文献

J-GLOBAL ID：202202232427179788   整理番号：22A0979050

SF_6ガス分解生成物故障特性の同定に基づくGIS故障診断法【JST・京大機械翻訳】

GIS Fault Diagnosis Method Based on The Identification of SF₆ Gas Decomposition Product Fault Characteristics

著者 (7件)： Zhang Ruien (Electric Power Research Institute of Hainan Power Grid Co., Ltd,Hainan,China) ,  Li Xinran (Electric Power Research Institute of Hainan Power Grid Co., Ltd,Hainan,China) ,  Fu Chuanfu (Electric Power Research Institute of Hainan Power Grid Co., Ltd,Hainan,China) ,  Liu Xueyang (Branch of Hainan Power Grid Co., Ltd. Maintenance Branch,Hainan,China) ,  Wang Chunmin (Branch of Hainan Power Grid Co., Ltd. Maintenance Branch,Hainan,China) ,  Fan Xiaozhou (North China Electric Power University,Baoding,China) ,  Zhang Wenqi (North China Electric Power University,Baoding,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： CPEEE  ページ： 149-153  発行年： 2022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： SF_6ガス分解成分の分析は,変電所のGIS装置の故障診断の鍵である。GIS故障前のSF_6ガス分解生成物の故障情報を探索するため,SF_6ガス分解生成物故障特徴同定に基づくGIS故障診断法を提案した。最初に,情報エントロピー理論に基づくモデルを,SF_6ガス分解生成物のために提案し,そして,各特徴の寄与を,主成分分析を用いて解決し,ランク付けした。第二に,サポートベクトルマシンアルゴリズムの故障診断モデルを導入して,GIS故障識別を達成した。比較と検証の後,提案方法がGIS故障同定率を効果的に改良できることを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *故障 ,  変電所 ,  *故障診断 ,  等級づけ ,  分解物 ,  主成分分析 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 情報エントロピー ,  故障識別 , 【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 (5件)： 分解生成物 ,  故障 ,  同定 ,  GIS ,  故障診断