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J-GLOBAL ID：202202227263626423   整理番号：22A1037319

モノのインターネットベーススマートグリッドにおける故障電力線認識のためのハイブリッド畳込みニューラルネットワークとリリーフ-Fアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Convolutional Neural Network and Relief-F Algorithm for Fault Power Line Recognition in Internet of Things-Based Smart Grids

著者 (1件)： Yuqing Zhang (Tianjin Key Laboratory of Optoelectronic Detection Technology and Systems, School of Electronic and Information Engineering, Tiangong University, Tianjin 300387, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,モノのインターネット(IoT)によるスマートグリッドのディジタル化に基づくエネルギー管理は,電力線システムの新しいパラダイムである。雷,厳しい電圧変動,および電場分布の不正確な設計のような高電圧電力ケーブルを破るには,いくつかの環境ハザードがある。したがって,故障高電圧電力線を同定することは,配電網の破壊を避けるため,スマートグリッドにおける最も新しい課題の1つである。本論文では,スマートグリッドにおける電力線システムを検出するためのエネルギー意識協調学習アプローチのための,新しいハイブリッド畳込みニューラルネットワークおよびRelief-F(CNN-RF)アルゴリズムを提案した。このハイブリッド手法は欠陥電力線システムの安定性と信頼性を保証し,スマートグリッドのエネルギー効率を改善する。この手法は,無人機(UAV)制御システムとIoT通信を用いた自動監視に関する損傷電力線画像を用いた欠陥電力線認識を検出することができる。UAV制御システムとIoT通信を損傷電力線画像収集に適用することによって,余分なデータ伝送のための人間故障と環境災害を避ける。実験結果は,提案したCNN-RFモデルが損傷した電力線を認識するために92.2%の高精度率を表すことを示した。また,損傷線検出率の精度は,92.5%の速度による他の予測方法より高かった。最後に,CNN-RF法における損傷線予測手法の性能は,IoTベースのスマートグリッドにおいて毎日の最小コストを有した。Copyright 2022 Zhang Yuqing. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *アルゴリズム ,  *故障 ,  信頼性 ,  *送電線 ,  電力ケーブル ,  電圧変動 ,  無人機 ,  通信 ,  *スマートグリッド
準シソーラス用語： 電界分布 ,  データ伝送 ,  検出率 ,  配電網 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (39件)：

• G. Prasad, L. Lampe, "Full-duplex power line communications: design and applications from multimedia to smart grid," IEEE Communications Magazine, vol. 58, no. 2, pp. 106-112, 2020.
• T. Sui, D. Marelli, X. Sun, M. Fu, "Multi-sensor state estimation over lossy channels using coded measurements," Automatica, vol. 111, 2020.
• Z. Zhang, R. Deng, D. K. Yau, P. Chen, "Zero-parameter-information data integrity attacks and countermeasures in IoT-based smart grid," IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 8, pp. 6608-6623, 2021.
• H. Zhou, C. Xu, C. Lu, X. Jiang, Z. Zhang, J. Wang, X. Xiao, M. Xin, L. Wang, "Investigation of transient magnetoelectric response of magnetostrictive/piezoelectric composite applicable for lightning current sensing," Sensors and Actuators A: Physical, vol. 329, 2021.
• C. Mi, J. Chen, Z. Zhang, S. Huang, O. Postolache, "Visual sensor network task scheduling algorithm at automated container terminal," IEEE Sensors Journal, pp. 1, 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： 故障 ,  電力線 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アルゴリズム