HTとRBDTに基づく文献のアルゴリズムより優れている。さらに,このアルゴリズムは,インド,Rajashan州の実際の配電網上でリアルタイムに発生するCPQDを効果的に認識することを実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
電力系統一般  ,  電力工学・電力事業一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る